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使用SPSS進行卡方檢定(交叉表)

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緒論

通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小,但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著,就要用卡方檢定(Chi-square test)是一種統計學方法,獨立性考驗用於檢驗兩個類別變項各組別之間是否有顯著關聯。本文將介紹卡方檢定並介紹上機操作和事後比較方法。

卡方檢定的假設是:

  • 資料類型都是類別。類別包含順序(只能比大小,不能加減乘除。例如:學歷)和名義變項(例如:男女)
  • 每個變項來自獨立樣本。
  • 每一檢定細格(cell)內的數據應該設為頻率或計數數目。
  • 並非是小樣本(百分之八十的細格次數<5),若是小樣本就要使用校正方法(後面會說明)

通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小,但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著,就要用卡方檢定-獨立性檢定(The Chi-Squared Test of Independence)。如果卡方檢定的p值小於顯著性水平,則拒絕虛無假設,即資料中存在顯著差異。

例如:性別和學歷是否有關連,如果性別和學歷無關的話,則男生和女生在各個教育階段都以同樣機率出現,其數值也就是符合期望值;反之,如果如果性別和學歷有關的話,則男生和女生在各個教育階段都並非以同樣機率出現,其數值也就是不符合期望值。

事後比較 (Post-hoc comparison) 是在卡方檢定中所使用的一種方法,用於檢驗哪些組別之間的差異是顯著的。在卡方檢定中,如果拒絕虛無假設,則代表組別之間存在顯著差異,但不能確定具體是哪些組別之間存在差異。因此,通常需要進行事後比較,以確定哪些組別之間存在顯著差異

SPSS操作

卡方獨立性檢定SPSS操作

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文章內容以圖像式和步驟化方式,教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus),執行多種統計方法。此外,我還會分享一些學術和科技新知,幫助您在學術之路上走得更順利。
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