SPSS는 여러 테스트를 수행 할 수있는 훌륭한 통계 분석 도구입니다. 그만큼 카이-제곱 검정 두 변수가 상호 작용하는 방식과 두 변수 간의 연관성이 통계적으로 유의한지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 기본적으로 두 변수 간의 연관 정도가 우연으로 만 예상되는 것보다 큰지 여부를 결정합니다. 따라서 관계가 중요하다고 계산되면 단순한 우연이 아닌 다른 요인으로 인해 발생합니다.
SPSS를 시작하고 파일, 데이터 열기를 차례로 클릭하고 분석 할 데이터 세트를 가져옵니다. SPSS에서 데이터를 열지 않은 경우 나중에 테스트하기 위해 쉽게 찾을 수 있도록 데이터 세트에 대해 식별 가능한 이름을 선택하십시오.
상단 메뉴에서 분석을 클릭 한 다음 드롭 다운 메뉴에서 기술 통계를 클릭하고 그 다음 메뉴에서 교차 분석을 클릭합니다. 전에 크로스 탭 대화 상자가 표시됩니다.
데이터 세트에서 분석에 사용할 수있는 모든 변수 목록이있는 상자의 왼쪽을보십시오. 어떤 변수가 독립 변수인지 확인하고이를 열 값으로 할당합니다. 종속 변수를 열 값으로 지정하십시오. 내림차순 또는 내림차순으로 범주를 가질 수 있습니다. 선택한 순서가 데이터 세트가 수집 된 방식에 따라 의미가 있는지 확인하십시오.
대화 상자 오른쪽에있는 "통계"버튼을 클릭합니다. "통계"대화 상자가 열립니다. "Chi-Square"를 선택하고 계속을 클릭합니다. 카이-제곱 분석 결과는 크로스 탭 제목 아래의 SPSS 통계 뷰어 창에 표시됩니다.
분류 된 카이-제곱 검정 목록 아래를 살펴보십시오. 첫 번째 값인 Pearson Chi-Square 통계에주의하십시오. "Asym. Sig.” 기회 변동에 기초하여 이런 종류의 결과를 얻을 확률을 기록합니다.
“Asym. Pearson 카이 제곱의 부호”번호입니다. "Asym. Sig.” 숫자가 0.05보다 작 으면 데이터 세트에서 두 변수 간의 관계가 통계적으로 유의합니다. 숫자가 0.05보다 크면 관계가 통계적으로 유의하지 않습니다. 예를 들어, 귀하의 값이 .003이면 두 변수 간의 관계가 우연한 결과가 아니라 유의미하다는 것을 확신 할 수 있습니다.