推 keeochange: 你區間如果分到太細讓裡面資料太少會出問題哦 01/31 17:55
→ keeochange: 如果期望次數小於5是要合併的 01/31 17:58
→ andrew43: 不一定要用卡方。有很多檢驗方法可以處理。 02/02 01:40
推 wenchinglai: 卡方是漸進的檢定 期望次數太小 就會不適用 02/19 16:41
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請問各位大大
我現在分析59個數據, 想知道這些數據分佈是否滿足常態化分佈
因此, 我使用chi sequare分析這59組數據
但是我發現一個問題
舉例:
如果分6個資料分佈區域, chi sequare = 4.5
7個資料分佈區間, chi sequare = 6
9個資料分佈區間, chi sequare = 3
請問資料分布區間分的越細, chi sequare計算的值會越大, 這樣說對嗎？
為啥我分成9個資料分佈區間, chi sequare 卻變小？(我確定每個區間都有數據分佈其中）
請問59組數據應該使用多少資料分佈區間？
謝謝
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※ 編輯: xiix (220.129.105.162), 01/28/2017 22:55:15
※ 編輯: xiix (220.129.105.162), 01/28/2017 22:55:54