1. Trang chủ >
  2. Thể loại khác >
  3. Tài liệu khác >
Tải bản đầy đủ - 176 (trang)
II. Kiểm định mối liên hệ của hai biến định tính

II. Kiểm định mối liên hệ của hai biến định tính

Tải bản đầy đủ - 176trang

Kiểm định Chi-bình phương và

giả thuyết





Kiểm định Chi - bình phương (χ2) cho biết có tồn tại mối liên hệ giữa hai biến

trong tổng thể hay không. Tuy nhiên χ2 không cho biết độ mạnh yếu của mối

liên hệ giữa hai biến







Sử dụng χ2 để kiểm định giả thuyết :



-



H (null hypothesis) : “ Không có mối liên hệ giữa hai biến “ hay hai biến độc lập

với nhau “



-



K : “Có mối liên hệ giữa hai biến “







Tiêu chuẩn kiểm định : so sánh giá trị giới hạn và đại lượng χ2



-



Bác bỏ giả thuyết h nếu χ2 > χ2 (r-1)(c-1),α



-



Ngược lại chấp nhận H



-



Trong đó



c: số cột của bảng

r : số hàng của bảng



1-Kiểm định mối quan hệ giữa hai biến định

danh-định danh/định danh - thứ bậc





VD : Kiểm định mối liên hệ giữa học vấn (hocvan) và cách đọc báo (c6.1)



-



H : Học vấn không có mối liên hệ với cách đọc báo ( Cách đọc báo không

chịu ảnh hưởng của học vấn )







Trình tự thực hiện



-



Analyze/ Descriptive Statistíc/ Crosstabs. Xuất hiện hộp thoại Crosstabs



-



Trong mục Row(s) chọn hocvan (hoặc c6.1)



-



Trong mục Column, chọn c6.1 (hoặc hocvan)



-



Mở hộp thoại Statistics, chọn Chi-square, sau đó chọn Continue.



-



Mở hộp thoại Cells nhằm xác định cách thể hiện các giá trị thống kê trong

từng ô của bảng chéo



Output



Output







Đọc kết quả kiểm định tại dòng Pearson Chi Square, tra bảng Chi- bình

phương tìm giá trị tới hạn với bậc tự do 15, mức ý nghĩa 0,05 rồi so sánh

với giá trị Chi- bình phương tính toán được. (29.884)







Ngoài ra, chúng ta có thể sử dụng quy tắc P-value để đưa ra kết luận. Pvalue là xác suất mắc sai lầm loại I - xác suất mắc sai lầm khi loại bỏ giả

thuyết H0 (có cùng mức ý nghĩa với α )







Xác suất này càng cao cho thấy hậu quả của việc phạm sai lầm khi loại

bỏ giả thuyết H0 càng nghiêm trọng. Do vậy không bác bỏ H0 nếu Pvalue quá lớn, SPSS gọi P-value là Sig.







P-value < α  Bác bỏ H0 .



Chú ý





Kiểm định Chi-bình phương chỉ có ý nghĩa khi số quan sát đủ

lớn, nếu có quá 20% số ô trong bảng chéo có tần số lý thuyết

nhỏ hơn 5 thì giá trị χ2 nói chung không còn đáng tin cậy.







Cuối bảng Chi-square test, SPSS luôn đưa ra thông báo cho biết

% số ô có tần suất mong đợi dưới 5 của bảng







Trong Vd trên có 33,3 % số ô có tần suất dưới 5, do vậy phải

gom các biểu hiện trên của các biến lại để tăng số biểu hiện trên

mỗi nhóm (thông qua công cụ Recode)







VD : Nhóm 1 (cấp 1-2), nhóm 2 (cấp 3- THCN), nhóm 3 (CĐSVĐH), nhóm 4 (tốt nghiệp ĐH)







Chạy lại lệnh Crosstabs để kiểm định Chi-bình phương.



B1

B2



Output







P-value =0.17 < α =0.05, bác bỏ H0







KL : Cách đọc báo chịu ảnh hưởng của trình độ

học vấn.



( Không có ô nào có tần suất mong đợi dưới 5 nên

có thể tin tưởng vào độ chính xác của kiểm định )



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

II. Kiểm định mối liên hệ của hai biến định tính

Tải bản đầy đủ ngay(176 tr)

×