האם אתה מחפש לנתח קשרים בין משתנים קטגוריים ב- SPSS ? מבחן החי -מרובע (חי בריבוע) הוא כלי סטטיסטי רב עוצמה שיכול לעזור לך להבין את הקשר בין קטגוריות שונות. בין אם אתה סטודנט שעורך מחקר או מנתח נתונים הבוחן נתוני סקר, ההבנה כיצד להפעיל ולפרש את מבחן הצ’י-מרובע ב- SPSS היא חיונית.
לעזרה יצירתית בתואר או בSPSS – פנו לדניאל מהמוקד האקדמי ! (צור קשר)
אנחנו אנשים שעושים עבודות אקדמיות ועוזרים באקדמיה בשלל דרכים!
כאן תוכלו לראות מרכיבים של דוגמה לסמינריונים מצטיינים !
כדי להמחיש את החשיבות של מבחן הצ’י-מרובע , הבה נבחן תרחיש שבו חוקר שוק מנתח נתוני שביעות רצון לקוחות מרשת מזון מהיר פופולרית. החוקר רוצה לקבוע אם יש מתאם בין קבוצת הגיל של הלקוחות לפריטי התפריט המועדפים עליהם. על ידי הפעלת מבחן Chi-Square ב- SPSS , החוקר יכול לענות על שאלה מכרעת זו ולספק תובנות חשובות למסעדה.
בעזרת המדריך המקיף שלב אחר שלב במאמר זה, תלמד כיצד להגדיר את הצהרת הבעיה , להריץ את מבחן הצ’י-מרובע ב-SPSS, לנתח את טבלאות הפלט ולהסיק מסקנות על סמך התוצאות. שליטה במבחן Chi-Square ב-SPSS יאפשר לך לחשוף מערכות יחסים נסתרות בתוך הנתונים שלך ולקבל החלטות מושכלות.
נקודות עיקריות:
- מבחן Chi-Square ב-SPSS משמש לניתוח קשרים בין משתנים קטגוריים.
- הבנת הצהרת הבעיה היא חיונית לפני הפעלת מבחן הצ’י-מרובע.
- הדמיה של הנתונים באמצעות תרשימי עמודות מקובצים יכולה לעזור לזהות אסוציאציות פוטנציאליות.
- הפעלת הבדיקה ב-SPSS כרוכה בבחירת משתנים ובחירת האפשרויות המתאימות.
- פירוש טבלאות הפלט , כולל סטטיסטיקת ה-chi-ריבוע ו-p-value, חיוני להסקת מסקנות.
ניתוח כזה, יכול לעזור לנו בסמינריונים במדעי הרוח ובמיוחד בסמינריונים במדע החברה. ניתוח סטטיסטי בעזרת SPSS גם תורם למהלך המחקר האמפירי , ולמסקנות במחקר האיכותני.
הצהרת בעיה
במערך הנתונים לדוגמה ששימש עבור מבחן הצ’י-מרובע, המשיבים נשאלו את המגדר ואת התנהגות העישון שלהם. המטרה היא לבדוק קשר בין שני משתנים קטגוריים אלה באמצעות מבחן צ’י-מרובע של עצמאות עם רמת מובהקות של α = 0.05.
לפני המבחן
לפני עריכת מבחן הצ’י-מרובע, חשוב להבין איך נראה שיוך וחוסר קשר בין שני משתנים קטגוריים. ניתן להמחיש זאת באמצעות תרשימי עמודות מקובצים. התרשים שהופק על ידי נוהל Crosstabs ב-SPSS מציג את התפלגות המגדר בתוך כל קטגוריית עישון. אם יש קשר בין מגדר לעישון, היינו מצפים שהספירות יהיו שונות בין הקבוצות.
| לא מעשן | מעשן מדי פעם | מעשן רגיל | |
|---|---|---|---|
| זָכָר | 120 | 40 | 80 |
| נְקֵבָה | 80 | 30 | 70 |
הטבלה למעלה מציגה את התפלגות המגדר בתוך כל קטגוריית עישון. בדוגמה זו, ישנם 200 לא מעשנים, 70 מעשנים מזדמנים ו-150 מעשנים רגילים. בקרב הלא-מעשנים יש 120 גברים ו-80 נשים. בין המעשנים המזדמנים, ישנם 40 גברים ו-30 נשים. בין המעשנים הקבועים יש 80 גברים ו-70 נשים.
הפעלת המבחן
כדי להפעיל את מבחן הצ’י-מרובע ב-SPSS, בצע את ההוראות המפורטות הבאות:
- פתח את תיבת הדו-שיח של הצלבות על ידי מעבר אל ניתוח > סטטיסטיקה תיאורית > כרטיסיות צולבות.
- בחר את המשתנים לניתוח. במקרה זה, בחר “התנהגות עישון” ו”מגדר” כמשתנים.
- לחץ על כפתור סטטיסטיקה הממוקם בפינה השמאלית התחתונה של תיבת הדו-שיח.
- באפשרויות בדיקות Chi-Square, סמן את התיבה שליד “Chi-Square” ולחץ על המשך.
- לחלופין, תוכל לבחור להציג תרשימי עמודות מקובצים על ידי סימון התיבה שליד “הצג תרשימי עמודות מקובצים” בתיבת הדו-שיח ‘צלבות צולבות’.
- לחץ על אישור כדי להפעיל את הבדיקה.
לאחר הפעלת מבחן Chi-Square, תקבלו טבלאות פלט ב-SPSS המספקות מידע רב ערך לניתוח ופרשנות. טבלאות אלו כוללות את סיכום עיבוד התיקים, טבלאות הצלבות ותוצאות בדיקת הצ’י ריבוע.
טבלאות פלט
טבלאות הפלט שנוצרו ממבחן Chi-Square ב-SPSS מספקות מידע רב ערך לניתוח הקשרים בין משתנים קטגוריים. בואו נסתכל מקרוב על הטבלאות השונות ומשמעותן.
סיכום טיפול בתיק
טבלת סיכום עיבוד התיקים מציגה מידע מרכזי על מספר המקרים החוקיים המשמשים לניתוח. זה עוזר להבטיח שהתוצאות מבוססות על גודל מדגם הולם. להלן דוגמה לטבלת סיכום עיבוד התיקים:
| תיקים תקפים | מקרים חסרים | סה”כ |
|---|---|---|
| 500 | 0 | 500 |
בדוגמה זו, כל 500 המקרים היו תקפים ושימשו לניתוח.
טבלת הצלבות
טבלת הצלבות מציגה את התפלגות המשתנים המנותחים. הוא מציג את ספירת התדירות והאחוזים עבור כל שילוב של קטגוריות. טבלה זו מאפשרת לנו להעריך את הקשר בין המשתנים ולזהות כל דפוס או מגמה. הנה דוגמה לטבלת הצלבה:
| לא מעשן | מעשן מדי פעם | מעשן כבד | |
|---|---|---|---|
| זָכָר | 200 (40%) | 80 (16%) | 40 (8%) |
| נְקֵבָה | 150 (30%) | 70 (14%) | 60 (12%) |
טבלת הצלבת דוגמה זו מציגה את התפלגות המגדר בתוך כל קטגוריית עישון. המספרים בסוגריים מציינים את התפלגות האחוזים.
תוצאות בדיקת צ’י ריבוע
טבלת תוצאות מבחן הצ’י-מרובע מספקת את הפלט הסטטיסטי של מבחן הצ’י-מרובע. הוא כולל את הנתון של פירסון צ’י ריבוע, דרגות חופש וערך p. ערכים אלו עוזרים לקבוע את עוצמת הקשר בין המשתנים. להלן דוגמה לטבלת תוצאות בדיקות צ’י-מרובע:
| בדיקות צ’י ריבוע | |||
|---|---|---|---|
| ערך | Df | אסימפ. סיג. (דו צדדי) | סיג בדיוק. [דו צדדי] |
| 3.171 | 2 | 0.205 | 0.217 |
בדוגמה זו, הנתון של פירסון צ’י ריבוע הוא 3.171 עם 2 דרגות חופש וערך p של 0.205. ערכים אלו מצביעים על החוזק והמשמעות של הקשר בין המשתנים המנותחים.
החלטה ומסקנות
בהתבסס על ערך ה-p (0.205) שהתקבל ממבחן Chi-Square, איננו דוחים את השערת האפס ומסיקים שאין מספיק ראיות להצביע על קשר בין מגדר לעישון. משמעות הדבר היא שמגדר והתנהגות עישון אינם תלויים במערך הנתונים לדוגמה.
לא נמצא קשר בין מגדר להתנהגות עישון (Χ2(2) = 3.171, p = 0.205).
החלטה ומסקנה זו מבוססת על תוצאת מבחן הצ’י-מרובע ב-SPSS. סטטיסטיקת הבדיקה, Χ2(2) = 3.171, מייצגת את ערך הצ’י ריבוע ודרגות החופש שלו, בעוד שערך p של 0.205 מציין את רמת המובהקות. עם ערך p גדול מרמת המובהקות (α = 0.05), איננו מצליחים לדחות את השערת האפס, הקובעת שאין קשר בין מגדר להתנהגות עישון.
לממצאים אלו יש השלכות חשובות להבנת הקשר בין מגדר והתנהגות עישון באוכלוסייה הנתונה. למרות שהמדגם הספציפי הזה לא הראה קשר משמעותי, ייתכן שיהיה צורך במחקר נוסף כדי לחקור גורמים אחרים שעלולים להשפיע על התנהגות העישון.
חשב ריבוע צ’י ב-SPSS
סעיף זה מספק מדריך שלב אחר שלב כיצד לחשב את סטטיסטיקת הצ’י ריבועי ב-SPSS ולפרש את התוצאה. על ידי ביצוע הוראות אלה, תוכל לבצע את מבחן הצ’י ריבוע בקלות ובביטחון.
שלב 1: פתח את תיבת הדו-שיח של הצלבות
התחל בפתיחת תיבת הדו-שיח Crosstabs ב-SPSS. ניתן לעשות זאת על ידי מעבר לתפריט “ניתוח”, בחירה ב”סטטיסטיקה תיאורית”, ולאחר מכן בחירה ב”צלבים”.
שלב 2: בחר משתנים
לאחר שתיבת הדו-שיח Crosstabs פתוחה, בחר את המשתנים שברצונך לנתח. בדוגמה שלנו, משתנים אלה הם מגדר והתנהגות עישון.
כדי לבחור את המשתנים, פשוט לחץ על שמות המשתנים בעמודה השמאלית והעבר אותם לתיבות “שורות” ו”עמודות” בתיבת הדו-שיח.
שלב 3: בחר באפשרות Chi-Square
לאחר בחירת המשתנים, לחץ על כפתור “סטטיסטיקה…” בתיבת הדו-שיח Crosstabs. זה יפתח את אפשרויות הסטטיסטיקה.
באפשרויות הסטטיסטיקה, סמן את התיבה שליד “Chi-square” ולחץ על “המשך”. זה יבטיח ש-SPSS יחשב את סטטיסטיקת הצ’י לניתוח שלך.
שלב 4: צור את טבלת הנתונים הסטטיסטיים והצלבים של צ’י ריבועי
לחץ על “אישור” בתיבת הדו-שיח של הצלבות כדי לבצע את הניתוח. SPSS יפיק את נתוני הצ’י ריבועי ואת טבלת הצלבות, המציגה את התדרים הנצפים והצפויים עבור כל שילוב של קטגוריות.
פירוש התוצאה
ניתן למצוא את התוצאה של מבחן הצ’י ריבוע בטבלת הצלבות. חפש את הערך ריבועי צ’י ואת הערך p.
הערך ריבועי צ’י מודד את הקשר הכולל בין המשתנים. ערך ריבוע צ’י גבוה יותר מצביע על קשר חזק יותר.
ערך p מציין את ההסתברות לקבל את הקשר הנצפה (או קשר חזק יותר) במקרה בלבד. ערך p נמוך מ-0.05 נחשב מובהק סטטיסטית, מה שמעיד על קשר מובהק בין המשתנים.
על ידי חישוב סטטיסטיקת הצ’י ריבועית ופרשנות התוצאה, תוכל להסיק מסקנות משמעותיות לגבי הקשר בין משתנים קטגוריים במערך הנתונים של SPSS שלך.
הנחות היסוד של מבחן הצ’י מרובע
בעת ביצוע מבחן Chi-Square ב-SPSS, חשוב לוודא שמתקיימים הנחות מסוימות על מנת שתוצאות הבדיקה יהיו תקפות. להנחות אלו יש תפקיד מכריע בקביעת דיוק הבדיקה ובפירוש התוצאות. להלן ההנחות העיקריות שיש לקחת בחשבון:
- תדרים או ספירות: מבחן הצ’י-מרובע מחייב שיהיו תדרים או ספירות של מקרים בתוך כל תא בטבלת המגירה. משמעות הדבר היא שחייב להיות מספר מספיק של תצפיות בכל קטגוריה של המשתנים הקטגוריים המנותחים.
- רמות בלעדיות הדדית: הרמות של המשתנים המנותחים צריכות להיות סותרות זו את זו, כלומר כל מקרה יכול להשתייך רק לרמה אחת של כל משתנה. לדוגמה, במחקר המנתח את הקשר בין רמת השכלה ומעמד תעסוקתי, יש לשייך כל משתתף רק לקטגוריה אחת עבור כל משתנה (למשל, תעודת בגרות, תואר ראשון, מועסק, מובטל).
- קבוצות לימוד עצמאיות: מבחן הצ’י-מרובע מניח שקבוצות המחקר המושוות אינן תלויות זו בזו. המשמעות היא שלא צריך להיות קשר או תלות בין המקרים בקבוצות שונות. אם קבוצות המחקר קשורות בצורה כלשהי, כגון מדידת אותם אנשים בנקודות זמן שונות, מבחן סטטיסטי שונה עשוי להיות מתאים יותר.
- מספר מספיק של מקרים: בדיקת Chi-Square מחייבת שיהיה מספר מספיק של מקרים בכל תא בטבלת המגירה. אם בתא כלשהו יש מספר קטן מאוד של מקרים (פחות מ-5), תוצאות הבדיקה עלולות להיות לא אמינות. במקרים כאלה, מומלץ לשלב בין קטגוריות או להשתמש במבחן חלופי.
על ידי הבטחת עמידה בהנחות אלו, החוקרים יכולים לסמוך על התקפות והאמינות של תוצאות מבחן הצ’י-מרובע שהושגו ב-SPSS. חשוב לקחת בחשבון הנחות אלו בעת תכנון המחקר ופירוש הממצאים.
| הנחה | תיאור |
|---|---|
| תדרים או ספירות | צריך להיות מספר מספיק של מקרים בכל תא של טבלת המגירה. |
| רמות בלעדיות הדדית | רמות המשתנים המנותחים צריכות להיות סותרות זו את זו. |
| קבוצות לימוד עצמאיות | קבוצות המחקר המושוות צריכות להיות בלתי תלויות זו בזו. |
| מספר מספיק של מקרים | בכל תא בטבלת המגירה צריך להיות מספר מספיק של מקרים. |
ניתוחים אלו, משפיעים וודאי, ישירות על הארגון. באופן ישירות על מדדי הביצועים המרכזיים ועל חמשת הכוחות . כמובן, שניתוחים שנעשו לפני הבנת המסקנות הללו, עלולים להיות לא רלוונטים ועל כן עדיף יהיה פילוח מיקוד ומיצוב מחודש, הבנת החוזקות החדשות, יהיו קרטיות.
סיכום
מבחן Chi-Square הוא כלי רב עוצמה ב-SPSS לניתוח קשרים בין משתנים קטגוריים. על ידי ביצוע המדריך המפורט במאמר זה, משתמשים יכולים להריץ בביטחון את מבחן הצ’י-מרובע ולפרש את התוצאות בצורה מדויקת.
חשוב לזכור את הנחות היסוד של הבדיקה, כגון קיום תדירות או ספירת מקרים בתאים, רמות סותרות זו את זו של המשתנים, קבוצות מחקר עצמאיות ומספר נאות של מקרים בכל תא. יש לעמוד בהנחות אלו כדי שתוצאות הבדיקה יהיו תקפות.
בהתבסס על ערך ה-p שהתקבל ממבחן Chi-Square, המשתמשים יכולים להסיק מסקנות מתאימות. בדוגמה זו, עם ערך p של 0.205, איננו דוחים את השערת האפס ומסיקים שאין קשר מובהק בין מגדר והתנהגות עישון במערך הנתונים לדוגמה.
