Какой смысл у H0 в тесте chi-square на независимость для таблицы сопряжённости?
A
H0: средние значения двух признаков в таблице сопряжённости равны между собой по выборкеB
H0: распределение каждого признака в таблице сопряжённости совпадает с нормальнымC
H0: между признаками выполняется независимость, и наблюдаемые частоты согласуются с этой гипотезойD
H0: одна из категорий встречается чаще ожидаемого и вытесняет остальные значенияПравильный ответ. В тесте
chi-square на независимость H0 формулируется как независимость категорий двух признаков.Разбор
Тест проверяет, согласуются ли наблюдаемые частоты с тем, что признаки не связаны между собой. При H0 распределение одного признака одинаково для всех категорий другого. Гипотеза о равенстве средних относится к тестам сравнения средних, а нормальность распределения — к другим тестам. Частая ошибка — считать, что отвержение H0 доказывает причинность, хотя тест проверяет только связь.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Хи-квадрат и таблицы сопряжённости»
- У вас датасет с полями `user_id`, тип устройства (iOS/Android) и признак конверсии (да/нет). Какую таблицу сопряжённости вы построите перед тестом независимости (`chi-square`)?
- В таблице сопряжённости для контрольной и тестовой группы и исхода (купил/не купил) в ячейке (тестовая группа, купил) стоит число 250. Что это означает?
- Как по таблице сопряжённости считается ожидаемое значение (ячейка) при `H0` о независимости категорий в `chi-square` тесте?
- В каком случае выводы `chi-square` теста независимости стоит интерпретировать с осторожностью?
- У вас 12 регионов, и несколько регионов дают очень малые counts, из-за чего появляются маленькие `ожидаемые частоты`. Какой шаг чаще всего помогает перед применением `chi-square`?
- Все вопросы по «Хи-квадрат и таблицы сопряжённости» →