Tài liệu bài giảng SPSS phần 6

Chương KIỂM ĐỊNH Chúng ta lập bảng phân tích tìm chứng để chứng minh giả thuyết phần dựa mẫu ( phiếu điều tra ) tổng thể Để xem kết mẫu có với tổng thể hay thực phép kiểm định Kiểm định bước thứ hai sau thống kê mô tả bước định ý nghóa giá trị công trình nghiên cứu Trong chương này, xin giới thiệu số phép kiểm định đơn giản : I-Kiểm định mối quan hệ hai biến định tính • 1- Kiểm định Chi-Square: sử dụng phổ biến kiểm định mối liên hệ biến định tính không thứ bậc, thứ bậc với biến không thứ bậc: • Cách thực mô tả bảng chéo trên, hộp Crosstabs ta chọn Chi-square • Được sử dụng để kiểm định xem có tồn mối quan hệ yếu tố nghiên cứu tổng thể Cách thực kiểm định Chi - Square SPSS • Chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs Biến phụ thuộc Biến độc lập • Chọn mục Chi - -square: • Đưa biến giới tính vào cột, biến mức sống vào dòng ta có bảng kết quả, bảng Bassi Table, bảng thứ nhö sau: Chi-Square Tests Value df Asy mp Sig (2-sided) 1.497 a 683 1.500 682 Linea r-by -Linea r Ass oc iation 112 738 N o f Va lid Cas es 288 Pea rso n Chi-Squa re Continuity Cor rec tion Lik elihoo d Ra tio a ce lls (25.0%) hav e e x pe cte d c ount le ss tha n The minimum ex pe cte d c o unt is 1.96 • Tại cột Asymb Sig (2- sided ), dòng Pearson Chi – Square nếu: • Dấu Sig < 0.1 giả thuyết H bị bác bỏ với độ tin cậy 90% • Dấu Sig < 0.05 giả thuyết H bị bác bỏ với độ tin cậy 95% Khi kết luận có tồn mối quan hệ giới tính chủ hộ mức sống gia đình • Trong ví dụ Sig = 0.683 có nghóa giả thuyết H chấp nhận, ta bác bỏ giả thuyết phạm sai lầm lớn • Khi kiểm định Chi – Square ý có 20% số ô có tần suất kỳ vọng kiểm định Chi – Square không tin cậy Trong ví dụ có tới 25% số ô có tần suất kỳ vọng nhỏ 0 • Chú ý: thống kê Chi-square số đo mức độ chặt chẽ mối quan hệ Ví dụ kết luận mối quan hệ giới tính mức sống quan trọng, có ý nghóa thống kê (tức thống kê mức độ chặt chẽ mối quan hệ) Khi thảo luận kết cần xem xét mức độ quan hệ mẫu ý nghóa (và phần trăm theo dòng cột) Một số đại lượng khác mối liên hệ biến định danh • Do kiểm định Chi-square không cho biết mức độ chặt chẽ biến, ta sử dụng Tables để mô tả mối liên hệ sử dụng đại lượng thống kê Pearson đề xuất như: • * Cramer V: Ký hiệu V có giá trị