Kiểm định chi bình phương SPSS là một bài kiểm tra tính độc lập để xác định xem có mối quan hệ giữa các biến hay không. Bài viết này sẽ chia sẻ cho bạn đọc về khái niệm, các bước chạy, ví dụ cụ thể và cách đọc kết quả sao cho đúng và chính xác nhất. Hãy theo dõi và ghi lại những điểm quan trọng nhất để bạn thực hiện được một bài nghiên cứu hoàn chỉnh nhất nhé!
1. Kiểm định chi bình phương SPSS là gì?
Kiểm định chi bình phương SPSS được sử dụng để khảo sát mối quan hệ giữa hai biến phân loại có hai hoặc nhiều danh mục. Ngoài ra, kiểm định còn so sánh tỷ lệ, tức là tần suất các trường hợp được quan sát trong mỗi danh mục với các giá trị được mong đợi sẽ có nếu không có mối quan hệ giữa các biến.
Đối với mỗi phương pháp thử nghiệm trong SPSS, các biến thử nghiệm phải đáp ứng các điều kiện của phương pháp đó. Đối với phương pháp kiểm tra chi-square , bạn sẽ sử dụng phương pháp này khi dữ liệu của bạn đáp ứng 5 điều kiện sau:
- Phân loại là hai biến được sử dụng để kiểm định.
- Có sự độc lập giữa mỗi lần quan sát.
- Các chủ thể của mỗi nhóm không có quan hệ với nhau.
- Trong mọi trường hợp, các biến phân loại không được ghép đôi.
- Phạm vi, kích cỡ mẫu phải tương đối lớn.
2. Ví dụ thực tế về kiểm định chi bình phương SPSS
2.1. Tình huống cụ thể
Khảo sát tệp dữ liệu dựa trên 420 số liệu sau khi quan sát nghiên cứu về việc mọi người có hút thuốc là hay không. Kiểm tra mối liên hệ giữa giới tính đối với hành vi hút thuốc lá bằng phương pháp kiểm định chi bình phương.
- 3 mức giá trị của biến về hành vi hút thuốc bao gồm:
– Người hoàn toàn không hút thuốc (Nonsmoker)
– Người đã từng hút thuốc trong quá khứ (Past smoker)
– Người hiện tại đang hút thuốc (Current smoker)
- 2 mức giá trị của biến giới tính (Gender) bao gồm:
– Nam (Male)
– Nữ (Female)
2.2. Tiến hành xây dựng giả thuyết
2 trường hợp mà chúng ta có thể xây dựng giả thuyết nghiên cứu bao gồm:
– H0: Không có bất kỳ mối liên hệ nào giữa hành vi hút thuốc và giới tính
– H1: Có những mối liên hệ giữa giới tính và việc hút thuốc
2.3. Bắt đầu chạy thử nghiệm với SPSS
Bước 1: Lựa chọn Analyze -> chọn Descriptive statistics -> chọn Crosstabs.
Bước 2: Nhập biến Smoker vào ô Row(s) và biến Gender vào ô tên Column(s).
Bước 3: Chọn ô Statistics -> chọn Chi-square -> chọn Continue.
Bước 4: Lựa chọn hộp Display clustered bar charts.
Bước 5: Lựa chọn ô OK để thực hiện việc chạy kiểm định.
2.4. Tiến hành đọc kết quả đầu ra sau khi chạy kiểm định
Output sẽ được cho ra 3 bảng bao gồm: bảng Case Processing summary, bảng Crosstabulation và bảng Chi-Square Tests.
Từ 3 bảng trên, ta có thể thấy được các kết quả cần tìm có các giá trị được tổng hợp gồm có:
– Giá trị thống kê thử nghiệm sau khi chạy là 3,171
– Giá trị Sig tương ứng là Sig = 0,205
2.5. Đưa ra kết luận cuối cùng
Từ bảng 2.4, ta có được kết quả Sig = 0,205 > 0,5.
Do đó, không có đủ bằng chứng để cho thấy rằng giới tính sẽ ảnh hưởng đến việc một người có hút thuốc hay không.
3. 6 bước chạy kiểm định chi bình phương SPSS
Bước 1: Lựa chọn Analyze -> tiếp tục chọn Descriptive statistics -> sau đó chọn Crosstabs.
Bước 2: Nhập biến Smoker vào các ô Row(s) và biến Gender vào các ô Column(s).
Bước 3: Chọn ô Statistics -> chọn Cells -> chọn Format -> chọn Chi-square -> chọn Continue.
Bước 4: Lựa chọn Cells -> chọn Observed -> Tích các ô Observed, Row, Column, Total và Round cell counts -> Chọn continue
Bước 5: Chọn format -> Lựa chọn Ascending hoặc Descending (Tăng dần hoặc Giảm dần) tùy thuộc vào mong muốn của bạn
Bước 6: Chọn ô continue -> Chọn OK để bắt đầu quá trình chạy kiểm định
4. Cách đọc kết quả SPSS chính xác
4.1. Case Processing Summary
Phần đầu ra cho thấy tất cả các dữ liệu hợp lệ là 99,4%, 97,9 %, 99,4%, 91,1% và có lần lượt 2,7, 2, 3 mẫu để thực hiện cho quy trình Crosstab.
4.2. Cross Tabulation
Tiếp theo, là bảng chéo 2×2 giữa obesity and hypertension. Trong ảnh, ô được khoanh đỏ là giá trị kỳ vọng . Không có giá trị nào <1 hoặc <5 nên quy trình đã được đáp ứng cho bài kiểm tra Chi Square.
Xem xét xem tỷ trọng của các giá trị có chênh lệch nhiều hay không? Từ đó phát hiện ra ý nghĩa của các giá trị là cao hay thấp hơn.
4.3. Chi-Square Tests
Trong hình trên, giá trị mong đợi <5 có nghĩa là các ô có giá trị mong đợi dưới 5. Giá trị kỳ vọng nhỏ nhất là 11,556 có nghĩa là không có giá trị kỳ vọng nào nhỏ hơn 1. Dựa trên đầu ra ở trên, ta có được giá trị Sig thu được là 0,0073 < 0,05. Từ đó đưa ra được kết luận dựa trên giả thuyết.
4.4. Symmetric Measures
Trong bảng Symmetric Measures, chúng ta có được Contingency Coefficient (r) là 0,262, Sig = 0,0062. Để xem mức độ chặt chẽ của các mối quan hệ thì dựa trên các tiêu chí bao gồm:
0 = Không có tương quan giữa các biến
> 0 – 0,25 = Tương quan rất yếu
> 0,25 – 0,5 = Tương quan đủ
> 0,5 – 0,75 = Tương quan mạnh
> 0,75 – 0,99 = Tương quan rất mạnh
1 = Tương quan hoàn hảo
5. 3 lưu ý về các đại lượng trong bảng chi bình phương
Khi thực hiện quá trình kiểm định chi bình phương SPSS thì có rất nhiều lưu ý mà bạn cần phải biết để tránh được những sự sai số và đạt được kết quả chính xác nhất. Dưới đây là 3 lưu ý về các đại lượng trong bảng của chi bình phương để bạn có thể sử dụng trong quá trình thực hiện chạy kiểm định.
3 lưu ý về các đại lượng trong bảng chi bình phương
– Khi tệp dữ liệu hay số quan sát của bạn phải đủ lớn thì kiểm tra chi bình phương mới thật sự đem lại ý nghĩa. Nếu trong bảng chéo có hơn 20% số ô có tần suất lý thuyết không lớn hơn 5 thì các giá trị kiểm định đưa ra không còn đáng tin cậy nữa. Ở cuối các bảng thì luôn có một dòng chỉ ra phần trăm (%) số các ô có tần suất lý thuyết xuất hiện nhỏ hơn 5 ở trong bảng.
– Likelihood Ratio là một đại lượng thống kê gần giống với với Pearson Chi- Square. Đối với các tệp dữ liệu hay mẫu có kích thước lớn thì kết quả của 2 đại lượng này sẽ tương đối giống nhau.
– Linear-by-linear Association được sử dụng dùng để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến được đưa ra kiểm định. Con số này sẽ chỉ hữu dụng khi tất cả các biến ở các cột và các hàng được sắp xếp theo thứ tự từ nhỏ đến lớn. Nếu như các dữ liệu số bị sắp xếp lộn xộn thì hãy bỏ qua đại lượng này.
6. Ưu điểm và nhược điểm của kiểm định chi bình phương SPSS
Kiểm định chi bình phương SPSS luôn là sự lựa chọn trong nhiều tình huống bởi cách này có khá nhiều ưu điểm. Dưới đây là 4 ưu điểm mà SPSS sở hữu bao gồm:
- SPSS có một trình soạn thảo dữ liệu tương tự như Excel, SPSS khá dễ sử dụng.
- Điểm mạnh của SPSS nằm ở lĩnh vực phân tích phương sai và phân tích đa biến.
- SPSS có giao diện rất đơn giản.
- Đồ thị có chất lượng rất cao và có thể được dán vào các tài liệu khác, chẳng hạn như Word hoặc Powerpoint.
Bên cạnh những ưu điểm thì kiểm định chi bình phương SPSS cũng còn 6 nhược điểm cần khắc phục để đạt được kết quả tốt hơn bao gồm:
- Nhược điểm của SPSS là rất khó đưa ra ước lượng của sai số.
- Công cụ phân tích dữ liệu lược đồ mô hình không được hỗ trợ.
- SPSS chỉ có thể xử lý một tệp dữ liệu tại một thời điểm.
- SPSS không có công cụ để quản lý dữ liệu.
- Các tệp dữ liệu bị giới hạn về dung lượng đĩa cứng.
- Ngôn ngữ cú pháp của SPSS phức tạp hơn STATA, nhưng đơn giản hơn và ít hơn SAS một chút.
Bài viết đã chia sẻ cho bạn đọc về kiểm định chi bình phương SPSS, các bước chạy, cách đọc kết quả cũng như những lưu ý khi sử dụng phương pháp này. Mặc dù nắm vững các bước nhưng việc xử lý số liệu SPSS vẫn vô cùng khó khăn trong nhiều trường hợp phức tạp. Hy vọng bạn sẽ hoàn thiện được
Trong quá trình phân tích SPSS, bạn muốn tìm kiếm thêm nhiều tài liệu về hướng dẫn cách chạy SPSS cập nhật mới của Trung tâm Best4Team . Liên hệ qua SĐT Zalo: 091.552.1220 hoặc email: best4team.com@gmail.com để hỗ trợ ngay nhé!
