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spss卡方检验结果线性关联是什么 spss卡方检验结果没有连续性校正

发布时间:2023-11-03 10: 00: 00

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics

对于两组连续性变量,一般通过回归分析判断两者是否存在相关关系。对于离散型变量,则需借助卡方检验判断两者之间是否存在相关关系。变量数据类型不同,SPSS卡方检验提供的结果形式也有所不同,因此很多用户会感到不解。本文结合实例向大家介绍SPSS卡方检验结果线性关联是什么,SPSS卡方检验结果没有连续性校正原因是什么。

一、spss卡方检验结果线性关联是什么

对于有序分布的离散型变量,进行卡方检验时,除了关注皮尔逊卡方检验结果之外,还须关注线性关联结果。有序分布的离散型变量如年代,时间等。例如有人统计了连续几年某项考试的考生数据,根据通过率,能否得出该项考试通过率随时间发生变化,即通过率与时间之间是否有线性关系。原始数据如图1所示。

待分析数据
图1 待分析数据

卡方检验的方法大家可以登录SPSS中文网站学习,这里不再赘述,本文主要讨论卡方检验结果的解读与分析。按照卡方检验的方法,处理数据后,结果如图2所示。

卡方检验结果
图2 卡方检验结果

卡方检验结果中,首先关注皮尔逊卡方,其渐进显著性为0.987,大于0.05,此时应接受卡方检验的原假设,即两组变量间不存在相关关系,认为年份和通过率之间没有相关性。如果渐进显著性小于0.05,则接受备选假设,认为两组变量间存在相关关系,认为年份和通过率之间存在相关性。由于年份为连续性离散变量,此时还应关注线性关联统计量,同样道理,线性关联渐进显著性为0.547,大于0.05,两组变量间不存在线性相关关系,即通过率不随着年份变化而呈线性变化。

对于存在顺序的离散型变量,我们除需要关注皮尔逊卡方检验结果之外,还应关注线性关联统计量,线性关联统计量渐进显著性大于0.05,认为两组变量之间不存在线性关系,小于0.05,则存在线性关系。由于数据结构不同,卡方检验还会产生不同的分析结果,例如连续性校正统计量。很多用户会疑惑为什么有时作卡方检验会出现连续性校正统计量,有时没有,本文第一小节中实例就不存在连续性校正统计量,原因在第二小节中向大家介绍。

二、spss卡方检验结果没有连续性校正

卡方检验过程中以离散型变量代替了连续性变量进行计算,因此在频数小于5或数据量低于40时,计算结果会出现偏斜,特别是对于2*2型数据。所谓2*2型数据,是指待分析数据有两个离散变量,每个离散变量又分别有两种情况。在频数小于5或数据量低于40时,基于超几何分布的费舍尔精确检验更为适合2*2型数据。

例如考察发病率与性别的关系,数据如图3所示,其中性别1代表男性,性别2代表女性,1代表发病,2代表未发病,人数为各组统计人数。数据结构为2*2型,对这组数据进行卡方分析,结果如图4所示。

性别与发病人数统计数据
图3 性别与发病人数统计数据

与第一小节中卡方检验结果相比,卡方分析结果中多了连续性校正和费希尔精确检验两项,并且b处标记仅对2*2表进行计算。

卡方检验结果
图4 卡方检验结果

因此对于非2*2表,卡方检验不会提供连续性修正结果。

本文介绍了SPSS卡方检验结果线性关联是什么,SPSS卡方检验为什么没有连续性校正的内容。对于有序的离散型变量,除了关注皮尔逊卡方检验结果之外,还应关注线性关联统计量,线性关联统计量反应了变量之间是否存在线性关系。对于非2*2结构数据,不符合超几何分布的应用条件,因此不会提供连续性修正结果。

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标签:spss卡方检验spss卡方检验步骤

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