spss 卡方检验_SPSS实战 | 05选择题的卡方检验

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1、单选题的卡方检验

【案例】这是一项中国大陆游客赴某国旅行意愿的市场调研,变量X是旅游成熟度1-3级,变量Y是期望的参团方式,分为四类,希望检验不同成熟度的游客之间,参团方式的差异是否可以推及总体。

分析-描述统计-交叉表

一般习惯把自变量放在列,把两个变量选进来,然后对于画红框的三项进行设置。

H0是不同成熟度游客参团方式没有差异。

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1、统计按钮,选卡方检验。

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2、单元格按钮,因为卡方检验是基于实测和期望频数,所以计数两项都选。为了理解数据分布,要选列百分比。

由于分组变量成熟度有三级,为了看出具体是哪一级成熟度的游客有差异,要选比较列比例。

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先看卡方检验的报告,第一行,皮尔逊卡方检验,卡方值14.233,显著性<0.05,拒绝H0,即不同成熟度游客之间有差异。

Tips:卡方检验要求总样本量n>40,单元格期望频数>5,如果不满足可以有校正的方法,更建议通过合并选项来满足,毕竟单元格的频数太低,解释力也下降了。比如在这个案例中,本来我将成熟度分为了四级,后来将中级和高级合并。

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具体是哪个组有差异呢?看交叉表,根据表最下面一行的提示,标注相同字母角标的子集之间没有差异,所以只有在自由行/自助游的选择上,初级游客和中高级游客之间有显著差异。

Tips:在实际的市场研究工作中,解读组间百分比差异的时候可以宽容一些,经验值相差5个百分点,就可以理解为有差异了。比如零出国经验和初级游客更倾向于全程参团。

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如果皮尔逊卡方值接近0.05,想更严谨一些,或者样本量不满足n>40,单元格期望频数>5,都可以做精确检验。在交叉表设置里,点精确按钮,卡方检验的报告里会有精确检验的显著性检测,可以以这个值为准。

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2、多选题的卡方检验

在数据预处理篇,分享过将多选题作为多重响应集处理的方法。

在分析的过程中,可以在分析-定制表菜单里,对多选题进行频数分析和卡方检验。

案例:变量X是旅游成熟度1-3级,变量Y是游客担心的问题,分为若干类,是多选。希望检验不同成熟度的游客之间,担心的问题是否能推及总体。

首先,将两个变量选到表里。选中成熟度指标后,在摘要统计量里加上列%

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然后进入检验统计选项卡,把卡方检验以及两两比较的设置都勾选上。

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卡方检验的报告显示,两个变量之间有相关性。看下表的具体结果,零出国经验的人、初级游客更担心语言障碍,中高级游客更担心游览方面的体验。

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