Tavole di contingenza è una funzione del software statistico, SPSS. Il suo scopo è quello di visualizzare informazioni sulla relazione bivariata tra due variabili. Quando si utilizzano campi incrociati, gli utenti hanno la possibilità di includere i test del Chi Quadrato. Questo produce due tabelle correlate: una per i campi incrociati e uno per Chi Quadrato. Mentre campi incrociati con Chi Quadrato è una funzione semplice da utilizzare, la sua uscita può sembrare confuso e complicato per alcuni utenti di SPSS. Per interpretare correttamente l'output della funzione campi incrociati, è necessario conoscere la forma di base delle tabelle visualizzate su di uscita. Attraverso la comprensione di questo modulo, rendendo le interpretazioni sul rapporto bivariata tra le due variabili in questione diventa facile.

istruzione

1 Controllare la cella appartenente alla prima riga e l'ultima colonna della tabella Chi quadrato. L'ultima intestazione di colonna è denominata "Asymp. Sig." Il primo numero in questa colonna è il p-value per il test del Chi Quadrato. Se questo valore p è inferiore al valore alfa, questo implica che il test del Chi quadrato riuscito, e che si dovrebbe rifiutare l'ipotesi nulla del test del Chi quadrato (cioè, che le due variabili sono indipendenti l'uno dall'altro). Ricorderete che si deve decidere il valore alfa; 0,05 è il valore alfa più comune nelle scienze sociali. Così, ad esempio, se si vede che il numero nella prima riga e l'ultima colonna della tabella Chi Quadrato è inferiore a 0,05, si può concludere che le variabili che sono state incluse nel vostro studio sono probabilmente legati in quanto sono dipendenti l'uno altro.

2 Controllare la tabella campi incrociati per capire il motivo per cui il test del Chi Quadrato riuscita o meno. Nella tabella campi incrociati, ogni cella contiene un numero corrispondente a "contare" e un altro corrispondente al "valore atteso." le differenze più grandi tra questi due valori nelle loro celle portano ad una maggiore probabilità del test del Chi Quadrato successo (vale a dire, che porta a respingere l'idea che le due variabili sono indipendenti). Trova le cellule con le maggiori differenze assolute (ignorare se i valori siano positivi o negativi) tra il "conte" e variabili "count previsto". Queste cellule sono dove la assunzione di indipendenza tra variabili non riesce più. Fare una menzione di questo nella vostra interpretazione (ad esempio, "Quando il valore di variabile x è stata" la Mongolia, "Abbiamo scoperto che variabile y aveva una grande probabilità di essere" 1 ").

3 Controllare i conteggi attesi del tavolo campi incrociati per assicurare che il test del Chi Quadrato è accurato. Il test del Chi Quadrato non deve essere eseguita nel caso in cui una qualsiasi delle cellule ha un conteggio previsto per le cifre basse-single. Cioè, se si trova una cella che ha un conteggio atteso fino a 6 anni, segnalare questo risultato e stato che il test del Chi Quadrato non sono valide per i dati. Se i conteggi attesi sono tutti di alta, non c'è una vera preoccupazione. È possibile interpretare questo come il test del Chi quadrato essendo un test accurato per l'ipotesi che le variabili di interesse sono indipendenti.