Home | Utilizando a Medição Qui-Quadrada na Exploração

A medição do Qui-quadrado é normalmente utilizada para testar as conexões entre os fatores de desclassificação. A especulação inválida do teste Qui-quadrado é que não existe relação entre os fatores de corte claros na população; eles são autônomos. Uma questão de pesquisa modelo que poderia ser abordada utilizando um exame Qui-Quadrado seria:

Existe uma ligação crítica entre a expectativa dos eleitores e a participação do grupo ideológico?

Como funciona a medição do Qui-quadrado?

A medida do Qui-Quadrado é normalmente usada para avaliar o Julgamento da Liberdade quando se utiliza uma tabulação cruzada (também chamada de tabela bivariada). A tabulação cruzada mostra a transmissão de dois fatores de corte claros durante todo o tempo, com as convergências das classes dos fatores que aparecem nas células da tabela. O Trial of Freedom pesquisa se existe afiliação entre os dois fatores, contrastando o exemplo observado de reações nas células com o exemplo que seria normal se os fatores fossem realmente autônomos um do outro. A verificação da medida do Qui-quadrado e o seu contraste com um incentivo básico da transmissão do Qui-quadrado permite ao cientista avaliar se os contos das células observadas não são fundamentalmente os mesmos que as verificações das células normais.

O cálculo da medida do Qui-Quadrado é muito simples e natural:

onde fo = a recorrência vigiada (o vigiado inclui nas células)

além disso, fe = a recorrência normal se não existisse nenhuma relação entre os fatores

Como retratado na equação, a medida do Qui-quadrado depende do contraste entre o que é realmente visto na informação e o que poderia ser normal se não houvesse genuinamente nenhuma conexão entre os fatores.

Como a medição do Qui-quadrado é mantida em funcionamento no SPSS e como o rendimento é traduzido?

A medida do Qui-quadrado aparece como uma escolha ao mencionar uma tabulação cruzada no SPSS. O rendimento é denominado Testes Qui-quadrado; a medida Qui-quadrado utilizada no Teste de Autonomia é marcada pela Pearson Chi-Square. Esta medida pode ser avaliada contrastando o incentivo real com um valor básico encontrado numa apropriação do Qui-quadrado (onde os graus de oportunidade são determinados como # de linhas – 1 x # de seções – 1), entretanto, é mais simples olhar apenas para a p-estimativa dada pelo SPSS. Para tomar uma decisão sobre a especulação com 95% de certeza, o valor chamado Asymp. Sig. (que é a p-estimativa da medida do Qui-quadrado) deve estar abaixo de .05 (que é o nível alfa relacionado a um nível de 95% de certeza).

A p-estima (marcada Asymp. Sig.) está abaixo de .05? Desde que isso seja verdade, podemos inferir que os fatores não estão livres uns dos outros e que existe uma conexão factual entre os fatores all-out.


Neste modelo, há uma relação entre fundamentalismo e perspectivas de mostrar instrução sexual nas escolas financiadas pelo governo. Enquanto 17,2% dos fundamentalistas contradizem mostrar instrução sexual, apenas 6,5% dos não-conformista são restritos. A p-estima demonstra que estes factores não estão livres um do outro e que existe uma ligação factual digna de nota entre os factores absolutos.

O que são preocupações extraordinárias quanto à medida do Qui-quadrado?

Há várias contemplações significativas quando se utiliza a medida do Qui-quadrado para avaliar uma tabulação cruzada. Como resultado de como o valor do Qui-quadrado é determinado, é incrivelmente delicado testar o tamanho – quando o tamanho do exemplo é excessivamente grande (~500), praticamente qualquer pequeno contraste irá aparecer factualmente enorme. É adicionalmente delicado para o transporte dentro das células, e o SPSS dá uma mensagem de admoestação se as células tiverem menos de 5 casos. Isto pode ser feito utilizando continuamente fatores não mitigados com um determinado número de classificações (por exemplo, consolidando as classificações se for importante entregar uma mesa mais pequena).

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Altere as suas questões de exploração e especulações inválidas/electivas

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Segmento de Resultados Quantitativos (Medidas Iluminadoras, Exames Bivariados e Multivariados, Demonstração da Condição Básica, Investigação de Via, HLM, Investigação de Grupo)

Limpar e codificar o conjunto de dados

Medidas de iluminação de chumbo (ou seja, média, desvio padrão, recorrência e percentagem, como apropriado)

Conduza os exames para analisar cada uma das suas perguntas de exploração

Resultados da revisão

Dê à APA os números e tabelas da sexta edição

Esclareça as descobertas da parte 4

Progresso do apoio para a compreensão dos resultados inteiros