SPSS to świetne narzędzie do analizy statystycznej, które może wykonać szereg testów. test chi-kwadrat służy do określenia, w jaki sposób dwie zmienne oddziałują na siebie i czy związek między tymi dwiema zmiennymi jest statystycznie istotny. Zasadniczo określa, czy stopień powiązania między dwiema zmiennymi jest większy niż to, czego można by oczekiwać od samego przypadku. Dlatego też, jeśli związek jest oceniany jako znaczący, to jest spowodowany czymś innym niż zwykłym przypadkiem.
Uruchom SPSS i kliknij Plik, a następnie Otwórz dane i zaimportuj zestaw danych, który chcesz przeanalizować. Jeśli nigdy nie otwierałeś danych w SPSS, wybierz możliwą do zidentyfikowania nazwę dla swojego zestawu danych, aby łatwo było je znaleźć do późniejszego testowania.
Kliknij Analiza w górnym menu, następnie Statystyki opisowe w menu rozwijanym, a następnie Tabele krzyżowe w menu. Przed tobą pojawi się okno dialogowe Crosstabs.
Spójrz na lewą stronę pola, w którym znajduje się lista wszystkich zmiennych dostępnych do analizy w zestawie danych. Określ, która zmienna jest zmienną niezależną i przypisz ją jako wartość kolumny. Przypisz zmienną zależną jako wartość kolumny. Możesz mieć kategorie w porządku malejącym lub malejącym; upewnij się, że wybrana kolejność ma sens w oparciu o sposób zebrania zestawu danych.
Kliknij przycisk „Statystyki” znajdujący się po prawej stronie okna dialogowego. Otworzy się okno dialogowe „Statystyki”. Wybierz „Chi-kwadrat” i kliknij Kontynuuj. Wynik analizy chi-kwadrat zostanie wyświetlony w oknie przeglądarki statystyk SPSS pod tytułem Tabele przestawne.
Spójrz pod listę różnych tabel Chi-Square Tests. Zwróć uwagę na pierwszą wartość, statystykę Chi-Square Pearsona. Kolumna „Asym. Syg. odnotowuje prawdopodobieństwo uzyskania tego rodzaju wyniku na podstawie zmienności szansy.
Zapisz „Asym. Znak” dla Chi-kwadrat Pearsona. Jeśli twój „Asym. Syg. liczba jest mniejsza niż 0,05, związek między dwiema zmiennymi w zestawie danych jest statystycznie istotny. Jeśli liczba jest większa niż 0,05, zależność nie jest istotna statystycznie. Na przykład, jeśli twoja wartość wynosi 0,003, możemy być pewni, że związek między dwiema zmiennymi jest istotny i nie jest wynikiem losowego przypadku.