SPSS ir lielisks statistikas analīzes rīks, kas var veikt vairākus testus. The chi-square tests tiek izmantots, lai noteiktu, kā mijiedarbojas divi mainīgie, un vai abu mainīgo saistība ir statistiski nozīmīga. Būtībā tas nosaka, vai abu mainīgo saistības pakāpe ir lielāka nekā tas, ko varētu sagaidīt tikai no nejaušības principa. Tādēļ, ja tiek aprēķināts, ka attiecības ir nozīmīgas, tad tās izraisa kaut kas cits, nevis tikai nejauša nejaušība.
Palaidiet SPSS un noklikšķiniet uz Fails, pēc tam uz Atvērt datus un importējiet datu kopu, kuru vēlaties analizēt. Ja nekad neesat atvēris datus SPSS, izvēlieties identificējamu datu kopas nosaukumu, lai to būtu viegli atrast vēlākai pārbaudei.
Augšējā izvēlnē noklikšķiniet uz Analizēt, pēc tam nolaižamajā izvēlnē Aprakstošā statistika un pēc tam izvēlnē Crosstabs. Jūs redzat Crosstabs dialoglodziņu pirms jums.
Apskatiet lodziņa kreiso pusi, kur ir saraksts ar visiem mainīgajiem, kas ir pieejami analīzei jūsu datu kopā. Nosakiet, kurš mainīgais ir neatkarīgais mainīgais, un piešķiriet to kā kolonnas vērtību. Piešķiriet atkarīgo mainīgo kā kolonnas vērtību. Kategorijas var būt dilstošā vai dilstošā secībā; pārliecinieties, ka izvēlētajam pasūtījumam ir jēga, pamatojoties uz datu kopas apkopošanas veidu.
Noklikšķiniet uz pogas “Statistika”, kas atrodas dialoglodziņa labajā pusē. Tiks atvērts dialoglodziņš “Statistika”. Izvēlieties “Chi-Square” un noklikšķiniet uz Turpināt. Jūsu kvadrātveida analīzes rezultāts tiks parādīts SPSS statistikas skatītāja logā zem virsraksta Crosstabs.
Apskatiet tabulu, kurā ir saraksts ar dažādiem Chi-Square testiem. Pievērsiet uzmanību pirmajai vērtībai, Pearson Chi-Square statistikai. Kolonna “Asym. Sig. ” atzīmē varbūtību iegūt šāda veida rezultātu, pamatojoties uz nejaušības izmaiņām.
Pierakstiet “Asym. Paraksts ”Pearson Chi kvadrāta numuram. Ja jūsu “Asym. Sig. ” skaitlis ir mazāks par 0,05, sakarība starp diviem mainīgajiem jūsu datu kopā ir statistiski nozīmīga. Ja skaitlis ir lielāks par 0,05, sakarība nav statistiski nozīmīga. Piemēram, ja jūsu vērtība ir 0,003, tad mēs varam būt pārliecināti, ka sakarība starp abiem mainīgajiem ir nozīmīga, nevis nejaušas nejaušības rezultātā.