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卡方检验(R×C列联表)

SPSS教程卡方检验/Fisher精确检验
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一、问题与数据

研究者拟分析购房人与购房类型的关系,共招募了在过去12个月中有过购房记录的333位受试者,收集了购房人类型(buyer_type)和房屋类型(property_type)的变量信息。

 

其中研究对象类型按照单身男性(single male)、单身女性(single female)、已婚两人(married couple)和多人家庭(family)分类;房屋类型按照楼房(flat)、平房(bungalow)、独栋别墅(detached house)和联排别墅(terrace)分类,部分数据如下图。

 

 

其中,Individual scores for each paticipant(左图)列出了每一个研究对象的情况,而Total count data (frequencies)(右图)则是对相同情况研究对象的数据进行了汇总。

二、对问题分析

研究者想分析多种购房人类型与多种房屋类型的关系,建议使用卡方检验(R×C),但需要先满足3项假设:

 

假设1:存在两个无序多分类变量,如本研究中购房人类型和房屋类型均为无序分类变量。

 

假设2:具有相互独立的观测值,如本研究中各位研究对象的信息都是独立的,不会相互干扰。

 

假设3:样本量足够大,最小的样本量要求为分析中的任一期望频数大于5。

 

本研究数据符合假设1和假设2,那么应该如何检验假设3,并进行卡方检验(R×C)呢?

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

本研究招募了在过去12个月中有过购房记录的333位研究对象,分析购房人与购房类型的关系。结果显示,本研究任一期望频数均大于5,可以采用卡方检验,χ2=82.504,P < 0.001,提示不同类型的购房人所购买的房屋类型不同。购房人类型与房屋类型之间存在弱强度相关,Cramer's V = 0.287,P < 0.001。本研究各组之间Post hoc testing检验结果,详见表1。

 

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