So führen sie den exakten fisher-test in spss durch

Der exakte Fisher-Test wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.

Er wird im Allgemeinen als Alternative zum Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest verwendet, wenn eine oder mehrere Zellenzahlen in einer 2 × 2-Tabelle weniger als 5 betragen.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie den exakten Fisher-Test in SPSS durchführen.

Beispiel: Exakter Fisher-Test in SPSS

Angenommen, wir möchten wissen, ob das Geschlecht mit der Präferenz für eine politische Partei an einer bestimmten Hochschule zusammenhängt. Um dies herauszufinden, befragen wir stichprobenartig 25 Studierende auf dem Campus. Die Anzahl der demokratischen oder republikanischen Studenten, basierend auf ihrem Geschlecht, ist in der folgenden Tabelle aufgeführt:

Um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen Geschlecht und Parteipräferenz besteht, können wir die folgenden Schritte verwenden, um den genauen Fisher-Test in SPSS durchzuführen:

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Geben Sie zunächst die Daten wie unten dargestellt ein:

In jeder Zeile werden die ID, die Präferenz einer politischen Partei und das Geschlecht einer Person angezeigt.

Schritt 2: Führen Sie den genauen Fisher-Test durch.

Klicken Sie auf die Registerkarte „Analysieren“ , dann auf „Beschreibende Statistik“ und dann auf „Kreuztabellen“ :

Ziehen Sie die Variable „Geschlecht “ in den Bereich mit der Bezeichnung „Zeilen“ und die Variable „ Teil“ in den Bereich mit der Bezeichnung „Spalten“. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Statistik“ und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben „Chi-Quadrat“ aktiviert ist. Klicken Sie dann auf Weiter .

Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche „Exakt“ und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben „Exakt“ aktiviert ist. Klicken Sie dann auf Weiter .

Klicken Sie abschließend auf OK , um den genauen Fisher-Test durchzuführen.

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.

Sobald Sie auf „OK“ klicken, werden die Ergebnisse des genauen Fisher-Tests angezeigt:

Die erste Tabelle zeigt die Anzahl der fehlenden Fälle im Datensatz. Wir können sehen, dass in diesem Beispiel 0 Fälle fehlen.

Die zweite Tabelle enthält eine Kreuztabelle der Gesamtzahl der Personen nach Geschlecht und Parteipräferenz.

Die dritte Tabelle zeigt die Ergebnisse des exakten Fisher-Tests. Wir können die folgenden zwei p-Werte für den Test sehen:

• Zweiseitiger p-Wert: 0,115
• Einseitiger p-Wert: 0,081

Die Nullhypothese des exakten Fisher-Tests besagt, dass die beiden Variablen unabhängig sind. In diesem Fall lautet unsere Nullhypothese, dass Geschlecht und Parteipräferenz unabhängig voneinander sind. Dabei handelt es sich um einen zweiseitigen Test, sodass wir den zweiseitigen p-Wert von 0,115 verwenden würden.

Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese nicht ab. Wir verfügen daher nicht über ausreichende Belege dafür, dass ein signifikanter Zusammenhang zwischen Geschlecht und Parteipräferenz besteht.