การทดสอบchi-squareเป็นหลักวิธีการทา

การทดสอบchi-squareเป็นหลักวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบนัยสำคัญทางสถิติของตัวแปรที่รวมอยู่ในตารางcross-tabulation (Qualtrics 2011) การทดสอบchi-squareเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่วิเคราะห์เพื่อหาค่าความสัมพันธ์ทางสถิติโดยการแสดงอย่างมีนัยสำคัญ คือการมีความสัมพันธ์บางประการระหว่างสองตัวแปรที่นำมาเปรียบเทียบ (ฮาร์ทแมน, 2004) เมื่อแปลความหมายของการทดสอบ Chi-Square, the Pearson chi-square valueและsignificance score เป็นมาตรการสองอย่างที่สำคัญที่สุด อย่างมีนัยสำคัญมักจะแสดงกับ P ซึ่งเป็นค่าอย่างมีนัยสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าเมื่อเทียบกับสองตัวแปรอาจจะเกี่ยวข้อง สมาคมนี้อาจจะอยู่ในระดับที่แตกต่างกัน คะแนนอย่างมีนัยสำคัญ (P) มากกว่า 0.1 แสดงให้เห็นว่าผลที่ได้คือไม่ได้มีนัยสำคัญซึ่งหมายความว่าตัวแปรที่ไม่มีความสัมพันธ์ซึ่งในภาษาทางสถิติหมายความว่าตัวแปรทั้งสองจะไม่สำคัญ (Qualtrics 2011)

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Chi-square test is a statistical method used to test the statistical significance of the variables that are included in the table, cross-tabulation (Qualtrics) Chi-square test data analysis is a method of statistical analysis to find out the value of statistics by showing the relation significantly. Is there some relationship between the two variables that are compared (Hart, 2004). When interpreting the Chi-Square test, Pearson's chi-square value and significance as a score of two of the most important measures significantly with P, which is often shown significant value demonstrated that, compared to the two variables may be involved. This association may be on a different level. The score was significantly greater than 0.1 (P) shows that the result is not significant, which means that the variable has no relationship, in which a statistical language, means that the two variables are not important (Qualtrics)

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Test, chi-square is essentially a statistical method used to test the statistical significance of the variables included in the table cross-tabulation (Qualtrics 2011) test, chi-square is a statistical analysis to analyze to find out. the statistical relationship by showing significantly. There is some correlation between the two variables were compared (Hartman, 2004) on the interpretation of the test, Chi-Square, the Pearson chi-square value and significance score as two of the most important measures. Often show significant with a P value is significant, showed that, compared with two variants might be involved. This association may be on a different level. Scores were significantly (P), more than 0.1 shows that the effect is not a significant variable, which means that there is no relationship in which statistically means that two variables are unimportant (Qualtrics 2011).

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

The test chi-square primarily statistical methods used to test the significance of a variable included in grid cross-tabulation (Qualtrics. 2011) test chi-square is how to analyze the statistical data analysis for correlation significance by showing significantly. Is having some relationship between two variables compared (Hartman 2004), when the interpretation of the test, Chi-Square. The Pearson and chi-square value significance score measures, two most important. With P significantly often show which is the study shows that compared with the two variables may be related. This association may be in different levels. The rate significantly (P) than 0.1 shows that the result is not significant, which means that the variables correlated, which in the language of statistical means that both variables are unimportant. (Qualtrics 2011).