ตัวอย่างที่ 10.1 สถานีโทรทัศน์แห่งห

ตัวอย่างที่ 10.1 สถานีโทรทัศน์แห่งหนึ่งต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนโทรทัศน์ในครัวเรือนกับรายได้ของครัวเรือน จึงสุ่มครัวเรือนจำนวน 1000 ครัวเรือนเป็นตัวอย่างสุ่ม แล้วจำแนกตามจำนวนโทรทัศน์และรายได้ของครัวเรือน ได้ผลดังแสดงในตาราง
จำนวนโทรทัศน์ รายได้ต่อเดือน (บาท) รวม
ต่ำกว่า 5000 5000 – 8000 8001 – 10000 มากกว่า 10000
1 126 (107.7) 362 (347.2) 129 (146.6) 78 (93.1) 695
2 29 (47.3) 138 (152.5) 82 (64.4) 56 (40.9) 305
รวม 155 500 211 134 1000

จากข้อมูลข้างต้น เราสรุปได้หรือไม่ว่า จำนวนโทรทัศน์ขึ้นอยู่กับรายได้ของครัวเรือน
โดยใช้ระดับนัยสำคัญ  = 0.01
ในที่นี้ เราต้องการทดสอบ
H0 : จำนวนโทรทัศน์ไม่ขึ้นอยู่กับรายได้ของครัวเรือน
H1 : จำนวนโทรทัศน์ขึ้นอยู่กับรายได้ของครัวเรือน
สถิติที่ใช้ในการทดสอบคือ
=
เราคำนวณความถี่คาดหวังได้จากสูตร Eij =
โดยที่ ค่าของ Eij แสดงในวงเล็บในตารางข้างบน คำนวณค่าของ ข้างต้นได้ดังนี้
= + + . . . +
= 27.14
องศาแห่งความอิสระในที่นี้คือ = (2 – 1)(4 – 1) = 3
เขตการปฏิเสธที่ระดับนัยสำคัญ  = 0.01 คือ เราจะปฏิเสธ H0 ถ้า 11.345

- 4 -
จะเห็นว่า ค่าของ = 27.14 ตกอยู่ในเขตการปฏิเสธ เราจึงปฏิเสธ H0 ที่ระดับนัยสำคัญ  = 0.01 สรุปได้ว่า จำนวนโทรทัศน์ขึ้นอยู่กับรายได้ของครัวเรือน

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Example 10.1 tv station wanted to study the relationship between the number of tv households with income of households number of households 1000, so a random household sample is random and classified by the number of televisions and household income results shown in the table.The number of television Monthly income (baht) included. Less than 5000 5000 – 8000 8001 – more than 10000 10000. 1 126 (107.7), 362 (347.2) 129 (146.6) 78 (93.1) 695. 2 29 (47.3), 138 (152.5) 82 (64.4), 56 (40.9) 305. Total 155 500 211 134 1000From the above information. We can conclude whether or not the amount of tv, depending on the income of the household.By using a significance level  = 0.01In this We want to test. H0: the number of television does not depend on the income of the household. H1: the number of television depends on the income of the household.The test statistic is. = We expect from frequency calculation formula = Eij By the value of the Eij displayed in parentheses in the table above. Calculate the value of the above as follows: = + + . . . + = 27.14Degrees of freedom in these hotels is = (2 – 1) (4 – 1) = 3.The district refused  = 0.01 significance level is that we will reject H0 if 11.345.- 4 -To see whether the value of a = 27.14 fall in zone denial so we reject H0  = 0.01 significance level, concluded that the number of television depends on the income of the household.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Example 10.1, one of the TV stations to study the relationship between the number of television households with household income. The random number of households in 1000, a random sample of households. Then by number of televisions and household income. Results are shown in Table
number of TV Monthly income (baht)
under 5000 5000-8000 8001-10000, more than 10 000
1 126 (107.7) 362 (347.2) 129 (146.6) 78 (93.1) 695
2 29 (47.3) 138 (152.5) 82 (64.4). 56 (40.9) 305
Total 155 500 211 134 1000

from the above information. We conclude that The number of televisions based on household income.
The level of significance  = 0.01
in this case, we want to test
H0: the TV is not dependent on household income
H1: number of televisions based on household income.
The statistics used in the test is
=
we calculate the expected frequency of Formula Eij =
the value of Eij shown in brackets in the above calculation of the above as follows:
= +... +
= 27.14
degrees of freedom. that is, = (2-1) (4-1) = 3
area declined at a significant level  = 0.01, we would reject H0 if 11.345

- 4 -
will agree that the = 27.14 falls in denial. we therefore reject H0 at significance level  = 0.01 conclude that the number of televisions based on household income.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Example 10.1 television stations one wants to study the relationship between the number of television in the household to household income. Therefore, random number 1000 household household is random. Then by the television and household income, work as shown in the table.The television income per month (US) total.Under 5000 5000 - 8000 8001 - 10000 than 10000.1 126 (107.7) 362 (347.2) 129 (146.6) 78 (93.1 695.)2 29 (47.3) 138 (152.5) 82 (64.4) 56 (40.9 305.)The 155 500 211 134 1000.From the data above, we conclude that The television based on household income.Using the significance levels.  = 0.01.Herein, we want to test.H0: television does not depend on the number of household income.H1: number of television based on household income.The statistics used in the test..We calculate the frequency expected from Eij formula.The value of Eij shown in brackets table above calculated value of above as follows.= + +... +.= 27.14.The degrees of freedom in this is 2 1 = (-) (4 - 1) = 3.Area denial that the level of significance,  = 0.01 is H0 if we deny 11.345.- 4 -.To see the value of = 27.14 fall in area denial. We refused H0 at significant levels.  = 0.01 able summary. The television based on household income.