كل من اختبارات t و chi-square عبارة عن اختبارات إحصائية ، مصممة لاختبار فرضية العدم وربما رفضها. عادةً ما تكون الفرضية الصفرية بيانًا بأن شيئًا ما هو صفر ، أو أن شيئًا ما غير موجود. على سبيل المثال ، يمكنك اختبار الفرضية القائلة بأن الفرق بين الوسيلتين هو صفر ، أو يمكنك اختبار الفرضية القائلة بعدم وجود علاقة بين متغيرين.
تم اختبار فرضية لاغية
يختبر اختبار t فرضية صفرية حول وسيلتين ؛ في أغلب الأحيان ، يختبر الفرضية القائلة بأن وسيلتين متساويتين ، أو أن الفرق بينهما هو صفر. على سبيل المثال ، يمكننا اختبار ما إذا كان الفتيان والفتيات في الصف الرابع لديهم نفس متوسط الطول.
يختبر اختبار مربع كاي فرضية صفرية حول العلاقة بين متغيرين. على سبيل المثال ، يمكنك اختبار الفرضية القائلة بأن الرجال والنساء متساوون في احتمالية التصويت لصالح "ديمقراطي" أو "جمهوري" أو "آخر" أو "لا صوت على الإطلاق".
أنواع البيانات
يتطلب اختبار t متغيرين ؛ يجب أن يكون أحدهما فئويًا وله مستويين بالضبط ، والآخر يجب أن يكون كميًا ويمكن تقديره بمتوسط. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون المجموعتان جمهوريين وديمقراطيين ، ويمكن أن يكون المتغير الكمي هو العمر.
يتطلب اختبار مربع كاي متغيرات فئوية ، عادة اثنين فقط ، ولكن قد يحتوي كل منها على أي عدد من المستويات. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون المتغيرات مجموعة عرقية - أبيض ، أسود ، آسيوي ، هندي أمريكي / من سكان ألاسكا الأصليين ، سكان هاواي الأصليين / جزر المحيط الهادئ ، أخرى ، متعددة الأعراق ؛ وخيار الرئاسة عام 2008 - (أوباما وماكين وآخرون لم يصوتوا).
الاختلافات
هناك اختلافات في اختبار t لتغطية البيانات المقترنة ؛ على سبيل المثال ، الأزواج والزوجات ، أو العين اليمنى واليسرى. هناك اختلافات في مربع كاي للتعامل مع البيانات الترتيبية - أي البيانات التي لها ترتيب ، مثل "لا شيء" و "قليل" و "بعض" و "الكثير" - وللتعامل مع أكثر من اثنين المتغيرات.
الاستنتاجات
يتيح لك اختبار t أن تقول إما "يمكننا رفض الفرضية الصفرية ذات الوسائل المتساوية عند مستوى 0.05" أو "ليس لدينا أدلة كافية لرفض القيمة الخالية من الوسائل المتساوية عند 0.05 المستوى. "يتيح لك اختبار مربع كاي أن تقول إما" يمكننا رفض الفرضية الصفرية بعدم وجود علاقة عند مستوى 0.05 "أو" ليس لدينا أدلة كافية لرفض القيمة الصفرية عند 0.05 مستوى."
