WnioskowanieStatystyczne/Test chi2

Rozkład [math]\chi ^2[/math]

Próbując doprowadzić problem z poprzedniego rozdziału do rozkładu normalnego, doszliśmy do rozkładu Studenta. W tym rozdziale postąpimy odwrotnie: najpierw wprowadzimy nowy rozkład prawdopodobieństwa, a potem znajdziemy dla niego ciekawe zastosowania.

[math]N(0,1)[/math], czyli standardowy rozkład Gaussa o zerowej średniej ([math]\mu=0[/math]) i jednostkowej wariancji ([math]\sigma=1[/math]).

Rozważmy sumę kwadratów zmiennych z rozkładu Gaussa. Oznaczmy jako [math]\left\{x_i\right\}[/math] niezależne zmienne losowe z rozkładu normalnego o zerowej średniej [math]\mu=0[/math] i jednostkowej wariancji [math]\sigma ^{2}=1.[/math] Suma

[math] \chi ^2=\sum\limits_{i=1}^N x_i^2 [/math]

będzie podlegać rozkładowi [math]\chi^2[/math] o gęstości prawdopodobieństwa danej następującym równaniem:

[math] p(\chi ^{2})=\frac{1}{\Gamma \left(\frac{f}{2}\right)2^{\frac{f}{2}}} \left(\chi^{2}\right)^{\frac{f}{2}-1}e^{-\frac{\chi ^{2}}{2}} , [/math]

gdzie [math]f[/math] oznacza liczbę stopni swobody, a [math]\Gamma[/math] funkcję Eulera.

W przypadku, gdy zmienne w sumie (1) są niezależne, [math]f=N[/math], czyli liczba stopni swobody jest równa liczbie składników w sumie (1). W praktyce, jak zobaczymy w poniższych przykładach, do statystyki [math]\chi^2[/math] dochodzimy zwykle estymując potrzebne parametry z próby. Wtedy liczba stopni swobody jest równa liczbie elementów próby pomniejszonej o ilość więzów, czyli estymowanych z niej parametrów, wykorzystanych do obliczenia statystyki (1).

Wartość oczekiwana rozkładu [math]\chi^2[/math] jest równa liczbie stopni swobody [math]f[/math], a wariancja jest równa [math]2f[/math]. Również kształt rozkładu zależy od [math]f[/math]: poniższy rysunek 1 przedstawia wykresy [math]p(\chi^2)[/math] dla kilku wartości [math]f[/math].

Rozkład [math]\chi^2[/math] dla różnych liczb stopni swobody [math]f[/math]. Pozioma linia o szerokości dwóch odchyleń standardowych wycentrowana na wartości oczekiwanej każdego z rozkładów.

Za dokładnie?

Wróćmy raz jeszcze do przykładu z rozdziału Weryfikacja hipotez statystycznych. Tym razem skoncentrujemy się na rozrzucie wyników:

Studenci wykonują ćwiczenie za pomocą znanego układu
doświadczalnego, dla którego prawidłowo przeprowadzane pomiary dają
wyniki z rozkładu normalnego o odchyleniu standardowym 0,1.
Jakie jest prawdopodobieństwo, że seria
wyników: 9,78, 9,81, 9,83, 9,86 i 9,79 pochodzi z pomiarów
przeprowadzanych na tym zestawie?

Przyjrzyjmy się tym danym w kontekście znanej wariancji. Lewy wykres na rysunku 2 przedstawia te liczby oraz ich średnią (linia przerywana) z zaznaczonym przedziałem [math]\pm[/math] odchylenie standardowe. Przedział ten bywa zwany potocznie "korytarzem błędu", tak jak odchylenie standardowe bywa czasami nazywane "błędem". Czy słusznie?

Jeśli interpretować odchylenie standardowe jako "błąd", wszystko wydaje się w najlepszym porządku: wszystkie pomiary leżą "w granicach błędu". Ale czym tak naprawdę jest odchylenie standardowe? Definicja wariancji dana wzorem w rozdziale o momentach nie wyjaśnia dokładnie, jaka część zmiennych powinna się znaleźć w odległości mniejszej niż jej pierwiastek (czyli odchylenie standardowe) od wartości oczekiwanej. Jednak w przypadku, gdy znamy (lub co najmniej zakładamy) postać rozkładu, możemy już te wielkości dokładnie obliczyć. Z zależności podanej w rozdziale o rozkładzie Gaussa wynika, że średnio ok. 36% przypadków losowanych z rozkładu Gaussa przyjmuje wartości oddalone o więcej niż jedno odchylenie standardowe od wartości średniej. A tu wszystkie pięć wypada bliżej... Trochę podejrzane, ale to jeszcze nie dowód, gdyż 36% powinniśmy otrzymać jako średnią wartość dopiero w odpowiednio długiej serii. Spróbujmy więc poszukać innej miary wiarygodności dla tego przypadku.

Lewy wykres: pięć wyników pomiarów (kółka), dla których zaznaczono (jednakowe dla wszystkich) odchylenie standardowe (0,1). Linia przerywana narysowana w wartości średniej, linie kropkowane zaznaczają przedział średnia [math]\pm[/math] odchylenie standardowe (według hipotezy wynoszące 0,1). Prawy wykres: rozkład prawdopodobieństwa [math]\chi^2[/math] dla czterech stopni swobody i wartość [math]\chi^2[/math] według równania (3) dla przypadku przedstawionego na lewym wykresie.

Skoro mamy się koncentrować na wariancji, usuńmy z hipotezy wartość oczekiwaną — rozrzut lepiej liczyć względem wartości średniej próby. Można udowodnić, że wielkość

[math] \displaystyle \chi^2=\sum_{i=1}^N \left(\frac{x_i-\overline{x}}{\sigma}\right)^2 , [/math]

gdzie [math]\overline{x}=\frac 1 N \sum\limits_{i=1}^N x_i [/math], podlega rozkładowi [math]\chi^2[/math] o [math]N-1[/math] stopniach swobody.

Rozkład ten przedstawiony jest w prawej części rysunku 2. Zaznaczono na nim również (przerywaną linią pionową) wartość statystyki [math]\chi^2[/math], obliczoną dla dyskutowanego przypadku. Okazuje się, że wartość ta jest podejrzanie mała! Prawdopodobieństwo uzyskania tak niewielkiej (lub jeszcze mniejszej) wartości [math]\chi^2[/math] nie przekracza 2%, więc nawet test dwustronny na poziomie istotności 5% odrzuciłby hipotezę mówiącą, że zmienne pochodzą z rozkładu normalnego o odchyleniu standardowym równym 0,1!

Można to zjawisko uznać za model "naciągania" wyników — czujemy się lepiej, gdy przedstawiamy wyniki bliskie wartości uznawanej za prawidłową. Oczywiście jest to nieuczciwa praktyka, którą — jak widać — można wykryć, jeżeli dysponujemy informacją o wariancji. Co ciekawe, "wpadki" tego typu zdarzają się nawet w raportach z badań naukowych — w tym przypadku przyczyną bywa raczej (poza niezrozumieniem statystyki) tendencja do ostrożnego zawyżania oceny błędów.

Częściej spotykamy się z sytuacją, w której rozrzut jest "za duży" w stosunku do hipotezy o wariancji, jak na rysunku %i 3. Jeśli odchylenia od wartości średniej będą duże w stosunku do wariancji, otrzymamy dużą wartość statystyki [math]\chi^2[/math]. W świetle rozkładu [math]\chi^2[/math] dla odpowiedniej liczby stopni swobody, taka wartość powinna sugerować odrzucenie hipotezy mówiącej, że zmienne pochodzą z rozkładu normalnego o wariancji [math]\sigma[/math].

W danych z rysunku %i 2 zmieniliśmy pierwszą i ostatnią liczbę, otrzymując serię: 10,1, 9,8, 9,83, 9,86 i 9,63. Tym razem rozrzut okazuje się "za duży" jak na hipotezę o pochodzeniu tych danych z rozkładu normalnego o wariancji 0,1.

Test [math]\chi^2[/math] Pearsona

Zdecydowana większość klasycznych testów opiera się na założeniu, że zmienne pochodzą z populacji o rozkładzie normalnym. Stosując taki test przyjmujemy za to założenie odpowiedzialność — jeśli nie było ono spełnione, wynik testu może okazać się nieprawdziwy.

Ale jak to sprawdzić, jeśli jedyną informacją o populacji jest próba złożona z [math]N[/math] elementów? Dobrym zwyczajem jest oglądanie histogramów analizowanych danych. Na rysunku w rozdziale o Centralnym Twierdzeniu Granicznym używaliśmy histogramów i wykresu dopasowanych do nich funkcji Gaussa jako praktycznych argumentów za Centralnym Twierdzeniem Granicznym. Jak oceniamy "wzrokowo" podobieństwo histogramu do krzywej?

W każdym z przedziałów histogramu porównujemy liczbę przypadków zliczonych z danych (np. na górnym wykresie rys. 4 określają je szerokie jasne słupki) z wykresem dopasowanej funkcji, określającej hipotezę o rozkładzie. Liczba przypadków określona przez hipotezę o rozkładzie wynosi [math]Np_i[/math], gdzie [math]p_i[/math] jest całką rozkładu w granicach [math]i[/math]-tego przedziału histogramu (wartości te reprezentują na górnym wykresie rys. 4 wąskie szare słupki). Jeśli ilość danych w [math]i[/math]-tym binie histogramu oznaczymy jako [math]n_i[/math], to wygodną miarą rozbieżności danych od hipotetycznego rozkładu może być suma kwadratów [math]\sum(n_i-Np_i)^2[/math]. Wyrazy tej sumy warto podzielić przez wartość oczekiwaną w każdym binie, czyli [math]Np_i[/math], dzięki czemu zaproponowana przez Pearsona w roku 1900 statystyka

[math] \chi ^{2}=\sum\limits_{i=1}^r \frac{\left( n_i-N p_i\right) ^{2}}{N p_i} [/math]

dla [math]N\rightarrow\infty[/math] i odpowiednio dużych [math]Np_i[/math] podlega rozkładowi [math]\chi^2[/math]. Za "odpowiednio duże" ilości przypadków w każdym z przedziałów [math]Np_i[/math] przyjmuje się zwykle przynajmniej pięć. Dla mniejszych ilości zliczeń w binach, [math]\chi^2[/math] nie będzie dobrym przybliżeniem rozkładu powyższej statystyki.

Górny wykres: histogram 200 wartości (jasne, szerokie słupki); wąskie (ciemniejsze) słupki przedstawiają wartości oczekiwane [math]Np_i[/math], gdzie [math]p_i[/math] są całkami dopasowanej krzywej (rozkładu Gaussa) w odpowiednim przedziale. Dolny wykres: rozkład statystyki [math]\chi^2=\sum_{i=1}^{15} \frac{(n_i-Np_i)^2}{Np_i}[/math] dla 12 stopni swobody (15 binów minus więzy: wyznaczone z danych [math]\mu[/math], [math]\sigma[/math] oraz [math]\sum_{i=1}^{15}n_i=N[/math]) z zaznaczoną wartością [math]\chi^2_d[/math] dla danych z lewego wykresu. Ponieważ [math]\int_{\chi^2_d}^\infty p(\chi^2)=0,24[/math], hipotezę o pochodzeniu danych z rozkładu normalnego możemy przyjąć na poziomie istotności nawet 48% (test dwustronny).

Test niezależności kolumn i wierszy w tabelach

Test [math]\chi^2[/math] Pearsona można wykorzystać do analizy tabel, w których, podobnie jak w binach histogramu, znajdują się zliczenia przypadków. Tabele takie zwane są w języku angielskim contingency tables ; słownik Międzynarodowego Instytutu Statystyki podaje jako polskie tłumaczenie "tablica kontyngencyjna" lub "tablica wielodzielcza".

Przykład

klasa[math]\rightarrow[/math]	I	II	III	razem[math]\downarrow[/math]
uratowanych	203	118	178	499
zaginionych	122	167	528	817
razem[math]\rightarrow[/math]	325	285	706	1316

Figure 5: Powyższa tabela sumuje liczby ofiar słynnej katastrofy statku pasażerskiego Titanic (zob. http://www.encyclopedia-titanica.org) w zależności od klasy, którą podróżowali pasażerowie. Czy wykupienie biletu w pierwszej zamiast trzeciej klasie zwiększało szanse przeżycia?

Okazuje się, że wśród uratowanych było więcej pasażerów III klasy (178), niż pasażerów II klasy (118). Ale być może wynika to po prostu z faktu, że trzecią klasą podróżowało w ogóle więcej pasażerów (706) niż drugą (285)? Trzeba te proporcje wziąć pod uwagę.

Załóżmy, że szansa przeżycia nie miała nic wspólnego z tym, którą klasą podróżował pasażer. W takim przypadku szanse przeżycia byłyby jednakowe dla wszystkich pasażerów niezależnie od klasy i ocenić je można jako stosunek ilości uratowanych (499) do wszystkich pasażerów (1316), czyli ok. 38% W tej sytuacji spośród pasażerów III klasy powinno ocaleć 38% z 706, czyli prawie prawie 268, z drugiej klasy 38% z 285 czyli około 108, wreszcie z pierwszej klasy — 38% z 325, czyli około123 pasażerów. Przewidywane ilości zaginionych możemy obliczyć z analogicznych proporcji — w każdej klasie powinno zginąć średnio 817/1316 czyli ok. 62% pasażerów. W ten sposób możemy stworzyć tabelę:

klasa[math]\rightarrow[/math]	I	II	III	razem[math]\downarrow[/math]
uratowanych	123	108	268	499
zaginionych	202	177	438	817
razem[math]\rightarrow[/math]	325	285	706	1316

Figure 6: Wartości oczekiwane dla tabeli z tabeli 6 5 (zaokrąglone do liczb całkowitych) w świetle hipotezy o niezależności kolumn i wierszy.

Zwróćmy uwagę, że obliczone w ten sposób wartości oczekiwane dają takie same wartości brzegowe (czyli sumy po wierszach i kolumnach) jak dane oryginalne. W ogólnym przypadku dla tabeli o wymiarach [math]3\times 2[/math]:

a	b	b
d	e	f

i wartości brzegowych:

a	b	b	(a+b+c)
d	e	f	(d+e+f)
(a+d)	(b+e)	(c+f)	(a+b+c+d+e+f)

hipotezę o niezależności kolumn i wierszy wyrażać będą wartości oczekiwane przedstawione w tabeli %i 7.

[math]\frac{(a+b+c)(a+d)}{a+b+c+d+e+f}[/math]	[math]\frac{(a+b+c)(b+e)}{a+b+c+d+e+f}[/math]	[math]\frac{(a+b+c)(c+f)}{a+b+c+d+e+f}[/math]	(a+b+c)
[math]\frac{(d+e+f)(a+d)}{a+b+c+d+e+f}[/math]	[math]\frac{(d+e+f)(b+e)}{a+b+c+d+e+f}[/math]	[math]\frac{(d+e+f)(c+f)}{a+b+c+d+e+f}[/math]	(d+e+f)
(a+d)	(b+e)	(c+f)	(a+b+c+d+e+f)

Figure 7: Wartości oczekiwane dla hipotezy o niezależności kolumn i wierszy tabeli [math]3\times 2[/math].

Ale wróćmy do pytania postawionego w przykładzie %i 5. Porównując dane z tego przykładu z tabelą %i 6 widzimy, że w klasach pierwszej i drugiej ocalało więcej pasażerów, niż wynikałoby to z hipotezy o niezależności szans przeżycia od klasy. Czy są to różnice statystycznie istotne, czy mogą wynikać z przypadku?

Trzeba oczywiście wrócić do Schematu Weryfikacji Hipotez Statystycznych. Wartości oczekiwane w świetle hipotezy zerowej opisuje tabela 6, a za statystykę testową posłuży [math]\chi^2[/math] Pearsona. Analogicznie do równania 4 obliczymy ją jako:

[math] \chi^2=\sum\limits_{i=1}^r \frac{(n_i^{\textrm{obserwowane}}-n_i^{\textrm{oczekiwane}})^2}{n_i^{\textrm{oczekiwane}}}, [/math]

gdzie [math]n_i^{\textrm{obserwowane}}[/math] pochodzić będą bezpośrednio z tabeli 5, a [math]n_i^{\textrm{oczekiwane}}[/math] z tabeli 6. Liczba stopni swobody dla testu tabeli o wymiarach [math]3\times 2[/math] wynosi [math](3-1)(2-1)=2[/math]. W ogólnym przypadku dla tabeli o wymiarach [math]n\times m[/math] ilość stopni swobody dla testu [math]\chi^2[/math] wynosi [math](n-1)(m-1)[/math].

Według wzoru (5) sumować będziemy następujące wartości:

[math]\frac{(203-123)^2}{123}[/math]	[math]\frac{(118-108)^2}{108}[/math]	[math]\frac{(178-268)^2}{268}[/math]
[math]\frac{(122-202)^2}{202}[/math]	[math]\frac{(167-177)^2}{177}[/math]	[math]\frac{(528-438)^2}{438}[/math]

Suma tych wartości wynosi ponad 133. Prawdopodobieństwo przypadkowego uzyskania tak wielkiego [math]\chi^2[/math] dla dwóch stopni swobody jest bardzo bliskie zera, więc zależność szans na przeżycie w tej katastrofie od tego, którą klasą podróżował pasażer, możemy uznać za istotną.

---