Trang chủ / Nghiên cứu khoa học / Định lượng / Kiểm định Chi-Square (Khi bình phương)

Kiểm định Chi-Square (Khi bình phương)

Kiểm định chi bình phương cho tính độc lập, còn được gọi là kiểm định chi bình phương của Pearson hoặc kiểm định chi bình phương của sự liên kết, được sử dụng để khám phá xem có mối quan hệ giữa hai biến phân loại hay không.

Giả định

Khi bạn chọn phân tích dữ liệu của mình bằng cách sử dụng kiểm tra chi bình phương về tính độc lập, bạn cần đảm bảo rằng dữ liệu bạn muốn phân tích “vượt qua” hai giả định. Bạn cần phải làm điều này vì chỉ thích hợp sử dụng kiểm tra chi-bình phương về tính độc lập nếu dữ liệu của bạn vượt qua hai giả định này. Nếu không, bạn không thể sử dụng phép thử chi-bình phương cho tính độc lập. Hai giả định này là:

Giả định số 1: Hai biến của bạn nên được đo lường ở mức thứ tự hoặc mức danh nghĩa (tức là dữ liệu phân loại ). Bạn có thể tìm hiểu thêm về các biến thứ tự và danh nghĩa trong bài viết của chúng tôi: Các loại biến .
Giả định số 2: Hai biến của bạn nên bao gồm hai hoặc nhiều nhóm phân loại , độc lập . Ví dụ các biến độc lập đáp ứng tiêu chí này bao gồm giới tính (2 nhóm: Nam và Nữ), dân tộc (ví dụ: 3 nhóm: Da trắng, Mỹ gốc Phi và Tây Ban Nha), mức độ hoạt động thể chất (ví dụ 4 nhóm: ít vận động, thấp, trung bình và cao) , nghề nghiệp (ví dụ: 5 nhóm: bác sĩ phẫu thuật, bác sĩ, y tá, nha sĩ, nhà trị liệu), v.v.

Nguyên tắc

Thử nghiệm này sử dụng một bảng chéo (bảng 2 biến) để phân tích dữ liệu, là một sự sắp xếp, trong đó dữ liệu được phân loại theo hai biến phân loại. Các danh mục cho một biến xuất hiện trong các hàng và các danh mục cho biến khác xuất hiện trong các cột. Mỗi biến phải có hai hoặc nhiều danh mục. Mỗi ô phản ánh tổng số trường hợp cho một cặp danh mục cụ thể.

Giả thuyết vô hiệu ( 0 ) và giả thuyết thay thế ( 1 ) của Phép thử Chi-Square về tính độc lập có thể được thể hiện theo hai cách khác nhau nhưng tương đương:

0 : “[ Biến 1 ] độc lập với [ Biến 2 ]”
1 : “[ Biến 1 ] không độc lập với [ Biến 2 ]”

Giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ nếu giá trị sig. của Chi-Square test < 0.05, với độ tin cậy là 95%

Nếu có bất cứ thắc mắc gì, các bạn hãy liên hệ với chúng tôi qua:

  • Email: hotro@hotroluanvan.com
  • Zalo: 0833.470.470
  • Website: hotroluanvan.com hoặc phantichdulieuspss.com để tham khảo các bài viết
  • Hoặc điền vào Form  thông tin sau:


Thông tin Hỗ trợ luận văn

Tôi luôn mong muốn mang đến sự thành công cho tất cả mọi người. Phương châm sống "Càng hiểu biết, con người càng tự do"

Cũng Xem

Xử lý câu hỏi nhiều lựa chọn trong SPSS (Multiple Response)

1.Định dạng biến tổng hợp Từ menu Analyze -> Multiple Response -> Define Variable Sets… …