카이제곱 독립성검정 in SPSS

 

카이제곱 독립성검정

두개의 범주형 변수가 서로 독립인지 검정하는 분석방법입니다.

각 변수는 2개 이상의 그룹을 가집니다.

 

가설

H0: 두 변수는 독립이다.

H1: 두 변수는 독립이 아니다.

 

예제 Data

1. Gender는 0, 1을 가집니다.

2. Smoking은 0, 1, 2를 가집니다.

3. 각각 결측치가 존재할 수 있습니다.

4. Gender와 Smoking의 독립성 검정을 해보겠습니다.

분석방법

1. 분석 > 기술통계량 > 교차분석

2. 행에는 Gender, 열에는 Smoking

3. 통계량, 셀 설정

3-1. 통계량

 

3-2. 셀

4. 확인

결과분석

1. 전체 435개 자료 중에 Gender와 Smoking의 결측치는 33개, 유효한 자료는 402개입니다.

2. 402개 자료의 교차표는 아래와 같습니다. 

3. Pearson 카이제곱 검정 결과 통계량은 3.171이며, 유희확률은 .205로 유의수준(0.05)보다 크므로 귀무가설(H0)를 기각할 수 없습니다. Gender와 Smoking은 서로 독립이라고 할 수 있습니다.

첨부문서

1. data set

Sample_Dataset_2014.xlsx

0.08MB

2. SPSS 명령문(Syntax)

카이제곱검정(독립성) in SPSS.sps

0.00MB

참고사이트

참고1:  [기초] 5. [엑셀]카이제곱 검정

[기초] 5. [엑셀]카이제곱 검정

참고2:  https://libguides.library.kent.edu/SPSS/ChiSquare

LibGuides: SPSS Tutorials: Chi-Square Test of Independence

참고3: http://www.birc.co.kr/2017/02/07/%EC%B9%B4%EC%9D%B4%EC%A0%9C%EA%B3%B1%EB%B6%84%EC%84%9D/

카이제곱분석 | BIRC