एसपीएसएस में मैकनेमर टेस्ट कैसे करें

मैकनेमर परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि युग्मित डेटा के बीच अनुपात में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि एसपीएसएस में मैकनेमर परीक्षण कैसे करें।

उदाहरण: एसपीएसएस में मैकनेमर परीक्षण

मान लीजिए कि शोधकर्ता जानना चाहते हैं कि क्या एक निश्चित मार्केटिंग वीडियो किसी विशेष कानून पर लोगों की राय बदल सकता है। उन्होंने यह जानने के लिए 25 लोगों का साक्षात्कार लिया कि वे कानून का समर्थन करते हैं या नहीं। फिर वे सभी 25 लोगों को मार्केटिंग वीडियो दिखाते हैं और वीडियो खत्म होने के बाद उनका दोबारा इंटरव्यू लेते हैं।

निम्न तालिका वीडियो देखने से पहले और बाद में कानून का समर्थन करने वाले लोगों की कुल संख्या दिखाती है:

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या वीडियो देखने से पहले और बाद में कानून का समर्थन करने वाले लोगों के अनुपात में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर था, हम एसपीएसएस में मैकनेमर परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित चरणों का उपयोग कर सकते हैं:

चरण 1: डेटा दर्ज करें.

सबसे पहले, नीचे दिखाए अनुसार डेटा दर्ज करें:

प्रत्येक पंक्ति एक व्यक्ति की आईडी, मार्केटिंग वीडियो देखने से पहले उनका स्थान और मार्केटिंग वीडियो देखने के बाद उनका स्थान प्रदर्शित करती है।

चरण 2: मैकनेमर परीक्षण करें।

विश्लेषण टैब पर क्लिक करें, फिर वर्णनात्मक सांख्यिकी , फिर क्रॉसटैब पर क्लिक करें:

After वेरिएबल को पंक्तियों लेबल वाले क्षेत्र में खींचें और पहले वेरिएबल को कॉलम लेबल वाले क्षेत्र में खींचें। फिर सांख्यिकी लेबल वाले बटन पर क्लिक करें और सुनिश्चित करें कि मैकनेमर के बगल वाला बॉक्स चेक किया गया है। फिर जारी रखें पर क्लिक करें. फिर ओके पर क्लिक करें.

चरण 3: परिणामों की व्याख्या करें।

एक बार जब आप ओके पर क्लिक करेंगे, तो मैकनेमर परीक्षा परिणाम प्रदर्शित होंगे:

पहली तालिका डेटासेट में गुम मामलों की संख्या प्रदर्शित करती है। हम देख सकते हैं कि इस उदाहरण में 0 लापता मामले हैं।

दूसरी तालिका उन लोगों की कुल संख्या का क्रॉस-टेब्यूलेशन प्रस्तुत करती है जिन्होंने मार्केटिंग वीडियो देखने से पहले और बाद में कानून का समर्थन किया या नहीं किया।

तीसरी तालिका मैकनेमर परीक्षण के परिणाम दिखाती है। परीक्षण का पी-वैल्यू 0.727 है। चूँकि यह मान 0.05 से कम नहीं है, हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं है कि मार्केटिंग वीडियो देखने से पहले और बाद में कानून का समर्थन करने वाले लोगों का अनुपात सांख्यिकीय रूप से काफी भिन्न था।

पी-वैल्यू की गणना पर एक नोट

निम्नलिखित 2×2 तालिका दी गई है:

एसपीएसएस ची-स्क्वायर परीक्षण आंकड़ों की गणना करने के लिए सूत्र (|बीसी| – 1) ² / (बी+सी) का उपयोग करता है।

इस उदाहरण में, ची-स्क्वायर परीक्षण आँकड़ा (|5-3| – 1) ² / (5+3) = 1/8 = 0.125 है।

पी-मान 1 डिग्री स्वतंत्रता के साथ ची-स्क्वायर परीक्षण सांख्यिकी से मेल खाता है। ची-स्क्वायर से पी-वैल्यू कैलकुलेटर का उपयोग करके, हम पाते हैं कि 1 डिग्री स्वतंत्रता के साथ 0.125 का ची-स्क्वायर मान 0.727 के पी-वैल्यू के बराबर है।