Hoofdstuk 9: Chi-kwadraat toetsen: Chi-kwadraat Onafhankelijkstoets
Chi-kwadraat Onafhankelijkstoets: Doel, Hypothesen en Aannames
Chi-kwadraat onafhankelijkheidstoets
De Chi-kwadraat onafhankelijkheidstoets wordt gebruikt om te bepalen of er een afhankelijkheid (relatie) bestaat tussen twee categorische variabelen in de populatie.
Er wordt gezegd dat twee variabelen onafhankelijk zijn als de waarde die voor de ene variabele wordt verkregen, niet gerelateerd is aan de waarde voor de andere variabele.
De hypothesen van een chi-kwadraat onafhankelijkheidstoets zijn:
- #H_0:# De variabelen zijn onafhankelijk.
- #H_a:# De variabelen zijn afhankelijk.
De gegevens voor twee categorische variabelen (bijvoorbeeld oogkleur en geslacht) worden doorgaans weergegeven in een kruistabel:
| Blauw | Bruin | Groen | Anders | Totaal | |
| Mannen | 24 | 11 | 4 | 9 | 48 |
| Vrouwen | 20 | 12 | 7 | 8 | 47 |
| Totaal | 44 | 23 | 11 | 17 | 95 |
De volgende aannames moeten gelden voordat een chi-kwadraat onafhankelijkheidstoets geldige resultaten oplevert:
- Beide variabelen zijn categorisch (kwalitatief) van aard.
- De meetcategorieën sluiten elkaar uit, wat betekent dat elke waarneming in slechts één categorie kan worden ingedeeld.
- Willekeurige steekproeven worden gebruikt om de steekproeven te trekken.
- Alle cellen moeten een verwachte frequentie van minimaal #1# hebben.
- De meerderheid van de cellen #(\geq 80\%)# moet een verwachte frequentie van minimaal #5# hebben.
Als aan aannames #4# en/of #5# niet wordt voldaan, moet je een aantal categorieën combineren.
omptest.org als je een OMPT examen moet maken.
