השפעת התיקון של ייטס היא למניעת הערכת יתר של מובהקות סטטיסטית עבור נתונים קטנים. הנוסחה הזו משמשת בעיקר כאשר לפחות לתא אחד בטבלה יש ספירה צפויה קטנה מ-5.
האם יש צורך בתיקון Yates?
למרות שחלק מהאנשים ממליצים להשתמש בתיקון רק אם התדר הסלולרי הצפוי שלך נמוך מ-10 או אפילו 5, אחרים ממליצים לא להשתמש בו בכלל. גוף גדול של מחקרים מצא שהתיקון קפדני מדי.
מה נכון לגבי תיקון Yates?
כדי לצמצם את השגיאה בקירוב, פרנק ייטס, סטטיסטיקאי אנגלי, הציע תיקון להמשכיות שמתאים את הנוסחה עבור מבחן הצי בריבוע של פירסון על ידי הפחתת 0.5 מההפרש בין כל ערך שנצפה הערך הצפוי שלו בטבלת מגירה של 2 × 2.
מהם השימושים במבחן צ'י ריבוע?
מבחן צ'י ריבוע הוא מבחן סטטיסטי המשמש כדי להשוות תוצאות שנצפו לתוצאות צפויות. מטרת מבחן זה היא לקבוע אם הבדל בין נתונים נצפים לנתונים צפויים נובע מקריות, או אם הוא נובע מקשר בין המשתנים שאתה לומד.
מהו ערך טוב בריבוע צ'י?
כדי שקירוב הצ'י ריבוע יהיה תקף, התדירות הצפויה צריכה להיות לפחות 5. בדיקה זו אינה תקפה עבור דגימות קטנות, ואם חלק מהספירות קטנות מחמש (יכול להיות בזנבות).
