O teste do qui-quadrado de independência analisa a relação entre duas variáveis ​​categóricas , por exemplo , se homens ou mulheres será importante na engenharia. Os cientistas sociais nas áreas de sociologia, ciência política e psicologia freqüentemente usam o SPSS (Statistical Package for the Social Sciences ) para realizar um teste de qui-quadrado. Isso vai indicar se há uma diferença estatisticamente significativa entre os dois grupos. Significância indica a probabilidade de que a diferença seja devida à variável de previsão ( sexo ) , em vez de possibilidade . Instruções
inserir os dados
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Abrir SPSS e clique em " folha de dados" na parte inferior da tela.
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Dê um duplo clique em " var0001 "para abrir uma caixa de diálogo . Coloque na caixa de sua primeira variável de interesse ( por exemplo, " sexo") . Clique em " OK". Defina a variável , por exemplo, 1 = feminino e 2 = masculino
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Dê um duplo clique em " var0002 " e digite na caixa de sua segunda variável de interesse (por exemplo, " . maior " ) . Clique em " OK". Defina a variável , por exemplo, 1 = engenharia principal e 2 = não engenharia principal
analisar os dados
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Clique em " Analisar" , na parte superior do arquivo. tela SPSS. No menu drop-down , clique em " Estatística Descritiva ". Selecione " Crosstabs ".
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Destaque uma variável ( por exemplo , sexo ) e clique na seta para colocá-lo na caixa " Linhas " . Não faz diferença qual é variável em "Linhas" e que está em
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Destaque a outra variável ( por exemplo, grande - engenharia ou não) "Colunas . " E clique na seta para colocá-lo na caixa " Colunas " .
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Clique no botão " Statistics " na parte inferior da caixa de diálogo e selecione " quadrado Chi " no menu drop-down. Clique em " células". Selecione " esperado ". Clique em " OK".
Leia a saída de
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Leia a tabela de saída " Crosstabulations ". Isso vai indicar o número de participantes que são do sexo masculino por sua principal (engenharia ou não ) , eo número de quem é do sexo feminino por sua principal (engenharia ou não. Ele também vai indicar o número de participantes acaso poderia prever em cada categoria.

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consulte a tabela de " Chi Praça Testa " de independência. a linha superior é o qui-quadrado de Pearson. Siga essa linha toda e ver o valor do teste do qui-quadrado , o número final obtido pela análise , em seguida, a gl (graus de liberdade ) , a qual será de 1 . o df é o número de grupos ( 2 ) de menos de 1 .
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Siga a linha Pearson Chi Square em frente para a coluna intitulada " Sig . " ( significado ) . Esta é a informação mais importante na tabela. diz-lhe se a análise do qui-quadrado foi significativa, em outras palavras, se os resultados deveram-se à variável de previsão (o sexo) ou ao acaso. Se o sig. for inferior a 0,05 , é considerado significativo, ou seja, há menos de cinco possibilidades em 100 de que os resultados são fruto do acaso .