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1、李幸江漢大學(xué)教育學(xué)院版權(quán)所有,使用者請注明出處版權(quán)所有,使用者請注明出處SPSS軟件專題課第四講卡方檢驗利用SPSS實現(xiàn):配合度檢驗獨立卡方檢驗卡方(Chi-Square Test)2的基本假設(shè):的基本假設(shè):p隨機樣本隨機樣本p獨立觀察值獨立觀察值:每個個體只能被計算一次。他們不能出現(xiàn)在:每個個體只能被計算一次。他們不能出現(xiàn)在兩個甚至更多的分類和組里。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間不能相互影兩個甚至更多的分類和組里。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間不能相互影響。響。p必須使用名義尺度和順序尺度,為必須使用名義尺度和順序尺度,為分類數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)。卡方配合度檢驗 舉例1:有三種不同的學(xué)習(xí)方法A、B、C,學(xué)習(xí)者們對三種不同的學(xué)習(xí)方法
2、的喜愛程度是否是一致的。原假設(shè):H0:學(xué)習(xí)者對三種學(xué)習(xí)方式的喜愛程度=1:1:1備擇假設(shè):H1:學(xué)習(xí)者對三種學(xué)習(xí)方式的喜愛程度不盡相同卡方配合度檢驗 舉例2:城市里從經(jīng)濟收入角度出發(fā),把城市人口分成低收入者,中等收入者和高收入者。原假設(shè):H0:三種人群低中高收入者的比例=1:1:1備擇假設(shè):H1:三種人群低中高收入者的比例不盡相同卡方配合度檢驗卡方配合度檢驗卡方配合度檢驗即通過觀察值檢驗總體分類變量的比例是否等同于既定比例。有60%的學(xué)習(xí)者喜歡自主學(xué)習(xí)法,有30%的學(xué)習(xí)者喜愛探究法,又10%的學(xué)習(xí)者喜歡傳統(tǒng)教學(xué)法,對三種不同的學(xué)習(xí)方法的喜愛程度是否是既定比例。原假設(shè): H H0 0:學(xué)習(xí)者對三
3、種學(xué)習(xí)方式的喜愛程度=6:3:1備擇假設(shè):H H1 1: :學(xué)習(xí)者對三種學(xué)習(xí)方式的喜愛程度比例不是6:3:1例:打開數(shù)據(jù)(Smoking.sav)問題一:有小孩和沒有小孩的比例是否一致?非參數(shù)檢驗-卡方由于由于p ,拒絕原假設(shè),即有小孩和沒有小孩的比例顯著性不一樣。APA格式:如表格所示,有孩子和沒孩子的比例存在顯著性差異(2 = 10.56, df= 1, p=.0001). 因此, 原假設(shè)即:有孩子和沒孩子的比例是相等的在a=0. 05被拒絕。作業(yè)1:吸煙和非吸煙人群的比例是否是1:1?要求:請輸出基本表格,用APA格式報告結(jié)果??ǚ綑z驗利用SPSS實現(xiàn):配合度檢驗卡方獨立檢驗獨立與依存即
4、沒有關(guān)聯(lián),相互之間不相關(guān)。如果兩個事件是相互獨立的,即其中一個變量的改變不會影響另外一個變量。如果兩個事件相互不獨立,他們之間存在某種關(guān)系,其中一個變量的變化會影響另外一個變量的比例。卡方獨立檢驗卡方獨立檢驗:獨立檢驗獨立檢驗=依存檢驗依存檢驗兩組兩組變量,均為分類變量分類變量例如:心情和情緒 出勤率和期末考試成績例題:打開umbrella.sav原假設(shè):帶雨傘和天氣狀況之間沒有聯(lián)系備擇假設(shè):帶雨傘和天氣狀況之間存在聯(lián)系描述統(tǒng)計-交叉表由于pa,因此,我們拒絕Ho,我們可以認為兩者是相關(guān)的。當(dāng)兩個變量均為名義變量時,也可使用似然比檢驗似然比檢驗當(dāng)連個變量均為順序變量時,可使用線性和線性組合檢驗線性和線性組合檢驗APA格式如表格所示:在晴天的時候,帶傘的有非常低的比率(6%),在陰天,帶傘的比率為27.78%,而在雨天,帶傘的人為80%。因此,在天氣和帶不帶傘之間存在關(guān)系??ǚ綑z驗在統(tǒng)計意義上支持這種結(jié)論(2 = 19.10, df= 2, p=.000)
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