Spss에서 카이제곱 독립성 테스트를 수행하는 방법

카이제곱 독립성 검정은 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 카이제곱 독립성 검정을 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 카이제곱 독립성 검정

성별이 정당 선호와 연관되어 있는지 여부를 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 우리는 유권자 500명을 무작위로 표본 추출하여 선호하는 정당에 대해 질문합니다. 다음 표는 설문 조사 결과를 나타냅니다.

성별이 정당 선호도와 연관되어 있는지 여부를 확인하기 위해 SPSS에서 독립성에 대한 카이제곱 검정을 수행하려면 다음 단계를 사용하십시오.

1단계: 데이터를 입력합니다.

먼저 다음 형식으로 데이터를 입력합니다.

2단계: 가중치가 있는 상자를 사용합니다.

테스트가 올바르게 작동하려면 Party 및 Gender 변수에 Count 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, 기술 통계 , 교차 분석을 차례로 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 Genre 변수를 행이라고 표시된 영역으로 끌고 Part 변수를 열이라고 표시된 영역으로 끌어옵니다. 그런 다음 통계를 클릭하고 Chi Square 옆의 상자가 선택되어 있는지 확인하십시오. 계속을 클릭합니다 . 그런 다음 확인을 클릭합니다.

4단계: 결과를 해석합니다 .

확인을 클릭하면 카이제곱 독립성 테스트 결과가 나타납니다.

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 카이제곱 독립성 검정의 결과를 보여줍니다. 검정 통계량은 0.864 이고 해당 양측 p-값은 0.649 입니다.

카이제곱 독립성 검정에 대한 귀무가설은 두 변수가 서로 독립적이라는 것입니다. 이 경우 귀무가설은 성별과 정당 선호도가 독립적이라는 것입니다.

검정의 p-값(0.649)이 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

이는 성별과 정당 선호도 사이에 연관성이 있다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.