Định nghĩa về kiểm định chi bình phương và những điều cần biết

Kiểm định Chi Square là phương pháp kiểm tra lý thuyết trong SPSS để khám phá quan hệ giữa các biến với nhau. Nếu khách hàng đang gặp khó khăn lý thuyết và thực hiện trong kiểm định Chi Square, thì hãy cùng chúng tôi tìm hiểu kiểm định Chi Square là gì? và cách kiểm định chi bình phương SPSS chi tiết cụ thể nhất qua nội dung bài viết về sau.

Kiểm định Chi Bình Phương

Khái niệm về kiểm định chi bình phương

1. Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là gì?

Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là một phép thử thống kê được sử dụng để so sánh kết quả quan sát và kết quả mong đợi giữa các biến phân loại trong tổng thể tài liệu.

– Mục tiêu kiểm định: Để xác định sự khác biệt giữa tài liệu quan sát và tài liệu mong đợi là vì tình cờ hay do quan hệ giữa các biến đang nghiên cứu.

– Công thức:

Trong số đó:

E: Là giá trị kỳ vọng

O: Là giá trị quan sát

– 2 giả thuyết cho kiểm định Chi Square:

H0: Hai biến thống kê độc lập với nhau

H1: Hai biến thống kê phụ thuộc với nhau

– 2 tóm lại cho kết quả kiểm định:

Sig < 0.05: Bác bỏ bỏ Ho, chấp thuận H1, tức thị hai biến nghiên cứu có quan hệ liên kết với nhau.

Sig > 0.05: Chấp thuận Ho, bác bỏ bỏ H1, tức thị hai biến nghiên cứu không có mối quan liên kết với nhau.

– 3 xét tuyển khi thực hiện kiểm định Chi Square:

Chọn mẫu theo phương pháp tình cờ và kích thước mẫu phải tương đối lớn

Biến phân loại phải có từ 2 mức trở lên, ví dụ như nam nữ (Nam và Nữ), học vấn (Trung học phổ thông, ĐH, Thạc sĩ),…

Tần suất kỳ vọng ở mỗi ô là từ 5 trở lên

2. Giả thiết của kiểm định Chi Square

– Trong SPSS, kiểm định Chi Square được phân thành 2 loại giả thiết số 1 và số 2, cụ thể gồm có:

Giả thiết số 1: Hai biến được kiểm định phải được tính toán tại mức trật tự hoặc mức danh nghĩa (tài liệu phân loại).

Giả thiết số 2: Hai biến của bạn phải gồm có hai hoặc nhiều nhóm phân loại độc lập. Ví dụ như: Nam nữ (2 nhóm: Nam và Nữ), Dân tộc bản địa (4 nhóm: Da trắng, người Mỹ gốc Phi, người Mỹ gốc Ấn, người Mỹ gốc Tây Ban Nha),…

Nếu khách hàng phân tích tài liệu của mình bằng phương pháp kiểm định chi bình phương về tính chất độc lập, bạn phải đảm nói rằng tài liệu bạn muốn phân tích phải vượt qua 2 giả thiết, nếu không các bạn sẽ không thể vận dụng kiểm định chi bình phương.

3. Ví dụ thực tế chạy kiểm định chi square trong SPSS

Để giúp độc giả nắm vững hơn về kiểm định Chi Square trong SPSS, chúng tôi giới thiệu tới các bạn một ví dụ kiểm định cụ thể về sau để bạn tiện theo dõi.

4. Thiết lập kiểm định chi bình phương SPSS (Chi Square)Sau thời điểm xác định được yêu cầu kiểm định quan hệ giữa biến nam nữ (gender) và quy mô doanh nghiệp (section), tiếp theo tất cả chúng ta cấp thiết lập giả thuyết kiểm định Chi Square cho ví dụ minh họa ở trên, cụ thể là:

H0: Biến gender và biến section không có quan hệ với nhau.

H1: Biến gender và biến section có quan hệ phụ thuộc nhau.

5. Hướng dẫn 10 bước kiểm định Chi Square trong SPSS

Để thực hiện kiểm định Chi Square trong SPSS, tất cả chúng ta cần thực hiện 10 bước như sau:

Bước 1: Xác định yêu cầu kiểm định.

Trong ví dụ minh họa ở trên, yêu cầu kiểm định là có hay là không quan hệ giữa 2 biến nam nữ (gender) và quy mô doanh nghiệp (section).

Bước 2: Xác định mức giá trị của nhiều biến cần kiểm định.

– Nam nữ (gender): Nam, Nữ

– Quy mô doanh nghiệp (section)

  • Doanh nghiệp Quốc gia (DNNN)
  • Doanh nghiệp tư nhân (DNTN)
  • Doanh nghiệp FDI (FDI)
  • Hợp tác xã – hộ cá thể (HTX-HCT)

Bước 3: Thiết lập giả thuyết kiểm định H0 và H1.

02 tóm lại cho ví dụ minh họa

Nếu Sig < 0.05: Bác bỏ bỏ Ho, chấp thuận H1, biến gender và section có quan hệ liên kết với nhau.

Nếu Sig > 0.05: Chấp thuận Ho, bác bỏ bỏ H1, biến gender và section không có mối quan liên kết với nhau.

Bước 4: Trong SPSS, trên thanh dụng cụ tất cả chúng ta chọn Analyze – Descriptive Statistics – Crosstabs.

Bước 5: Tại hành lang cửa số Crosstabs, đưa biến gender vào ô Row(s), đưa biến section vào ô Column(s).

Bước 6: Nhấp vào Statistics, chọn Chi-square và ô Phi and Cramer’s V, sau đó nhấn Continue.

Bước 7: Nhấn chọn Cells, sau đó nhấn chọn các ô Observed, Row, Column, Total và Round cell counts. Chọn Continue để tiếp tục thực hiện.

Bước 8: Nhấp Format, chọn Ascending (tăng dần) hoặc Descending (giảm dần).

Bước 9: Chọn Continue để hoàn thành và mở màn chạy kiểm định.

Bước 10: Đọc và nhận xét các kết quả đầu ra của kiểm định Chi Square.

6.Các vướng mắc thường gặp

Kiểm định chi bình phương là gì?

Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là một phép thử thống kê được sử dụng để so sánh kết quả quan sát và kết quả mong đợi giữa các biến phân loại trong tổng thể tài liệu. Mục tiêu kiểm định: Để xác định sự khác biệt giữa tài liệu quan sát và tài liệu mong đợi là vì tình cờ hay do quan hệ giữa các biến đang nghiên cứu.

Xử lý số liệu SPSS yên cầu nhiều thời kì và sự thuần thục để thực hiện. Nếu khách hàng gặp khó khăn khi chạy SPSS, thao tác xử lý còn yếu hoặc không biết phương pháp làm đẹp số liệu. Trong quá trình tìm hiểu, nếu như khách hàng có bất kỳ vấn đề gì thắc mắc hoặc có nhu cầu sử dụng dịch vụ của chúng tôi, hãy liên hệ ngay với Doanh nghiệp Luật ACC, chúng tôi sẽ tương trợ và trả lời một cách tốt nhất.

✅ Thương Mại Dịch Vụ thành lập tổ chức ⭕ ACC cung cấp dịch vụ thành lập tổ chức/ thành lập doanh nghiệp trọn vẹn chuyên nghiệp đến quý khách hàng toàn quốc ✅ Đăng ký giấy phép kinh doanh ⭐ Thủ tục rất cần được thực hiện để member, tổ chức được phép tiến hành hoạt động kinh doanh của mình ✅ Thương Mại Dịch Vụ ly hôn ⭕ Với nhiều năm kinh nghiệm trong ngành tư vấn ly hôn, chúng tôi tin tưởng rằng có thể tương trợ và viện trợ bạn ✅ Thương Mại Dịch Vụ kế toán ⭐ Với trình độ tay nghề rất cao về kế toán và thuế sẽ đảm bảo thực hiện văn bản báo cáo đúng quy định pháp luật ✅ Thương Mại Dịch Vụ truy thuế kiểm toán ⭕ Đảm bảo cung cấp chất lượng sản phẩm và dịch vụ dịch vụ tốt và đưa ra những giải pháp cho doanh nghiệp để tối ưu hoạt động sinh sản kinh doanh hay những hoạt động khác ✅ Thương Mại Dịch Vụ làm hộ chiếu ⭕ Khiến cho bạn rút ngắn thời kì nhận hộ chiếu, tương trợ khách hàng các dịch vụ liên quan và cam kết bảo mật thông tin thông tin

You May Also Like

About the Author: v1000