illustrate a measure of association

illustrate a measure of association for nominal data. it will also help us to demonstrate the difference between measures of association and tests of significance. in chapter 16 we conducted a chi-square test to assess whether there was a relationship between level of education and enjoyment of work, we used this example to illustrate the effect that sample size can have on the value of a test statistic such as chi-square

the value of chi-square is not large enough to warrant the rejection ofthe null hypothesis of independence: the two variables do not seem to be related. yet by multiplying the sample size by 10, the value of chi-square in table 20.1b is now very large and significant: the difference between observed and expected frequencies is large enough to allow us to reject the null hypothesis of independence. but if we focus on the column

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แสดงการวัดการเชื่อมโยงข้อมูลที่ระบุ มันยังจะช่วยให้เราแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างการวัดความสัมพันธ์และการทดสอบนัยสำคัญ ในบทที่ 16 เราดำเนินการทดสอบ chi-square เพื่อประเมินว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างระดับการศึกษาและความเพลิดเพลินของการทำงาน เราใช้ตัวอย่างนี้จะแสดงผลที่ขนาดตัวอย่างสามารถมีค่าของสถิติทดสอบเช่น chi-squareค่า chi-square ไม่ใหญ่พอที่จะรับประกันการปฏิเสธสมมติฐานว่างเอกราช: ตัวแปรที่สองดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน ยัง โดยคูณขนาดตัวอย่าง 10 ค่า chi-square ในตาราง 20.1b ตอนนี้ใหญ่มาก และที่สำคัญ: ความแตกต่างระหว่างความถี่ในการสังเกต และคาดว่ามีขนาดใหญ่พอให้เราปฏิเสธสมมติฐานว่างเอกราช แต่ ถ้าเราเน้นคอลัมน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แสดงการวัดของสมาคมข้อมูลปกติ มันก็จะช่วยให้เราสามารถแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างมาตรการของสมาคมและการทดสอบนัยสำคัญ บทที่ 16 เราทำการทดสอบไคสแควร์เพื่อประเมินว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างระดับการศึกษาและความเพลิดเพลินของการทํางานเราใช้ตัวอย่างนี้เพื่อแสดงผลที่ขนาดตัวอย่างได้ในมูลค่าของสถิติทดสอบไคสแควร์ เช่น

ค่าไคสแควร์มีขนาดไม่ใหญ่พอที่จะรับประกันการปฏิเสธสมมติฐานว่างของอิสรภาพ : สองตัวแปรที่ไม่ได้ดูเหมือนจะเกี่ยวข้องกัน แต่คูณกับขนาดตัวอย่าง 10 , ค่าไคสแควร์ในโต๊ะ 20 . 1B ตอนนี้มีขนาดใหญ่มากและที่สำคัญ :ความแตกต่างระหว่างการตรวจสอบ และคาดว่าความถี่มีขนาดใหญ่พอที่จะให้เราปฏิเสธสมมติฐานว่างของความเป็นอิสระ แต่ถ้าเรามุ่งเน้นไปที่คอลัมน์