Analizler · Temel · 3 dk okuma
Ki-kare testi ve çapraz tablolar
İki kategorik değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını sınar.
Çözümlü örnek
| Sigara içiyor | İçmiyor | Toplam | |
|---|---|---|---|
| Kadın | 30 (%20) | 120 | 150 |
| Erkek | 54 (%36) | 96 | 150 |
| Toplam | 84 | 216 | 300 |
Örnek
İlişki olmasaydı her cinsiyette sigara içen oranı toplam oran olan %28 olurdu (150 × .28 = 42 kişi). Gözlenen 30 ve 54, beklenen 42'den belirgin uzak. χ²(1, N = 300) = 9,52, p = .002, Cramér V = .18. Erkeklerde sigara içme oranı (%36) kadınlardan (%20) yüksektir; olasılık oranı 2,25'tir.
Varsayımlar
- Her kişi tabloda yalnız bir hücrede yer alır (bağımsızlık).
- Beklenen hücre sayıları yeterli: hiçbiri 1'in altında değil ve en fazla %20'si 5'in altında.
- Aynı kişilerin iki zamandaki evet/hayır yanıtları için ki-kare değil McNemar testi kullanılır.
Yüzdeleri doğru yönde verin
Hangi değişken grubu tanımlıyorsa yüzdeleri o yönde hesaplayın. “Kadınların %20'si sigara içiyor” ile “sigara içenlerin %36'sı kadın” farklı sorulara yanıt verir.
Sık yapılan hatalar
- Küçük örneklemde beklenen sayılar 5'in altındayken ki-kare kullanmak.
- Yalnız χ² ve p verip hangi grubun oranının yüksek olduğunu yazmamak.
- Aynı kişinin birden çok seçeneği işaretleyebildiği soruları tek tabloda ki-kareyle sınamak.
Raporda nasıl yazılır?
Cinsiyet ile sigara kullanımı arasında anlamlı bir ilişki bulunmuştur, χ²(1, N = 300) = 9.52, p = .002, V = .18; sigara kullanım oranı erkeklerde (%36) kadınlardan (%20) yüksektir.
Sayıları kendi bulgularınızla değiştirin; ondalık ayırıcı için derginizin veya enstitünüzün yönergesine uyun.
İlgili yazılar
Bilmediğiniz bir terim mi var? İstatistik sözlüğüne bakın.
Bu konuda verinizle destek almak ister misiniz?
Danışma başlat