Calculator Chi-pătrat cu Rezultate APA 7
Test de independență pe un tabel de contingență sau test de concordanță pentru o variabilă. Introdu frecvențele și primești χ², df, p, frecvențele așteptate, V Cramér sau φ, corecția Yates și testul exact Fisher pentru tabele 2×2, plus propoziția de rezultate scrisă în stil APA 7.
Cum folosești calculatorul
1. Alege testul. Independența întreabă dacă două variabile categoriale sunt legate, de exemplu genul și modul de învățare preferat. Concordanța întreabă dacă frecvențele unei variabile diferă de cele așteptate, de exemplu un număr egal în fiecare zi.
2. Introdu frecvențele. Fiecare celulă este numărul de participanți, niciodată procente. Adaugă rânduri și coloane până la 6×6. Etichetele introduse apar în propoziția APA și în tabele.
3. Citește frecvențele așteptate. Apar în paranteze lângă fiecare frecvență observată. Dacă vreuna este sub 5, calculatorul o spune și, pentru un tabel 2×2, marchează testul exact Fisher ca cel de raportat.
4. Uită-te la celulele evidențiate. Celulele cu reziduul standardizat peste ±1.96 sunt cele care produc rezultatul. Pe acestea le descrii în cuvinte după statistici.
5. Copiază propoziția APA. Intră în capitolul de rezultate așa cum este. Capitolul întreg, fiecare ipoteză cu tabele, îl scrie Interpretorul Capitolul 4 din rezultatele tale SPSS.
Ce test chi-pătrat îți trebuie?
Testul chi-pătrat de independență verifică dacă două variabile categoriale sunt asociate. Datele sunt un tabel de contingență, un crosstab în SPSS: rândurile sunt categoriile unei variabile, coloanele categoriile celeilalte, iar fiecare celulă conține câți participanți se încadrează în acea combinație. Ipoteza nulă este că variabila de pe rânduri nu spune nimic despre cea de pe coloane.
Testul chi-pătrat de concordanță privește o singură variabilă categorială și întreabă dacă frecvențele observate corespund unei distribuții așteptate: proporții egale implicit sau proporții specificate de tine, de exemplu cifrele recensământului. În SPSS se află la Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Chi-square.
Ambele folosesc aceeași statistică, χ² = Σ (O − E)² / E, însumată pe toate celulele, și aceeași distribuție cu df = (rânduri − 1)(coloane − 1) pentru independență și df = categorii − 1 pentru concordanță. Valoarea p este coada superioară a acelei distribuții, calculată aici cu funcția gamma incompletă regularizată folosită de orice pachet statistic; toate valorile sunt verificate față de scipy la șase zecimale.
Frecvențe așteptate, Yates și Fisher
Aproximarea chi-pătrat este fiabilă doar când frecvența așteptată din fiecare celulă este cel puțin 5 (unele manuale permit până la 20% din celule sub 5, atâta timp cât niciuna nu este sub 1). SPSS afișează această verificare ca notă de subsol sub tabelul Chi-Square Tests. Calculatorul afișează aceeași verificare sub tabelul său.
Pentru un tabel 2×2 există două remedii. Corecția de continuitate Yates face statistica mai conservatoare; SPSS o raportează ca „Continuity Correction”, este afișată aici pentru completitudine, dar nu mai este recomandată de majoritatea metodologilor. Testul exact Fisher calculează probabilitatea exactă din distribuția hipergeometrică și este raportul acceptat când frecvențele așteptate sunt mici. Când vreo frecvență așteptată este sub 5, calculatorul marchează Fisher ca rândul raportat, iar propoziția APA spune de ce.
Pentru tabele mai mari cu frecvențe așteptate mici, combină categoriile rare care au sens împreună sau colectează mai multe date. Nu șterge rânduri ca să meargă testul.
Mărimea efectului: V Cramér, φ și w Cohen
Un χ² semnificativ spune că există o asociere, nu cât de puternică este. V Cramér = √(χ² / (N × (k − 1))), unde k este cel mai mic dintre numărul de rânduri și de coloane, ia valori de la 0 la 1 și este mărimea standard a efectului pentru un tabel de contingență. Pentru un tabel 2×2 este egal cu valoarea absolută a lui φ, care are și semn. Pentru concordanță echivalentul este w Cohen = √(χ² / N).
Cohen (1988) a etichetat .10 mic, .30 mediu și .50 mare pentru un grad de libertate; pragurile scad pentru tabele mai mari (se împart la √df*, unde df* = k − 1), iar calculatorul aplică această ajustare înainte de a alege cuvântul.
Cum raportezi un test chi-pătrat în APA 7
Precizează testul și cele două variabile, apoi χ²(df, N = n) = valoare, p și mărimea efectului: de exemplu χ²(2, N = 140) = 11.43, p = .003, V Cramér = .29. Apoi descrie în cuvinte celulele care poartă asocierea, folosind procentele: „femeile au ales învățarea online mai des decât bărbații (49% față de 26%)”. Adaugă tabelul de contingență ca tabel APA cu frecvențe și procente pe rând. Calculatorul scrie propoziția; schimbă numele variabilelor ca să sune ca studiul tău.
Un capitol de rezultate repetă acest lucru pentru fiecare ipoteză și adaugă tabelele, statisticile descriptive, verificarea premiselor și fiabilitatea fiecărei scale. Vezi unul real în demo-ul Interpretorului Capitolul 4.
Întrebări frecvente
Pot introduce procente în loc de frecvențe?
Nu. Testul depinde de numărul real de participanți; aceleași procente de la 20 de persoane și de la 2.000 de persoane dau valori p complet diferite. Introdu frecvențe.
Tabelul meu are frecvențe așteptate sub 5. Ce fac?
Pentru un tabel 2×2 raportează testul exact Fisher, pe care calculatorul îl marchează deja. Pentru un tabel mai mare combină categoriile care se potrivesc, de exemplu „acord total” cu „acord”, și rulează din nou. Spune în capitol că le-ai combinat și de ce.
Care celule explică un rezultat semnificativ?
Cele evidențiate de calculator: reziduurile standardizate peste ±1.96 înseamnă că acea celulă are vizibil mai mulți sau mai puțini oameni decât prezice independența. Descrie acele celule cu procentele lor pe rând.
Chi-pătrat îmi spune care variabilă o cauzează pe cealaltă?
Nu. Spune doar că cele două variabile nu sunt independente în eșantionul tău. Direcția și cauzalitatea vin din design, nu din test.