Chi-Square Testi

Chi-Square testi (Ki Kare), genellikle değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için kullanılır. Chi-Square testinin yokluk hipotezi (H0), popülasyondaki kategorik değişkenler arasında hiçbir ilişki olmadığıdır; yani değişkenler bağımsızdırlar.  

Bir Ki-Kare analizi kullanılarak cevaplanabilecek örnek bir araştırma soruları şöyle olabilir: 

  • Cinsiyet tatil tercihlerini etkiliyor mu?
  • Hata oranları açısından vardiyalar arasında fark var mı? Hata oranları açısından makineler arasında fark var mı?

Hipotez testinde ki-kare testi, gözlemlerin / frekansların farklı kategorilerdeki dağılımına ilişkin hipotezi test etmek için kullanılır.

Çok yönlülüğü nedeniyle, ki-kare testleri kategorik verileri içeren birçok uygulama için kullanılır. Chi-Square (ki-kare) testlerini şu amaçlarla kullanırız:

1. 2’den fazla grup için kusur yüzdesinin eşitliğini test edin

Farklı grupların kusur yüzdesi arasında bir fark olup olmadığını belirlemek için bu testi kullanabilirsiniz. Gruplar, farklı operatörler tarafından, farklı makineler tarafından veya farklı zamanlarda üretilen bir ürün gibi ilgi özelliklere göre farklılık gösterir. Ki-kare testi, herhangi bir kusurlu yüzdesinin diğer herhangi bir kusurlu yüzdeden önemli ölçüde farklı olup olmadığını birlikte test eder.

H0 hipotezi, vardiyalar arasında fark olmadığını belirtir. Aşağıdaki örnekte P=0,0032<0,05 olduğundan H0 kabul edilmez. Bu, vardiyalar arasında hata oranları arasında fark olduğunu gösterir.

Chi-square testi – Vardiyalar arası fark

2. İki değişken arasındaki ilişkiyi test edin

Kategorik bir sonuç değişkeninin (Y), başka bir kategorik tahmin değişkeniyle (X) ilişkili olup olmadığını belirlemek için bu testi kullanabilirsiniz. Ki-kare testi, sonuç değişkeni ile değişken arasında bir ilişki olup olmadığını birlikte test eder. İki veya daha fazla farklı değer (iki veya daha fazla örnek) içeren bir değişkenle (X) ilişkilendirme için Ki-Kare Testi gerçekleştirebilirsiniz.

Aşağıdaki rakamlara bakarak sizce cinsiyet, tatil tercihlerini etkiliyor mu? Buradaki iki değişken cinsiyet ve tatil tercihleri.

Chi-square testi – Değişkenler bağımsız mı?

İstatistiksel olarak bu örnekteki rakamlara bakarak cinsiyet, tatil tercihlerini etkilemiyor.

Örneklerde de görüldüğü gibi, Chi-square (ki-kare) testini aşağıdaki durumlarda kullanabiliriz:

  • önceki durum ile sonraki durumu karşılaştırmak
  • vardiyalar, makineler, operatörler, hammaddeler, v.b. girdilerin arasında istatistiksel olarak fark olup  olmadığını anlamak
  • girdilerin farklı versiyonları (X) çıktı üzerinde etkili olup olmadığını görmek

Chi-square (ki-kare) testi, bize analiz aşamasında doğru kök nedenleri bulmamızı ve kontrol aşamasında yaptığımız iyileştirmenin istatistiksel olarak fark yaratıp yaratmadığını görmemizi sağlar. 

Diğer istatistiksel araçlarla ilgili blog yazılarına bu linkten ulaşabilirsiniz.