Cramers V ist ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei nominalen Variablen.
Es reicht von 0 bis 1, wobei:
- 0 zeigt keine Assoziation zwischen den beiden Variablen an …
Der exakter Test nach Fisher wird verwendet, um festzustellen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen eine signifikante Assoziation besteht oder nicht. Es wird normalerweise als Alternative zum Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest verwendet, wenn eine oder mehrere der Zellenzahlen in einer 2 × 2-Tabelle weniger als 5 betragen.
In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie den exakten Test nach Fisher in SPSS durchführen.
Angenommen, wir möchten wissen, ob das Geschlecht mit der Präferenz einer politischen Partei an einem bestimmten College zusammenhängt oder nicht. Um dies zu untersuchen, befragen wir zufällig 25 Studenten auf dem Campus. Die Anzahl der Studenten, die Demokraten oder Republikaner sind, ist nach Geschlecht aufgeführt:
Demokrat | Republikaner | |
---|---|---|
Weiblich | 8 | 4 |
Männlich | 4 | 9 |
Um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien besteht, können wir die folgenden Schritte ausführen, um den exakten Test nach Fisher in SPSS durchzuführen:
Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.
Geben Sie zunächst die folgenden Daten ein:
Jede Zeile zeigt den Personalausweis, die Präferenz der politischen Partei und das Geschlecht.
Schritt 2: Führen Sie den exakten Test nach Fisher durch.
Klicken Sie auf die Registerkarte Analysieren, dann auf Beschreibende Statistik und dann auf Kreuztabellen:
Ziehen Sie die Variable Geschlecht in das Feld Zeilen und die Variable Partei in das Feld Spalten. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Statistik und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben Chi-Quadrat aktiviert ist. Klicken Sie dann auf Weiter.
Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche Exakt und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben Exakt aktiviert ist. Klicken Sie dann auf Weiter.
Klicken Sie abschließend auf OK, um den genauen Fisher-Test durchzuführen.
Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.
Sobald Sie auf OK klicken, werden die Ergebnisse des exakten Test nach Fisher 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 exakten Test nach Fisher. Wir können die folgenden zwei p-Werte für den Test sehen:
Die Nullhypothese für den exakten Test nach Fisher lautet, dass die beiden Variablen unabhängig sind. In diesem Fall lautet unsere Nullhypothese, dass Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien unabhängig sind. Dies ist ein zweiseitiger Test, sodass wir den zweiseitigen p-Wert von 0,115 verwenden würden.
Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese nicht ab. Wir haben also nicht genügend Beweise, um zu sagen, dass es einen signifikanten Zusammenhang zwischen Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien gibt.
Cramers V ist ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei nominalen Variablen.
Es reicht von 0 bis 1, wobei:
Ein Phi-Koeffizient ist ein Maß für die Assoziation zwischen zwei binären Variablen.
Um den Phi-Koeffizienten für eine 2 × 2-Tabelle mit zwei Zufallsvariablen zu berechnen, füllen Sie einfach die Zellen der …