チャートでの chi2-test 関数の使用例

chi2-test 関数は、カイ二乗統計分析に関連した値の計算に使用します。このセクションでは、サンプル データを用いて Qlik Sense で使用可能なカイ二乗分布検定関数の値を特定するためのビジュアライゼーションの作成方法を説明します。構文と引数については、各 chi2-test チャート関数のトピックを参照してください。

サンプル データのロード

3 つの異なる統計サンプルをスクリプトにロードする方法を説明するために、3 組のサンプル データを使用します。

次の手順を実行します。

  1. 新しいアプリを作成します。
  2. データ ロード エディタで、以下を入力します。

    // 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

    ];

    // Sample_2 data is pre-aggregated: If raw data is used, it must be aggregated using count()...

    Sample_2:

    LOAD * inline [

    Sex,Opinion,OpCount

    1,2,58

    1,1,11

    1,0,10

    2,2,35

    2,1,25

    2,0,23 ] (delimiter is ',');

    // Sample_3a data is transformed using the crosstable statement...

    Sample_3a:

    crosstable(Gender, Actual) LOAD

    Description,

    [Men (Actual)] as Men,

    [Women (Actual)] as Women;

    LOAD * inline [

    Men (Actual),Women (Actual),Description

    58,35,Agree

    11,25,Neutral

    10,23,Disagree ] (delimiter is ',');

    // Sample_3b data is transformed using the crosstable statement...

    Sample_3b:

    crosstable(Gender, Expected) LOAD

    Description,

    [Men (Expected)] as Men,

    [Women (Expected)] as Women;

    LOAD * inline [

    Men (Expected),Women (Expected),Description

    45.35,47.65,Agree

    17.56,18.44,Neutral

    16.09,16.91,Disagree ] (delimiter is ',');

    // Sample_3a and Sample_3b will result in a (fairly harmless) Synthetic Key...

  3. l をクリックしてデータをロードします。

chi2-testチャート関数ビジュアライゼーションの作成

Example: サンプル 1

次の手順を実行します。

  1. データ ロード エディタで をクリックしてアプリ ビューに進み、作成したシートをクリックします。

    シート ビューが表示されます。

  2. [@編集] をクリックして、シートを編集します。
  3. [チャート] からテーブルを追加し、[項目] から GrpGradeCount を軸として追加します。

    このテーブルにはサンプル データが表示されています。

  4. 以下の数式を軸として使用する別のテーブルを追加します。

    ValueList('p','df','Chi2')

    その際、3 つの chi2-test 関数の名前を持つ軸のラベルを作成するために合成軸関数を使用します。

  5. 次の数式をメジャーとしてテーブルに追加します。

    IF(ValueList('p','df','Chi2')='p',Chi2Test_p(Grp,Grade,Count),

    IF(ValueList('p','df','Chi2')='df',Chi2Test_df(Grp,Grade,Count),

    Chi2Test_Chi2(Grp,Grade,Count)))

    これにより、各 chi2-test 関数の結果値が関連する合成軸の横のテーブルに表示されます。

  6. メジャーの [数値形式] を [数値] に設定し、[3] を [有効桁数] に入力します。
ヒント: メジャーの数式では、次の数式を代用することも可能です。 Pick(Match(ValueList('p','df','Chi2'),'p','df','Chi2'),Chi2Test_p(Grp,Grade,Count),Chi2Test_df(Grp,Grade,Count),Chi2Test_Chi2(Grp,Grade,Count))

結果:

サンプル 1 の chi2-test 関数の結果テーブルには次の値が含まれます。

p df Chi2
0.820 5 2.21

Example: サンプル 2

次の手順を実行します。

  1. サンプル 1 の例で編集したシートに [チャート] からテーブルを追加し、[項目] からSexOpinionOpCount を軸として追加します。
  2. サンプル 1 の結果テーブルを [コピー] と [貼り付け] コマンドでコピーします。メジャー内の数式を編集し、3 つの chi2-test 関数すべての引数をサンプル 2 データで使用されている名前 (例えば、Chi2Test_p(Sex,Opinion,OpCount)) に置き換えます。

結果:

サンプル 2 の chi2-test 関数の結果テーブルには次の値が含まれます。

p df Chi2
0.000309 2 16.2

Example: サンプル 3

次の手順を実行します。

  1. サンプル 1 および 2 と同じ方法でテーブルをさらに 2 つ作成します。軸テーブルで、以下の項目を軸として使用します。GenderDescriptionActual、および Expected です。
  2. 結果テーブルで、サンプル 3 データで使用した項目名を使用します。例: Chi2Test_p(Gender,Description,Actual,Expected)

結果:

サンプル 3 の chi2-test 関数の結果テーブルには次の値が含まれます。

p df Chi2
0.000308 2 16.2