Spss에서 fisher의 정확 검정을 수행하는 방법

Fisher의 정확 검정은 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

일반적으로 2×2 테이블에서 하나 이상의 셀 개수가 5보다 작은 경우 카이제곱 독립성 검정 의 대안으로 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 Fisher의 정확 검정을 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 Fisher 정확 검정

성별이 특정 대학의 정당 선호와 연관되어 있는지 여부를 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이를 탐구하기 위해 우리는 캠퍼스 내 25명의 학생을 무작위로 설문조사했습니다. 성별에 따른 민주당 또는 공화당 학생 수는 아래 표에 나와 있습니다.

성별과 정당 선호도 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 있는지 확인하기 위해 다음 단계를 사용하여 SPSS에서 Fisher의 정확 검정을 수행할 수 있습니다.

1단계: 데이터를 입력합니다.

먼저 아래와 같이 데이터를 입력합니다.

각 행에는 개인의 ID, 선호 정당, 성별이 표시됩니다.

2단계: Fisher의 정확 검정을 수행합니다.

분석 탭, 기술 통계 , 교차 분석을 차례로 클릭합니다.

Gender 변수를 행이라고 표시된 영역으로 끌고 Part 변수를 열이라고 표시된 영역으로 끌어옵니다. 그런 다음 통계라고 표시된 버튼을 클릭하고 Chi Square 옆의 상자가 선택되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 계속 을 클릭합니다.

그런 다음 정확하다고 표시된 버튼을 클릭하고 정확함 옆의 상자가 선택되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 계속 을 클릭합니다.

마지막으로 확인을 클릭하여 Fisher의 정확한 검정을 수행합니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

확인을 클릭하면 Fisher의 정확한 테스트 결과가 표시됩니다.

첫 번째 테이블에는 데이터 세트에서 누락된 케이스 수가 표시됩니다. 이 예에서는 누락된 케이스가 0개 있음을 알 수 있습니다.

두 번째 표는 성별과 정당 선호도별로 총 개인 수를 교차 분석한 것입니다.

세 번째 표는 Fisher의 정확 검정 결과를 보여줍니다. 테스트에 대해 다음 두 가지 p-값을 볼 수 있습니다.

• 양측 p-값: 0.115
• 단측 p-값: 0.081

Fisher의 정확 검정의 귀무 가설은 두 변수가 독립적이라는 것입니다. 이 경우 귀무가설은 성별과 정당 선호도가 독립적이라는 것입니다. 이는 양측 검정이므로 양측 p-값 0.115를 사용합니다.

이 p-값은 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각하지 않습니다. 따라서 성별과 정당 선호도 사이에 유의미한 연관성이 있다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.