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Suppose one wants to test independence between the two variables of a contingency table. The values in the table constitute the observed frequencies of the dataset. But how does one determine the expected frequency of the dataset? One of the important assumptions is that the two variables are independent, which means the variables do not influence each other. For independent variables, the statistical probability of any event involving both variables is calculated by multiplying the individual probabilities in the contingency table. It is also important to note that the expected frequency for each column must be at least 5. The expected frequencies are then used to calculate the chi-square value and P-value.

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Expected FrequencyContingency TableObserved FrequenciesIndependenceStatistical ProbabilityChi square ValueP valueIndependent VariablesEvent ProbabilitiesData Analysis

Del capítulo 8:

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8.13 : Determination of Expected Frequency

Distributions

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8.1 : Distribuciones para estimar el parámetro de población

Distributions

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8.2 : Grados de libertad

Distributions

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8.3 : Distribución de Estudiantes t

Distributions

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8.4 : Elegir entre la distribución z y t

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8.5 : Distribución de Chi-cuadrado

Distributions

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8.6 : Encontrar valores críticos para Chi-cuadrado

Distributions

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8.7 : Estimación de la desviación estándar de la población

Distributions

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8.8 : Prueba de bondad de ajuste

Distributions

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8.9 : Frecuencias esperadas en las pruebas de bondad de ajuste

Distributions

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8.10 : Tabla de contingencia

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8.11 : Introducción a la Prueba de Independencia

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8.12 : Prueba de hipótesis para la prueba de independencia

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8.14 : Prueba de homogeneidad

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8.15 : Distribución F

Distributions

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