Máy Tính Kiểm Định Chi-Square
Thực hiện kiểm định chi-square về tính độc lập để xác định xem có mối liên hệ đáng kể giữa hai biến phân loại hay không. Nhận số liệu thống kê chi-square, p-value, tần số kỳ vọng, đóng góp của các ô và kích thước hiệu ứng Cramer's V với các bước tính toán chi tiết.
Trình chặn quảng cáo đang ngăn chúng tôi hiển thị quảng cáo
MiniWebtool miễn phí nhờ quảng cáo. Nếu công cụ này hữu ích, hãy ủng hộ bằng Premium (không quảng cáo + nhanh hơn) hoặc cho phép MiniWebtool.com rồi tải lại trang.
- Hoặc nâng cấp Premium (không quảng cáo)
- Cho phép quảng cáo cho MiniWebtool.com, rồi tải lại
Giới thiệu về Máy Tính Kiểm Định Chi-Square
Máy tính kiểm định Chi-Square thực hiện kiểm định chi-square về tính độc lập để xác định xem có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa hai biến phân loại hay không. Công cụ toàn diện này tính toán thống kê chi-square, giá trị p, bậc tự do, tần suất kỳ vọng, đóng góp của từng ô và quy mô ảnh hưởng (Cramer's V), cung cấp phân tích thống kê đầy đủ với các giải thích từng bước.
Kiểm định Chi-Square về tính độc lập là gì?
Kiểm định chi-square về tính độc lập là một kiểm định thống kê phi tham số được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa hai biến phân loại được tổ chức trong một bảng ngẫu nhiên. Nó so sánh các tần suất quan sát được (số đếm thực tế từ dữ liệu của bạn) với các tần suất kỳ vọng (những gì chúng ta mong đợi nếu các biến thực sự độc lập).
Kiểm định đánh giá giả thuyết không rằng hai biến độc lập với nhau. Nếu kiểm định tạo ra một thống kê chi-square đủ lớn (dẫn đến giá trị p nhỏ), chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết không và kết luận rằng có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến.
Công thức thống kê Chi-Square
Trong đó:
- Oij = Tần suất quan sát được trong ô (i, j)
- Eij = Tần suất kỳ vọng trong ô (i, j)
- Tổng được tính trên tất cả các ô trong bảng ngẫu nhiên
Công thức tần suất kỳ vọng
Trong đó:
- Ri = Tổng của hàng i
- Cj = Tổng của cột j
- N = Tổng cộng tất cả các quan sát
Bậc tự do
Trong đó r là số hàng và c là số cột. Bậc tự do xác định phân phối chi-square nào được sử dụng để tính giá trị p.
Giải thích kết quả kiểm định Chi-Square
Giá trị P
Giá trị p cho bạn biết xác suất quan sát được một thống kê chi-square cực đoan bằng (hoặc hơn) giá trị bạn đã tính toán, giả sử giả thuyết không là đúng:
- giá trị p ≤ α: Bác bỏ giả thuyết không. Có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến.
- giá trị p > α: Không thể bác bỏ giả thuyết không. Không đủ bằng chứng để kết luận có mối liên hệ tồn tại.
Các mức ý nghĩa phổ biến (α):
| Mức α | Độ tin cậy | Trường hợp sử dụng |
|---|---|---|
| 0,10 | 90% | Phân tích khám phá, nghiên cứu sơ bộ |
| 0,05 | 95% | Tiêu chuẩn cho hầu hết các nghiên cứu (phổ biến nhất) |
| 0,01 | 99% | Kiểm định khắt khe hơn, nghiên cứu y khoa |
| 0,001 | 99,9% | Tiêu chí cực kỳ nghiêm ngặt, quyết định quan trọng |
Quy mô ảnh hưởng: Cramer's V
Trong khi giá trị p cho bạn biết liệu có mối liên hệ hay không, Cramer's V đo lường mức độ mạnh yếu của mối liên hệ đó:
Trong đó k = min(hàng, cột). Hướng dẫn diễn giải:
| Cramer's V | Mức độ liên kết |
|---|---|
| 0,00 - 0,10 | Liên kết không đáng kể |
| 0,10 - 0,30 | Liên kết yếu |
| 0,30 - 0,50 | Liên kết trung bình |
| 0,50+ | Liên kết mạnh |
Các giả định của kiểm định Chi-Square
- Tính độc lập: Các quan sát phải độc lập với nhau
- Quy mô mẫu: Tần suất kỳ vọng thường nên ít nhất là 5 trong mỗi ô
- Lấy mẫu ngẫu nhiên: Dữ liệu nên đến từ một mẫu ngẫu nhiên
- Dữ liệu phân loại: Cả hai biến phải là biến phân loại (định danh hoặc thứ bậc)
Khi tần suất kỳ vọng dưới 5, phép xấp xỉ chi-square có thể không đáng tin cậy. Đối với bảng 2×2, hãy cân nhắc sử dụng Kiểm định chính xác của Fisher thay thế. Máy tính này sẽ cảnh báo bạn khi bất kỳ tần suất kỳ vọng nào dưới 5.
Ứng dụng phổ biến
- Nghiên cứu y khoa: Kiểm tra xem một phương pháp điều trị có liên quan đến kết quả của bệnh nhân hay không
- Tiếp thị: Phân tích mối quan hệ giữa nhân khẩu học và hành vi mua hàng
- Di truyền học: Kiểm tra xem các đặc điểm có tuân theo các kiểu di truyền dự kiến hay không
- Khoa học xã hội: Xem xét các mối liên hệ giữa các phản hồi khảo sát
- Quản lý chất lượng: Xác định xem tỷ lệ lỗi có thay đổi giữa các dây chuyền sản xuất hay không
- Giáo dục: Phân tích mối quan hệ giữa phương pháp giảng dạy và thành tích của học sinh
Cách sử dụng máy tính này
- Nhập bảng ngẫu nhiên của bạn: Nhập các tần suất quan sát được với các hàng trên các dòng riêng biệt và các cột được phân tách bằng dấu cách hoặc dấu phẩy
- Chọn mức ý nghĩa: Chọn α = 0,05 (độ tin cậy 95%) cho phân tích tiêu chuẩn, hoặc điều chỉnh dựa trên yêu cầu của bạn
- Thiết lập độ chính xác thập phân: Chọn số chữ số thập phân cho kết quả
- Xem kết quả: Kiểm tra thống kê chi-square, giá trị p, kết luận và quy mô ảnh hưởng
- Phân tích bảng: So sánh tần suất quan sát và kỳ vọng, đồng thời xác định các ô đóng góp nhiều nhất vào thống kê
Câu hỏi thường gặp
Kiểm định Chi-Square về tính độc lập là gì?
Kiểm định Chi-Square về tính độc lập là một kiểm định giả thuyết thống kê được sử dụng để xác định xem có mối liên hệ đáng kể giữa hai biến phân loại hay không. Nó so sánh các tần suất quan sát được trong bảng ngẫu nhiên với các tần suất kỳ vọng được tính toán theo giả thuyết về tính độc lập. Nếu thống kê chi-square đủ lớn (giá trị p thấp hơn mức ý nghĩa), chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết không về tính độc lập.
Làm thế nào để diễn giải giá trị p trong kiểm định chi-square?
Giá trị p đại diện cho xác suất quan sát được một thống kê chi-square cực đoan bằng (hoặc hơn) giá trị đã tính toán, giả sử giả thuyết không là đúng. Nếu giá trị p ≤ α (thường là 0,05), bác bỏ giả thuyết không và kết luận rằng có mối liên hệ đáng kể. Nếu giá trị p > α, không thể bác bỏ giả thuyết không.
Bậc tự do trong kiểm định chi-square là gì?
Bậc tự do (df) cho kiểm định chi-square về tính độc lập bằng (r-1) × (c-1), trong đó r là số hàng và c là số cột. Ví dụ, một bảng 3×4 có df = (3-1) × (4-1) = 6.
Cramer's V là gì và làm thế nào để diễn giải nó?
Cramer's V đo lường quy mô ảnh hưởng, dao động từ 0 đến 1. Nó cho biết mức độ liên kết: V < 0,1 là không đáng kể, 0,1-0,3 là yếu, 0,3-0,5 là trung bình và V > 0,5 là mạnh. Khác với giá trị p, Cramer's V không bị ảnh hưởng bởi quy mô mẫu.
Khi nào tôi nên sử dụng Kiểm định chính xác của Fisher thay thế?
Sử dụng Kiểm định chính xác của Fisher khi tần suất kỳ vọng nhỏ (bất kỳ ô nào có giá trị dưới 5). Kiểm định chi-square là một phép xấp xỉ trở nên kém chính xác hơn với các giá trị kỳ vọng nhỏ. Đối với bảng 2×2 với mẫu nhỏ, Kiểm định của Fisher cung cấp giá trị p chính xác.
Làm thế nào để nhập dữ liệu vào máy tính?
Nhập bảng ngẫu nhiên của bạn với các hàng trên các dòng riêng biệt và các cột được phân tách bằng dấu cách hoặc dấu phẩy. Đối với bảng 2×3: nhập '10, 20, 30' ở dòng một và '15, 25, 35' ở dòng hai. Tất cả các hàng phải có cùng số cột.
Tài nguyên bổ sung
Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:
"Máy Tính Kiểm Định Chi-Square" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-kiểm-định-chi-square/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật: 20/01/2026
Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các công cụ liên quan khác:
Thống kê và phân tích dữ liệu:
- Máy tính ANOVA
- Máy tính trung bình số học
- Máy Tính Trung Bình - Độ Chính Xác Cao
- Máy tính độ lệch trung bình
- Trình tạo biểu đồ hộp và râu
- Máy Tính Kiểm Định Chi-Square
- Máy tính Hệ số Biến đổi
- Máy tính Cohen
- Máy tính tỷ lệ tăng trưởng kép
- Máy tính khoảng tin cậy
- Máy Tính Khoảng Tin Cậy cho Tỷ lệ Mới
- Máy Tính Hệ Số Tương Quan
- Máy tính Trung bình Hình học
- Máy tính Trung bình Hài hòa
- Trình tạo Histogram
- Máy tính Phạm vi Liên vùng
- Máy tính kiểm định Kruskal-Wallis
- Máy Tính Hồi Quy Tuyến Tính
- Máy tính Tăng trưởng Logarit
- Máy tính kiểm định Mann-Whitney U
- Máy tính Độ lệch Tuyệt đối Trung bình
- Máy tính trung bình
- Máy tính Số trung bình, Trung vị, Yếu vị
- Máy tính độ lệch tuyệt đối trung vị
- Máy tính Trung vị
- Máy tính Midrange
- Máy tính Chế độ
- Máy tính Giá trị ngoại lệ
- Máy tính độ lệch chuẩn dân số-độ chính xác cao
- Máy tính tứ phân vị
- Máy tính Độ lệch Tứ phân vị
- Máy tính Phạm vi
- Máy Tính Độ Lệch Chuẩn Tương Đối Nổi bật
- Máy tính RMS
- Máy tính trung bình mẫu Nổi bật
- máy tính kích thước mẫu
- Máy tính độ lệch chuẩn mẫu
- Trình Tạo Biểu Đồ Phân Tán
- Máy tính độ lệch chuẩn - Độ chính xác cao Nổi bật
- Máy Tính Lỗi Tiêu Chuẩn
- Máy tính Thống kê
- Máy Tính Kiểm Định t
- máy tính phương sai (Độ chính xác cao)
- Trình tính Z-Score Mới