kruistabellen is een functie in de statistische software , SPSS . Het doel is om informatie over de bivariate relatie tussen twee variabelen weer te geven . Bij het gebruik van kruistabellen , krijgen gebruikers de mogelijkheid om Chi -plein tests omvatten . Dit levert twee gerelateerde tabellen : een voor kruistabellen en een voor Chi Square. Terwijl kruistabellen met Chi Square is een makkelijk functie in dienst te nemen , kan de output lijkt verwarrend en ingewikkeld om wat SPSS gebruikers . Aan de uitgang van de kruistabellen functie correct te interpreteren , moet u weten de basisvorm van de tabellen worden weergegeven bij de uitgang . Door het begrijpen van dit formulier , waardoor interpretaties over de bivariate relatie tussen de twee variabelen in kwestie wordt gemakkelijk . Instructies 1 Controleer de cel behorend tot de eerste rij en de laatste kolom van de Chi Vierkante tafel . Header van de laatste kolom wordt de naam " Asymp . Sig . " Het eerste getal in deze kolom is de p - waarde voor de Chi -plein -test . Indien p - waarde lager dan de alfa-waarde , betekent dit dat de Chi- kwadraattest gelukt , en u de nulhypothese van de Chi kwadraattest ( dat wil zeggen dat de twee variabelen onafhankelijk van elkaar ) te wijzen . Bedenk dat u de alpha- waarde moet beslissen ; 0.05 is de meest voorkomende alpha-waarde in de sociale wetenschappen . Zo , bijvoorbeeld , als je ziet dat het aantal in de eerste rij en de laatste kolom van de Chi Vierkante tafel is kleiner dan 0,05 , kunt u concluderen dat de variabelen die u hebt opgenomen in je studie waarschijnlijk gerelateerd zijn in dat ze van elkaar afhankelijk zijn andere . kopen van 2 Controleer de crosstabs tafel om te begrijpen waarom je Chi -plein mislukt of geslaagd . In de kruistabellen tafel , elke cel bevat een nummer dat overeenkomt met " tellen " en een ander dat overeenkomt met " verwachte tellen . " Grotere verschillen tussen deze twee waarden in de cellen tot een hogere waarschijnlijkheid van de Chi kwadraattest slagen ( dat is , waardoor je het idee dat de twee variabelen onafhankelijk verwerping) . Vind de cellen met de grootste absolute verschillen ( negeren of de waarden positief of negatief ) tussen de "count " en " verwacht count" variabelen . Deze cellen zijn waar de aanname van onafhankelijkheid tussen variabelen faalt het meest . Maak een melding van deze in uw interpretatie ( bv. " Als variabele x de waarde was " Mongolië , " vonden we dat variabele y had een grote waarschijnlijkheid dat " 1 . " ) . 3 controleer de verwachte graven van de kruistabellen tafel om te verzekeren dat de Chi -plein test is nauwkeuriger . de Chi plein test dient niet te worden uitgevoerd in het geval dat een van de cellen heeft een verwachte telling in de low -single digits . dat wil zeggen , als je vinden elke cel die een verwachte telling heeft onder 6 , melden deze bevinding en verklaren dat de Chi -plein -test mogelijk niet geldig is voor uw gegevens . als uw verwachting telt zijn allemaal hoog , er is geen echte zorgen . je kunt interpreteren dit als de Chi kwadraat test wordt een accurate test voor de hypothese dat de variabelen van belang zijn onafhankelijk .
|