Twee belangrijke vragen in vele soorten onderzoek zijn of twee variabelen gecorreleerd zijn , en zo ja , de sterkte ( of betekenis ) van die relatie . Is er een significante correlatie , bijvoorbeeld tussen geslacht of etniciteit en politieke overtuiging ? De chi-kwadraat test is een veel gebruikte methode voor het meten als een significante relatie bestaat tussen twee nominale of categorische variabelen , zoals geslacht en politieke voorkeur . Wat je
computer of rekenmachine
Set databank Statistiek boek of handleiding
Need Toon Meer Aanwijzingen
1 Begin met een hypothese voordat u begint uw data-analyse . Een Gedacht in veel onderzoek is dat er geen correlatie tussen de twee variabelen van belang . De chi ( rijmt op " mijn " ) kwadraat test meet het niveau van afwijking van een bepaalde hypothese . Hoe groter de chi - kwadraat , de minder de hypothese met de gegevens . Stel bijvoorbeeld dat we kijken naar een set van gegevens die 125 geregistreerde kiezers ( 65 vrouwen en 60 mannen ) hun politieke partij affiliatie ( Democratische of Republikeinse ) gevraagd . Stel dat we weten uit eerder onderzoek dat 55 procent van de kiezers die zichzelf als Democraten . Onze werkhypothese is dat deze 55 procent gelijkmatig wordt verdeeld tussen mannen en vrouwen . Kopen van 2 Bereken de verwachte waarden op basis van uw hypothese model van politieke voorkeur per geslacht . Gebaseerd op 125 kiezers , verwachten we dat 55 procent ( 69 stemmers ) zich zullen identificeren als Democraten . Naar geslacht , verwachten we dat 36 vrouwen en 33 mannen zullen een voorkeur voor de Democratische Partij te uiten , waardoor 29 vrouwen en 27 mannen ten gunste van de Republikeinse Partij . Organiseren van uw gegevens in een 2 - bij-2 -matrix ( twee rijen en twee kolommen ) . Laat partijtoetreding zijn de kolom variabelen en geslacht zijn de rij -variabelen .
3 Vergelijk de actuele waarden van uw gegevens met de verwachte waarden die u in stap 2 geschat . Voor dit voorbeeld , laten we zeggen dat er onder de 65 vrouwen , 44 procent identificeerden zich als Democraten en 21 als Republikeinen, terwijl 36 mannen beweerden een Democratisch affiliatie en 24 voorkeur de Republikeinse Partij .
4 Bereken de chi - kwadraat , die de som van de gekwadrateerde verschillen tussen de waargenomen en verwachte waarden ( ook bekend als de residuen ) , gedeeld door de verwachte waarden . Dit heeft u nodig voor de vier mogelijke combinaties van geslacht en politieke voorkeur gespecificeerd in uw model . Als u gebruik maakt van een computer , kan vele statistische en spreadsheetprogramma's de chi-kwadraat statistiek voor u berekenen . In ons voorbeeld , de som van de gekwadrateerde verschillen gedeeld door de verwachte waarden is 4,59 .
5 Bepaal of de chi-kwadraat statistiek u berekend in stap 4 is statistisch significant . Om dit te doen , moet je twee dingen weten : de vrijheidsgraden en het significantieniveau . Vrijheidsgraden is het aantal rijen in de tabel min een , maal het aantal kolommen min een . Significantie niveau verwijst naar de waarschijnlijkheid dat de waargenomen correlatie zou hebben plaatsgevonden door toeval alleen. Veel onderzoekers de voorkeur aan een .05 significantieniveau , wat betekent dat er slechts een 5 procent kans dat de waargenomen relatie is puur toeval . In ons voorbeeld hebben we slechts 1 vrijheidsgraad . Het gebruik van uw statistieken boek ( meestal in de bijlage) , zoek de chi - kwadraat waarde die overeenkomt met de significantie niveau en de vrijheidsgraden . Voor ons voorbeeld , de chi-kwadraat waarde voor 1 vrijheidsgraad en 0,05 significantie niveau is 3,84 . Onze waarde van 4,59 is groter , wat betekent dat er een statistisch significante relatie tussen gender en politieke voorkeur , waarbij vrouwen significant meer kans om zich te identificeren als Democraten .
|
