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Comment utiliser le chi carré dans les études qualitatives

Lorsque vous travaillez avec des données qualitatives, les chercheurs peuvent utiliser un test du chi carré pour comparer les résultats de la date observée avec les données qu'ils attendent d'obtenir selon une hypothèse spécifique. Par exemple, lorsque vous travaillez avec les lois de Mendel de la génétique, vous attendez 50 pour cent des enfants de sexe masculin. Si le nombre réel observé des mâles est autre que cela, cependant, vous voudrez peut-être de déterminer la «bonté pour adapter" entre le résultat attendu et observé. Le test du chi-carré examine l'hypothèse nulle ou l'absence de corrélation entre les valeurs observées et attendues.

Choses que vous devez

  • Suite de feuille de calcul de l'ordinateur
  • Valeurs de données observées
  • Valeurs de données attendus

La mise en œuvre d'un test du chi carré

  1. Ouvrez Microsoft Excel ou un autre logiciel de tableur.

  2. Saisissez vos résultats observés sur une ligne, puis tapez dans vos résultats attendus dans une deuxième rangée.

  3. Placez le curseur où vous souhaitez avoir les résultats du test khi-carré affichés et gauche; cliquez sur la souris.




  4. Ouvrez l '"Assistant de fonction" et sélectionnez la catégorie de fonction "statistique".

  5. Cliquez sur la fonction intitulée "TEST.KHIDEUX" dans la section de droite, puis sélectionnez "Suivant".

  6. Mettez en valeur vos données observées dans la première rangée, qui apparaîtra dans la case "actual_range".

  7. Cliquez sur la case "expected_range» et mettre en valeur vos données attendues dans la deuxième rangée.



  8. Observez les résultats du test de chi-carré, qui apparaîtra dans la cellule que vous sélectionné à l'origine.

Analyse d'un test du chi carré

  1. Acceptez votre hypothèse nulle si la valeur de test khi-carré, ou p-valeur, est plus que 0,05 pour cent depuis l'écart est assez petit pour être considéré comme négligeable.

  2. Conclure que certains facteurs autres que la probabilité est en marche pour la déviation et de rejeter votre hypothèse nulle si la p-valeur est égale ou supérieure à 0,05 pour cent.

  3. Mener votre test à nouveau si la p-valeur est supérieure à 0,10 pour cent et de déterminer si l'erreur expérimentale est produite.

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