χ² (Chi-Quadrat) Test für Unabhängigkeit

Chi-Quadrat Test für Unabhängigkeit: Voraussetzungen

Im Gegensatz zu anderen statistischen Verfahren, besitzt der Chi-Quadrat-Test nur wenige Voraussetzungen, die wir mit speziellen Tests überprüfen können.Insgesamt hat der Chi-Quadrat-Test für Unabhängigkeit drei Voraussetzungen: Unsere Variablen sind nominalskaliert. Wir erwarten, dass unsere Variablen kategorial sind, daher nominalskaliert. Die Einteilung kann auf natürliche Weise zustande gekommen sein (wie beispielsweise bei Geschlecht) oder künstlich (wie

χ² (Chi-Quadrat) Test für Unabhängigkeit

Chi-Quadrat-Test für Unabhängigkeit: Beispieldatensatz

Ein hochrangiges Mitglied eines international renommierten Forschungsinstituts will endlich einer der ältesten Fragen der Wissenschaft auf den Grund gehen: Was schmeckt besser: Schokoladeneis oder Vanilleeis? Gleichzeitig will er wissen, ob sich die präferierte Eissorte zwischen Männern und Frauen unterscheidet. Er schickt hierzu einen seiner Doktoranden auf die Straße, um vorbeigehende Passanten zu befragen. In unserem

χ² (Chi-Quadrat) Test für Unabhängigkeit

Chi-Quadrat Test für Unabhängigkeit: Minimum Zellhäufigkeiten

Die ersten beiden Voraussetzungen, die wir besprochen hatten, beziehen sich auf das Design der Studie und die Beschaffenheit der Variablen, Diese Voraussetzungen können wir nicht direkt mit SPSS überprüfen. Die letzte Voraussetzung allerdings überprüft SPSS automatisch für uns. Sie bezieht sich darauf, ob die erwarteten Zellhäufigkeiten von einer oder mehr Zellen kleiner als 5 sind.

χ² (Chi-Quadrat) Test für Unabhängigkeit

Chi-Quadrat-Test für Unabhängigkeit in SPSS durchführen

In diesem Artikel besprechen wir die Berechnung des Chi-Quadrat-Tests für Unabhängigkeit in SPSS Schritt für Schritt und gehen dabei darauf ein, wie man Variablen einträgt und welche Optionen ausgewählt werden müssen. Nun haben wir den Chi-Quadrat-Test für Unabhängigkeit mit SPSS berechnet. Auf der nächsten Seite besprechen wir die Interpretation der Ausgabe und wie man sie

χ² (Chi-Quadrat) Test für Unabhängigkeit

χ² (Chi-Quadrat) Test für Unabhängigkeit: Einleitung

Der χ²-Test (Chi-Quadrat-Test) für Unabhängigkeit wird eingesetzt, um zu überprüfen, ob zwei oder mehr kategoriale Variablen abhängig von einander sind. Umgekehrt könnte man auch sagen: Der Chi-Quadrat Test überprüft, ob zwei oder mehr Variablen statistisch unabhängig sind. Deshalb wird der Test auch Chi-Quadrat Test für Unabhängigkeit genannt. (Es gibt noch einen weiteren Chi-Quadrat Test, den