사용방법
- 선택 적합도 하나의 표본을 예상 비율과 비교하는 경우 또는 독립 우발상황표가 있다면.
- 관찰된 개수를 입력하고, 표준 5% 임계값을 원하는 경우 알파를 기본값으로 유지하고, 빠른 시작점을 원하는 경우 예제를 로드하세요.
- 언론 테스트 실행 또는 자동 업데이트를 켜두세요. 그런 다음 결과를 해석하기 전에 예상 개수, χ², p-값 및 경고를 함께 검토합니다.
적합도와 독립성을 한 페이지에 담았습니다.
이 페이지에서는 두 개의 카이제곱 모드, 2×2 테이블에 대한 선택적 Yates 수정, 예상 개수 경고 및 브라우저 측 결과 복사 등 첫 번째 릴리스에 중점을 둡니다.
적합도 입력
범주당 하나의 행을 입력합니다. 관찰된 개수에 예상 분포를 구축하는 데 사용되는 예상 가중치를 더합니다.
| 카테고리 | 관찰됨 | 예상 체중 | 작업 |
|---|
행 붙여넣기(선택사항)
붙여넣기 label, observed, expected weight 또는 observed, expected weight. 한 줄에 한 줄씩.
독립성 입력
테이블 크기를 설정하고 행 및 열 레이블을 조정한 다음 관찰된 개수를 채웁니다.
페이지가 계산하는 것
- 예상 개수는 선택한 모드와 합계에서 파생됩니다.
- 카이제곱 통계는 모든 셀에 걸쳐 관찰된 간격과 예상된 간격의 합을 계산합니다.
- p-값은 자유도가 일치하는 카이제곱 분포를 사용합니다.
상세한 분석
테스트를 실행하여 세부 테이블을 채웁니다.
적합도 차트
적합도 모드에 대한 차트가 표시되므로 관찰된 개수를 예상 패턴과 빠르게 비교하고 가장 큰 기여도를 식별할 수 있습니다.
관찰된 것과 예상된 것
카테고리별 기여
결과를 해석하는 방법
- 예상 개수 경고부터 시작하세요. 많은 기대 카운트가 매우 작으면 카이제곱 p-값이 덜 안정적입니다.
- χ²와 기여표를 함께 사용하세요. 단일 범주나 셀이 전체를 지배할 수 있습니다.
- 독립 테이블의 경우 유의성만 살펴보는 대신 Cramer의 V를 척도 없는 효과 크기 요약으로 사용하세요.
- 데이터가 3:1 또는 9:3:3:1과 같은 유전적 비율에서 나온 경우 Mendelian 페이지는 해당 워크플로에 더 잘 맞춰져 있습니다.
FAQ
적합도 대 독립성을 언제 사용해야 합니까?
하나의 표본을 알려진 비율이나 예상 분포와 비교할 때 적합도를 사용합니다. 분할표가 있고 행과 열이 연관되어 있는지 테스트하려는 경우 독립성을 사용하십시오.
작은 예상 개수에 대한 경고는 무엇을 의미합니까?
카이제곱 검정은 예상 개수가 매우 작을 때 약화될 수 있는 근사치를 사용합니다. 이 페이지에서는 5 미만 및 1 미만의 예상 개수를 표시하므로 p-값을 보다 신중하게 처리해야 하는 시기를 알 수 있습니다.
이 계산기에는 Fisher의 정확한 검정이 포함되어 있나요?
아니요. 이 페이지에서는 카이제곱 워크플로에만 중점을 둡니다. 매우 작은 2×2 테이블의 경우 전문 소프트웨어에서 정확한 테스트를 고려하십시오.
Cramer의 V는 어떻게 표시됩니까?
Cramer의 V는 독립표에만 나타납니다. 표본 크기와 더 작은 테이블 차원을 기준으로 카이제곱의 척도를 조정하므로 테이블 간의 연관성 강도를 더 쉽게 비교할 수 있습니다.
공유 URL에 내 개수가 포함되어 있나요?
아니요. 공유 URL은 모드, 알파, Yates 보정 및 테이블 크기와 같은 간단한 페이지 설정만 저장합니다. 입력한 개수는 브라우저에 그대로 유지됩니다.
다음에 비교할 것은 무엇입니까?
아직 수집할 데이터의 양을 결정하고 있다면 이 페이지를 사용하기 전에 샘플 크기 계산기부터 시작해 보세요. 비율 사전 설정 및 영역별 예시가 포함된 특수 유전학 워크플로우가 필요한 경우 Mendelian 페이지로 전환하세요. 대신 평균 기반 가설 검정을 원할 경우 t-검정 페이지로 이동하세요. p-값 및 분포에 대한 일반적인 맥락을 보려면 아래 페이지가 가장 직접적인 다음 단계입니다.
관련 계산기
설명(선택사항)
부하를 줄이기 위해 필요할 때만 주석을 가져옵니다.