WorksheetFunction.ChiSq_Test(Object, Object) Método
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
Devuelve la prueba de independencia.
public:
double ChiSq_Test(System::Object ^ Arg1, System::Object ^ Arg2);public double ChiSq_Test (object Arg1, object Arg2);Public Function ChiSq_Test (Arg1 As Object, Arg2 As Object) As DoubleParámetros
- Arg1
- Object
Rango de datos que contiene las observaciones que probar frente a los valores esperados.
- Arg2
- Object
Rango de datos que contiene la relación entre el producto de los totales de filas y columnas y el total general.
Devoluciones
Comentarios
ChiSq_Test devuelve el valor de la distribución chi cuadrado (χ2) para la estadística y los grados de libertad adecuados. Puede usar pruebas χ2 para determinar si un experimento comprueba los resultados hipotéticos.
Si actual_range y expected_range tienen un número diferente de puntos de datos, ChiSq_Test devuelve el valor de error #N/A.
La prueba χ2 calcula primero una estadística χ2 mediante la fórmula :
Figura 1: Fórmula para x prueba cuadrada
donde:
- Aij = frecuencia real en la fila i-th, columna j-th
- Eij = frecuencia esperada en la fila i-th, columna j-th
- r = número o filas
- c = número de columnas
Un valor bajo de χ2 es un indicador de independencia. Como se puede ver en la fórmula, χ2 siempre es positivo o 0, y es 0 solo si Aij = Eij para cada i,j.
ChiSq_Test devuelve la probabilidad de que un valor de la estadística χ2 al menos sea tan alto como el valor calculado por la fórmula anterior podría haber ocurrido por casualidad bajo la suposición de independencia. Al calcular esta probabilidad, ChiSq_Test usa la distribución χ2 con un número adecuado de grados de libertad, df. Si r > 1 y c > 1, df = (r - 1)(c - 1). Si r = 1 y c > 1, df = c - 1 o si r > 1 y c = 1, df = r - 1. No está permitido que r = c= 1, que genera un error.
El uso de ChiSq_Test es más adecuado cuando los de Eij no son demasiado pequeños. Algunos estadísticos sugieren que cada Eij debe ser mayor o igual que 5.