Chi-Square Tests là gì? Các bước chạy kiểm định chi square trong SPSS

Trong số đó, Chi-Square Test là phương pháp kiểm tra lý thuyết dễ dàng trong SPSS được lựa chọn sử dụng để phân tích, tìm kiếm mối liên hệ giữa các biến chỉ trong thời gian ngắn với kết quả chuẩn xác. Vậy, Chi-Square Test là gì? Chạy thử nghiệm chi square như thế nào? Xem ngay bài viết dưới đây của Luận văn 1080 để có thêm thông tin về phương pháp kiểm định khoa học này nhé!

1. Chi square test là gì?

1.1. Khái niệm

Chi-Square Test (hay còn gọi là kiểm định Chi bình phương, trong SPSS thường nằm trong phần Crosstab) là một phương pháp thống kê phổ biến được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập rời rạc (categorical variables).

Phương pháp này giúp đánh giá xem sự khác biệt giữa tần số quan sát và tần số kỳ vọng có mang ý nghĩa thống kê hay không, từ đó xác định mức độ liên quan hoặc độc lập giữa các biến.

1.2. Mục đích

Phương pháp Chi-Square thường được dùng trong các trường hợp:

• So sánh mức độ khác biệt giữa các tần số quan sát và tần số dự kiến trong cùng một bảng tần số và thông qua đó, đánh giá mức độ khác biệt có ý nghĩa gì so với thống kê hay không.
• Kiểm tra các giả thuyết về các biến rời rạc để xem mức độ liên quan, sự đồng đều và mối quan hệ

Thông qua đó, nhà nghiên cứu có thể đánh giá mức độ khác biệt có ý nghĩa thống kê hay không.

1.3. Phân loại

Có 2 loại kiểm định chi bình phương:

• Kiểm định độc lập (còn được gọi là Chi -square test for independence): Kiểm tra mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến rời rạc.
• Kiểm định sự phân bố (còn được gọi là Chi – square goodness-of-fit test): Kiểm tra mức độ phân bố của các biến và bộ dữ liệu liên quan đến các biến

1.4. Ứng dụng

Kiểm định Chi-Square được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như:

• Y học: Phân tích mối quan hệ giữa các loại bệnh và các loại thuốc điều trị.
• Kinh doanh: Phân tích mối liên hệ giữa chi phí quảng cáo và lợi nhuận bán hàng.
• Tâm lý học: Xem xét mối quan hệ giữa đặc điểm tâm lý và phương pháp trị liệu.

Nhờ khả năng xác định mối liên hệ giữa các biến rời rạc, Chi-Square Test trở thành công cụ thống kê cơ bản và quan trọng trong các nghiên cứu ứng dụng.

Bên cạnh các kiểm định phi tham số như Chi-square test, trong phân tích hồi quy còn có những khái niệm quan trọng khác như sai số chuẩn,… Khác với định nghĩa sai số chuẩn độ của hóa phân tích, sai số chuẩn được hiểu như một ước tính chung dùng để đo lường giá trị thay đổi của các hệ số hồi quy giữa các mẫu trong cùng một tổng thể. Vậy bạn đã nắm được ý nghĩa của sai số chuẩn hay chưa? Tham khảo ngay mục đích và ý nghĩa của sai số chuẩn ngay!

>> Đọc thêm: [Bật Mí] Top 5 Cách Gộp Biến Trong SPSS Đơn Giản, Dễ Thực Hiện Nhất

2. 6 bước thử nghiệm kiểm định Chi-Square trong SPSS

Dưới đây là 6 bước chạy kiểm định chi bình phương spss

2.1. Bước 1: Xác định mối quan hệ giữa hai biến định tính

• Chọn ô lệnh Analyze → tiếp tục nhấn chọn Descriptive Statistics và chọn Crosstabs.

Bước 1 trong kiểm định Chi-Square trong SPSS là chọn Crosstabs

2.2. Bước 2: Xác định cặp biến cần phân tích và thiết lập cấu trúc bảng chéo

• Ở hai cột Row và Column, nhập lần lượt hai biến Smoker và Gender.

Bước 2. Nhập giá trị cho hai biến Smoker và Gender trong kiểm định Chi-Square

2.3. Bước 3: Kích hoạt chức năng kiểm định Chi-Square

• Sau khi đã tiến hành nhập hai biến vào cột dọc và ngang, chọn lệnh Statistics, bảng thông tin Crosstabs: Statistics sẽ hiện ra.
• Tiếp đến nhấn chọn Cells → chọn Format → chọn Chi square test và chọn Continue để tiếp tục chuyển lệnh.

Bước 3: Thực hiện thao tác chọn loại kiểm định thống kê trong Crosstabs

2.4. Bước 4: Tùy chỉnh cách hiển thị dữ liệu trong bảng Crosstabs

• Chọn ô lệnh Cells → Observed → sau đó tích chọn lần lượt các ô Row, Column, Total, Observed và Round cell counts
• Nhấn chọn Continue để hoàn thành và chuyển lệnh.

Bước 4: Thiết lập cách hiển thị kết quả trong bảng Crosstabs khi thực hiện kiểm định Chi-square trong SPSS.

2.5. Bước 5: Tùy chỉnh thứ tự sắp xếp các hàng (Row Order) trong bảng kết quả

• Chọn Format để mở lệnh tùy chọn Row Order
• Tích chọn ô Ascending và Descending tùy thuộc vào nhu cầu và mong muốn của người dùng.

Bước 5: Tùy chỉnh thứ tự sắp xếp các hàng (Row Order) trong bảng kết quả Crosstabs

2.6. Bước 6: Xác nhận và thực thi lệnh kiểm định Chi-square

• Nhấn chọn lệnh Continue và nhấn OK để hoàn thành phương trình, bắt đầu quá trình chạy kiểm định chi bình phương.

>> Tham khảo thêm: Dịch vụ thuê làm luận văn hỗ trợ chỉnh sửa sau khi nộp

3. Đọc hiểu bảng kết quả kiểm định Chi-square trong SPSS

3.1. Bảng Case Processing Summary

Bảng tóm tắt dữ liệu mẫu (Case Processing Summary) giúp người dùng kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu trước khi diễn giải kết quả kiểm định.

Cụ thể:

• Bảng này hiển thị số lượng trường hợp hợp lệ (Valid) và không hợp lệ (Missing) được đưa vào phân tích.
• Nếu tất cả các giá trị ở cột Percent đều là 100% hợp lệ, điều đó có nghĩa là toàn bộ dữ liệu được sử dụng đầy đủ để thực hiện cho quy trình Crosstab tiếp theo.

Bước 1: Case processing Summary trong SPSS

3.2. Bảng Cross Tabulation

Bảng chéo (Cross Tabulation) thể hiện sự phân bố tần số giữa hai biến phân loại, đồng thời hiển thị tần số quan sát (Observed Count) và tần số kỳ vọng (Expected Count).

Cụ thể:

• Giá trị được khoanh đỏ (Expected Count) là tần số kỳ vọng – tức là số lượng quan sát mà ta dự kiến sẽ xuất hiện trong từng ô, nếu không có mối liên hệ giữa hai biến.
• Việc so sánh tần số quan sát với tần số kỳ vọng là cơ sở để SPSS tính toán giá trị thống kê Chi-square (χ²).
• Nếu không có giá trị kỳ vọng nào nhỏ hơn 1 và không quá 20% giá trị kỳ vọng nhỏ hơn 5, thì điều kiện áp dụng kiểm định Chi-square được thỏa mãn.

Bước 2. Bảng Cross Tabulation trong SPSS

3.3. Bảng Chi – square test

Bảng trong bước 3 thể hiện kết quả kiểm định Chi-square (Chi-Square Tests), cho phép người phân tích đánh giá mối quan hệ giữa hai biến định tính dựa trên giá trị thống kê và mức ý nghĩa (Sig.). Cụ thể:

Bước 3. Bảng Chi – square Tests trong SPSS

Từ bảng Chi square test trên ta sẽ đọc được giá trị kỳ vọng và giá trị mong đợi như sau:

• Ở bảng giá trị trên, giá trị test statistic Pearson Chi-Square = 11.556, df = 1.
• Mức ý nghĩa Asymp. Sig (2-tailed) = 0.073 (> 0.05), cho thấy không có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa hai biến.
• Tuy nhiên, giá trị Exact Sig (2-tailed) = 0.040 (< 0.05) cho thấy khi sử dụng kiểm định chính xác Fisher, mối quan hệ có ý nghĩa thống kê.
• 12 ô (100%) có giá trị kỳ vọng nhỏ hơn 5, trong đó giá trị nhỏ nhất là 0.50.

Từ đây ta sẽ đưa ra được kết luận dựa trên giả thuyết giá trị có sẵn. Vì vậy, cần thận trọng khi kết luận, và nên dựa vào kiểm định Exact Sig do điều kiện của kiểm định Chi-square (Expected count > 5) không được thỏa mãn.

3.4. Bảng Symmetric Measures

Ở bảng Symmetric Measures như bảng hiển thị bên dưới, ta có được xác suất giá trị r = 0,262 = 0,0062(Sig). Điều này cho thấy giữa hai biến có mối liên hệ ở mức trung bình và có ý nghĩa thống kê.

Bên cạnh đó, ta cũng cần xem xét các yếu tố dưới đây để xem mức độ gắn kết chặt chẽ giữa các biến:

• Không có tương quan = giá trị bằng 0
• Tương quan rất yếu = > 0 – 0,25
• Tương quan đủ = > 0,25 – 0,5
• Tương quan mạnh = > 0,5 – 0,75
• Tương quan rất mạnh = > 0,75 – 0,99
• Tương quan hoàn hảo = 1

Bước 4. Bảng Symmetric Measures trong SPSS

4. Một số lưu ý khi chạy kiểm định chi square test trong spss

Trong quá trình tiến hành chạy kiểm định chi square test trong spss không tránh khỏi những sai sót gây ảnh hưởng đến kết quả đầu ra không được như mong muốn.

Xem ngay một vài lưu ý dưới đây để quá trình chạy phương trình kiểm định diễn ra thuận lợi, suôn sẻ nhé:

• Kiểm định Chi-Square có thể bị sai lệch khi dữ liệu không đáp ứng điều kiện giả định, chẳng hạn như tần suất kỳ vọng nhỏ hơn 5 hoặc cỡ mẫu quá nhỏ.
• Nên rà soát lại kết quả kiểm định trước khi đưa ra kết luận cuối cùng, đồng thời đối chiếu với các phương pháp kiểm định khác để đảm bảo tính nhất quán.
• Để kết quả kiểm định đạt độ chính xác và có ý nghĩa, cần đảm bảo tệp dữ liệu có đủ số lượng quan sát và phân bố tần suất giữa các nhóm không quá chênh lệch.

Bên cạnh phần mềm SPSS, phần mềm EViews hiện nay cũng là phần mềm được sử dụng rộng rãi. EViews gồm nhiều chức năng như SPSS, bao gồm: phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng; thống kê mô tả dữ liệu; phân tích sự tác động của các yếu tố này lên các yếu tố khác; dự báo cho yếu tố cần nghiên cứu. Nếu bạn đang cần tải EViews, xem ngay hướng dẫn của Luận văn 1080 để có thể dễ dàng cài đặt nhé.

Trên đây là toàn bộ thông tin cần thiết và các bước hướng dẫn chạy kiểm định Chi-Square Test cụ thể, giúp người đọc dễ dàng vận dụng phục vụ học tập và công việc. Biết cách vận dụng Chi-Square Test trong SPSS để phân tích mối quan hệ của các vấn đề trong cuộc sống sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian, công sức và thu được kết quả như mong muốn.