Chi-i-anden uafhængighedsberegner

Om denne beregner

En Pearsons chi-i-anden-test for uafhængighed undersøger, om to kategoriske variabler i en kontingenstabel er statistisk forbundne eller uafhængige, ved at sammenligne de observerede celleantal med de antal, man ville forvente, hvis der virkelig ikke var nogen sammenhæng (forventede antal udledt af række- og kolonnesummerne). Teststørrelsen χ² = Σ(observeret − forventet)²/forventet vokser, jo mere de faktiske data afviger fra antagelsen om uafhængighed, og sammenlignes med en chi-i-anden-fordeling for at få en p-værdi; Cramérs V skalerer derefter sammenhængen til en effektstørrelse fra 0 til 1, som i modsætning til p-værdien ikke automatisk vokser med stikprøvestørrelsen.

Denne beregner tager de fire celleantal i en 2×2-tabel og returnerer χ²-teststørrelsen, dens p-værdi og Cramérs V. Forskere, der analyserer undersøgelses- eller forsøgsdata med kategoriske udfald, markedsforskere, der tester om en kampagnes respons afviger mellem segmenter, og statistikstuderende, der arbejder med hypotesetest, bruger den til at afgøre, om en observeret sammenhæng mellem to binære variabler — som behandlingsgruppe og udfald eller køn og præference — sandsynligvis er reel eller rimeligt kan skyldes tilfældigheder.