クロス集計表の有意差検定

クロス集計表の目的は、2 つの変数の関係 (またはその欠如) を示すことです。2 つの変数にはいくつかの関係があることが示されますが、異なる収入カテゴリー間での PDA 所有の差がランダムな変動より大きいとする理由はあるでしょうか。

2 つのクロス集計された変数の関係が有意であるかどうかを判断するために、さまざまな検定を使用できます。よく見られる検定の 1 つが、カイ 2 乗です。カイ 2 乗の利点の 1 つは、ほとんどすべての種類のデータに適しているということです。

「クロス集計表」ダイアログ・ボックスを再度開きます。
「統計」をクリックします。
図 1. 「クロス集計表」ダイアログ・ボックス

図 2. 「クロス集計表: 統計量の指定」ダイアログ・ボックス
「カイ 2 乗」をクリックします (チェック・マークを付けます)。
「続行」をクリックして、メインのダイアログ・ボックスで「OK」をクリックし、プロシージャーを実行します。

Pearson カイ 2 乗 では、行および列の変数が独立変数であるという仮説を検定します。統計量の実際の値は、あまり参考になりません。有意確率値 (漸近有意確率) には探している情報があります。有意確率値が低いほど、2 つの変数が独立 (無関係) である可能性は低くなります。この場合、有意確率値は非常に低い .000 と表示されており、これは 2 つの変数が確かに関係していることを示しています。