Test du chi carré dans Excel : comparaison de variables

Dans cet article, nous allons vous montrer comment utiliser le test du chi carré dans Excel pour comparer des variables. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog .

Le test d'indépendance du Chi-carré comporte deux variables catégorielles. Nous verrons s'il existe une relation entre ces variables.

Nous utiliserons le cadre de test d'hypothèse. Si vous n'êtes pas familier avec cela, consultez le  livre Advancing Into Analytics  . Il s'agit d'une technique d'analyse avancée utilisant Excel , R et Python.

Pour notre démonstration, nous utiliserons un ensemble de données sur le logement dans Excel. Nous devons obtenir les valeurs réelles à l'aide du tableau croisé dynamique, puis les comparer aux valeurs attendues à l'aide de formules.

Nous vérifierons également le niveau de signification de 95 % et s'il existe une relation entre la climatisation et la zone préférée.

Table des matières

• Utilisation du test du chi carré dans Excel pour comparer des variables
• Conclusion

Utilisation du test du chi carré dans Excel pour comparer des variables

Passons à Excel. Ce sont les prix des logements qui proviennent du Journal of Applied Econometrics.

Insérez un tableau croisé dynamique , puis cliquez sur  OK pour utiliser une colonne d'index pour compter les observations.

Dans les champs du tableau croisé dynamique, faites glisser ' id '  dans la section Valeurs. Sélectionnez  Count  dans les paramètres de champ de valeur, car ce sont toutes des valeurs uniques. 

Ensuite, faites glisser ' prefarea ' dans les colonnes, puis faites glisser ' airco ' dans les sections Lignes pour voir les valeurs réelles.

Nous avons un total de 546 observations. Les 298 ne sont ni climatisés ni zone privilégiée, tandis que 53 sont les deux et ainsi de suite.

Créons deux tables et étiquetons-les comme Actual et Expected .

Pour obtenir les valeurs attendues ni pour la climatisation ni pour la zone préférée, multipliez  D5  par  B7 , puis divisez-le par  D7 .

Ensuite, pour obtenir la valeur attendue de la climatisation ou de la zone préférée, multipliez  D5  par  C7 , puis divisez-la par  D7 .

Maintenant, pour la valeur attendue de la zone préférée ou de la climatisation, multipliez  D6  par  B7 , puis divisez-la par  D7 .

Enfin, calculons la valeur attendue de la climatisation et de la zone préférée. Multipliez  D6  par  C7 , puis divisez-le par  D7 .

Mettez en surbrillance la plage des valeurs attendues pour connaître la somme, qui devrait être de 546.

Nous allons maintenant trouver la relation entre les valeurs réelles et attendues. Vérifions s'ils ont tendance à se déplacer ensemble d'une manière ou d'une autre.

Pour trouver la signification, tapez  =CHISQ.TEST . Mettez en surbrillance la plage des valeurs réelles, ajoutez une virgule, puis mettez en surbrillance la plage des valeurs attendues pour obtenir la  p-value .

Sur la base du résultat, il s'agit d'une légère chance aléatoire. Il semble y avoir une relation entre la variable de zone préférée et la variable de climatisation.

Fusionner les requêtes à l'aide de l'anti-jointure dans Excel avec Power Query
Count Distinct Values ​​In Excel: Classic To Modern Approaches
Proportion and Frequency Tables In Excel

Conclusion

Le test du chi carré est une technique courante qui nous aide à connaître la différence par catégorie et constitue un bon exemple de test A/B.

Une autre chose à retenir est que les observations doivent être indépendantes. Sur la base de notre exemple, nous examinons deux variables binaires, un type spécifique de variable catégorielle.

Enfin, soyons conscients que cela peut devenir délicat lorsque nous avons beaucoup de catégories.

J'espère que c'est quelque chose que vous pouvez utiliser pour les tests A/B, que ce soit dans Excel ou Python.

Tous mes vœux,