The chi -kvadrat test av uavhengighet analyserer forholdet mellom to kategoriske variabler , for eksempel om menn eller kvinner vil store i engineering. Samfunnsvitere innen områdene sosiologi, statsvitenskap og psykologi ofte bruker SPSS (Statistical Package for Social Sciences ) til å gjennomføre en chi -kvadrat test. Dette vil indikere hvorvidt det er en statistisk signifikant forskjell mellom de to gruppene. Betydningen angir sannsynligheten for at forskjellen skyldes den variable prediktor ( sex) snarere enn en tilfeldighet. Instruksjoner
Skriv inn data
en

Åpen SPSS og klikk på "Data sheet " på bunnen av skjermen .
2

Dobbeltklikk på " var0001 "for å åpne en dialogboks. Sett i boksen din første variable av interesse (for eksempel " sex" ) . Klikk "OK". Definere variabelen ; . For eksempel , 1 = kvinne og to = mann
3

Dobbeltklikk på " var0002 " og skriv i boksen din andre variable av interesse (for eksempel " stor "). Klikk "OK". Definere variabelen ; . For eksempel 1 = ingeniørfag store og 2 = ikke ingeniør store
analysere dataene
4

Klikk på " Analyze" på toppen av SPSS skjermen . På drop -down menyen, klikk " Beskrivende statistikk. " Velg " Krysstabeller . "
5

Highlight en variabel (for eksempel kjønn ), og klikk på pilen for å sette den i " rader " boksen. Det spiller ingen rolle hvilken variabel er i " rader" og som er i
6

Marker annen variabel ( for eksempel major - ingeniør eller ikke ) " Kolonner . " Og klikk på pilen for å sette den i " kolonner " boksen .
7

Klikk på "Statistikk "-knappen nederst i dialogboksen og velg " Chi square " på drop- down menyen . Klikk på " Cells ". Velg " Forventet ". Klikk "OK".
Les Ouput
8

Les utdatatabellen " Crosstabulations . " Dette vil indikere antall deltakere som er male av deres store (engineering eller ikke) , og antallet som er kvinner ved sin store (engineering eller ikke. Den vil også indikere antall deltakere sjansen ville spå i hver kategori .

9

gjennomgang bordet for " Chi Square Tests " av uavhengighet . den øverste linjen er Pearson Chi Square . Følg denne raden over, og se chi -kvadrat test verdi , det endelige antallet innhentet av analyse , deretter df (frihetsgrader ) , som vil være en . DF er antall grupper ( 2 ) minus en .
10

Følg Pearson Chi Square rad over til kolonnen med overskriften " Sig. "( betydning ) . Dette er den viktigste informasjonen i tabellen . den forteller deg om chi - kvadrat analyse var betydelig , med andre ord , om resultatene skyldtes prediktor variable ( sex) eller til tilfeldighetene . Hvis sig . er mindre enn 0,05 , er det anses vesentlig , noe som betyr at det er færre enn fem muligheter i 100 at resultatene skyldes tilfeldigheter.