Running a multinomial goodness of fit test with XLSTAT

Conjunto de datos para Prueba de bondad de ajuste multinomial XLS20.0 KB

Vídeo de tutorial
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Ventajas

  • Sencillo y dirigido a los usuarios
    Sencillo y dirigido a los usuarios XLSTAT es un software que se integra de forma transparente con Microsoft Excel, que es la hoja de cálculo más difundida del mundo. Esta integración hace que sea una de las herramientas más sencillas para trabajar ya que utiliza la misma filosofía que Microsoft Excel. El programa está disponible en una ficha de XLSTAT. Los análisis se agrupan en menús funcionales. Los cuadros de diálogo están dirigidos a los usuarios, por lo que la preparación de los análisis es tarea sencilla.
  • Resultados y datos compartidos sin dificultad
    Resultados y datos compartidos sin dificultad Una de las mayores ventajas de XLSTAT es la forma transparente con la que se pueden compartir los datos y los resultados. Los resultados se almacenan en Microsoft Excel de modo que cualquier usuario puede acceder a ellos. No es necesario que el destinatario tenga una licencia de XLSTAT o cualquier visor adicional, lo que facilita y rentabiliza el trabajo en equipo. Del mismo modo, es fácil integrar los resultados en otras aplicaciones de Microsoft Office, como PowerPoint, por lo que se pueden crear estupendas presentaciones en cuestión de minutos.
  • Modular
    Modular XLSTAT es un producto modular. XLSTAT-Pro es un módulo principal de estadística de XLSTAT, que incluye todas las funcionalidades dominantes en el análisis estadístico y multivariado. Es posible añadir funciones más avanzadas por medio de módulos complementarios para aplicaciones específicas. De este modo es posible adaptar el software a sus necesidades, aumentando la rentabilidad.
  • Didáctico
    Didáctico Los resultados de XLSTAT están organizados por análisis y es fácil desplazarse por ellos. La información útil se proporciona junto con los resultados para ayudarle en su interpretación.
  • Asequible
    Asequible XLSTAT es una solución completa y modular que se puede ajustar a cualquier necesidad de análisis comercial. Tiene un precio muy razonable, por lo que el retorno de su inversión es casi inmediato. Todas las licencias de XLSTAT incluyen también un servicio de asistencia de la mayor calidad.
  • Accesible: disponible en muchos idiomas
    Accesible: disponible en muchos idiomas Nos hemos asegurado de que XLSTAT sea accesible para todos traduciendo el programa a muchos idiomas, incluyendo chino, inglés, alemán, italiano, japonés, polaco, portugués y español.
  • Automatizable y personalizable
    Automatizable y personalizable La mayoría de las funciones estadísticas disponibles en XLSTAT pueden llamarse directamente desde la ventana Visual Basic de Microsoft Excel. Pueden modificarse e integrarse en código fuente adicional para ajustarse a sus necesidades. Añadir tablas y trazados, así como modificar los resultados existentes se convierte en tarea sencilla. Además, XLSTAT incluye algunas herramientas especiales en los cuadros de diálogo para generar automáticamente el código fuente VBA para reproducir su análisis empleando el editor de VBA o simplemente cargar ajustes predeterminados. Esta automatización de análisis rutinarios sin esfuerzo le ahorrará gran cantidad de tiempo.

Multinomial goodness of fit test

XLSTAT multinomial goodness of fit test allows to compare expected and observed frequencies at the categories’ level for a qualitative variable (or a discretized quantitative variable). It is called multinomial goodness of fit test because it is based on the multinomial distribution.

When the theoretical frequencies of the categories of a qualitative variable are known, we can test using observed data the following null hypothesis: The distribution is not different from what is expected.

Dataset for running a multinomial goodness of fit test

We use a simple example based on the distribution of the occupation status in France.

Occupation status is separated into 8 categories (Farmers / Self-employed professionals / Professionals, managers, and intellectual professions / Office worker / Clerks / Workers / Inactive having worked / Other not working).

We want to compare the frequencies obtained on a survey with 560 observations to the national level statistics.

An Excel sheet with both the data and the results can be downloaded by clicking here.

Setting up a multinomial goodness of fit test

Once XLSTAT-Pro is activated, select the XLSTAT / Parametric tests / Multinomial Goodness of Fit test command, or click on the corresponding button of the Parametric test menu (see below).

multinom1.gif

Once you have clicked the button, the dialog box appears. Select the data on the Excel sheet: select the column of data corresponding to the observed frequencies in the survey in the Frequencies box.

Then select the proportion in the French population into the Expected proportions box.

As the variables names are included in the first row of the selection, leave the Column labels option checked. Then activate the Chi-square test and the Monte Carlo method.

For more details on the statistical methods please refer to the help of XLSTAT.

multinom2.gif

After you clicked on the OK button, the results are displayed on a new Excel sheet (because the Sheet option has been selected for outputs).

Interpreting the results of a multinomial goodness of fit test

The first table displays the Chi-square statistic, the critical Chi-square, the number of degrees of freedom, and the corresponding p-value.

The p-value tells us that the probability of rejecting the null hypothesis while it is correct is lower than 0.0001. In that case we can conclude that we can securely reject the null hypothesis that there is no difference between the observed and theoretical frequencies.

We conclude that our sample do not match the population proportions. A method such as raking can be applied to the sample to get closer to the population.

multinom3.gif

The next table shows the Monte Carlo method’s results. It appears that it reaches the same conclusions as the standard method.

multinom4.gif

We have shown in this tutorial, that we can easily compare expected and observed frequencies of the categories of a qualitative variable using XLSTAT.