Was ist der Unterschied zwischen einem Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit und einem Chi-Quadrat-Test auf Homogenität?

Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit hilft uns herauszufinden, ob 2 oder mehr Attribute zugeordnet sind oder nicht. Zum Beispiel, ob Schachspielen hilft, die Mathematik des Kindes zu verbessern oder nicht. Es ist kein Maß für den Grad der Beziehung zwischen den Attributen. Sie gibt nur Aufschluss darüber, ob zwei Klassifikationsprinzipien signifikant miteinander verwandt sind oder nicht, ohne auf Annahmen bezüglich der Form der Beziehung Bezug zu nehmen.

Der Chi-Quadrat-Homogenitätstest ist eine Erweiterung des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests ... Homogenitätstests sind nützlich, um festzustellen, ob 2 oder mehr unabhängige Zufallsstichproben aus derselben Population oder aus verschiedenen Populationen stammen. Anstelle einer Stichprobe, wie wir sie bei Unabhängigkeitsproblemen verwenden, haben wir hier zwei oder mehr Stichproben.

Beide Arten von Tests befassen sich mit Kreuzklassifizierungsdaten. beide verwenden die gleichen Teststatistiken. Sie unterscheiden sich jedoch voneinander.
Der Unabhängigkeitstest befasst sich mit der Frage, ob ein Attribut vom anderen unabhängig ist, und bezieht eine einzelne Stichprobe aus der Grundgesamtheit ein.
Auf der anderen Seite prüft der Homogenitätstest, ob verschiedene Proben aus derselben Population stammen. Es handelt sich um 2 oder mehr unabhängige Stichproben - eine von jeder der fraglichen Populationen.