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市場研究工具 · 卡方分配表

卡方臨界值

取代紙本卡方分配表:由 α 與自由度求臨界值,或由算出的統計量求 P 值。

線上查詢臨界值

左側:選擇 α 與自由度即可得到臨界值。右側:輸入 χ² 與自由度即可得到 P 值。

由 α 與 df 求得的臨界值

臨界值 χ²₍0.05₎

3.841

Reject H₀ at α = 0.05 when χ²(1) exceeds this value.

由 χ² 與 df 求得的 p 值

右尾 p 值

p = .050

P(χ²(1) ≥ 3.84) — 在 α = 0.05 下未達顯著.

01

臨界值與 P 值的關係

臨界值是卡方分配的 1 − α 分位數。統計量超過臨界值時,P 值小於 α,拒絕虛無假設;兩種判斷規則是等價的。

  • 臨界值 = χ² 分配在 1 − α 的分位數
  • P 值 = P(χ²(自由度) ≥ 觀察值)
  • 自由度:交叉表為(列 − 1)(欄 − 1),適合度檢定為 k − 1。
02

範例

計算器開啟時 α = 0.05、自由度 1,臨界值為 3.841。自由度 2 時升到 5.991,自由度 4 時為 9.488;α = 0.01、自由度 1 時為 6.635。

反過來,χ² = 3.84、自由度 1 得到 P = .050(更精確為 0.0500),正好落在門檻上。

03

什麼時候使用,什麼時候不要用

這個工具取代查表;統計量本身請用其他計算器求得。

  • 用判斷規則核對教科書或軟體的結果。
  • 重新計算論文中 χ² 統計量的 P 值。
  • 它不會從原始資料計算統計量:請使用卡方檢定計算器。

參考資料

延伸閱讀

  • Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. Philosophical Magazine, Series 5, 50(302), 157–175.

  • SciPy — scipy.stats.chi2

常見問題

常見問題

α = 0.05、自由度 1 的臨界值是多少?

3.841。大於此值的 χ² 統計量在 5% 水準下顯著。

怎麼決定自由度?

交叉表為(列 − 1)×(欄 − 1);適合度檢定為類別數 − 1。

這是單尾檢定嗎?

卡方檢定只用分配的右尾,因為只有大的數值才違反虛無假設。但它並不是有方向的檢定。

為什麼不只報告 P 值?

P 值比「是否顯著」包含更多資訊。臨界值主要用來核對分配表與教科書習題。

資料會上傳到伺服器嗎?

不會。輸入的數值只在目前的瀏覽器分頁中計算,不會傳送到任何伺服器。

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