Ki-Kare Testi

İstatistikte değişkenler, sayısal (nicel) değişkenler
ve sayısal olmayan (nitel) değişkenler olmak

üzere iki grupta sınıflandırılmaktadır.
Günümüzde yapılan bir çok araştırmada sayısal olmayan değişkenlerin dikkate
alındığı gözlemlenmektedir. Örneğin, insanların medeni durumlarıyla seçtikleri
meslek grupları arasındaki bir ilişki incelenmek istendiğinde, medeni durumun ve
meslek grubunun rakamlarla ifade edilmesi olası değildir. Medeni durum “evli”,
“bekar”, “boşanmış” ve “dul” şeklinde gösterilirken meslek grupları da “serbest
meslek”, “devlet memurluğu”, “çiftçi”, vb. şeklinde gruplandırılabilir.
İşte sayısal olmayan değişkenler arasında herhangi bir ilişkinin varolmadığını
ileri sürerek (H0 hipotezi), bu hipotezin red edilip edilemeyeceğinin incelenmesinde
uygulanan test Ki-Kare testi’dir.
Bir örneklemin gözlemlenmesi sonucunda elde edilen frekans dağılımının binom,
Poisson, normal vb. gibi genellenmiş bir dağılıma uygun olup olmadığına
karar verebilmek için kullanılan test yine Ki-kare testi olacaktır. Diğer yandan iki
ya da daha fazla örneklemin aynı ana kütleden seçilip seçilmedikleri konusunda
karar verilirken de ki-kare testinden yararlanılır.
1900 yıllarında Karl Pearson tarafından bulunan ve ismi de onun tarafından verilen
bu istatististiksel testin uygulanmasında önce, ki-kare’nin ve serbestlik derecesinin (degree of freedom)
nasıl hesaplanacağının bilinmesi gerekir. Bunlar bağımsızlık, homojenlik
ve uygunluk testleri için ünite bölümlerinde ayrı ayrı gösterilecektir.
Amaçlar



• Sayısal olmayan değişkenler arasındaki ilişkinin varlığını test edebileceksiniz.


• Farklı örneklemlerin aynı ana kütleden seçilip seçilmediğini test edebileceksiniz.


• N hacimli bir örneklemin, ilgili ana kütleyi, iyi temsil edip edemediğini belirleyebileceksiniz.


• Sayısal olmayan iki değişken arasındaki ilişkinin derecesini belirleyebileceksiniz.

İçerik Haritası
• Kİ-KARE BAĞIMSIZLIK TESTİ
• Kİ-KARE HOMOJENLİK TESTİ
• Kİ-KARE UYGUNLUK (İYİ UYUM) TESTİ
• KONTENJANS KATSAYISI