Excelde Ki-Kare Testi: Değişkenleri Karşılaştırma

Bu yazıda, değişkenleri karşılaştırmak için Excel'de Ki-kare testinin nasıl kullanılacağını göstereceğiz . Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmında izleyebilirsiniz .

Ki-kare bağımsızlık testinin iki kategorik değişkeni vardır. Bu değişkenler arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını öğreneceğiz.

Hipotez test çerçevesini kullanacağız. Buna aşina değilseniz,  Analitikte İlerleme  kitabına bakın. Bu, Excel , R ve Python kullanan gelişmiş bir analitik tekniğidir .

Demomuz için Excel'de bir konut veri seti kullanacağız. Pivot tabloyu kullanarak gerçek değerleri almamız ve ardından formülleri kullanarak bunu beklenen değerlerle karşılaştırmamız gerekir.

Ayrıca %95 anlamlılık seviyesini ve klima ile tercih edilen alan arasında bir ilişki olup olmadığını kontrol edeceğiz.

İçindekiler

• Değişkenleri Karşılaştırmak İçin Excel'de Ki-Kare Testini Kullanma
• Çözüm

Değişkenleri Karşılaştırmak İçin Excel'de Ki-Kare Testini Kullanma

Excel'e geçelim. Bunlar Journal of Applied Econometrics'ten alınan konut fiyatlarıdır.

Bir Pivot tablo ekleyin ve ardından  gözlemleri saymak üzere bir dizin sütunu kullanmak için Tamam'ı tıklayın.

Pivot tablo alanlarından ' id ' öğesini  Değerler bölümüne sürükleyin.  Bunların tümü benzersiz değerler olduğundan, Değer Alanı Ayarları'ndan  Say'ı seçin  .

Ardından, gerçek değerleri görmek için ' prefarea'yı Sütunlara ve ardından ' airco'yu Satırlar bölümlerine sürüklemektir.

Toplam 546 gözlemimiz var. 298, ne klima ne de tercih edilen alan, 53 ise her ikisi de vb.

İki tablo oluşturalım ve bunları Actual ve Expected olarak etiketleyelim .

Ne iklimlendirme ne de tercih edilen alan için beklenen değerleri elde etmek için,  D5'i B7  ile  çarpın ve ardından D7'ye bölün  .

Ardından, klimanın veya tercih edilen alanın beklenen değerini elde etmek,  D5'i C7  ile  çarpmak ve ardından bunu  D7'ye bölmek .

Şimdi, tercih edilen alan veya iklimlendirmenin beklenen değeri için,  D6'yı B7  ile  çarpın , ardından bunu  D7'ye bölün .

Son olarak, hem iklimlendirmenin hem de tercih edilen alanın beklenen değerini hesaplayalım. D6'yı C7  ile  çarpın  , ardından D7'ye bölün  .

546 olması gereken toplamı bulmak için beklenen değerlerin aralığını vurgulayın.

Şimdi gerçek ve beklenen değerler arasındaki ilişkiyi bulacağız. Bir şekilde birlikte hareket etme eğiliminde olup olmadıklarını kontrol edelim.

Anlamı bulmak için  =CHISQ.TEST yazın . Gerçek değerler aralığını vurgulayın, bir virgül ekleyin, ardından p-değerini elde etmek için beklenen değerler aralığını vurgulayın  .

Sonuca göre, bu biraz rastgele bir şanstır. Tercih edilen alan değişkeni ile iklimlendirme değişkeni arasında bir ilişki var gibi görünmektedir.

Excel'de Birleştirme Karşıtı Kullanarak Sorguları Birleştirme
Excel'de Power Query ile Farklı Değerleri Say: Klasikten Moderne Yaklaşımlar
Excel'de Oran ve Sıklık Tabloları

Çözüm

Ki -kare testi, kategoriye göre farkı anlamamıza yardımcı olan yaygın bir tekniktir ve A/B testinin iyi bir örneğidir.

Hatırlanması gereken bir diğer şey de gözlemlerin bağımsız olması gerektiğidir. Örneğimize dayanarak, belirli bir kategorik değişken türü olan iki ikili değişkene bakıyoruz.

Son olarak, çok sayıda kategorimiz olduğunda işin zorlaşabileceğinin farkında olalım.

Umarım bu, ister Excel'de ister Python'da A/B testi için kullanabileceğiniz bir şeydir .

Herşey gönlünce olsun,