Spss에서 카이제곱 적합도 검정을 수행하는 방법

카이 제곱 적합도 검정은 범주형 변수가 가상 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 카이제곱 적합도 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 카이제곱 적합도 검정

한 상점 주인은 매주 같은 수의 고객이 자신의 상점을 방문한다고 말합니다. 이 가설을 테스트하기 위해 연구원은 특정 주에 매장에 오는 고객 수를 기록하고 다음을 알아냈습니다.

• 월요일: 고객 50명
• 화요일: 고객 60명
• 수요일: 고객 40명
• 목요일: 고객 47명
• 금요일: 고객 53명

다음 단계에 따라 SPSS에서 카이제곱 적합도 검정을 수행하여 데이터가 상점 주인의 주장과 일치하는지 확인합니다.

1단계: 데이터를 입력합니다.

먼저 SPSS에 다음 형식으로 데이터를 입력합니다.

2단계: 가중치가 있는 상자를 사용합니다.

테스트가 올바르게 작동하려면 “Day” 변수에 “Number” 변수의 가중치가 부여되어야 함을 SPSS에 알려야 합니다.

데이터 탭을 클릭한 다음 가중치 케이스를 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 Count 변수를 Test Variable List라고 표시된 영역으로 드래그합니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

3단계: 카이제곱 적합도 검정을 수행합니다.

분석 탭, 비모수 테스트 , 레거시 대화 상자 , 카이제곱을 차례로 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 Count 변수를 Test Variable List라고 표시된 영역으로 드래그합니다.

각 카테고리(예: 요일)에는 매일 예상 방문자 수가 동일하므로 모든 카테고리 동일 옆에 있는 라벨을 선택된 상태로 둡니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

4단계: 결과를 해석합니다 .

확인을 클릭하면 카이제곱 적합도 테스트 결과가 나타납니다.

첫 번째 표에는 각 요일의 관찰 고객 수와 예상 고객 수는 물론 관찰 고객 수와 예상 고객 수의 잔차(예: 차이)도 표시됩니다.

두 번째 테이블에는 다음 숫자가 표시됩니다.

카이제곱: 카이제곱 검정 통계량으로 4.36입니다.

df: #categories-1 = 5-1 = 4로 계산되는 자유도입니다.

Asymp. Sig: 자유도가 4인 카이제곱 값 4.36(0.359)에 해당하는 p-값입니다. 이 값은 카이제곱 점수 대 P-값 계산기를 사용하여 찾을 수도 있습니다.

p-값(0.359)이 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 이는 실제 고객 분포가 매장 주인이 보고한 분포와 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.