اختبار Z

اختبار مربع كاي مع اختبار Z

اختبار مربع كاي مع اختبار Z

 

إن معظم محللي البيانات على دراية بالاختبارات الأضافية لـ أنوفا ANOVA و من الغريب أن الاختبارات الاضافية لاختبار استقلالية مربع كاي لا تستخدم على نطاق واسع.

سيرشدك هذا الموضوع التعليمي المقدم من المجلة العربية للعلوم ونشر الأبحاث إلى خيارين للحصول هذه الاختبارات وغيرها وتفسيرها في SPSS.

 

الخيار 1 – CROSSTABS

CROSSTABS مع إخراج اختبار Z المزدوج

الخيار 2 – الجداول المخصصة

جداول مخصصة مع إخراج اختبار Z المزدوج

هل يمكن تكرار اختبار Z هذا؟

 

 

بيانات الأمثلة (اختبار Z)

تم سؤال عينة من N = 300 مستجيب عن مستواهم التعليمي وحالتهم الاجتماعية.

البيانات التي تم الحصول عليها بهذه الطريقة موجودة في edu-marit.sav , تستخدم جميع الأمثلة في هذا الموضوع التعليمي نفس ملف البيانات .

 

اختبار Z

 

 

اختبار مربع كاي للاستقلالية Chi-Square Independence Test

دعونا نرى ما إذا كان مستوى التعليم والحالة الاجتماعية مرتبطين في المقام الأول: سنجري اختبار استقلال كاي مع انشاء الامر أدناه , يؤدي أيضًا هذا الامر إلى إنشاء جدول طوارئ يعرض كلاً من التكرارات والنسب المئوية للعمود.

 

*Basic crosstabs with chi-square independence test.

crosstabs marit by educ
/cells count column
/statistics chisq.

 

دعنا أولاً نلقي نظرة على نتائج الاختبار الفعلية الموضحة أدناه.

 

اختبار Z

 

 

أولاً ، نرفض الفرضية الصفرية للاستقلال: يرتبط المستوى التعليمي والحالة الاجتماعية ، χ2 (12) = 23.57 ، p = 0.023.

لاحظ أن SPSS يبلغ بشكل خاطئ عن هذه الدلالة أحادية الطرف باعتبارها دلالة ثنائية الطرف , لكن على أي حال ، ما نريد حقًا أن نعرفه هو تحديد النسب المئوية التي تختلف اختلافًا كبيرًا عن بعضها البعض؟

 

 

الخيار 1 – CROSSTABS

 

سنجيب على هذا السؤال بتعديل بسيط في انشاء الامر: إضافة BPROP (اختصار لـ “نسب Bonferroni”) إلى الأمر الفرعي / CELLS وهذا سيفي بالغرض.

*Crosstabs with pairwise z-tests.

crosstabs marit by educ
/cells count column bprop. /*bprop = Bonferroni adjusted z-tests for column proportions.

 

 

يؤدي تشغيل الامر بهذه الطريقة وبالشكل الذي تم ذكره إلى النتيجة التالية .

 

CROSSTABS مع نتائج اختبار Z المزدوج

 

اختبار Z

 

أولاً ، ألق نظرة فاحصة على الحاشية السفلية للجدول: “يشير كل حرف منخفض إلى مجموعة فرعية من فئات مستوى التعليم التي لا تختلف نسب أعمدتها بشكل كبير عن بعضها البعض عند مستوى 0.05.”

تستند هذه الاستنتاجات إلى اختبار z للنسب المستقلة و تنطبق هذه أيضًا على النسب المئوية الموضحة في الجدول: في كل صف ، تتم مقارنة كل زوج من النسب المئوية باستخدام اختبار z. إذا لم يختلفوا ، فسيحصلون على قيمة منخفضة مماثلة.

بشكل عكسي ، داخل كل صف ، تختلف النسب المئوية التي لا تشترك في قيمة منخفضة بشكل ملحوظ.

على سبيل المثال ، النسبة المئوية للأشخاص في المدرسة الإعدادية الذين لم يتزوجوا قط هي 46.2٪ وتكرارها n = 18 يسمى “أ”. بالنسبة لأولئك الحاصلين على درجة الماجستير ، فإن 16.7٪ لم يتزوجوا مطلقًا وتكرارها 9 غير مصنف “أ” هذا يعني أن 46.2٪ تختلف اختلافًا كبيرًا عن 16.7٪.

يتم تصنيف تواتر الأشخاص الحاصلين على درجة البكالوريوس والذين لم يتزوجوا مطلقًا (ن = 21 أو 25.0٪) على حد سواء “أ” و “ب”. لا تختلف اختلافًا كبيرًا عن أي خلية تحمل اسم “أ” أو “ب” أو كليهما. وهي جميع الخلايا الموجودة في صف الجدول هذا.

الآن ، يتم تطبيق تصحيح Bonferroni على عدد الاختبارات داخل كل صف. هذا يعني أنه بالنسبة لأعمدة k

 

اختبار Z

 

حيث أن :

Pbon.f هي تصحيح بونفثروني لقيمة بي P-value

P هي القيم غير المصصحة ل بي  uncorrected p values

 

مما يعني أن كل قيمة p يتم ضربها في 10 وبعد ذلك فقط مقارنة بـ alpha = 0.05. أو -عكسًا- فقط اختبار z التي تسفر عن p <0.005 غير مصحح يتم تصنيفها على أنها “كبيرة”. هذا ينطبق على جميع الاختبارات المذكورة في هذا الجدول. سوف أتحقق من هذه الادعاءات لاحقًا.

 

الخيار 2 – الجداول المخصصة

الخيار الثاني للحصول على “الاختبارات اللاحقة” لاختبارات مربع كاي هو “الجداول المخصصة”. تم العثور عليها ضمن Analyze SPSS ثم Tables SPSS ثم Custom Tables ولكن فقط إذا كان لديك ترخيص Custom Tables.

يوضح الشكل أدناه بعض الخطوات الأساسية.

 

اختبار Z

 

في رقم 2 ربما تريد تحديد كل من التكرارات والنسب المئوية للعمود لمستوى التعليم.

في رقم 3  نوصيك بإضافة الإجماليات لمستويات التعليم أيضًا.

بعد ذلك ، يوجد اختبار z الخاصة بنا في علامة التبويب “إحصائيات الاختبار” الموضحة أدناه.

 

اختبار Z

 

يؤدي إكمال هذه الخطوات إلى انشاء الامر أدناه.

 

*Contingency table with pairwise z-tests via CTABLES.

CTABLES
/VLABELS VARIABLES=marit educ DISPLAY=DEFAULT
/TABLE marit BY educ [COUNT ‘N’ F40.0, COLPCT.COUNT ‘%’ PCT40.1]
/CATEGORIES VARIABLES=marit ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=INCLUDE TOTAL=YES POSITION=AFTER
/CATEGORIES VARIABLES=educ ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=INCLUDE
/CRITERIA CILEVEL=95
/COMPARETEST TYPE=PROP ALPHA=0.05 ADJUST=BONFERRONI ORIGIN=COLUMN INCLUDEMRSETS=YES
CATEGORIES=ALLVISIBLE MERGE=YES STYLE=SIMPLE SHOWSIG=NO.

 

 

جداول مخصصة مع نتائج اختبار Z المزدوج

 

اختبار Z

 

دعنا أولاً نحاول فهم ما تقوله الحاشية السفلية: “تستند النتائج إلى اختبارات ذات وجهين. لكل زوج مهم ، يظهر مفتاح الفئة ذات نسبة العمود الأصغر في الفئة ذات نسبة العمود الأكبر. مستوى الأهمية للأحرف الكبيرة (A ، B ، C): .05. يتم ضبط الاختبارات لجميع المقارنات الزوجية داخل صف من كل جدول فرعي داخلي باستخدام تصحيح Bonferroni “.

 

بالنسبة لجداول الطوارئ العادية ثنائية الاتجاه ، فإن “الجدول الفرعي الداخلي” هو ببساطة الجدول بأكمله. داخل كل صف ، تتم مقارنة كل زوج ممكن من نسب الأعمدة باستخدام اختبار z. إذا اختلفت نسبتان بشكل كبير ، فسيتم تمييز الأعلى بحرف العمود السفلي. ومن المربك إلى حد ما أن يقوم SPSS بوضع علامة على التكرارات بدلاً من النسب المئوية.

في الصف الأول (لم يتزوج أبدًا) ، يشير الحرف D الموجود في العمود A إلى أن هذه النسب المئوية تختلف اختلافًا كبيرًا:

النسبة المئوية للأشخاص الذين لم يتزوجوا مطلقًا أعلى بكثير بالنسبة لأولئك الذين أكملوا المدرسة الإعدادية فقط (46.2٪ من n = 39) مقارنة بأولئك الذين أكملوا درجة الماجستير (16.7٪ من n = 54).

 

مرة أخرى ، تستخدم جميع اختبارات z α = 0.05 بعد تصحيح Bonferroni لقيم p لعدد الأعمدة في الجدول. بالنسبة لجدولنا المكوّن من 5 أعمدة ، يتم ضرب كل قيمة p في 0.5⋅5 (5−1) = 10 قبل تقييم ما إذا كانت أصغر من مستوى ألفا المختار 0.05.

 

 

هل يمكن تكرار اختبار Z هذه؟

نعم بالتاكيد يمكننا ذلك , تحتوي الجداول المخصصة على خيار لإنشاء جدول يحتوي على قيم p الدقيقة لجميع اختبار z الزوجية.

تم العثور عليها في علامة التبويب “إحصائيات الاختبار” , اختياره يؤدي إلى بناء الامر أدناه.

*Contingency table with Bonferroni corrected z-tests (exact p-values) in separate table.

CTABLES
/VLABELS VARIABLES=marit educ DISPLAY=DEFAULT
/TABLE marit BY educ [COUNT ‘N’ F40.0, COLPCT.COUNT ‘%’ PCT40.1]
/CATEGORIES VARIABLES=marit ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=INCLUDE TOTAL=YES POSITION=AFTER
/CATEGORIES VARIABLES=educ ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=INCLUDE
/CRITERIA CILEVEL=95
/COMPARETEST TYPE=PROP ALPHA=0.05 ADJUST=BONFERRONI ORIGIN=COLUMN INCLUDEMRSETS=YES
CATEGORIES=ALLVISIBLE MERGE=NO STYLE=SIMPLE SHOWSIG=YES.

 

 

 

قيم P الدقيقة لاختبار Z

 

اختبار Z

 

النتيجة تعتمد على كلا هذين الاختبارين

بالنسبة للصف الأول (لم يتزوج أبدًا) ، تدعي SPSS أن Bonferroni قام بتصحيح قيمة p لمقارنة النسب المئوية للعمود A و D هي p = 0.020. بالنسبة لجدول المثال لدينا ، يشير هذا إلى قيمة p غير مصححة لـ p = 0.0020.

قمنا بتكرار هذه النتيجة باستخدام حاسبة Excel z-test. مع الأخذ في الاعتبار تصحيح Bonferroni ، فإنه يأتي بنفس القيمة p بالضبط مثل SPSS.

 

اختبار Z

 

 

تم أيضًا تكرار جميع قيم p الأخرى التي أبلغ عنها SPSS تمامًا بواسطة حاسبة Excel.

 

نتمنى ان يكون هذا الموضوع التعليمي قد نال اعجابك , هناك الكثير من المواضيع القيمة المتعلقة بمربع كاي وانوفا واختبارات t  لدينا في المجلة العربية للعلوم ونشر الأبحاث بمكانك  متابعتها من خلال فهرس المواضيع او من خلال البحث داخل الموقع , بالاضافة لوجود بعض الروابط الداخلية داخل هذا الموضوع والتي تتعلق بتفاصيل بعض النقاط او الموضوعات الفرعية .

 

 

[button link=”https://ajsrp.com/%d8%af%d8%b1%d9%88%d8%b3-%d8%aa%d8%b9%d9%84%d9%8a%d9%85-spss.html” type=”big” newwindow=”yes”] عودة إلى فهرس دليل استخدام SPSS[/button]

 

 

اختبار Z

اختبار Z

اختبار Z

 

شارك:

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on pinterest
Pinterest
Share on linkedin
LinkedIn
On Key

مواضيع من المدونة

Open chat