CHƯƠNG 4 KẾ HOẠCH PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THỐNG KÊ SUY LUẬN
4.8. Giả định
4.8.5. Giá trị kỳ vọng đủ lớn
phần 4.6.13). Các kiểm định χ2 tính tốn các giá trị kỳ vọng trong bảng với giả định là giả thuyết không (Ho) đúng, các giá trị kỳ vọng còn được sử dụng để ước lượng và là số liệu để tính tốn giá trị thống kê. Mọi kiểm định χ2 đều giả định là giá trị kỳ vọng của các ô phải từ 5 trở lên.
Lưu ý, giả định yêu cầu là các giá trị kỳ vọng lớn hơn 5 chứ không phải là các giá trị quan sát. Các giá trị quan sát của bạn có thể rất thấp thậm chí bằng 0.
Khi bạn sử dụng SPSS để tính tốn kiểm định χ2, chương trình cũng có thể đưa ra giá trị kỳ vọng trong kết quả. Trừ khi bạn yêu cầu đưa ra các giá trị kỳ vọng, SPSS sẽ chỉ in ở phần dưới kết quả kiểm định χ2 những thông tin cho bạn biết có bao nhiêu ơ khơng thoả mãn điều kiện và giá trị kỳ vọng dưới 5.0. Dòng tin này xuất hiện trong hầu hết các phần kết quả của kiểm định χ2, và khi giả định không thoả mãn bạn không thể dùng
kiểm định này. Nếu trường hợp đó xảy ra bạn cần phải xem xét việc gộp các giá trị phân loại liền kề của một biến hoặc cả hai, nhưng chỉ nên thực hiện khi việc gộp này có ý nghĩa với mối liên quan mà bạn đang tìm hiểu. Sau khi gộp các giá trị phân loại bạn thực hiện lại kiểm định χ2 và xem xét xem giả định đã được thoả mãn chưa. Đôi khi bạn đã gộp rất nhiều các giá trị phân loại nhưng giả định về tần số kỳ vọng vẫn không thể thoả mãn. Nếu tần số kỳ vọng trong bảng nhỏ nhất là 2.0 hoặc lớn hơn, bạn có thể giải thích kết quả phân tích tuy nhiên nên đề cập đến việc này. Nếu tần số kỳ vọng dưới 2.0, bạn khơng thể sử dụng kết quả phân tích và chỉ có thể dùng các thống kê mơ tả để phiên giải số liệu này.
Sử dụng SPSS đánh giá độ lớn của giá trị kỳ vọng
Giả sử rằng bạn đang tìm hiểu mối liên quan giữa số lượng vị trí chấn thương và nạn nhân đi bộ khi bị chấn thương. Bạn thực hiện một kiểm định χ2 để kiểm định giả
thuyết này. Giả định về giá trị kỳ vọng đủ lớn được kiểm định sau khi bạn tiến hành kiểm
định χ2 và thơng tin này được trình bày trong phần kết quả. Bạn thực hiện theo các bước sau
1. Từ thực đơn dọc chọn: Analyse Ỉ Descriptive Statistics Ỉ Crosstabs 2. Từ danh sách biến, chọn biến pedestrn (người đi bộ) và chuyển vào hộp Row(s)
bằng cách nhấp chuột vào biểu tượng
3. Từ danh sách biến, chọn biến sitesg (số lượng vị trí chấn thương) và chuyển vào hộp Column(s) bằng cách nhấp chuột vào biểu tượng
4. Nhấp chuột lên nút Statistics và chọn Chi Square .
5. Nhấp chuột lên Continue trở về màn hình chính, kích vào nút Cells. SPSS đã sẵn sàng chọn Observed. Bạn phải chọn Expected, và Column để đưa ra bảng giá
6. Nhấp chuột lên Continue để trở về màn hình chính. 7. Cuối cùng nhấp chuột lên nút OK để kết thúc lệnh.
Kết quả sẽ xuất hiện riêng rẽ trong cửa sổ Window như trong phần kết quả dưới
đây.
Was victim a pedestrian? * Number of sites injured - grouped Crosstabulation
43 992 253 69 1357 40.0 1002.8 250.0 64.1 1357.0 95.6% 88.0% 90.0% 95.8% 89.0% 2 135 28 3 168 5.0 124.2 31.0 7.9 168.0 4.4% 12.0% 10.0% 4.2% 11.0% 45 1127 281 72 1525 45.0 1127.0 281.0 72.0 1525.0 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Count Expected Count % within Number of sites injured - grouped Count
Expected Count % within Number of sites injured - grouped Count
Expected Count % within Number of sites injured - grouped No Yes Was victim a pedestrian? Total 0 1 2 3+
Number of sites injured - grouped
Chi-Square Tests 6.811a 3 .078 8.262 3 .041 1.909 1 .167 1525 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value df Asymp. Sig. (2-sided)
1 cells (12.5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4.96.
a.
Tần số quan sát nhỏ nhất là 2. Tần số kỳ vọng nhỏ nhất là 4.96 theo như thông tin cuối cùng ở trên. Điều này cho thấy giả định về tần số kỳ vọng từ 5.0 trở lên gần như
đã thoả mãn. Kiểm định χ2 có thể có giá trị sử dụng trong trường hợp này.