Sisu
Statistika on tõenäosuse uuring, mida kasutatakse sündmuse tõenäosuse kindlakstegemiseks. Tõenäosuste ja statistika testimiseks on palju erinevaid viise, millest üks tuntumaid on Chi-Square'i test. Nagu iga statistikatest, peab ka Chi-Square'i test enne statistilise otsuse tegemist võtma vabadusastmeid.
Headus sobib
Chi-ruutu kasutatakse kahe erinevat tüüpi andmete testimiseks ja võrdlemiseks: vaadeldud ja eeldatavad andmed. See mõõdab nn headuse sobivust, mis on erinevus teie ootuste ja täheldatud vahel. Näiteks statistiliselt öeldes, kui klapite mündi 50 korda, peaksite saama 25 pead ja 25 saba. Tegelikult libistate mündi 50 korda ja see maandub sabale 19 korda ja sabale 31 korda. Neid andmeid kasutades võiks statistik teoreerida, miks need erinevused ilmnesid.
Vabadusastmed
Vabadusastmed on statistika väärtuste arvu mõõtmised, mis võivad vabalt varieeruda ilma statistika tulemust mõjutamata. Statistilised testid, sealhulgas Chi-ruut, põhinevad sageli väga täpsetel hinnangutel, mis põhinevad mitmesugusel elutähtsal teabel. Statistikud kasutavad neid hinnanguid statistiliste valemite loomiseks, mis arvutavad nende statistilise analüüsi lõpptulemuse. Analüüsis kasutatav teave võib erineda, kuid alati peab olema vähemalt üks kindel teabekategooria; ülejäänud kategooriad on vabadusastmed. See on oluline, kuna kuigi statistika on matemaatika, põhineb see sageli hüpoteesidel, mida on raske täpselt arvutada.
Arvutamisel
Chi-Square'i testi vabadusastmete arvutamine on väga lihtne. Leidke, kui palju kategooriaid teil on statistilises analüüsis, ja lahutage see ühe võrra. Kujutage näiteks ette, et uurite elevantide eeldatavat sündimust võrreldes täheldatud sündivusega. Need kategooriad hõlmavad ema vanust, isa vanust ja sündivate laste sugu. See annab teile uuringus kolm kategooriat. Lahutage sellest üks, et saada kaks vabadusastmena. Põhimõtteliselt: mida rohkem kategooriaid teil on uuringus, seda rohkem vabadustaset peate hilisemas statistilises analüüsis katsetama.
Tähtsus
Vabadusastmed on Chi-Square'i katses olulised, kuna vaadeldud tulemused erinevad sageli märkimisväärselt oodatavatest tulemustest ja neid vabadusastmeid on vaja erinevate hüpoteetiliste olukordade testimiseks. Põhimõtteliselt võite võtta kogutud andmed oma analüüsi jaoks ja kasutada neid uue statistilise analüüsi tegemiseks uuesti. Need uued uuringud võivad aidata paremini selgitada erinevusi loodetud tulemuste ja vaadeldud tulemuste vahel.