Статистические критерии для таблиц сопряженности - Тест хи-квадрат
Чтобы получить статистические критерии для таблиц сопряженности, щелкните на кнопке Statistics... (Статистика) в диалоговом окне Crosstabs.
Откроется диалоговое окно Crosstabs: Statistics (Таблицы сопряженности: Статистика) (см. рис. 11.9).
Рис. 11.9: Диалоговое окно Crosstabs: Statistics
Флажки в этом диалоговом окне позволяют выбрать один или несколько критериев.
Тест хи-квадрат (X2)
Корреляции
Меры связанности для переменных, относящихся к номинальной шкале
Меры связанности для переменных, относящихся к порядковой шкале
Меры связанности для переменных, относящихся к интервальной шкале
Коэффициент каппа (к)
Мера риска
Тест Мак-Немара
Статистики Кохрана и Мантеля-Хэнзеля
Эти критерии рассматриваются в двух последующих разделах, причем из-за того, что критерий хи-квадрат имеет большое значение в статистических вычислениях, ему посвящен отдельный раздел.
Тест хи-квадрат (X2)
При проведении теста хи-квадрат проверяется взаимная независимость двух переменных таблицы сопряженности и благодаря этому косвенно выясняется зависимость обоих переменных.
Две переменные считаются взаимно независимыми, если наблюдаемые частоты (fо) в ячейках совпадают с ожидаемыми частотами (fe).
Для того, чтобы провести тест хи-квадрат с помощью SPSS, выполните следующие действия:
Выберите в меню команды Analyze (Анализ) ► Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) ► Crosstabs... (Таблицы сопряженности)
Кнопкой Reset (Сброс) удалите возможные настройки.
Перенесите переменную sex в список строк, а переменную psyche — в список столбцов.
Щелкните на кнопке Cells... (Ячейки). В диалоговом окне установите, кроме предлагаемого по умолчанию флажка Observed, еще флажки Expected и Standardized. Подтвердите выбор кнопкой Continue.
Щелкните на кнопке Statistics... (Статистика). Откроется описанное выше диалоговое окно Crosstabs: Statistics.
Установите флажок Chi-square (Хи-квадрат). Щелкните на кнопке Continue, а в главном диалоговом окне — на ОК.
Вы получите следующую таблицу сопряженности.
Пол * Психическое состояние Таблица сопряженности
|
Психическое состояние |
Total |
|
Крайне неустойчивое |
Неустойчивое |
Устойчивое |
Очень устойчивое |
Пол |
Женский |
Count |
16 |
18 |
9 |
1 |
44 |
Expected Count |
7,9 |
16,6 |
17,0 |
2,5 |
44,0 |
Std. Residual |
2,9 |
,3 |
-1,9 |
-.9 |
|
Мужской |
Count |
3 |
22 |
32 |
5 |
62 |
Expected Count |
11,1 |
23,4 |
24,0 |
3,5 |
62,0 |
Std. Residual |
-2,4 |
-,3 |
1,6 |
,8 |
|
Total |
|
Count |
19 |
40 |
41 |
6 |
106 |
Expected Count |
19,0 |
40,0 |
41,0 |
6,0 |
106,0 |
Кроме того, в окне просмотра будут показаны результаты теста хи-квадрат:
Chi-Square Tests (Тесты хи-квадрат)
|
Value (Значение) |
df |
Asymp. Sig. (2-sided) (Асимптотическая значимость (двусторонняя)) |
Pearson Chi-Square (Хи-квадрат по Пирсону) |
22,455 (а) |
3 |
,000 |
Likelihood Ratio (Отношение правдоподобия) |
23,688 |
3 |
,000 |
Linear-by-Linear Association (Зависимость линейный-линейный) |
20,391 |
1 |
,000 |
N of Valid Cases (Кол-во допустимых случаев) |
106 |
|
|
а. 2 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,49 (2 ячейки (25%) имеют ожидаемую частоту менее 5. Минимальная ожидаемая частота 2,49.)
Для вычисления критерия хи-квадрат применяются три различных подхода:
- формула Пирсона;
- поправка на правдоподобие;
- тест Мантеля-Хэнзеля.
- Если таблица сопряженности имеет четыре поля (таблица 2 x 2) и ожидаемая вероятность менее 5, дополнительно выполняется точный тест Фишера.
Критерий хи-квадрат по Пирсону
Обычно для вычисления критерия хи-квадрат используется формула Пирсона:
Здесь вычисляется сумма квадратов стандартизованных остатков по всем полям таблицы сопряженности. Поэтому поля с более высоким стандартизованным остатком вносят более весомый вклад в
численное значение критерия хи-квадрат и, следовательно, — в значимый результат. Согласно правилу, приведенному в разделе 8.9,
стандартизованный остаток 2 (1,96) или более указывает на значимое расхождение между наблюдаемой и ожидаемой частотами в той или ячейке таблицы.
В рассматриваемом примере формула Пирсона дает максимально значимую величину критерия хи-квадрат (р<0,0001). Если рассмотреть стандартизованные остатки в отдельных полях таблицы сопряженности,
то на основе вышеприведенного правила можно сделать вывод, что эта значимость в основном определяется полями, в которых переменная psyche имеет значение "крайне неустойчивое".
У женщин это значение сильно повышено, а у мужчин — понижено.
Корректность проведения теста хи-квадрат определяется двумя условиями:
- ожидаемые частоты < 5 должны встречаться не более чем в 20% полей таблицы;
- суммы по строкам и столбцам всегда должны быть больше нуля.
Однако в рассматриваемом примере это условие выполняется не полностью. Как указывает примечание после таблицы теста хи-квадрат, 25% полей имеют ожидаемую частоту менее 5.
Однако, так как допустимый предел в 20% превышен лишь ненамного и эти поля, вследствие своего очень малого стандартизованного остатка, вносят весьма незначительную долю в величину критерия хи-квадрат,
это нарушение можно считать несущественным.
Критерий хи-квадрат с поправкой на правдоподобие
Альтернативой формуле Пирсона для вычисления критерия хи-квадрат является поправка на правдоподобие:
При большом объеме выборки формула Пирсона и подправленная формула дают очень близкие результаты. В нашем примере критерий хи-квадрат с поправкой на правдоподобие составляет 23,688.
Тест Мантеля-Хэнзеля
Дополнительно в таблице сопряженности под обозначением linear-by-linear ("линейный-по-линейному") выводится значение теста Мантеля-Хэнзеля (20,391). Эта форма критерия хи-квадрат с
поправкой Мантеля-Хэнзеля — еще одна мера линейной зависимости между строками и столбцами таблицы сопряженности. Она определяется как произведение коэффициента корреляции Пирсона
на количество наблюдений, уменьшенное на единицу:
Полученный таким образом критерий имеет одну степень свободы. Метод Мантеля-Хэнзеля используется всегда, когда в диалоговом окне Crosstabs: Statistics установлен флажок Chi-square.
Однако для данных, относящихся к номинальной шкале, этот критерий неприменим.
|