Ejemplos de cómo usar funciones chi2-test en el script de carga de datos

Las funciones chi2-test se utilizan para hallar valores asociados con el análisis estadístico de chi cuadrado. En esta sección se describe cómo utilizar las funciones de prueba de distribución de chi al cuadrado disponibles en Qlik Sense, en el script de carga de datos. Consulte los temas individuales de la función de gráfico chi2-test si desea descripciones de la sintaxis y los argumentos.

Este ejemplo utiliza una tabla que contiene el número de alumnos que obtienen una nota (A-F) para dos grupos de estudiantes (I y II).

  A B C D E F
I 15 7 9 20 26 19
II 10 11 7 15 21 16

Cargar los datos de muestra

Haga lo siguiente:

  1. Cree una nueva app.
  2. En el editor de carga de datos, introduzca lo siguiente:

    // Sample_1 data is pre-aggregated... Note: make sure you set your DecimalSep='.' at the top of the script.

    Sample_1:

    LOAD * inline [

    Grp,Grade,Count

    I,A,15

    I,B,7

    I,C,9

    I,D,20

    I,E,26

    I,F,19

    II,A,10

    II,B,11

    II,C,7

    II,D,15

    II,E,21

    II,F,16

    ];

  3. Click l to load data.

Ahora ya hemos cargado los datos de muestra.

Cargar los valores de la función chi2-test

Ahora cargaremos los valores chi2-test basados en los datos de muestra en una nueva tabla, agrupados por Grp.

Haga lo siguiente:

  1. En el editor de carga de datos, añada lo siguiente al final del script:

    // Sample_1 data is pre-aggregated... Note: make sure you set your DecimalSep='.' at the top of the script.

    Chi2_table:

    LOAD Grp,

    Chi2Test_chi2(Grp, Grade, Count) as chi2,

    Chi2Test_df(Grp, Grade, Count) as df,

    Chi2Test_p(Grp, Grade, Count) as p

    resident Sample_1 group by Grp;

  2. Click l to load data.

Ahora ha cargado los valores chi2-test en una tabla denominada Chi2_table.

Resultados

Puede ver los valores chi2-test resultantes en el visor de modelo de datos, en Vista previa, deberán presentar el siguiente aspecto:

Grp chi2 df p
I 16.00 5 0.007
II 9.40 5 0.094