Mục lục bài họcĐang ở d08-b1
← AP Statistics
0/22 bài đã học xong
Chương 8 · Unit 8 — Inference for Categorical Data: Chi-Square · Bài 1/2 của chương · bài 19/22 của AP Statistics

The Chi-Square Statistic

Thống kê chi-square
← Mục lục bài học
Lý thuyết · English

One formula, three uses

$$\chi^2=\sum\frac{\left(O-E\right)^2}{E}$$

where $O$ is the observed count and $E$ the count expected if $H_0$ were true. Dividing by $E$ is what makes a discrepancy of $12$ matter a lot against an expectation of $30$ and almost nothing against an expectation of $3000$.

Always counts, never percentages. Feeding proportions into the formula gives a meaningless number.

Condition: every expected count $\ge5$. Observed counts may be small; it is the expected ones that must not be.

The distribution is right-skewed, values are non-negative, and the P-value is always the upper tail — a large $\chi^2$ means observed and expected are far apart.

Giải thích tiếng Việt

Một công thức duy nhất, dùng cho ba loại kiểm định. $O$ là số đếm quan sát, $E$ là số đếm kỳ vọng nếu $H_0$ đúng.

Vì sao chia cho $E$: lệch $12$ trên nền kỳ vọng $30$ là chuyện lớn; lệch $12$ trên nền $3000$ thì chẳng là gì. Phép chia biến độ lệch tuyệt đối thành độ lệch tương đối.

Luôn dùng SỐ ĐẾM, không bao giờ dùng phần trăm. Nhét tỉ lệ vào công thức cho ra một con số vô nghĩa — và đây là lỗi bị mất trọn bài.

Điều kiện: mọi ô kỳ vọng $\ge5$. Số quan sát nhỏ thì không sao; chính số kỳ vọng mới bị ràng buộc.

Phân bố $\chi^2$ lệch phải, không âm, và giá trị $P$ luôn lấy đuôi trên: $\chi^2$ lớn nghĩa là quan sát lệch xa kỳ vọng.

QUAN SÁT (đếm thật) 4218 3129 1743 KỲ VỌNG (nếu H₀ đúng) 3030 3030 3030 vs χ² = Σ (quan sát − kỳ vọng)² / kỳ vọng Chia cho kỳ vọng vì lệch 12 trên nền 30 là lớn, còn lệch 12 trên nền 3000 thì chẳng là gì. Mọi ô kỳ vọng phải ≥ 5 thì mới dùng được.
Chi-square so hai bảng. Bảng trái là những gì thật sự đếm được; bảng phải là những gì đáng lẽ phải thấy nếu $H_0$ đúng. Thống kê $\chi^2$ cộng dồn bình phương chênh lệch của từng ô, mỗi ô chia cho kỳ vọng của chính nó. Ở đây ô đầu lệch $+12$ trên nền $30$ — đóng góp $\frac{144}{30}=4{,}8$, khá lớn. Cùng độ lệch ấy trên nền $3000$ chỉ đóng góp $0{,}048$.
Ví dụ — tính số kỳ vọng

Bảng $2\times3$ có tổng dòng $1$ là $80$, tổng cột $2$ là $60$, tổng chung $200$. Tính số kỳ vọng của ô (dòng 1, cột 2).

Giải.

Công thức số kỳ vọng cho bảng hai chiều:

$$E=\frac{\text{tổng dòng}\times\text{tổng cột}}{\text{tổng chung}}=\frac{80\times60}{200}=24$$

Ý nghĩa: nếu hai biến độc lập thì dòng $1$ chiếm $\frac{80}{200}=40\%$ tổng thể, nên nó cũng phải chiếm $40\%$ của cột $2$, tức $0{,}4\times60=24$.

Số kỳ vọng không cần là số nguyên — nó là một giá trị trung bình lý thuyết, hoàn toàn có thể ra $24{,}6$.

Bẫy hay mất điểm — Số kỳ vọng ra số lẻ là bình thường, đừng làm tròn. Và đừng nhầm: điều kiện $\ge5$ áp cho kỳ vọng; một ô quan sát bằng $0$ vẫn hợp lệ nếu kỳ vọng của nó đủ lớn.
Phải nhớ — Dùng số đếm. Chia cho kỳ vọng. Kỳ vọng mọi ô $\ge5$. $P$ luôn ở đuôi trên.

Đọc xong rồi — làm thử ngay

Bài tập của chương Unit 8 — Inference for Categorical Data: Chi-Square gồm 14 câu trắc nghiệm và 3 đề tự luận, ra khó hơn đề thật 30–50%. Đáp án hiện ngay khi chọn, miễn phí.

Làm bài tập chương →