Cómo utilizar la Chi -Cuadrado de Estudios Cualitativos

Cuando se trabaja con datos cualitativos , los investigadores pueden usar una prueba de chi- cuadrado para comparar los resultados de la fecha observada con los datos que esperan obtener de acuerdo con una hipótesis específica . Por ejemplo , cuando se trabaja con las leyes de Mendel de la genética , que se puede esperar un 50 por ciento de los hijos a ser hombres . Si el número real observado de los hombres es parte de eso, sin embargo, es posible que desee para determinar la "bondad de ajuste" entre el resultado esperado y observado. La prueba de chi-cuadrado se examina la hipótesis nula o la falta de correlación entre lo esperado y observado values.Things que necesitará All Suite hoja de cálculo por ordenador
Valores observados en Información esperados valores de datos
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Implementar una prueba de chi-cuadrado Matemáticas 1

Abre Microsoft Excel u otro software de hoja de cálculo.
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Introduzca sus resultados observados en una fila , a continuación, escriba en los resultados esperados en una segunda fila .
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Coloque el cursor donde desea que los resultados de la prueba de chi-cuadrado muestran y haga clic izquierdo del ratón.
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Abra el " Asistente para funciones " y seleccione el " estadístico " categoría de función .
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Haga clic en la función denominada " PRUEBA.CHI " en la sección derecha , a continuación, seleccione " Siguiente".
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resaltar los datos observados en la primera fila , que aparecerá en el cuadro " actual_range " .
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Haga clic en la casilla " expected_range " y destacar los datos que se esperan de la segunda fila.
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observar los resultados de la prueba de chi cuadrado, el cual aparecerá en la celda que seleccionó originalmente .
Analizar una prueba de chi-cuadrado
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aceptamos su hipótesis nula si el valor de la prueba de chi-cuadrado , o p- valor , es más de 0,05 por ciento desde que la desviación es lo suficientemente pequeño como para ser considerado insignificante.
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Concluir que algún factor que no sea la probabilidad está en funcionamiento para la desviación y rechazar su hipótesis nula si el valor de p es igual o superior a 0,05 por ciento.
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Realice la prueba de nuevo si el p- valor es mayor que 0,10 por ciento y determinar si se ha producido el error experimental .