การวิเคราะห์ไคสแควร์ ด้วย SPSS

สำหรับ การวิเคราะห์ไคสแควร์ ด้วย SPSS เป็นสถิติที่นิยมใช้และง่ายต่อการทดสอบ ในการทำการทดสอบไคสแควร์ในโปรแกรม SPSSไปที่Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabsย้ายตัวแปรของคุณลงในช่อง Row(s) และ Column(s) คลิกStatisticsและเลือกChi-squareคลิกContinueและOKเพื่อสร้างผลลัพธ์ของคุณ.

คู่มือแนะนำทีละขั้นตอนอย่างละเอียด

1. เปิดตารางไขว้:ในเมนูหลัก เลือกวิเคราะห์จากนั้น เลือก สถิติเชิงพรรณนาและเลือกตารางไขว้
2. การกำหนดตัวแปร:ย้ายตัวแปรอิสระเชิงหมวดหมู่ของคุณไปยัง ช่อง คอลัมน์และตัวแปรตามเชิงหมวดหมู่ของคุณไปยังช่องแถว (ตำแหน่งสามารถสลับกันได้ แต่เป็นรูปแบบมาตรฐานสำหรับการแสดงผลเป็นเปอร์เซ็นต์)
3. เลือกการทดสอบ:คลิก ปุ่ม สถิติแล้วทำเครื่องหมายถูก ที่ช่อง ไคสแควร์ จากนั้นคลิกดำเนินการต่อ
4. เลือกข้อมูลผลลัพธ์ (ไม่บังคับ แต่แนะนำ):คลิก ปุ่ม เซลล์ในส่วน “จำนวนนับ” ให้เลือกทั้ง ค่าที่สังเกตได้และค่าที่คาดหวังวิธีนี้จะช่วยให้คุณเปรียบเทียบข้อมูลจริงของคุณกับสิ่งที่คาดว่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญได้ คลิก ดำเนินการต่อ
5. เริ่มการวิเคราะห์:คลิกตกลงเพื่อเริ่มกระบวนการ

วิธีการตีความผลลัพธ์

ตารางไขว้:ตารางนี้แสดงความถี่ของการตอบสนอง เปรียบเทียบจำนวน (ที่สังเกตได้) กับจำนวนที่คาดการณ์ไว้เพื่อดูว่าความแตกต่างที่มากที่สุดอยู่ที่ใด [1, 2]
ตารางการทดสอบไคสแควร์:ค้นหาแถวที่มีป้ายกำกับว่า การทดสอบไคสแควร์ของเพียร์สัน
ความสำคัญทางสถิติ (ค่า p):มองหาค่าภายใต้Asymp. Sig. (2-sided )
- - ถ้าค่าp น้อยกว่า 0.05แสดงว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างตัวแปรเชิงหมวดหมู่ทั้งสองของคุณ
  - ถ้าค่าp มากกว่า 0.05แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
ข้อสมมติฐาน:โปรดตรวจสอบหมายเหตุท้ายตารางการทดสอบไคสแควร์ เซลล์ทั้งหมดต้องมีค่าที่คาดหวังอย่างน้อย 5 หากเซลล์มากกว่า 20% มีค่าที่คาดหวังต่ำกว่า 5 ข้อสมมติฐานของการทดสอบไคสแควร์อาจถูกละเมิด

รายละเอียดเกี่ยวกับสถิติทดสอบ ไคสแควร์

การวิเคราะห์ไคสแควร์ (Chi-Square Test) คือสถิตินอนพาราเมตริก (Non-parametric) ที่ใช้ทดสอบสมมติฐานสำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพ (Categorical Data) หรือข้อมูลจัดกลุ่ม โดยเปรียบเทียบระหว่างความถี่ที่สังเกตได้ (Observed frequency) กับความถี่ที่คาดหวัง (Expected frequency) เพื่อดูว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันหรือไม่

หลักการทำงานและประเภทของไคสแควร์

การทดสอบจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงกับผลลัพธ์ที่ควรจะเป็นตามทฤษฎี (หรือความเป็นอิสระ) แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลักตามลักษณะการวิจัย:

1. Goodness-of-fit Test: ใช้ทดสอบว่าข้อมูลตัวแปรเดียวในแต่ละกลุ่ม (เช่น ผลการสุ่มลูกเต๋า 100 ครั้ง) กระจายตัวตรงตามสัดส่วนที่คาดหวังไว้หรือไม่
2. Test of Independence: ใช้ทดสอบว่าตัวแปรเชิงหมวดหมู่ 2 ตัวมีความสัมพันธ์หรือเป็นอิสระต่อกันหรือไม่ (เช่น เพศมีความสัมพันธ์กับการเลือกซื้อกาแฟหรือไม่)
3. Test of Homogeneity: ใช้ทดสอบว่าประชากรตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป มีการกระจายตัวของตัวแปรเหมือนกันหรือไม่

สูตรพื้นฐานของไคสแควร์แสดงได้ดังนี้:
\(\chi ^{2}=\sum \frac{(O_{i}-E_{i})^{2}}{E_{i}}\)
โดยที่ χ² คือค่าสถิติไคสแควร์, \(O_{i}\) คือความถี่ที่สังเกตได้ และ \(E_{i}\) คือความถี่ที่คาดหวัง

ข้อกำหนดและข้อจำกัดที่สำคัญ

ประเภทตัวแปร: ตัวแปรที่นำมาวิเคราะห์ต้องเป็นข้อมูลเชิงหมวดหมู่ (เช่น เพศ, อาชีพ, ระดับความพึงพอใจ) ที่แสดงผลออกมาเป็นค่าความถี่ ไม่เหมาะสำหรับการนำค่าเฉลี่ยมาวิเคราะห์
ขนาดตัวอย่าง: ข้อมูลในตารางความสัมพันธ์ควรมีขนาดใหญ่พอ และไม่ควรมีช่อง (Cell) ใดที่มีความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5
ความเป็นเหตุเป็นผล: ไคสแควร์บอกได้เพียงว่าตัวแปร “มีความสัมพันธ์กัน” หรือไม่ แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าตัวแปรใดเป็นเหตุและตัวแปรใดเป็นผล

หากคุณมีข้อมูลที่กำลังศึกษาอยู่ สามารถบอกผมเพิ่มเติมได้ เพื่อให้ผมช่วยแนะนำว่าต้องใช้ไคสแควร์รูปแบบใด:

ตัวแปรที่ 1 ของคุณคืออะไร และแบ่งเป็นกี่กลุ่ม?
ตัวแปรที่ 2 ของคุณคืออะไร และแบ่งเป็นกี่กลุ่ม?

อ้างอิง