So führen Sie einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest in SPSS durch

Ein Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen eine signifikante Assoziation besteht oder nicht.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest in SPSS durchgeführt wird.

Beispiel: Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest in SPSS

Angenommen, wir möchten wissen, ob das Geschlecht mit der Präferenz der politischen Partei zusammenhängt oder nicht. Wir nehmen eine einfache Zufallsstichprobe von 500 Wählern und befragen sie nach ihren Präferenzen für politische Parteien. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse der Umfrage:

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest in SPSS durchzuführen, um festzustellen, ob das Geschlecht mit der Präferenz der politischen Partei zusammenhängt.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Geben Sie zunächst die Daten im folgenden Format ein:

Schritt 2: Verwenden Sie gewichtete Fälle.

Damit der Test korrekt funktioniert, müssen wir SPSS mitteilen, dass die Variablen Partei und Geschlecht mit der Variablen Anzahl gewichtet werden sollen.

Klicken Sie auf die Registerkarte Daten und dann auf Gewichtete Fälle:

Ziehen Sie im neuen Fenster die Variable Count in das Feld Testvariablenliste. Klicken Sie dann auf OK.

Schritt 3: Führen Sie den Chi-Quadrat-Anpassungstest durch.

Klicken Sie auf die Registerkarte Analysieren, dann auf Beschreibende Statistik und dann auf Kreuztabellen:

Ziehen Sie im neuen Fenster, das angezeigt wird, die Variable Geschlecht in das Feld Zeilen und die Variable Partei in das Feld Spalten. Klicken Sie dann auf Statistik und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben Chi-Quadrat aktiviert ist. Klicken Sie auf Weiter. Klicken Sie dann auf OK.

Schritt 4: Interpretieren Sie die Ergebnisse.

Sobald Sie auf OK klicken, werden die Ergebnisse des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests angezeigt:

In der ersten Tabelle wird die Anzahl der fehlenden Fälle im Datensatz angezeigt. Wir können sehen, dass in diesem Beispiel 0 Fälle fehlen.

Die zweite Tabelle zeigt eine Kreuztabelle der Gesamtzahl der Personen nach Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien.

Die dritte Tabelle zeigt die Ergebnisse des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests. Die Teststatistik ist .864 und der entsprechende zweiseitige p-Wert ist .649.

Die Nullhypothese für den Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest lautet, dass die beiden Variablen unabhängig sind. In diesem Fall lautet unsere Nullhypothese, dass Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien unabhängig sind.

Da der p-Wert (.649) des Tests nicht weniger als 0,05 beträgt, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Dies bedeutet, dass wir nicht genügend Beweise haben, um zu sagen, dass ein Zusammenhang zwischen Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien besteht.