카이제곱 분석은 변수들간의 독립성과 관련성을 분석하는데 사용합니다.


카이제곱에서 유의할점은 독립성과 관련성의 확인이지, 상관관계를 의미하지 않다는 점입니다.

예를 들어 성별에 따른 여가만족의 차이를 검정하였을 때,

남자는 여가만족이 높게 분포되어 있고, 여자는 여가만족이 낮게 분포되어 있고 결과가 나왔다고 해서,

남자는 여가만족이 높고 여자는 여가만족이 낮은 [성별-여가만족] 상관관계가 있다고 해석해서는 안됩니다.

그냥 성별에 따라 여가만족의 분포에 차이가 있다. 정도로만 해석해야 합니다.

(카이제곱 분석의 변수들은 명목척도 또는 서열척도로 구성되어 있어야 합니다.)


예제로 사용할 SPSS 파일이 준비되어 있지 않으신 분은 아래의 파일을 다운로드 해주세요.


rawdata5(sample).sav




※ 이미지들은 클릭하면 원본이미지로 크게 보실 수 있습니다.


직원들의 성별과 직급 간에 유의한 관련성이 있는지 확인해보겠습니다.

위에 첨부된 파일을 열어 데이터편집기를 보면, D1에는 성별이 D6에는 직급이 있습니다.



메뉴에서 [분석-기술통계량-교차분석]을 선택합니다.



열에는 독립변수인 D1(성별)을 행에는 종속변수인 D6(직급)을 설정합니다.




통계량 옵션에서는 카이제곱을 선택합니다.



셀 옵션에서는 기대빈도와 셀, 행, 전체를 선택해줍니다.



확인을 눌러 교차분석을 진행합니다.



뷰어에 분석결과가 추가되었습니다.



200명의 데이터를 분석하였으며 결특값은 존재하지 않는 것을 확인할 수 있습니다.



전체적으로 남성이 125명 여성이 75명으로 남성의 비율이 높습니다.

특이한 점은 차장급에서 남성은 3명 여성은 7명으로 여성이 더 높은 빈도를 보여주고 있습니다.



성별에 따른 직급의 분포에 대한 카이제곱 검정은 유의확률이 0.100으로 0.05보다 큽니다.

따라서 성별과 직급 간에는 분포의 차이가 없는 것으로 나타났습니다.


만약에 유의확률이 0.05보다 작아서 분포의 차이가 있는 것으로 나타났다고 하더라도

5보다 작은 기대빈도를 가지는 셀이 1개(차장급 남자, 10%)가 있으므로 다시 분석해야합니다.

(방법은 부장급과 차장급을 합쳐서 차부장급으로 만들어어서, 5보다 크게 만들면 됩니다.)



논문에 결과를 작성할 때는 아래와 같이 작성합니다.




출력결과(뷰어파일)가 아래와 같이 저장되어 있으면 성공입니다.


출력결과(카이제곱).spv








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