ما هو الخير صالح؟
إن اختبار الملاءمة هو اختبار فرضية إحصائية لمعرفة مدى ملاءمة بيانات العينة لتوزيع من مجموعة ذات توزيع طبيعي. بعبارة أخرى ، يوضح هذا الاختبار ما إذا كانت بياناتك النموذجية تمثل البيانات التي تتوقع أن تجدها في المجموعة الفعلية أو إذا كانت مائلة بطريقة ما. يحدد Good-of-fit التناقض بين القيم المرصودة والقيم المتوقعة من النموذج في حالة التوزيع العادية.
هناك طرق متعددة لتحديد صلاح الملاءمة. تشمل بعض الطرق الأكثر شيوعًا المستخدمة في الإحصائيات اختبار chi-square ، واختبار Kolmogorov-Smirnov ، واختبار Anderson-Darling ، واختبار Shipiro-Wilk.
الماخذ الرئيسية
- اختبارات Good-of-fit هي اختبارات إحصائية تهدف إلى تحديد ما إذا كانت مجموعة من القيم المرصودة تتطابق مع القيم المتوقعة في النموذج المطبق. هناك أنواع متعددة من اختبارات good-fit ، ولكن الأكثر شيوعًا هو اختبار chi-square. يمكن أن توضح لك الاختبارات ما إذا كانت بياناتك النموذجية تتناسب مع مجموعة متوقعة من البيانات من مجموعة ذات توزيع طبيعي.
فهم الخير من صالح
غالبًا ما تستخدم اختبارات جودة الملاءمة في اتخاذ القرارات التجارية. من أجل احتساب الخير المناسب للميدان ، من الضروري أولاً تحديد الفرضية الفارغة والفرضية البديلة ، واختيار مستوى الأهمية (مثل α = 0.5) وتحديد القيمة الحرجة.
إن اختبار الخير الأكثر شيوعًا هو اختبار خي مربع ، والذي يستخدم عادةً في التوزيعات المنفصلة. يستخدم اختبار chi-square حصريًا للبيانات الموضوعة في الفئات (صناديق) ، ويتطلب حجم عينة كافًا من أجل تحقيق نتائج دقيقة.
تستخدم اختبارات جودة الملاءمة بشكل شائع لاختبار الحالة الطبيعية للمتبقيات أو لتحديد ما إذا كان يتم جمع عينتين من توزيعات متطابقة.
مثال على اختبار صلاح الملاءمة
على سبيل المثال ، قد تعمل صالة الألعاب الرياضية المجتمعية الصغيرة على افتراض أنها تتمتع بأعلى نسبة حضور في أيام الاثنين والثلاثاء والسبت ومتوسط الحضور في أيام الأربعاء والخميس وأقل حضور يومي الجمعة والأحد. بناءً على هذه الافتراضات ، توظف صالة الألعاب الرياضية عددًا معينًا من الموظفين كل يوم للتحقق من الأعضاء والمرافق النظيفة وتقديم خدمات التدريب وتعليم الصفوف.
ومع ذلك ، لا تؤدي صالة الألعاب الرياضية أداءً جيدًا من الناحية المالية ويريد المالك معرفة ما إذا كانت افتراضات الحضور ومستويات التوظيف هذه صحيحة. يقرر المالك حساب عدد الحاضرين في الجيم يوميًا لمدة ستة أسابيع. ثم يمكنه مقارنة الحضور المفترض لصالة الألعاب الرياضية بحضورها المُلاحَظ باستخدام اختبار جودة خيول مناسب على سبيل المثال. باستخدام البيانات الجديدة ، يمكنه تحديد أفضل طريقة لإدارة الصالة الرياضية وتحسين الربحية.
