Thực hành phân tích kiểm định chi bình phương trong SPSS

Kiểm định chi bình phương (kiểm định Chi-Square) là phép thử về tính độc lập được dùng để xác định xem liệu có mối liên hệ giữa các biến phân loại hay không. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Luận Văn 24 đi tìm hiểu về các yêu cầu và thiết lập dữ liệu cần thiết để có thể tiến hành chạy kiểm định chi bình phương trong SPSS.

Phân tích kiểm định chi bình phương trong SPSS
Phân tích kiểm định chi bình phương trong SPSS

1. Yêu cầu dữ liệu

Trước khi bắt đầu tiến hành chạy kiểm định chi bình phương, dữ liệu của bạn phải đáp ứng các yêu cầu sau:

  • Hai biến phân loại.
  • Hai hoặc nhiều danh mục (nhóm) cho mỗi biến.
  • Tính độc lập của các quan sát. Không có mối quan hệ giữa các chủ thể trong mỗi nhóm. Các biến phân loại không được “ghép đôi” theo bất kỳ cách nào.
  • Cỡ mẫu tương đối lớn.

2. Xây dựng giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu của kiểm định chi bình phương được phát biểu như sau:

  • Ho: Biến 1 độc lập với biến 2
  • H1: Biến 1 không độc lập với biến 2

Kết quả kiểm định:

  • Sig < 0.05: Bác bỏ Ho, chấp nhận H1, nghĩa là hai biến nghiên cứu có mối quan hệ liên kết với nhau.
  • Sig > 0.05: Chấp nhận Ho, bác bỏ H1, nghĩa là hai biến nghiên cứu không có mối quan liên kết với nhau

3. Thiết lập dữ liệu

Có hai cách khác nhau để dữ liệu của bạn có thể được thiết lập ban đầu. Định dạng của dữ liệu sẽ xác định cách tiến hành chạy Bài kiểm tra tính độc lập của Chi-Square. Ít nhất, dữ liệu của bạn phải bao gồm hai biến phân loại (được biểu thị bằng cột) sẽ được sử dụng trong phân tích. Các biến phân loại phải bao gồm ít nhất hai nhóm. Dữ liệu của bạn có thể được định dạng theo một trong các cách sau:

3.1. Nếu bạn có dữ liệu thô

Dữ liệu thô ở đây có nghĩa là mỗi hàng một chủ đề. Chúng sẽ có dạng như bảng dưới đây:

Hình ảnh dữ liệu thô
Hình ảnh dữ liệu thô
  • Các trường hợp đại diện cho các chủ thể và mỗi chủ thể xuất hiện một lần trong tập dữ liệu. Nghĩa là, mỗi hàng đại diện cho một quan sát từ một chủ thể duy nhất.
  • Tập dữ liệu chứa ít nhất hai biến phân loại danh nghĩa (chuỗi hoặc số). Các biến phân loại được sử dụng trong thử nghiệm phải có hai hoặc nhiều danh mục.

3.2. Nếu bạn có dữ liệu dạng tần số

Có nghĩa là mỗi hàng là sự kết hợp của các yếu tố. Chúng sẽ có dạng như sau:

Dữ liệu dạng tần số
Dữ liệu dạng tần số
  • Các trường hợp đại diện cho sự kết hợp của các danh mục cho các biến.
  • Mỗi hàng trong tập dữ liệu đại diện cho sự kết hợp riêng biệt của các danh mục.
  • Giá trị trong cột “Freq” cho một hàng nhất định là số đối tượng duy nhất với sự kết hợp của các danh mục đó.
  • Bạn phải có ba biến: một đại diện cho từng danh mục và một biến thứ ba đại diện cho số lần xuất hiện của sự kết hợp các yếu tố cụ thể đó.
  • Trước khi chạy thử nghiệm, bạn phải kích hoạt Weight Cases và đặt biến Freq (tần số) làm trọng số.

4. Hướng dẫn chạy kiểm định chi bình phương trong SPSS

Trong luận văn, kiểm định chi bình phương hay còn gọi là kiểm định Crosstabs.

Để tạo Crosstabs và thực hiện kiểm định chi bình phương, hãy nhấp vào Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs.

Tiến hành chạy kiểm định chi bình phương
Tiến hành chạy kiểm định chi bình phương

Cửa sổ Crosstabs xuất hiện:

Hình ảnh crosstabs window

(A) Row(s): Một hoặc nhiều biến để sử dụng trong các hàng của crosstab (s). Bạn phải nhập ít nhất một biến Row.

(B) Column(s): Một hoặc nhiều biến để sử dụng trong các cột của crosstab (s). Bạn phải nhập ít nhất một biến Column.

(C) Layer: Một biến “phân tầng” tùy chọn. Nếu bạn đã bật kết quả kiểm tra chi bình phương và đã chỉ định một biến lớp, SPSS sẽ đặt dữ liệu con liên quan đến các danh mục của biến lớp, sau đó chạy kiểm tra chi bình phương giữa các biến hàng và cột.

(D) Statistics: tại cửa sổ Crosstabs: Statistics chứa mười lăm thống kê suy luận khác nhau để so sánh các biến phân loại. Để chạy kiểm định Chi-Square, hãy tích chọn vào Chi-square nhấp chọn vào và Phi and Cramer’s V, sau đó nhấp vào Continue.

Hình ảnh crosstabs window statistics

(E) Cells: mở cửa sổ Crosstabs: Cell Display cửa sổ này kiểm soát đầu ra nào được hiển thị trong mỗi ô của Crosstabs. 

Tại mục Percentages tích chọn vào RowColumn. Tiếp tục nhấp vào Continue.

Hình ảnh crosstabs chi square cell display

(F) Format: Mở cửa sổ Crosstabs: Table Format, cửa sổ này chỉ định cách sắp xếp các hàng của bảng. Tích chọn Ascending, sau đó chọn Continue và chọn OK để tiến hành kiểm định.

Hình ảnh crosstabs window table format

Kết quả sẽ xuất hiện tại Output.

5. Ví dụ thực tế chạy kiểm định chi bình phương

5.1. Tình huống

Khảo sát một tệp dữ liệu mẫu gồm 420 quan sát nghiên cứu xem họ có hút thuốc lá hay không. Kiểm tra mối liên hệ giữa hành vi hút thuốc và giới tính bằng phương pháp kiểm định chi bình phương.

Biến Smoking (về hành vi hút thuốc) được chia làm các mức giá trị:

– Nonsmoker (Người không hút thuốc lá

– Past smoker (Người hút thuốc lá trong quá khứ)

– Current smoker (Người hiện tại đang hút thuốc lá)

Biến Gender (về giới tính) được chia làm các mức giá trị:

– Male (Nam)

– Female (Nữ)

5.2. Xây dựng giả thuyết

Chúng ta xây dựng giả thuyết nghiên cứu trong trường hợp này như sau:

  • Ho: Không có mối liên quan giữa Gender (giới tính) và Smoking (hành vi hút thuốc).
  • H1: Có mối liên quan giữa Gender (giới tính) và Smoking (hành vi hút thuốc).

5.3. Tiến hành chạy thử nghiệm

Bước 1. Mở cửa sổ Crosstabs bằng cách nhấp vào Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs.

Bước 2. Chuyển biến smoker vào ô Row(s) và biến Gender  vào ô Column(s).

Bước 3. Click Statistics. Chọn Chi-square, sau đó nhấp chọn Continue.

Bước 4. (Tùy chọn) Chọn hộp Display clustered bar charts (hiển thị biểu đồ thanh được phân cụm)

Bước 5. Bấm OK để bắt đầu chạy kiểm định

5.4. Đọc kết quả đầu ra kiểm định chi bình phương

Kết quả đầu ra tại Output sẽ cho ra 3 bảng lần lượt như sau:

Bảng đầu tiên là Case Processing summary, cho chúng ta biết số lượng trường hợp hợp lệ được sử dụng để phân tích. Chỉ những trường hợp có giá trị khảo sát trả lời với cả hành vi hút thuốc và giới tính mới có thể được sử dụng trong thử nghiệm.

Hình ảnh case processing summary

Các bảng tiếp theo là các kết quả kiểm tra crosstabulation và kiểm định chi-square.

Hình ảnh chi square output

Hình ảnh chi square results

Ta có thể thấy kết quả từ bảng như sau:

  • Giá trị của thống kê thử nghiệm là 3,171.
  • Giá trị Sig tương ứng của thống kê thử nghiệm là Sig = 0,205.

5.5. Kết luận

Sig = 0,205 > 0.05. Bác bỏ, nghĩa là không có đủ bằng chứng cho thấy mối liên quan giữa giới tính và hút thuốc.

Trên đây là toàn bộ yêu cầu và hướng dẫn thực hành chạy kiểm định chi bình phương cùng cách đọc kết quả đầu ra chi tiết nhất mà Luận Văn 24 đã tổng hợp. Mong rằng bài viết sẽ giúp ích cho bạn trong quá trình học tập và làm việc.

0/5 (0 Reviews)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Bài viết liên quan

Contact Me on Zalo
0988 55 2424