Chi-square test

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Chi-square test

  • การอนุมานเกี่ยวกับการกระจายของตัวแปรเชิงหมวดหมู่
    • เปรียบเทียบค่าที่สังเกตได้กับค่าที่คาดหวัง

ภาพลูกเต๋าโดย Edge2Edge Media บน Unsplash

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

Chi-square test ในการวิเคราะห์แบบสำรวจ

  • ตัดสินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงหมวดหมู่สองตัวในประชากร
  • $H_{o}$ = ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
  • $H_{a}$ = มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
  • P-value
    • ถ้ามีนัยสำคัญ (<0.05) ปฏิเสธ สมมติฐานหลัก
    • ถ้าไม่มีนัยสำคัญ (>0.05) ยอมรับ สมมติฐานหลัก
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

เหตุใดจึงใช้ chi-square test ในการวิเคราะห์แบบสำรวจ

  • ตัวแปรนำเข้าที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรผลลัพธ์

  • ทำความเข้าใจผลกระทบของตัวแปรต่าง ๆ ต่อประชากร

  • ตรวจสอบว่าความแตกต่างเกิดจากความบังเอิญหรือมีนัยสำคัญทางสถิติ

ภาพผลสำรวจโดย Firmbee.com บน Unsplash

1 Photo by Firmbee.com on Unsplash
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ข้อสมมติของ chi-square test ในการวิเคราะห์แบบสำรวจ

  • ตัวแปรทั้งสองเป็นเชิงหมวดหมู่
  • สุ่มตัวอย่างจากประชากร
  • ขนาดตัวอย่าง > 100
  • ความถี่ที่คาดหวัง >= 5
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ข้อมูลแบบสำรวจสำหรับการวิเคราะห์ chi-square

pet_type current_pets time_spent reduces_stress
dog 1 420 yes
dog 1 180 yes
dog 4 30 yes
dog 1 30 yes
dog 1 60 yes
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ข้อมูลแบบสำรวจสำหรับการวิเคราะห์ chi-square

  • ขนาดตัวอย่าง > 100
  • ตัวแปรเชิงหมวดหมู่สองตัว:
    • pet_type
    • reduces_stress
  • $$H_{o} $$ ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างประเภทสัตว์เลี้ยงที่เจ้าของมีกับการรับรู้ว่าช่วยลดความเครียด
  • $$H_{a}$$ มีความสัมพันธ์ระหว่างประเภทสัตว์เลี้ยงที่เจ้าของมีกับการรับรู้ว่าช่วยลดความเครียด
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ขั้นตอนการวิเคราะห์ chi-square กับ pet_survey ใน Python

import pandas as pd
import scipy.stats as st
data = pd.read_csv('pet_survey.csv') 

cross_table = pd.crosstab(data.reduces_stress, data.pet_type)
chi_analysis = st.chi2_contingency(cross_table)
print(chi_analysis)
|--------------------------|
| (67.7,                   | 
| 1.9e-16,                 |
| 1,                       |
| array([[1767.0, 1825.0], |
| [2251.0, 2325.0]]))      |
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ผลลัพธ์และการตีความของ pet_survey

  • ความถี่ >= 5

    • ผลลัพธ์ถูกต้อง
  • p-value < 0.05

    • ปฏิเสธ สมมติฐานหลัก
    • pet_owned และ reduces_stress มีความสัมพันธ์กัน
  • ประเภทสัตว์เลี้ยงมีผลต่อการรับรู้ว่าช่วยลดความเครียดของเจ้าของ

ผลลัพธ์ chi-squared test

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

มาฝึกกันเถอะ!

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

Preparing Video For Download...