Kreuztabellen ist eine Funktion in der statistischen Software SPSS . Sein Zweck ist es, Informationen über die bivariate Beziehung zwischen zwei Variablen anzuzeigen. Bei der Verwendung von Kreuztabellen , werden die Benutzer die Möglichkeit, Chi-Quadrat- Tests gehören gegeben . Dadurch entstehen zwei verknüpften Tabellen : eine für Kreuztabellen und eine für Chi Square. Während Kreuztabellen mit Chi-Quadrat ist eine einfache Funktion zu beschäftigen , kann seinen Ausgang scheint verwirrend und kompliziert zu einigen SPSS Nutzer. Um richtig zu interpretieren den Ausgang des Kreuztabellen -Funktion , sollten Sie wissen, die Grundform der Tabellen bei der Ausgabe angezeigt. Durch das Verständnis dieser Form , so dass Interpretationen über die bivariate Zusammenhang zwischen den beiden Variablen in Frage wird einfach. Anleitung
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Überprüfen Sie die Zelle aus der ersten Zeile und letzte Spalte in der Chi-Quadrat- Tisch. Die letzte Spalte der Kopfzeile mit dem Namen " asymp . Sig . " Die erste Zahl in dieser Spalte ist der p- Wert für den Chi-Quadrat- Test . Wenn diese p- Wert niedriger ist als der Alpha-Wert , bedeutet dies, dass der Chi-Quadrat- Test erfolgreich war, und dass Sie die Nullhypothese des Chi-Quadrat -Test ( das heißt, dass die beiden Variablen voneinander unabhängig sind ) abzulehnen. Daran erinnern , dass Sie den Alpha-Wert entscheiden ; 0.05 ist die häufigste Alpha-Wert in den Sozialwissenschaften. So zum Beispiel, wenn Sie sehen, dass die Zahl in der ersten Zeile und letzten Spalte der Chi-Quadrat- Tabelle weniger als 0,05 ist , können Sie davon ausgehen , dass die Variablen, die Sie in Ihrer Studie haben wahrscheinlich verwandt sind , dass sie voneinander abhängig sind anderen .
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Überprüfen Sie die Kreuztabellen Tabelle zu verstehen, warum Ihr Chi-Quadrat- Test fehlgeschlagen oder erfolgreich. In der Kreuztabellen Tabelle enthält jede Zelle eine entsprechende Zahl " zählen " und andere , die den " erwarteten zählen. " Größere Unterschiede zwischen diesen beiden Werten in ihren Zellen zu einer höheren Wahrscheinlichkeit der Chi-Quadrat- Test führen nachfolgende ( das ist , was Sie zu der Idee, dass die beiden Variablen unabhängig sind abzulehnen ) . Finden Sie die Zellen mit den größten absoluten Unterschiede ( absehen , ob die Werte positiv oder negativ sind ) zwischen der "count " und " erwartet count" Variablen . Diese Zellen sind in denen die Annahme der Unabhängigkeit zwischen den Variablen nicht die meisten. Machen Sie einen Hinweis auf diese in Ihre Interpretation (zB Mongolei "Als Variable x der Wert war ", " wir fanden, dass variable y hatte eine große Wahrscheinlichkeit, dass " 1 ". ) .
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Überprüfen Sie die erwarteten zählt der Kreuztabellen Tisch , um sicherzustellen, dass der Chi-Quadrat- Test genau ist. die Chi-Quadrat- Test sollte nicht in dem Fall, dass eine der Zellen hat eine erwartete Anzahl in den niedrigen einstelligen Bereich durchgeführt werden. das heißt, wenn Sie finden Sie eine beliebige Zelle , die eine erwartete Anzahl hat unter 6 , melden Sie diesen Befund und erklären, dass die Chi-Quadrat- Test gilt nicht für Ihre Daten. Falls Ihr erwartet zählt alle sind hoch, es gibt keine wirkliche Sorge. können Sie interpretieren dies als der Chi Quadrat-Test ist ein genauer Test für die Hypothese , dass die Variablen von Interesse unabhängig sind.