KIỂM ĐỊNH CHI-SQUARE

TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG KHXH Giảng viên: Lâm Thị Ánh Quyên Khoa Xã hội học- Công tác xã hộiĐông Nam Á Trường đại học Mở TPHCM KIỂM ĐỊNH CHI-SQUARE Karl Pearson, 1900 Mục tiêu học MẪU DÂN SỐ • File: NC_docbao_SGTT Doc bao * Gioi tinh Crosstabulation Gioi tinh Doc bao Thuong xuyen Rat thuong xuyen Total Count % within Doc bao % within Gioi tinh % of Total Count % within Doc bao % within Gioi tinh % of Total Count % within Doc bao % within Gioi tinh % of Total Nam 199 48.8% 79.9% 39.8% 50 54.3% 20.1% 10.0% 249 49.8% 100.0% 49.8% Nu 209 51.2% 83.3% 41.8% 42 45.7% 16.7% 8.4% 251 50.2% 100.0% 50.2% Total 408 100.0% 81.6% 81.6% 92 100.0% 18.4% 18.4% 500 100.0% 100.0% 100.0% LƯU Ý • Kết tìm bảng chéo % có giá trị MẪU nghiên cứu áp dụng cho dân số Cần ứng dụng phương pháp thống kê suy diễnNghiên cứu kết MẪU sử dụng kết MẪU để kết luận kết MẪU đến mức ÞKiỂM ĐỊNH CHI-SQUARE ÞNhờ x/định Sig (p)= x/suất khẳng định mức sai lầm CHI- SQUARE • ÁP DỤNG KHI HAI BIẾN CĨ THANG ĐO ĐỊNH DANH HOẶC THỨ BẬC • Nếu thang đo khoảng/tỷ lệ=> Recode CHI-SQUARE • Chi-Square số có so sánh Các tần số quan sát nhờ vào liệu thu thập (observed Count) Với tần số kỳ vọng/lý thuyết (expected Count) có tính tốn theo cơng thức xây dựng để tính hai biến độc lập với nhau- tức khơng có mối quan hệ với • Trước tính tần số kỳ vọng/lý thuyết, cần đưa hai giả thuyết: (Bất nghiên cứu ứng dụng thống kê suy diễn cần đưa hai giả thuyết: Giả thuyết không Ho: Hai biến độc lập với Tức khơng có mối quan hệ tồn hai biến Giả thuyết đối H1: Hai biến có mối quan hệ với Biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc • Sử dụng Contingency Coefficient khi: Cả hai biến có nhiều hai giá trị Contigency Coefficient= có nghĩa khơng có tương quan hai biến Coefficient lớn, mối quan hệ mạnh hai biến BÀI TẬP • ĐỌC BẢNG -Trang 69 -Trang 70 -Trang 73 Phu nu can co cai de hoan thien * GIOI TINH Crosstabulation Phu nu can co cai de hoan thien Khong can thiet Can co Total Count % within Phu nu can co cai de hoan thien % within GIOI TINH % of Total Count % within Phu nu can co cai de hoan thien % within GIOI TINH % of Total Count % within Phu nu can co cai de hoan thien % within GIOI TINH % of Total GIOI TINH Nam Nu 26637 29726 Total 56363 47.3% 52.7% 100.0% 33.7% 16.1% 52512 34.6% 18.0% 56165 34.2% 34.2% 108677 48.3% 51.7% 100.0% 66.3% 31.8% 79149 65.4% 34.0% 85891 65.8% 65.8% 165040 48.0% 52.0% 100.0% 100.0% 48.0% 100.0% 52.0% 100.0% 100.0% Chi-Square Tests Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases a Value 16.696b 16.654 16.700 df 1 Asymp Sig (2-sided) 000 000 000 Exact Sig (2-sided) 000 16.696 000 165040 a Computed only for a 2x2 table b cells (.0%) have expected count less than The minimum expected count is 27030.27 Exact Sig (1-sided) 000 Symmetric Measures Nominal by Nominal Phi Cramer's V N of Valid Cases Value -.010 010 165040 Approx Sig .000 000 a Not assuming the null hypothesis b Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis Hon nhan la mot thiet che da loi thoi * MOI TRUONG SONG Crosstabulation Hon nhan la mot thiet che da loi thoi Khong dong y Dong y Total Count % within Hon nhan la mot thiet che da loi thoi % within MOI TRUONG SONG % of Total Count % within Hon nhan la mot thiet che da loi thoi % within MOI TRUONG SONG % of Total Count % within Hon nhan la mot thiet che da loi thoi % within MOI TRUONG SONG % of Total MOI TRUONG SONG Nong Thanh Thanh thon/Lang vua/nho lon 1809 2026 5599 Total 9434 19.2% 21.5% 59.3% 100.0% 82.7% 82.3% 87.1% 85.2% 16.3% 379 18.3% 436 50.5% 829 85.2% 1644 23.1% 26.5% 50.4% 100.0% 17.3% 17.7% 12.9% 14.8% 3.4% 2188 3.9% 2462 7.5% 6428 14.8% 11078 19.8% 22.2% 58.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 19.8% 22.2% 58.0% 100.0% Chi-SquareTests Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association Nof Valid Cases a 45.908a 45.424 Asymp Sig (2-sided) df 36.342 2 000 000 000 11078 cells(.0%) have expected count lessthan The minimumexpected count is324.70 Symmetric Measures Nominal by Nominal Phi Cramer's V N of Valid Cases Value 064 064 11078 a Not assuming the null hypothesis b Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis Approx Sig .000 000 Đo lường tương quan biến thứ bậc sử dụng Chi-Square • Có thể sử dụng Tau Kendall, d Somer, Gamma Goddman Kruskal • Các giá trị Gamma, Somers’d, Kendall’s taub-b Kendall’s taub-c từ -1 đến -1: quan hệ nghịch hồn tồn +1: quan hệ thuận hồn tồn 0: khơng có mối quan hệ hai biến Đặc điểm • Gamma: thường cao hệ số thống kê khác (dễ sai lầm ước lượng cao độ mạnh mối liên hệ) • Tau-b: thích hợp cho bảng cân đối (số hàng số cột) • Tau-c: thích hợp cho bảng khơng cân đối • Fisher's exact test For an exact test used in place of the x chi-squared test for independence, see Fisher's exact test • Binomial test For an exact test used in place of the x chi-squared test for goodness of fit, see Binomial test • Other chi-squared tests Cochran–Mantel–Haenszel chi-squared test McNemar's test, used in certain × tables with pairing Tukey's test of additivity The portmanteau test in time-series analysis, testing for the presence of autocorrelation Likelihood-ratio tests in general statistical modelling, for testing whether there is evidence of the need to move from a simple model to a more complicated one (where the simple model is nested within the complicated one) Chi-square distribution • Một biến có phân phối chi bình phương có dạng nghiêng sang phải (right-skewed curve) Có nhiều đường chi bình phương, cách để phân biệt đường dựa vào mức độ tự (degree of freedom) (tương tự tdistribution) • Một số đặc điểm phân phối chi bình phương: Vùng nằm đường chi bình phương có giá trị = Đường chi bình phương mốc kéo dài tới vơ tận phía bên phải, không chạm đường trục ngang Lệch nghiêng sang phải Khi mức độ tự (DF) tăng lên đường chi bình phương giống phân phối chuẩn (normal curve, tức dạng hình chng bell shaped curve) • Xác suất alpha = bên phải = giá trị P (X>=chisquare) • Xác xuất 1-alpha = bên trái = P (X