Spss でカイ二乗独立性検定を実行する方法

独立性のカイ二乗検定は、 2 つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するために使用されます。

このチュートリアルでは、SPSS で独立性のカイ二乗検定を実行する方法を説明します。

例: SPSS でのカイ二乗独立性検定

性別が政党の好みと関連しているかどうかを知りたいとします。私たちは 500 人の有権者から単純に無作為にサンプルを採取し、彼らの政党の好みについて尋ねます。次の表は、調査の結果を示しています。

次の手順を使用して SPSS で独立性のカイ二乗検定を実行し、性別が政党の好みに関連しているかどうかを判断します。

ステップ 1: データを入力します。

まず、次の形式でデータを入力します。

ステップ 2: 重みのあるボックスを使用します。

テストが正しく機能するには、Party 変数と Gender 変数が Count 変数によって重み付けされる必要があることを SPSS に伝える必要があります。

[データ]タブをクリックし、 [ウェイト ケース]をクリックします。

表示される新しいウィンドウで、 Count変数を「Test Variable List」というラベルの付いた領域にドラッグします。次に、 「OK」をクリックします。

ステップ 3: カイ二乗適合度検定を実行します。

[分析]タブ、 [記述統計] 、 [クロス集計]の順にクリックします。

表示される新しいウィンドウで、 Genre変数を「Rows」というラベルの付いた領域にドラッグし、「 Part」変数を「Columns」というラベルの付いた領域にドラッグします。次に、 「統計」をクリックし、 「カイ二乗」の横のボックスがチェックされていることを確認します。 「続行」をクリックします。次に、 「OK」をクリックします。

ステップ 4: 結果を解釈する。

[OK]をクリックすると、カイ二乗独立性検定の結果が表示されます。

最初のテーブルには、データセット内の欠落ケースの数が表示されます。この例では、欠落しているケースが 0 件あることがわかります。

2 番目の表は、性別および支持政党別の個人総数のクロス集計を示しています。

3 番目の表は、独立性のカイ二乗検定の結果を示しています。検定統計量は0.864で、対応する両側 p 値は0.649です。

独立性のカイ二乗検定の帰無仮説は、2 つの変数が独立しているということです。この場合、私たちの帰無仮説は、性別と政党の好みは独立しているということです。

検定の p 値 (0.649) は 0.05 未満ではないため、帰無仮説を棄却できません。

これは、性別と政党の好みの間に関連性があると言える十分な証拠がないことを意味します。