Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Inicio | Utilizando la medición del Chi-cuadrado en la exploración

La medición del Chi-Cuadrado se utiliza normalmente para probar las conexiones entre los factores de la realidad. La especulación inválida de la prueba de Chi-Cuadrado es que no existe ninguna relación en los factores de corte claro en la población; son autónomos. Una pregunta modelo de investigación que podría abordarse utilizando un examen de Chi cuadrado sería:

¿Existe una conexión crítica entre las expectativas de los votantes y la participación de grupos ideológicos?

¿Cómo funciona la medición del Chi-Cuadrado?

La medición del Chi-cuadrado se utiliza más normalmente para evaluar el Juicio de Libertad cuando se utiliza una tabulación cruzada (también llamada tabla bivariante). La tabulación cruzada muestra las transmisiones de dos factores de corte claro todo el tiempo, con las convergencias de las clases de los factores que aparecen en las celdas de la tabla. El Juicio de Libertad estudia si existe una afiliación entre los dos factores contrastando el ejemplo observado de reacciones en las celdas con el ejemplo que sería normal si los factores fueran realmente autónomos entre sí. La determinación de la medida del Chi-Cuadrado y su contraste con un incentivo básico del transporte del Chi-Cuadrado permite al científico evaluar si los recuentos de las células observadas no son fundamentalmente iguales a los recuentos de las células normales.

El cálculo de la medición del Chi-Cuadrado es muy sencillo y natural:

donde fo = la recurrencia observada (la observada incluye en las células)

lo que es más, fe = la recurrencia normal si NO existe una relación entre los factores

Como se muestra en la ecuación, la medición del Chi-cuadrado depende del contraste entre lo que realmente se ve en la información y lo que podría ser normal si no hubiera una verdadera conexión entre los factores.

¿Cómo se mantiene la medición del Chi-Cuadrado en SPSS y cómo se traduce el rendimiento?

La medición del Chi-Cuadrado aparece como una opción cuando se menciona una tabulación cruzada en el SPSS. El rendimiento se denomina Pruebas de Chi-Cuadrado; la medida de Chi-Cuadrado utilizada en la Prueba de Autonomía está marcada por el Chi-Cuadrado de Pearson. Esta medida puede ser evaluada contrastando el incentivo real contra un valor básico encontrado en una apropiación de Chi-cuadrado (donde los grados de oportunidad se determinan como # de líneas – 1 x # de secciones – 1), sin embargo, es más simple mirar simplemente la p-estima dada por SPSS. Para tomar una decisión sobre la especulación con un 95% de certeza, el valor llamado Asymp. Sig. (que es la p-estima de la medida del Chi-cuadrado) debería estar por debajo de .05 (que es el nivel alfa relacionado con un nivel de certeza del 95%).

¿La p-estima (marcada como Asymp. Sig.) está por debajo de 0,05? Siempre que esto sea cierto, podemos inferir que los factores no están libres unos de otros y que hay una conexión fáctica entre los factores de todo.

En este modelo, hay una relación entre el fundamentalismo y las perspectivas de mostrar la instrucción sexual en las escuelas financiadas por el gobierno. Mientras que el 17,2% de los fundamentalistas contradicen el mostrar la instrucción sexual, sólo el 6,5% de los inconformes están restringidos. La p-estima demuestra que estos factores no están exentos de uno a otro y que hay una conexión objetiva entre los factores absolutos.

¿Cuáles son las preocupaciones extraordinarias en cuanto a la medición del Chi-Cuadrado?

Hay varias contemplaciones significativas cuando se utiliza la medición del Chi-Cuadrado para evaluar una tabulación cruzada. Como resultado de cómo se determina el valor del Chi-Cuadrado, es increíblemente delicado probar el tamaño – cuando el tamaño del ejemplo es excesivamente grande (~500), prácticamente cualquier pequeño contraste se mostrará realmente enorme. Es además delicado para el transporte dentro de las células, y el SPSS da un mensaje de advertencia si las células tienen menos de 5 casos. Esto se puede atender utilizando continuamente factores no mitigados con un número determinado de clasificaciones (por ejemplo, consolidando las clasificaciones si es importante para entregar una mesa más pequeña).

Los Arreglos de Inteligencia pueden ayudar en su investigación cuantitativa ayudándole a construir su sistema y resultados en partes. Las administraciones que ofrecemos incluyen:

Plan de Investigación de Información

Alterar sus preguntas de exploración y especulaciones inválidas/electivas

Componga su plan de examen de la información; determine las percepciones explícitas para abordar las preguntas de exploración, las suposiciones de las mediciones, y legitime por qué son las percepciones adecuadas; dé referencias

Legitime su ejemplo de examen de tamaño/control, dé referencias

Aclarar su plan de examen de la información para que esté de acuerdo y seguro

Dos horas de ayuda extra con tu analista

Segmento de Resultados Cuantitativos (Medidas de Iluminación, Exámenes Bivariados y Multivariados, Demostración de Condición Básica, Investigación de Vías, HLM, Investigación en Grupo)

Limpiar y codificar el conjunto de datos

Medidas de iluminación de plomo (es decir, media, desviación estándar, recurrencia y porcentaje, según corresponda)

Dirigir los exámenes para ver cada una de sus preguntas de exploración

Revisar los resultados

Dar a la APA las tablas y figuras de la sexta versión

Aclarar los descubrimientos de la cuarta parte

Apoyo progresivo a los resultados completos y a las percepciones parciales