일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 풍백
- 독사방여기요
- t test
- 우분투
- spss
- 패수
- categorical variable
- 후한서
- R
- Histogram
- 한서지리지
- 히스토그램
- 태그를 입력해 주세요.
- repeated measures ANOVA
- 낙랑군
- 기자
- post hoc test
- ANOVA
- 기자조선
- 한서
- 지리지
- 유주
- 창평
- 통계
- linear regression
- 고구려
- 통계학
- 선형회귀분석
- 단군
- 신라
- Today
- Total
獨斷論
SPSS 사용법 - Categorical 변수의 Chi-sqaured 검정법 본문
Chi-squared 검정법은 2개 이상의 categorical 변수의 상관관계를 따지는데 유용한 방법이다.
우선 아래와 같이 SPSS에서 변수값을 입력하도록 하자.
여기서 두 변수의 Type은 모두 Numeric으로 해야하며 Measure는 Nominal로 한다.
Treatment는 각 환자가 어떻한 처치를 받았는지를 나타내고
Problem은 각 환자의 병증을 나타낸다.
문자로 나타낼수도 있지만 chi-square test를 위하여 숫자로 나타낸 것이다.
문제는 환자의 병증에 따라 처치방법을 어떻게 달리하였는지 아니면 이와 상관없이 처지를 하였는지 보는 것이다.
만약 이 두 변수가 독립이면 두 변수사이에 상관관계가 없는 것이며 독립이 아니면 병증에 따라 처치 방법을 달리하였다는 것을 알수있다.
이제 "Analyze >> Descriptive Statistics >> Crosstabs" 를 클릭하면 아래와 같은 대화상자가 나타날 것이다.
위에서 나타난 순서대로 실행하면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있다.
Chi-squared test에서 Significance가 0.05보다 크므로 두 변수가 독립임을 알수있다. 즉 병증에 따라서 처치방법을 달리하지 않았다는 것을 보여준다.
또한 non-parametric test로 Phi와 Cramer's V를 선택하였으므로 이들의 결과도 살펴보면
두 결과 모두 0.158로 weak positive relationship을 보여주지만 p=0.891 > 0.05이므로 통계적으로 significant하지 않음을 알려준다.