Chi bình phương: Kiểm định mức độ phù hợp

(Tham khảo chính: thống kê )

Chi bình phương: Kiểm định mức độ phù hợp

Kiểm định cuối cùng mà chúng ta sẽ đề cập là để so sánh tần suất của những người thuộc các danh mục khác nhau. Ví dụ, một nhà xã hội học có thể quan tâm đến việc xem số lượng người trong một nhóm nhân khẩu học cụ thể có giống hoặc khác với kỳ vọng hay không. Đối với ví dụ của chúng ta, chúng ta sẽ so sánh số lượng nam và nữ theo học đại học. Có số lượng nam và nữ theo học đại học bằng nhau hay không bằng nhau? Những dữ liệu này đôi khi được gọi là dữ liệu thang đo danh nghĩa vì chúng ta chỉ đơn giản là đếm số lượng người trong một danh mục cụ thể.

Kiểm định mà chúng ta cần để so sánh tần suất của những người thuộc các danh mục khác nhau là kiểm định chi bình phương. Kiểm định này so sánh số lượng người (tần suất quan sát được) với số lượng người dự đoán nếu mọi thứ là ngẫu nhiên (tần suất kỳ vọng). Kiểm định này thường được sử dụng để trả lời câu hỏi về việc liệu có các nhóm người bằng nhau hay không bằng nhau.

Tệp dữ liệu sẽ cần mã hóa tư cách thành viên nhóm. Trong ví dụ này, chúng ta đã lấy mẫu 20 sinh viên đại học. Giới tính của mỗi sinh viên được ghi là 0 (nam) hoặc 1 (nữ). Một số dữ liệu được hiển thị bên dưới. Tệp dữ liệu có sẵn để tải xuống.

[Hình ảnh minh họa dữ liệu ví dụ cho một cuộc khảo sát 20 sinh viên đại học. Giới tính của mỗi sinh viên được ghi lại trong biến Sex.]

Kiểm định chi bình phương mức độ phù hợp có sẵn trong PSPP thông qua lệnh Analyze, Non-parametric Statistics, Chi-square. Hộp thoại trông như thế này:

[Hình ảnh minh họa hộp thoại cho kiểm định chi bình phương mức độ phù hợp được hiển thị. Di chuyển biến mã hóa tư cách thành viên nhóm sang trường biến kiểm định.]

Di chuyển biến cho tư cách thành viên nhóm sang trường biến kiểm định. Đối với các giá trị kỳ vọng, chúng ta sẽ giả định rằng mỗi nhóm có số lượng người bằng nhau (50% nam, 50% nữ) nếu mọi thứ là ngẫu nhiên. Đây là một dự đoán giả thuyết không.

Đối với một số câu hỏi nghiên cứu, có thể dự kiến rằng các nhóm khớp với giá trị quần thể không hoàn toàn bằng nhau. Hộp thoại có thể được điều chỉnh cho những tình huống này, nơi một mẫu dự kiến sẽ có kích thước nhóm cụ thể dựa trên bằng chứng có sẵn trước đó.

Nhấn nút OK sẽ tính toán kết quả kiểm định, trông như thế này:

[Hình ảnh minh họa kết quả kiểm định chi bình phương mức độ phù hợp cho nam và nữ trong mẫu 20 sinh viên từ một trường đại học.]

Kết quả bắt đầu với thống kê mô tả, là số lượng người trong mỗi danh mục. Kiểm định chi bình phương cho ví dụ này không có ý nghĩa thống kê vì giá trị p, được hiển thị là "Asymp. Sig." là p = 0,371.

Theo kiểu APA, cách báo cáo chính xác kết quả kiểm định chi bình phương là χ2 = (bậc tự do, n = số điểm) = điểm chi bình phương, giá trị p. Ví dụ này sẽ được báo cáo là χ2 (1, n = 20) = 0,80, p = 0,371.

Tải về tài liệu chính .....(xem tiếp)