Cách Đọc Kết Quả Kiểm Định Chi-Square

     

Kiểm định chi bình phương (kiểm định Chi-Square) là phép demo về tính độc lập được dùng làm xác định xem liệu có mối contact giữa những biến phân loại hay không. Trong bài viết dưới đây, hãy thuộc Luận Văn 24 đi tìm hiểu về những yêu mong và cấu hình thiết lập dữ liệu cần thiết để hoàn toàn có thể tiến hành chạy kiểm định đưa ra bình phương trong SPSS.

Bạn đang xem: Cách đọc kết quả kiểm định chi-square


*
Phân tích kiểm định chi bình phương trong SPSS

1. Yêu mong dữ liệu

Trước khi bắt đầu tiến hành chạy kiểm định chi bình phương, dữ liệu của công ty phải đáp ứng nhu cầu các yêu ước sau:

Hai biến đổi phân loại.Hai hoặc nhiều danh mục (nhóm) cho từng biến.Tính hòa bình của các quan sát. Không tồn tại mối tình dục giữa các chủ thể trong những nhóm. Những biến phân một số loại không được “ghép đôi” theo bất kỳ cách nào.Cỡ mẫu tương đối lớn.

2. Thiết kế giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu và phân tích của kiểm định bỏ ra bình phương được phát biểu như sau:

Ho: trở nên 1 tự do với vươn lên là 2H1: trở thành 1 không tự do với biến đổi 2

Kết quả kiểm định:

Sig : bác bỏ Ho, gật đầu H1, nghĩa là hai biến nghiên cứu có mối quan hệ liên kết với nhau.Sig > 0.05: gật đầu Ho, chưng bỏ H1, nghĩa là hai biến đổi nghiên cứu không có mối quan links với nhau

3. Tùy chỉnh dữ liệu

Có nhì cách khác nhau để dữ liệu của chúng ta cũng có thể được tùy chỉnh thiết lập ban đầu. Định dạng của tài liệu sẽ khẳng định cách thực hiện chạy bài bác kiểm tra tính chủ quyền của Chi-Square. Ít nhất, dữ liệu của khách hàng phải bao hàm hai biến đổi phân nhiều loại (được biểu hiện bằng cột) sẽ được sử dụng vào phân tích. Những biến phân nhiều loại phải bao hàm ít tốt nhất hai nhóm. Tài liệu của chúng ta cũng có thể được định dạng theo một trong những cách sau:

3.1. Nếu khách hàng có tài liệu thô

Dữ liệu thô nghỉ ngơi đây tức là mỗi hàng một chủ đề. Chúng sẽ sở hữu được dạng như bảng dưới đây:

*
Hình hình ảnh dữ liệu thôCác ngôi trường hợp đại diện cho các chủ thể với mỗi chủ thể lộ diện một lần trong tập dữ liệu. Nghĩa là, mỗi hàng đại diện thay mặt cho một quan liêu sát xuất phát điểm từ 1 chủ thể duy nhất.Tập tài liệu chứa tối thiểu hai phát triển thành phân nhiều loại danh nghĩa (chuỗi hoặc số). Những biến phân các loại được áp dụng trong thử nghiệm phải gồm hai hoặc các danh mục.

3.2. Nếu bạn có dữ liệu dạng tần số

Có tức là mỗi mặt hàng là sự kết hợp của những yếu tố. Chúng sẽ có dạng như sau:

*
Dữ liệu dạng tần sốCác ngôi trường hợp đại diện cho sự phối kết hợp của các danh mục cho các biến.Mỗi hàng trong tập dữ liệu đại diện thay mặt cho sự kết hợp riêng lẻ của những danh mục.Giá trị trong cột “Freq” cho 1 hàng một mực là số đối tượng duy nhất với sự phối hợp của những danh mục đó.Bạn buộc phải có bố biến: một đại diện thay mặt cho từng danh mục và một phát triển thành thứ ba thay mặt cho số lần xuất hiện thêm của sự phối kết hợp các yếu hèn tố cụ thể đó.Trước khi kiểm tra nghiệm, bạn phải kích hoạt Weight Cases với đặt trở nên Freq (tần số) làm cho trọng số.

4. Lí giải chạy kiểm định chi bình phương trong SPSS

Trong luận văn, kiểm định đưa ra bình phương hay có cách gọi khác là kiểm định Crosstabs.

Để chế tác Crosstabs và thực hiện kiểm định đưa ra bình phương, hãy nhấp vào Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs.

*
Tiến hành chạy kiểm định chi bình phương

Cửa sổ Crosstabs xuất hiện:

*

(A) Row(s): Một hoặc nhiều trở nên để sử dụng trong số hàng của crosstab (s). Các bạn phải nhập ít nhất một biến đổi Row.

(B) Column(s): Một hoặc nhiều thay đổi để sử dụng trong các cột của crosstab (s). Chúng ta phải nhập tối thiểu một trở nên Column.

(C) Layer: Một biến đổi “phân tầng” tùy chọn. Nếu như khách hàng đã bật kết quả kiểm tra chi bình phương với đã chỉ định và hướng dẫn một biến đổi lớp, SPSS vẫn đặt dữ liệu con liên quan đến các danh mục của phát triển thành lớp, tiếp nối chạy chất vấn chi bình phương giữa các biến hàng và cột.

(D) Statistics: tại cửa sổ Crosstabs: Statistics cất mười lăm thống kê suy luận không giống nhau để so sánh các biến phân loại. Để chạy kiểm định Chi-Square, hãy tích chọn vào Chi-square nhấp chọn vào cùng Phi and Cramer’s V, tiếp đến nhấp vào Continue.

*

(E) Cells: open sổ Crosstabs: Cell Display cửa sổ này kiểm soát và điều hành đầu ra nào được hiển thị trong mỗi ô của Crosstabs. 

Tại mục Percentages tích lựa chọn vào Row cùng Column. Liên tiếp nhấp vào Continue.

*

(F) Format: mở cửa sổ Crosstabs: Table Format, cửa sổ này chỉ định bí quyết sắp xếp những hàng của bảng. Tích chọn Ascending, tiếp đến chọn Continue và chọn OK để triển khai kiểm định.

*

Kết quả sẽ lộ diện tại Output.

5. Ví dụ thực tiễn chạy kiểm định đưa ra bình phương

5.1. Tình huống

Khảo gần cạnh một tệp dữ liệu mẫu tất cả 420 quan liêu sát nghiên cứu xem họ bao gồm hút dung dịch lá hay không. Kiểm soát mối liên hệ giữa hành động hút thuốc với giới tính bằng phương thức kiểm định bỏ ra bình phương.

Xem thêm: Cách Phối Đồ Với Giày Boot Nâng Level Phong Cách Lên “Đỉnh Của Chóp”

Biến Smoking (về hành vi hút thuốc) được chia thành các mức giá trị:

– Nonsmoker (Người không hút thuốc lá lá

– Past smoker (Người hút thuốc lá trong vượt khứ)

– Current smoker (Người hiện tại đang thuốc lá lá)

Biến Gender (về giới tính) được chia làm các mức chi phí trị:

– Male (Nam)

– Female (Nữ)

5.2. Kiến tạo giả thuyết

Chúng ta thiết kế giả thuyết phân tích trong trường vừa lòng này như sau:

Ho: không tồn tại mối tương quan giữa Gender (giới tính) cùng Smoking (hành vi hút thuốc).H1: bao gồm mối tương quan giữa Gender (giới tính) và Smoking (hành vi hút thuốc).

5.3. Triển khai chạy demo nghiệm

Bước 1. Mở cửa sổ Crosstabs bằng cách nhấp vào Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs.

Bước 2. biến đổi smoker vào ô Row(s) và biến Gender vào ô Column(s).

Bước 3. Click Statistics. Chọn Chi-square, kế tiếp nhấp chọn Continue.

Bước 4. (Tùy chọn) lựa chọn hộp Display clustered bar charts (hiển thị biểu vật thanh được phân cụm)

Bước 5. Bấm OK để bắt đầu chạy kiểm định

5.4. Đọc kết quả đầu ra kiểm định bỏ ra bình phương

Kết quả cổng output tại output đầu ra sẽ đã cho ra 3 bảng lần lượt như sau:

Bảng đầu tiên là Case Processing summary, cho bọn họ biết số lượng trường phù hợp hợp lệ được thực hiện để phân tích. Chỉ đều trường hợp có mức giá trị khảo sát điều tra trả lời với cả hành vi hút thuốc và giới tính mới hoàn toàn có thể được áp dụng trong demo nghiệm.

*

Các bảng tiếp theo sau là các hiệu quả kiểm tra crosstabulation và kiểm định chi-square.

*

*

Ta có thể thấy tác dụng từ bảng như sau:

Giá trị của thống kê xem sét là 3,171.Giá trị Sig khớp ứng của thống kê phân tích là Sig = 0,205.

5.5. Kết luận

Sig = 0,205 > 0.05. Bác bỏ bỏ, nghĩa là không tồn tại đủ bởi chứng cho thấy mối liên quan giữa giới tính với hút thuốc.

Xem thêm: Thông Tư 19/2017/Tt-Btc - Triển Khai Thông Tư Số 19/2017/Tt

Trên trên đây là cục bộ yêu ước và phía dẫn thực hành chạy kiểm định đưa ra bình phương cùng phương pháp đọc hiệu quả đầu ra cụ thể nhất nhưng Luận Văn 24 đã tổng hợp. Mong muốn rằng bài viết sẽ góp ích cho mình trong quá trình học tập và làm cho việc.