小白之卡方检验案例讲解
算法操作 https://www.spsspro.com/ · 3074浏览 · 2022-02-28 07:34
卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析。根本思想在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或者拟合优度问题。

1 卡方检验作用

卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析。根本思想在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或者拟合优度问题。 例如:喝牛奶对感冒发病率有没有影响、吸烟与得肺病的关系等 输入:一个定类变量 X(如性别,包括男、女)与定类字段 Y(烧烤,火锅) 输出:模型检验的结果,如甲学校与乙学校的学生体育成绩等级存在/不存在显著性差异

2 案例

某公司打算就晚上的聚餐选择合适的类别,现员工的选择如下,现在公司想观察不同性别(男、女)在聚餐类别的选择上是否不同(比如男性大多选择烧烤,女性大多选择火锅,这种现象称为有差异性) ​ image.png

3 操作步骤

3.1 使用工具

SPSSPRO—>【非参数检验(卡方检验)】

网址:https://www.spsspro.com/

image.png

Step1:新建分析;

Step2:上传数据;

Step3:选择对应数据打开后进行预览,确认无误后点击开始分析; ​ image.png step4:选择【卡方检验】;

step5:把性别拖入到变量 X 中,聚餐意向拖入到变量 Y 中;

step6:点击【开始分析】,完成全部操作。

4 结论解读

**输出结果 1:卡方检验分析结果*** ​ image.png

图表说明:上表展示了模型检验的结果,包括数据的频数、频数百分比、卡方值、显著性P值。

  1. 显著性主要是通过观察模型的P值,若P小于0.05,那么说明不同的性别对于聚餐类别的选择是具有差异的,是不一致的

  2. 卡方检验分析的结果显示,对于性别,显著性P值为0.000***,水平上呈现显著性,拒绝原假设,因此对于性别和聚餐意向数据存在显著性差异

输出结果2:卡方交叉热力图image.png

颜色深浅表示值的大小,可以结合该图进行进一步的分析。

输出结果3:效应量化分析image.png

图表说明:主要通过观察Crammer's V来分析样本的相关程度。

当系数小于0.3时,表示相关较弱;当系数大于0.6时,表示相关较强。

聚餐意向 Cramer’s V值为0.605,因此聚餐意向和性别的差异程度为强程度差异

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