Strona główna | Wykorzystanie pomiaru Chi-Square w eksploracji

Pomiar Chi-Square jest zwykle wykorzystywany do badania połączeń pomiędzy czynnikami pionowymi. Nieważna spekulacja testu Chi-Square polega na tym, że nie ma żadnej zależności od czynników jawnych w populacji; są one autonomiczne. Modelowe pytanie badawcze, którym można by się zająć przy użyciu badania Chi-kwadratowego, byłoby następujące:

Czy istnieje krytyczny związek między oczekiwaniami wyborców a partycypacją grupy ideologicznej?

Jak działa pomiar Chi-kwadratu?

Pomiar Chi-kwadratu jest najczęściej używany do oceny Próby Wolności przy użyciu krzyżówki (inaczej nazywanej tabelą dwuwartościową). Crosstabulacja pokazuje przepływ dwóch wyraźnych czynników tnących przez cały czas, a zbieżności klas czynników pojawiają się w komórkach tabeli. Badanie Trial of Freedom sprawdza, czy istnieje zależność między tymi dwoma czynnikami poprzez porównanie obserwowanego przykładu reakcji w komórkach z przykładem, który byłby normalny, gdyby czynniki były naprawdę autonomiczne od siebie. Upewnienie się, że pomiar Chi-kwadratu i porównanie go z podstawową zachętą wynikającą z przenoszenia Chi-kwadratu umożliwia naukowcowi ocenę, czy obserwowane relacje między komórkami nie są zasadniczo takie same jak normalne kontrole komórek.

Pomiar Chi-kwadratowego jest bardzo prosty i naturalny:

gdzie fo = obserwowana powtarzalność (obserwowana obejmuje w komórkach)

co więcej, fe = normalny nawrót, jeśli nie istniała zależność pomiędzy czynnikami

Jak pokazano w równaniu, pomiar Chi-kwadratu zależy od kontrastu pomiędzy tym, co jest naprawdę widoczne w informacji, a tym, co może być normalne, jeśli naprawdę nie ma związku pomiędzy tymi czynnikami.

W jaki sposób pomiar Chi-Square jest prowadzony w SPSS i jak przekłada się wydajność?

Pomiar Chi-kwadratowy pojawia się jako wybór, gdy wspomina się o przesłuchaniu w SPSS. Wydajność nazywa się Chi-Square Tests; pomiar Chi-Square wykorzystywany w Trial of Autonomy jest oznaczany przez Pearsona Chi-Square. Pomiar ten można ocenić poprzez porównanie rzeczywistych bodźców z podstawową wartością znalezioną w zawiesinie Chi-kwadratowej (gdzie stopnie możliwości są określone jako # linii – 1 x # sekcji – 1), jednak prostsze jest tylko spojrzenie na szacunek nadawany przez SPSS. Aby podjąć decyzję o spekulacji z 95% pewnością, warto wybrać Asymp. Sig. (czyli p-estymacja miary Chi-Square) powinna być poniżej .05 (czyli poziomu alfa związanego z 95% pewnością).

Czy wartość p-estymacji (oznaczona jako Asymp. Sig.) jest poniżej .05? Pod warunkiem, że jest to prawda, możemy wywnioskować, że czynniki nie są od siebie wolne i że istnieje faktyczny związek pomiędzy czynnikami all-out.

https://www.statisticssolutions.com/wp-content/uploads/2011/05/ch3.png

http://www.statisticssolutions.com/wp-content/uploads/2011/05/ch2.png

W tym modelu istnieje związek między fundamentalizmem a perspektywą nauczania o płci w szkołach finansowanych przez rząd. Podczas gdy 17,2% fundamentalistów sprzeciwia się nauczaniu seksualnemu, tylko 6,5% nonkonformistów jest ograniczonych. Szacunek dla wartości pokazuje, że czynniki te nie są od siebie wolne i że istnieje istotny związek między czynnikami bezwzględnymi.

Jakie są niezwykłe obawy co do pomiaru Chi-Square?

Istnieją różne znaczące kontemplacje, kiedy wykorzystuje się miarę Chi-kwadratową do oceny krzyżowej. W wyniku tego, jak określa się wartość Chi-Kwadratu, testowanie wielkości jest niezwykle delikatne – kiedy przykładowa wielkość jest zbyt duża (~500), praktycznie każdy mały kontrast pokaże się jako faktycznie ogromny. Jest on dodatkowo delikatny dla przekazu wewnątrz komórek, a SPSS daje komunikat napomnienia, jeśli komórki mają mniej niż 5 przypadków. Można to osiągnąć poprzez ciągłe wykorzystywanie niezmienionych czynników o ustalonej liczbie klasyfikacji (np. poprzez konsolidację klasyfikacji, jeśli jest to ważne dla dostarczenia mniejszej tabeli).

Insights Arrangements może pomóc w badaniach ilościowych, pomagając w budowaniu systemu i wyników w części. Oferowane przez nas rozwiązania administracyjne obejmują:

Plan dochodzenia informacyjnego

Zmień swoje pytania poszukiwawcze i nieważne/wyborcze spekulacje

Skomponuj swój plan badania informacji; określ wyraźne spostrzeżenia dotyczące pytań poszukiwawczych, przypuszczenia dotyczące pomiarów i uzasadnij, dlaczego są to odpowiednie spostrzeżenia; podaj referencje.

Uzasadnij swoje przykładowe badanie wielkości/kontroli, podaj referencje

Wyjaśnij swój plan badania informacji, abyś był zadowolony i pewny.

Dwie godziny dodatkowej pomocy z twoim analitykiem

Segment wyników ilościowych (Pomiary oświecające, Badania dwu- i wielowymiarowe, Wykazanie podstawowych warunków, Badanie drogi, HLM, Badanie grupowe)

Czysty i kodowany zbiór danych

Pomiary ołowiu oświecającego (tj. średnia, odchylenie standardowe, powtarzalność i procent, odpowiednio)

Prowadzić egzaminy, aby przyjrzeć się każdemu z pytań dotyczących poszukiwań

Wyniki przeglądu

Podaj tabele i dane liczbowe szóstego wydania APA

Wyjaśnij część 4 odkrycia

Postępujące wsparcie dla całokształtu rezultatów część spostrzeżeń