การสำรวจอารมณ์ผู้โหวตมีขึ้นในสี่เขต

การสำรวจอารมณ์ผู้โหวตมีขึ้นในสี่เขตการเลือกตั้งเพื่อเปรียบเทียบความชื่นชอบของผู้โหวตต่อผู้สมัคร ตัวอย่างสุ่มของผู้โหวต 200 คนถูกสำรวจใน 4 เขต ซึ่งมีผลแสดงในตาราง 14.9 ค่าในวงเล็บในตารางเป็นจำนวนเซลล์ที่คาดหวัง ข้อมูลแสดงหลักฐานที่เพียงพอจะชี้ว่าความชื่นชอบของผู้โหวตต่อผู้สมัคร A มีความแตกต่างใน 4 เขต?

ตาราง 14.9 ความเห็นของผู้โหวตใน 4 เขต

เขต 1 เขต 2 เขต 3 เขต 4 รวม

ชอบ A 76 (59) 53 (59) 59 (59) 48 (59) 236

ไม่ชอบ A 124 (141) 147 (141) 141 (141) 152 (141) 564

รวม 200 200 200 200 800

วิธีทำ เมื่อผลรวมคอลัมน์ถูกกำหนดที่ 200 รูปแบบจึงเป็น 4 การทดลองทวินาม แต่ละการทดลองได้ผลจากผู้โหวต 200 คนจาก 1 ใน 4 เขต เพื่อทดสอบความเท่ากันของสัดส่วนคนที่ชอบผู้สมัคร A ใน 4 เขต สมมุติฐานหลักคือ

Ho : p1 = p2 = p3 = p4

ซึ่งเทียบได้กับสมมุติฐาน

Ho : สัดส่วนความชอบผู้สมัคร A ไม่เกี่ยวกับเขต

และจะถูกปฏิเสธถ้าการทดสอบทางสถิติ X2 ใหญ่มาก ค่าที่สังเกตได้ของการทดสอบทางสถิติ X2 = 10.722 และค่า p คือ .013 ถูกแสดงในรูป 14.5 ผลมีนัยสำคัญ (P < .025) ว่า Ho ถูกปฏิเสธและคุณสามารถสรุปว่ามีความแตกต่างในสัดส่วนของผู้โหวตที่ชอบผู้สมัคร A ใน 4 เขต

รูป 14.5 ผล MINITAB สำหรับตัวอย่าง 14.7

การทดสอบไคสแควร์: เขต 1, เขต 2, เขต 3, เขต 4



ลักษณะแตกต่างที่พบโดยการทดสอบไคสแควร์คืออะไร? เพื่อตอบคำถามนี้ ดูที่ตาราง 14.10 ซึ่งแสดงสัดส่วนตัวอย่างคนที่ชอบผู้สมัคร A ในแต่ละเขต จะเห็นว่าผู้สมัคร A ทำได้ดีที่สุดในเขต 1 และแย่ที่สุดในเขต 4 แล้วมันมีความหมายในเชิงปฏิบัติสำหรับผู้สมัครหรือไม่? เป็นไปได้ว่าสิ่งที่น่าสังเกตยิ่งกว่าคือผู้สมัครไม่มีเสียงข้างมากในเขตใดเลย ถ้านี่เป็นการแข่งขันของผู้สมัคร 2 คน ผู้สมัคร A ต้องมีการหาเสียงเพิ่ม

ตาราง 14.10 สัดส่วนความชอบผู้สมัคร A ใน 4 เขต

เขต 1 เขต 2 เขต 3 เขต 4

76/200 = .38 53/200 = .27 59/200 = .30 48/200 = .24

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

การสำรวจอารมณ์ผู้โหวตมีขึ้นในสี่เขตการเลือกตั้งเพื่อเปรียบเทียบความชื่นชอบของผู้โหวตต่อผู้สมัคร ตัวอย่างสุ่มของผู้โหวต 200 คนถูกสำรวจใน 4 เขต ซึ่งมีผลแสดงในตาราง 14.9 ค่าในวงเล็บในตารางเป็นจำนวนเซลล์ที่คาดหวัง ข้อมูลแสดงหลักฐานที่เพียงพอจะชี้ว่าความชื่นชอบของผู้โหวตต่อผู้สมัคร A มีความแตกต่างใน 4 เขต?ตาราง 14.9 ความเห็นของผู้โหวตใน 4 เขตเขต 1 เขต 2 เขต 3 เขต 4 รวมชอบ A 76 (59) 53 (59) 59 (59) 48 (59) 236ไม่ชอบ A 124 (141) 147 (141) 141 (141) 152 (141) 564รวม 200 200 200 200 800How to do when a defined column totals 200 format so the binomial experiment (4) Each trial results from a 1 in 200 people voted from four counties to test the same proportion of people like A candidate in District 4, assumption;Ho : p1 = p2 = p3 = p4Which is comparable with the assumption?Ho: the proportion of candidates is not A preference about the County.And will be rejected if the test statistic is very big X2. The value of an observed statistical p-values X2 = .013 10.722 and is being shown in Figure 14.5 significant effects (P < .025) that Ho is rejected, and you can conclude that there is no difference in the proportion of those votes like A candidate in District 4.Figure 14.5 14.7 sample MINITAB for effect.การทดสอบไคสแควร์: เขต 1, เขต 2, เขต 3, เขต 4ลักษณะแตกต่างที่พบโดยการทดสอบไคสแควร์คืออะไร? เพื่อตอบคำถามนี้ ดูที่ตาราง 14.10 ซึ่งแสดงสัดส่วนตัวอย่างคนที่ชอบผู้สมัคร A ในแต่ละเขต จะเห็นว่าผู้สมัคร A ทำได้ดีที่สุดในเขต 1 และแย่ที่สุดในเขต 4 แล้วมันมีความหมายในเชิงปฏิบัติสำหรับผู้สมัครหรือไม่? เป็นไปได้ว่าสิ่งที่น่าสังเกตยิ่งกว่าคือผู้สมัครไม่มีเสียงข้างมากในเขตใดเลย ถ้านี่เป็นการแข่งขันของผู้สมัคร 2 คน ผู้สมัคร A ต้องมีการหาเสียงเพิ่มตาราง 14.10 สัดส่วนความชอบผู้สมัคร A ใน 4 เขตเขต 1 เขต 2 เขต 3 เขต 476/200 = .38 53/200 = .27 59/200 = .30 48/200 = .24

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Voters are in the mood to explore the four electoral districts to compare the interests of votes per candidate. Voters random sample of 200 people were surveyed in four fields, which are shown in Table 14.9 Values ​​in parentheses is the number of cells to be expected. Data presented sufficient evidence to indicate that the favorite of votes per candidate A is the difference in the four districts? Table 14.9 Opinion of the vote in the four county area 1 District 2 District 3 District 4 includes the likes A 76 (59). 53 (59) 59 (59) 48 (59) 236 Dislikes a 124 (141) 147 (141) 141 (141) 152 (141) 564 200 200 200 200 800 do when the column was set at 200. binomial model is four trials. Each trial was the result of the vote, 200 people from one of the four zones to test the equivalence of the proportion of people who prefer candidate A in four districts hypothesis is Ho: p1 = p2 = p3 = p4 , which is comparable to the hypothesis Ho:. the proportion preference candidate a is not on the field , and will be rejected if the test statistic X2 great value observed of statistical tests X2 = 10.722 and p =. 013 is shown in Figure 14.5, the effect is significant (p. <0.025) that Ho is rejected and you can conclude that there is no difference in the proportion of voters who prefer candidate a on the four themes of 14.5 MINITAB for example. 14.7 chi-squared test: Zone 1, Zone 2, Zone 3, Zone 4 different characteristics found by chi-squared test is? To answer this question, see Table 14.10, which shows the proportion of the sample who prefer candidate A in each county to see that candidate A is best done in the first and worst in the fourth, then it means in practice for applicants. or not? It is possible that even more notable is that the candidate has a majority in any district. If this is the second race of the candidate A candidate must campaign to increase the proportion of 14.10 square inclination A candidate in District 4 District 1 District 2 District 3 District 4 = 0.38 76/200 53/200 59/200 = 0.27. 48/200 = 0.30 = 0.24