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Tableaux croisés est une fonction dans le logiciel statistique SPSS. Son but est d' afficher des informations sur la relation bivariée entre deux variables. Lors de l'utilisation des tableaux croisés , les utilisateurs ont la possibilité d'inclure des tests chi carré . Cela produit deux tables liées : l'une pour les tableaux croisés et une pour Chi Square. Alors que les tableaux croisés avec Chi Square est une fonction facile à utiliser , sa sortie peut sembler déroutant et compliqué à certains utilisateurs de SPSS . Pour interpréter correctement la sortie de la fonction tableaux croisés , vous devez connaître la forme de base des tables affichées sur la sortie. Grâce à la compréhension de ce formulaire, faire des interprétations sur la relation bivariée entre les deux variables en question devient facile. Instructions
1 Vérifiez la cellule appartenant à la première ligne et la dernière colonne du tableau khi-carré . En-tête de la dernière colonne est nommé " Asymp . Sig. " Le premier numéro de cette colonne est la p-valeur pour le test khi-carré . Si cette p- valeur est inférieure à la valeur de votre alpha, ce qui implique que le test khi-carré a réussi et que vous devez rejeter l'hypothèse nulle du test khi-carré ( qui est, que les deux variables sont indépendantes les unes des autres ) . Souvenez-vous que vous devez décider de la valeur alpha ; 0,05 est la valeur alpha plus courante dans les sciences sociales . Ainsi, par exemple , si vous voyez que le nombre de la première ligne et la dernière colonne du tableau khi-carré est inférieur à 0,05 , on peut conclure que les variables que vous avez inclus dans votre étude sont probablement liés en ce sens qu'ils sont dépendants les uns des autre .
2 Consultez le tableau croisés de comprendre pourquoi votre test khi-carré échoué ou réussi . Dans la table de références croisées , chaque cellule contient un nombre correspondant de " compter " et l'autre correspondant à " comptage attendue. " Grandes différences entre ces deux valeurs dans leurs cellules conduisent à une probabilité plus élevée de l'essai du khi-carré suivant ( c'est-à- leader de rejeter l'idée que les deux variables sont indépendantes ) . Trouvez les cellules avec les plus grandes différences absolues ( ne pas tenir compte si les valeurs sont positives ou négatives ) entre le "count" et variables " de comptage attendus " . Ces cellules sont où l'hypothèse d'indépendance entre les variables échoue le plus. Faire une mention dans votre interprétation (par exemple « Lorsque la valeur de la variable x est« Mongolie », nous avons constaté que variable y avait une grande probabilité d'être « 1. »).
3 Vérifiez les comptes attendus de la table croisés pour s'assurer que le test khi-carré est exacte. l'épreuve du khi-carré ne doit pas être effectuée dans le cas où l'une des cellules a un effectif théorique dans les chiffres de poids faible simples. Autrement dit, si vous trouver une cellule qui a un effectif théorique sous 6, signaler cette constatation et affirment que le test khi-carré peut ne pas être valable pour vos données. Si le nombre de vos attendus sont tous riches , il n'y a pas de réelle inquiétude. Vous pouvez interpréter cela comme le Chi square test étant un test précis de l'hypothèse que les variables d'intérêt sont indépendants.
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