Cập nhật: 19/10/2022 bởi admin1
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Kiểm định chi bình phương trong SPSS (Chi-Square test)
SPSS là một phần mềm vô cùng quen thuộc, nhất là đối với các bạn sinh viên, nghiên cứu sinh hay đối với các nhà nghiên cứu khoa học. Đây là phần mềm chuyên dùng để phân tích dữ liệu, số liệu thống kê. Sau đó phân tích và đưa ra kết quả tổng quan nhất.
Trong bài viết hôm nay, chúng tôi sẽ hướng dẫn các bạn phương pháp kiểm định chi bình phương trong SPSS một cách chính xác và chi tiết nhất. Phương pháp này còn được biết đến với tên gọi khác như Chi-Square test hay phương pháp kiểm định mối liên hệ giữa hai tiêu thức định tính. Cùng tìm hiểu về phương pháp này ngay sau đây.
Thực hành với SPSS
Sử dụng bộ dữ liệu khảo sat 200 học sinh về khối thì chính dự kiến sẽ thi (A-B-C-D) và giới tính.
Ta đi kiểm tra xem có mối liên hệ nào giữa giới tính và khối thi hay không
Bạn đang xem bài viết tóm tắt.
Bạn có thể xem chi tiết đầy đủ toàn bộ lý thuyết và thực hành kiểm định Chsquare tại đây: https://vaxidi.com/kiem-dinh-tinh-doc-lap-cua-2-bien-dinh-danh
Thao tác kiểm định Chi-square
Đưa các biến cần kiểm tra cào hàng và cột
Tại mục Statistics click vào Chi-square
Trên đây là thao tác cơ bản nhất. Tất nhiên nếu bạn muốn có các phân tích sâu hơn có thể click luôn các lựa chọn khác sẽ được đề cập ở phần tiếp theo.
Nhấn Continuce >OK để ra kết quả
Đọc kết quả
+ (1) phần mềm báo cáo không có ô nào có giá trị dự đoán dưới 5. Vậy giả định số 4 thoả mãn, kết quả kiểm định khi bình phương là phù hợp
+ (2) Giá trị chi-square quan sat =78.128, 3 bậc tự do. Sig <0.05 nên ta bác bỏ H0, vậy ta kết luận giữa giới tính và khối thi không độc lập (có liên quan đến nhau). Ở đây 3 bậc tự do thì 3= (2-1)*(4-1)
Như vậy kết luận chính trong bài kiểm tra tính độc lập đã xong. Tuy nhiên để có thể tưởng tượng thêm về cái “mối quan hệ” ấy ta có thể phân tích sâu hơn chút,với những bảng đơn giản (không phải lúc nào cũng có thể làm được và mô ta được rõ ràng nhé.
Tất nhiên nếu kiểm định kết luận rằng không có mối quan hệ thì ta không cần thiết phân tích sâu hơn nữa nhé.
