Cập nhật ngày 05/10/2022 bởi hoangngoc

Bài viết Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là gì? Cách thực hiện và tính Chi Square bằng tay thay vì dùng SPSS thuộc chủ đề về Giải Đáp thời gian này đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !!

Hôm nay, Hãy cùng VietVan tìm hiểu Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là gì? Cách thực hiện và tính Chi Square bằng tay thay vì dùng SPSS trong bài viết hôm nay nhé ! Các bạn đang xem bài viết : “Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là gì? Cách thực hiện và tính Chi Square bằng tay thay vì dùng SPSS“

Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là gì? 

Kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là một phép thử thống kê được sử dụng để so sánh kết quả quan sát và kết quả mong đợi giữa các biến phân loại trong tổng thể dữ liệu.

Công thức: 

• E: Là giá trị kỳ vọng
• O: Là giá trị quan sát

• H0: Hai biến thống kê độc lập với nhau
• H1: Hai biến thống kê phụ thuộc với nhau

• Sig < 0.05: Bác bỏ Ho, chấp nhận H1, nghĩa là hai biến nghiên cứu có mối quan hệ liên kết với nhau.
• Sig > 0.05: Chấp nhận Ho, bác bỏ H1, nghĩa là hai biến nghiên cứu không có mối quan liên kết với nhau.

• Chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên và kích thước mẫu phải tương đối lớn
• Biến phân loại phải có từ 2 mức trở lên, ví dụ như giới tính (Nam và Nữ), học vấn (Trung học phổ thông, Đại học, Thạc sĩ),…
• Tần suất kỳ vọng ở mỗi ô là từ 5 trở lên

Đọc thêm: Kiểm Định Chi Square Là Gì? Cách Kiểm Định Chi Bình Phương Spss Chi Tiết Nhất

Cách thực hiện kiểm định Chi Square bằng phần mềm SPSS

Cách kiểm định chi bình phương trong SPSS chi tiết nhất

Đầu tiên các bạn load file dữ liệu ở đây: phantichspss.com/filefordownload/chisquare/ChiSquare.sav

Đầu tiên vào menu Analyze- Descriptive Statistics – Crosstabs, sau đó đưa hai biến nam hay nữ , bằng cấp GIOITINH và BANGCAP vào hai ô tương ứng như trên hình. Sau đó nhấn vào nút Statistics, chọn Chi-square để thực hiện kiểm định.

Cách kiểm định chi bình phương trong SPSS chi tiết nhất

Chọn ô Cells và nhấn chọn Observed, Expected và Total như trong hình. Về ý nghĩa thì Observed là số lượng thực tế quan sát, Expected là số lượng kì vọng, Total là tổng phần trăm theo từng dòng và từng cột. tổng giá trị expected sẽ được nhóm MBA [email protected] tính toán bằng tay ở bước sau để cho các bạn hiểu rõ.

Chọn ô Cells và nhấn chọn Observed, Expected và Total như trong hình

Kết quả ra như sau:

Bảng kết quả

Các tổng giá trị ở ô màu đỏ là giá trị thực tế quan sát được. Ví dụ số 6 ở hàng màu đỏ đầu tiên. Đó là có 6 người Nam học CAO ĐẲNG. Số 35 bên tay phải của số 6 có nghĩa là có 35 người Nam học ĐẠI HỌC.

Các tổng giá trị ở ô màu xanh là tổng giá trị kì vọng mong đợi .  Ví dụ số 5.6 ở hàng màu xanh đầu tiên. Đó là có 5.6 người Nam kì vọng học CAO ĐẲNG. Số 38.6 bên tay phải của số 5.6 có nghĩa là có 38.6 người Nam kì vọng học ĐẠI HỌC.

tổng giá trị kì vọng expected cũng khá dễ hiểu, đó là khi có giả thiết độ tuổi và trình độ không có quan hệ với nhau. Thì xác suất xuất hiện của độ tuổi và nam hay nữ độc lập nhéu. Lúc đó công thức tính xác suất P(gioitinh & dotuoi)=P(gioitinh)*P(dotuoi) .

Về kết quả kiểm định chi-square trong phần hình màu vàng. giá trị Asymptotic Significance (2-sided) = 0.238 chính là significane 2 đuôi của kiểm định. Kiểm định Chi-bình phương chỉ có ý nghĩa khi số quan sát đủ lớn, nếu có thường xuyên hơn 20% số ô trong bảng chéo có tần suất mong đợi expected value nhỏ hơn 5 thì tổng giá trị chi-square nói chung không còn đáng tin cậy. Cuối bảng Chi-Square Tests luôn đưa ra một dòng thông báo cho bạn biết có bao nhiêu % số ô có tần suất mong đợi  expected value dưới 5 của bảng. Nếu số này dưới 20% thì chúc mừng bạn. Còn nếu trên 20% bạn phải tính đến các biện pháp khác, như là sử kiểm định Fisher’s exact test. ( nếu bảng dữ liệu 2×2 thì fisher sẽ tự hiện ra sau tổng giá trị chi square trong bảng kết quả này).

Ở đây ta thấy có 3 tổng giá trị cần lưu ý: tổng giá trị chi square là 2.873, tổng giá trị bậc tự do df là 2, tổng giá trị sig. là 0.238. Do sig. > 5% nên có bằng chứng cho thấy rằng hai biến này độc lập với nhéu. do đó kết  luận giữa HỌC VẤN và GIỚI TÍNH không có quan hệ với nhau. Còn nếu sig<5% thì có bằng chứng cho thấy hai biến này không độc lập với nhau. Ở phần sau nhóm [email protected] sẽ tính bằng tay 3 giá trị chi square, bậc tự do và sig. này để các bạn xem nhé.

Đọc thêm: Hướng dẫn cách kiểm định Anova trong SPSS chi tiết nhất

Cách thực hiện kiểm định Chi Square bằng tay

Các bạn tải file excel  hướng dẫn thủ công ở đây

phantichspss.com/filefordownload/chisquare/ChiSquare.xlsx

Phần này sẽ tính toán các tổng giá trị Chi square, bậc tự do và sig. của kiểm định chi-square. Dữ liệu gốc ban đầu là 100 người được phân bố như sau

Cách thực hiện kiểm định Chi Square bằng thủ công

Tổng cộng có 100 người nha.

Từ dữ liệu trên, tính được % theo dòng vào theo cột như sau( ô màu vàng)

Ví dụ ô có vòng tròn đỏ là 10%,  nghĩa là có 10% trong 100 người này có trình độ CAO ĐẲNG số này bằng (6+4)/100

Từ các số màu vàng đó, tính ngược lại ra các số kì vọng expected là các số màu đỏ như trên hình. Ví dụ số 5.6 trong vòng tròn màu xanh là bằng 10%x56%x100. Các bạn để ý các số màu đỏ này chính là các số được tính tự động dùng SPSS ở trên , là giá trị expected. Lưu ý P(A&B)=P(A)*P(B) nếu A và B độc lập với nhau. Giả sử A, B độc lập thì mới được bảng trên.Nếu kì vọng i chang quan sát: thì hai biến hoàn toàn không liên quan nhau .Nếu không chang: thì có liên quan nhau, thì không độc lập với nhéu

Áp dụng công thức tính chi bình phương như sau:

Ta tính được chi-square= (6-5.6)*(6-5.6)/5.6+(35-38.64)*(35-38.64)/38.64+(15-11.76)*(15-11.76)/11.76+(4-4.4)*(4-4.4)/4.4+(34-30.36)*(34-30.36)/30.36+(6-9.24)*(6-9.24)/9.24= 2.873

Vậy giá trị chi-square=2.873, giống với tổng giá trị chạy tự động ở trên

Tính tổng giá trị bậc tự do degree of freedom= (3-1)*(2-1)=2 . Số 3 ở đây là do có ba bậc học, số hai là do có hai nam hay nữ.

Để tính được sig. ta sử dụng hàm chidist trong excel CHIDIST(chi-square,df) = CHIDIST(2.873,2)=0.238

Như vậy đã đủ khó khăn để kết luận hai giá trị Học vấn và nam hay nữ không có liên quan với nhau

Đọc thêm: Độ lệch chuẩn là gì và công thức tính? Ý nghĩa trong SPSS

Các câu hỏi về kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương)

Ưu điểm của kiểm định chi bình phương SPSS là gì?

• 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.

Nhược điểm của kiểm định chi bình phương SPSS là gì?

• 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.

Các hình ảnh về kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương)

Tham khảo thêm kiến thức về kiểm định Chi Square (kiểm định chi bình phương) là gì tại WikiPedia