TAILIEUCHUNG - Chương 4. Phân tích các dữ liệu định tính

Chương 4. Phân tích các dữ liệu định tính - Kiểm định Chi-Square: được sử dụng để kiểm định xem có tồn tại mối quan hệ giữa hai yếu tố đang nghiên cứu trong tổng thể hay không. Kiểm định này phù hợp khi hai yếu tố này là biến định tính hay định lượng rời rạc có ít giá trị. | CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH . KIỂM ĐỊNH CHI - SQUARE . KIỂM ĐỊNH TRONG TRƯỜNG HỢP DỮ LIỆU THỨ TỰ . KIỂM ĐỊNH CHI - SQUARE Kiểm định Chi-Square: được sử dụng để kiểm định xem có tồn tại mối quan hệ giữa hai yếu tố đang nghiên cứu trong tổng thể hay không. Kiểm định này phù hợp khi hai yếu tố này là biến định tính hay định lượng rời rạc có ít giá trị . KIỂM ĐỊNH CHI - SQUARE Cơ sở lí thuyết: Giả thuyết không: hai biến độc lập với nhau hai biến có liên hệ với nhau Giả thuyết đối: . KIỂM ĐỊNH CHI - SQUARE Đại lượng kiểm định này có phân phối Chi - Square (Khi bình phương) . KIỂM ĐỊNH CHI - SQUARE Tiêu chuẩn quyết định là: Bác bỏ H0 nếu: Chấp nhận H0 nếu: . KIỂM ĐỊNH CHI - SQUARE Từ Menu, chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs Nhấn nút Statistics để chọn Chi - square . KIỂM ĐỊNH TRONG TRƯỜNG HỢP DỮ LIỆU THỨ TỰ Trong trường hợp hai yếu tố nghiên cứu lá hai biến thu thập từ thang đo thứ bậc, thay vì dùng đại lượng Chi-Square, chúng ta có thể dùng một trong các đại lượng sau: Tau của Kendall, d của Somer, Gamma của Goodman và Kruskal. Các đại lượng này giúp phát hiện ra mối liên hệ tốt hơn Chi - Square.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.