Le test du chi - carré d'indépendance analyse la relation entre deux variables , par exemple, si les mâles ou femelles majeur de l'ingénierie . Sciences sociales dans les domaines de la sociologie , la science politique et la psychologie utilisent fréquemment SPSS ( Statistical Package for Social Sciences ) de procéder à un test du chi - carré. Cela indiquera s'il existe une différence statistiquement significative entre les deux groupes. Importance indique la probabilité que la différence est due à la variable explicative (le sexe) plutôt que le hasard. Instructions
entrer les données
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Ouvert SPSS et cliquez sur le " feuille de données" sur le bas de l'écran .
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Double- cliquez sur " var0001 "pour ouvrir une boîte de dialogue. Mettez dans la boîte de votre première variable d'intérêt ( par exemple , «sexe») . Cliquez sur « OK ». Définir la variable ; . Par exemple , 1 = femelle et 2 mâles =
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Double- cliquez sur " var0002 " et tapez dans la boîte de votre deuxième variable d'intérêt ( par exemple , " majeur »). Cliquez sur « OK ». Définir la variable ; . Par exemple , 1 = majeur d'ingénierie et 2 = pas majeur d'ingénierie
analyser les données
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Cliquez sur " Analyser" au sommet de l' écran SPSS. Dans le menu déroulant , cliquez sur " Statistiques descriptives ». Sélectionnez « Tableaux croisés ».
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Highlight une variable ( par exemple , le sexe ) et cliquez sur la flèche pour le mettre dans la case " Lignes" . Il ne fait aucune différence quelle variable est dans "Lignes " et qui est en
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Mettre l'autre variable ( par exemple , les grands - génie ou pas ) " Colonnes. " Et cliquez sur la flèche pour mettre dans la case "Colonnes" .
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Cliquez sur le bouton "Statistiques" au bas de la boîte de dialogue et sélectionnez " Chi carré " dans le menu déroulant. Cliquez sur " Cellules ". Sélectionnez « prévue ». Cliquez sur « OK ».
Lire la Ouput
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lire la table de sortie " tableaux croisés ". Cela indiquera le nombre de participants qui sont des hommes par leur importante (ingénierie ou non), et le nombre de femmes qui sont par leur importante (ingénierie ou non. Elle indiquera également le nombre de participants hasard a voulu prévoir dans chaque catégorie.
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consultez le tableau pour les «tests chi carré » de l'indépendance . la première ligne est la Pearson Chi square. Suivez cette ligne à travers et voir la valeur de test du chi - carré , le nombre final obtenu par l'analyse , puis le df ( degrés de liberté) , qui sera 1. l' df est le nombre de groupes (2) moins 1.
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Suivez la ligne Chi carré de Pearson à travers la colonne " Sig. " ( signification ) . c'est l' information la plus importante dans le tableau. Elle vous indique si l'analyse chi - carré est significatif , en d'autres termes , si les résultats étaient dus à la variable explicative (le sexe) ou au hasard. Si le sig. est inférieure à 05 , il est considéré comme significatif , ce qui signifie qu'il ya moins de cinq possibilités en 100 que les résultats soient dus au hasard .