WorksheetFunction.ChiSq_Test(Object, Object) Méthode

Référence

Définition

Espace de noms:: Microsoft.Office.Interop.Excel

Assembly:: Microsoft.Office.Interop.Excel.dll

Important

Certaines informations portent sur la préversion du produit qui est susceptible d’être en grande partie modifiée avant sa publication. Microsoft exclut toute garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.

Renvoie le test d’indépendance.

public:
 double ChiSq_Test(System::Object ^ Arg1, System::Object ^ Arg2);

public double ChiSq_Test (object Arg1, object Arg2);

Public Function ChiSq_Test (Arg1 As Object, Arg2 As Object) As Double

Paramètres

Arg1: Object

La plage de données contenant les observations à tester par rapport aux valeurs prévues.

Arg2: Object

La plage de données contenant le rapport du produit des totaux de lignes et des totaux de colonnes sur le total général.

Retours

Double

Remarques

ChiSq_Test retourne la valeur de la distribution chi-carrée (χ2) pour la statistique et les degrés de liberté appropriés. Vous pouvez utiliser χ2 tests pour déterminer si les résultats hypothétisés sont vérifiés par une expérience.

Si actual_range et expected_range ont un nombre différent de points de données, ChiSq_Test retourne la valeur d’erreur #N/A.

Le test χ2 calcule d’abord une statistique χ2 à l’aide de la formule :

Figure 1 : Formule pour le test x au carré

où :

Aij = fréquence réelle dans la i-ième ligne, j-ième colonne
Eij = fréquence attendue dans la i-ième ligne, j-ième colonne
r = nombre ou lignes
c = nombre de colonnes

Une faible valeur de χ2 est un indicateur d’indépendance. Comme on peut le voir dans la formule, χ2 est toujours positif ou 0, et est 0 uniquement si Aij = Eij pour chaque i,j.

ChiSq_Test renvoie la probabilité qu’une valeur de la statistique χ2 au moins aussi élevée que la valeur calculée par la formule ci-dessus ait pu se produire par hasard sous l’hypothèse de l’indépendance. Pour calculer cette probabilité, ChiSq_Test utilise la distribution χ2 avec un nombre approprié de degrés de liberté, df. Si r > 1 et c > 1, alors df = (r - 1)(c - 1). Si r = 1 et c > 1, alors df = c - 1 ou si r > 1 et c = 1, alors df = r - 1. r = c= 1 n’est pas autorisé et génère une erreur.

L’utilisation de ChiSq_Test est plus appropriée lorsque les Eij ne sont pas trop petits. Certains statisticiens suggèrent que chaque Eij doit être supérieur ou égal à 5.

S’applique à

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