Κεφάλαιο 16. Σύγκριση συχνοτήτων κατηγοριών: το στατιστικό κριτήριο χ 2. Προϋποθέσεις για τη χρήση του τεστ. ιαφορές ή συσχέτιση.

Σχετικά έγγραφα
Έλεγχος ανεξαρτησίας μεταξύ δύο ποιοτικών μεταβλητών (Crosstabs - Chi-Square Tests)

Στατιστική και Θεωρία Πιθανοτήτων (ΓΓ04) ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΧΡ. ΜΠΟΥΡΑΣ Εαρινό Εξάμηνο

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Μεθοδολογία της Έρευνας και Εφαρμοσμένη Στατιστική

ΤΕΙ ΗΠΕΙΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ. Μεγγίσογλου Ευθυμία Ξενογιώργη Αικατερίνη Σβολιανίτη Χριστίνα

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

«ΘΥΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΦΟΒΟΣ ΤΟΥ ΕΓΚΛΗΜΑΤΟΣ ΣΤΟ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ»

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Ι

Κεφάλαιο 17. Σύγκριση συχνοτήτων κατηγοριών: Το στατιστικό κριτήριο χ ΠΡΟΫΠΟΘΕΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΚΡΙΤΗΡΙΟΥ 17.2.

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Ενότητα 6 η :Επαγωγική Στατιστική Ι. Ανάλυση δύο μεταβλητών. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Μη Παραμετρικοί Έλεγχοι & Η Δοκιμασία Χ 2

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 3. Στατιστική Συµπερασµατολογία για ποιοτικές µεταβλητές

Μη Παραµετρικά Κριτήρια. Παραµετρικά Κριτήρια

Σπουδαστές Γιαννουλάκης Αντρέας Α.Μ Τσουρουνάκης 'Αγγελος Α.Μ Μουτουσίδου Πόπη Α.Μ Εισηγητής: Ταφιάδης Χρ.

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Η Σχέση Της Επιχειρηματικής Στρατηγικής Και Της Καινοτομικής Επίδοσης: Μια Εμπειρική Διερεύνηση Σε 2000 Ελληνικές Επιχειρήσεις

τατιστική στην Εκπαίδευση II

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

Κεφάλαιο 14. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Έλεγχος καλής προσαρμογής για μια ποιοτική μεταβλητή (Nonparametric Tests Chi-Square)

Κεφάλαιο 15. Παραγοντική ανάλυση διακύµανσης. Παραγοντική

Συνάφεια μεταξύ ποιοτικών μεταβλητών. Εκδ. #3,

Κεφάλαιο 13. Εισαγωγή στην. Η Ανάλυση ιακύµανσης

Κεφάλαιο 7. Έλεγχος Υποθέσεων. Ένα παράδειγµα


Στατιστικές Υποθέσεις

Βοήθημα Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Κεφάλαιο 12. Σύγκριση μεταξύ δύο δειγμάτων: Το κριτήριο t

Επαγωγική Στατιστική. Εισαγωγή Βασικές έννοιες

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ. Στατιστική. 7 ο Μάθημα: Ο Έλεγχος Χ 2. Γεώργιος Μενεξές Τμήμα Γεωπονίας

Κεφάλαιο 9. Υπολογισµός του είκτη Συσχέτισης. Ο Υπολογισµός του είκτη Συσχέτισης

Ενότητα 4: Πίνακες συνάφειας (Contingency tables)

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

Media Monitoring. Ενότητα 7: Εισαγωγή & Ανάλυση δεδομένων με το SPSS. Σταμάτης Πουλακιδάκος Σχολή ΟΠΕ Τμήμα ΕΜΜΕ

Στατιστικό κριτήριο χ 2

Κεφάλαιο 15 Έλεγχοι χ-τετράγωνο

ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

τατιστική στην Εκπαίδευση II

Αναλυτική Στατιστική

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ 1. ΜΕΡΟΣ Α - ΕΡΕΥΝΑ ΑΠΟΣΑΦΗΝΙΣΗ ΠΕΔΙΟΥ 2. ΜΕΡΟΣ Β ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ - ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ 3. ΜΕΡΟΣ Γ ΑΝΑΛΥΣΗ-ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ

Karl Pearson (27 March April 1936)

Κλαδικό Ινστιτούτο Εκπαίδευσης ΙΝΕ/ΓΣΕΕ - ΟΙΕΛΕ (2004) Έρευνα - Επεξεργασία:

ΕΛΕΓΧΟΙ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΗΣ & ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

Επαγωγική Στατιστική

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows Σελίδα:

ΠΕΠΟΙΘΗΣΕΙΣ ΕΠΑΡΚΕΙΑΣ ΤΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΩΝ ΚΑΙ Η ΣΧΕΣΗ ΤΟΥΣ ΜΕ ΤΗ ΣΤΑΣΗ ΤΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΩΝ ΑΠΕΝΑΝΤΙ ΣΤΗΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Στόχος µαθήµατος: Παράδειγµα 1: µελέτη ασθενών-µαρτύρων ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ

1. Εισαγωγή Ο έλεγχος υποθέσεων αναφέρεται στις ιδιότητες µιας άγνωστης παραµέτρους του πληθυσµού: Ο κατηγορούµενος είναι αθώος

«ΘΥΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΦΟΒΟΣ ΤΟΥ ΕΓΚΛΗΜΑΤΟΣ ΣΤΟ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ»

Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

σ = και σ = 4 αντιστοίχως. Τότε θα ισχύει

Στατιστικοί έλεγχοι του Χ 2

Εισαγωγή στη Στατιστική

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Wilcoxon test)

Στατιστική. Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα. One-Way Anova. 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

Ποσοτικές Μέθοδοι Ανάλυσης στις Κοινωνικές Επιστήμες

Έλεγχος υποθέσεων ΚΛΑΣΙΚΟΙ ΈΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Ημέσητιμήενόςπληθυσμούείναιίσημε δοθείσα γνωστή τιμή. Έλεγχος για τις μέσες τιμές δύο πληθυσμών.

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 :

Kruskal-Wallis H

Ενότητα 3: Ανάλυση Διακύμανσης κατά ένα παράγοντα One-Way ANOVA

Ποιοτική και ποσοτική ανάλυση ιατρικών δεδομένων

Δρ Νεοφύτου Λ. & Σταύρου Χ. Παιδαγωγικό Ινστιτούτο Κύπρου

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Περιεχόμενα. Πρόλογος... 15

2 ο Εξάμηνο του Ακαδημαϊκού Έτους ΟΔ 055 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΙΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ Διδασκαλία: κάθε Τετάρτη 12:00-15:00 Ώρες διδασκαλίας (3)

Μέρος 1 Εισαγωγή στο SPSS Βασικές αρχές καταχώρισης δεδομένων και στατιστικής ανάλυσης με το SPSS 39

T-tests One Way Anova

Οι δείκτες διασποράς. Ένα παράδειγµα εργασίας

!# # v "6c. ,ι ιι ι "ι ηι ιι ιι. # ι α αα+ 0+!α/,. * η ι ι ιη ηι ι η ι η ι ιι ι ι ι ι η ιη ι ι ιι ηι.

Μη Παραµετρικοί Έλεγχοι

ΜΕΤΑΒΑΣΕΙΣ: - κατά τη διάρκεια της ζωής - στο χώρο της εκπαίδευσης Ν----» Δ. Διαχείριση των προβλημάτων 2. Άμεσα εμπλεκόμενοι

«ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΣΜΟΣ ΤΟΥ ΑΓΧΟΥΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗΣ ΣΕ ΕΙΔΙΚΟ ΠΛΗΘΥΣΜΟ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΕΠΙΛΗΨΙΑ»

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

1991 US Social Survey.sav

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

StatXact ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. StatXact. ΜΑΘΗΜΑ 5 ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 1 - συνέχεια ΜΕΤΡΑ ΚΙΝ ΥΝΟΥ & ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΧΡΗΣΗ StatXact

Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων. ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος

Εκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων Συσχέτιση

Ποιο από τα δύο τµήµατα είχε καλύτερη επίδοση; επ. Κωνσταντίνος Π. Χρήστου

των Αποφοίτων του ΤΕΙ Κρήτης στην Αγορά Εργασίας

Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με εξαρτημένα δείγματα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ο. 5.1 Εντολή EXPLORE 5.2 Εντολή CROSSTABS 5.3 Εντολή RAΤΙΟ STΑTISTIC 5.4 Εντολή OLAP CUBES. Daily calorie intake

Η ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ ΚΑΙ ΟΙ ΠΑΡΑΓΟΝΤΕΣ ΠΟΥ ΕΠΗΡΕΑΖΟΥΝ ΤΗΝ ΕΠΙΘΕΤΙΚΟΤΗΤΑ ΣΤΗΝ ΠΡΟΣΧΟΛΙΚΗ ΗΛΙΚΙΑ

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 6 Σχέσεις μεταξύ μεταβλητών

Ποσοτική & Ποιοτική Ανάλυση εδομένων Βασικές Έννοιες. Παιδαγωγικό Τμήμα ημοτικής Εκπαίδευσης ημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Αλεξανδρούπολη

Transcript:

Κεφάλαιο 16 Σύγκριση συχνοτήτων κατηγοριών: το στατιστικό κριτήριο χ 1 Προϋποθέσεις για τη χρήση του τεστ ιαφορές ή συσχέτιση Κλίµακα µέτρησης Σχεδιασµός Σηµείωση ιαφορές Κατηγορική Ανεξάρτητα δείγµατα Τα δεδοµένα πρέπει να έχουν τη µορφή συχνοτήτων. Αν και ενδιαφερόµαστε για τις διαφορές στην επίδραση της ανεξάρτητης µεταβλητής, το τεστ ουσιαστικά εξετάζει τη σχέση µεταξύ των κατηγοριών στις στήλες και τις γραµµές ενός πίνακα. 1

Το στατιστικό κριτήριο χ Μη παραµετρική στατιστική δοκιµασία Απλό στον υπολογισµό του και εξαιρετικά δηµοφιλές στις κοινωνικές επιστήµες Οι προϋποθέσεις για τη χρήση του ικανοποιούνται µε σχετική ευκολία Προκειµένου να υπολογίσουµε τον ελάχιστο αριθµό συµµετεχόντων, µπορούµε να ακολουθήσουµε τον εξής απλό κανόνα: για κάθε κατηγορία θα πρέπει να έχουµε περίπου0 συµµετέχοντες Χρησιµοποιείται για την ερµηνεία συχνοτήτων που προέρχονται µόνο από ένα δείγµα (ως δείκτης προσαρµογής) ή απόδύοήπερισσότεραδείγµατα (ως τεστ ανεξαρτησίας) 3 Το χ για ένα δείγµα Εξετάζει αν υπάρχει διαφορά µεταξύ των δεδοµένων που έχουν συλλεχθεί κατά τη διάρκεια της έρευνας (πραγµατικές συχνότητες) και αυτών που θα περιµέναµε ναεµφανιστούνανίσχυεηµηδενική υπόθεση (αναµενόµενες συχνότητες). Ο δείκτης προσαρµογής χρησιµοποιείται επίσης προκειµένου να αποφασίσουµε αν ένα µεγάλο δείγµα προσεγγίζει τη µορφή της κανονικής κατανοµής ή όχι. Πραγµατικές συχνότητες: Οι συχνότητες που παρατηρήθηκαν κατά τη διεξαγωγή της έρευνας Αναµενόµενες συχνότητες: Οι τιµές των συχνοτήτων που θα εµφανίζονταν αν ίσχυε η µηδενική υπόθεση Οτύπος: ( Π Α χ = Σ Α ) 4

χ κατανοµές Howell, 1999 5 Ένα παράδειγµα Ένας ερευνητής µελετάει τον τρόπο µε τον οποίο οι φοιτητές οργανώνουν τη µελέτη τους. Επέλεξε τυχαία 10 φοιτητές διαφόρων σχολών και τους ζήτησε να συµπληρώσουν ένα ερωτηµατολόγιο, το οποίο επιτρέπει να καθοριστεί ο τρόπος µελέτης τους. Συγκεκριµένα, η αξιολόγηση των απαντήσεων που δίνει το άτοµο επιτρέπει στον ερευνητή να κατηγοριοποιήσει τον τρόπο µελέτης του ως: α) µεθοδική (καθηµερινή µελέτη), β) ακανόνιστη (περίοδοι εξαιρετικά έντονης µελέτης), ήγ) συνδυαστική (συνδυασµός και των δύο προηγούµενων). Οι υποθέσεις: Μηδενική υπόθεση: Οι συχνότητες των τριών τύπων µελέτης δεν είναι διαφορετικές µεταξύ τους (υπόθεση διπλής κατεύθυνσης). Εναλλακτική υπόθεση: Οισυχνότητεςτωντριώντύπωνµελέτης είναι διαφορετικές µεταξύ τους. 6 3

Τα δεδοµένα και το αποτέλεσµα Μεθοδική Τρόπος µελέτης Ακανόνιστη Συνδυαστική Σύνολο 51 7 4 10 χ ()=7,34, p<,05 7 Το χ για δύο ή περισσότερα δείγµατα Μια δεύτερη χρήση του στατιστικού κριτηρίου χ είναι ως στατιστικό κριτήριο για τον έλεγχο της ανεξαρτησίας µεταξύ δύο µεταβλητών. ηλαδή, µπορεί να χρησιµοποιηθεί για τη σύγκριση δύο ή περισσότερων δειγµάτων, γιαναεξεταστείανοι συχνότητες των διαφόρων κατηγοριών µπορούν να προκύψουν τυχαία ή είναι συστηµατικές. Πίνακας σύµπτωσης: Πίνακας στον οποίο κάθε τιµή ταξινοµείταιωςπροςδύοµεταβλητές ταυτόχρονα 8 4

Ένα παράδειγµα Ένας ερευνητής θέλει να ελέγξει αν µια µέθοδος διδασκαλίας είναι αποτελεσµατικότερη από τον παραδοσιακό τρόπο διδασκαλίας. Για τον σκοπόαυτόεπιλέγειδύοτµήµατα µιας τάξης ενός σχολείου και ζητάει από ένα δάσκαλο να διδάξει στο πρώτο τµήµα (το οποίο αποτελείται από 44 µαθητές) ένα γνωστικό αντικείµενο µε τηνέαµέθοδο διδασκαλίας και στο δεύτερο τµήµα (που αποτελείται από 4 µαθητές) το ίδιο γνωστικό αντικείµενο χρησιµοποιώντας την παραδοσιακή µέθοδο διδασκαλίας. Μετά την ολοκλήρωση της διδασκαλίας και στα δύο τµήµατα, ο ερευνητής υποβάλλει τους µαθητές και των δύο τµηµάτων στην ίδια γραπτή δοκιµασία για τον έλεγχο της κατανόησης του γνωστικού αντικειµένου που διδάχτηκαν. Η γραπτή αυτή δοκιµασία δίνει στον ερευνητή τη δυνατότητα να κατηγοριοποιήσει την επίδοση των µαθητών ως: α) χαµηλή, β) µέτρια, ή γ) υψηλή. 9 Τα δεδοµένα Μέθοδος διδασκαλίας Χαµηλή Επίδοση των µαθητών Μέτρια Υψηλή Σύνολα Νέα µέθοδος 6 15 3 44 Παραδοσιακή µέθοδος 10 8 4 4 Σύνολα 16 3 47 86 10 5

Υπολογισµός των αναµενόµενων συχνοτήτων Οι αναµενόµενες συχνότητες στο παράδειγµά µας θα υπολογιστούν από τους συνολικούς αριθµούς των µαθητών κάθε τάξης και από τους συνολικούς αριθµούς κάθε επιπέδου επίδοσης σύµφωνα µε τον ακόλουθο τύπο: A = Γ Σ T Όπου, Γ = το σύνολο των συχνοτήτων της αντίστοιχης γραµµής, Σ = το σύνολο των συχνοτήτων της αντίστοιχης στήλης, και T = το σύνολο των συχνοτήτων όλων των φατνίων. 11 Υποθέσεις και αποτέλεσµα Μηδενική υπόθεση: Οι δύο µεταβλητές (επίδοση και µέθοδος διδασκαλίας) είναι ανεξάρτητες µεταξύ τους. Με άλλα λόγια, τα ποσοστά των µαθητών µε «χαµηλή», «µέτρια» και «υψηλή» επίδοση θα είναι ίσα και για τις δύο µεθόδους διδασκαλίας. Εναλλακτική υπόθεση: Οι δύο µεταβλητές είναι εξαρτηµένες (σχετίζονται µεταξύ τους). ηλαδή, τα ποσοστά των µαθητών µε «χαµηλή», «µέτρια» και «υψηλή» επίδοση θα είναι διαφορετικά για τις δύο µεθόδους διδασκαλίας. χ ()=3.11, ns 1 6

Τα αποτελέσµατα από το SPSS Μέθοδος * Επίδοση Crosstabulation Count Μέθοδος Total Νέα µέθοδος Παραδοσιακή µέθοδος Επίδοση Χαµηλή Μέτρια Υψηλή Total 6 15 3 44 10 8 4 4 16 3 47 86 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Chi-Square Tests Asymp. Sig. Value df (-sided) 3,107 a,1 3,150,07,099 1,753 a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,81. 86 13 Περιορισµοί στη χρήση του χ Οι συµµετέχοντες πρέπει να εµφανίζονται µία µόνο φορά (σε ένα µόνο φατνίο) στον πίνακα σύµπτωσης. ηλαδή, δεν επιτρέπεται να περιλαµβάνονται δύο παρατηρήσεις από το ίδιο άτοµο στον πίνακα, ούτε όµως και να παραλείπονται δεδοµένα από κανένα συµµετέχοντα. Στα φατνία του πίνακα πρέπει να εµφανίζονται πραγµατικές συχνότητες και όχι ποσοστά ή αναλογίες. Το σύνολο των αναµενόµενων συχνοτήτων πρέπει να είναι ίσο µε το σύνολο των πραγµατικών συχνοτήτων Ένας µεγάλος αριθµός χαµηλών αναµενόµενων συχνοτήτων αυξάνει σηµαντικά τον κίνδυνο για ένα σφάλµα ΤύπουΙ 14 7

Περιορισµοί στη χρήση του χ (συνέχεια) Οι αναµενόµενες συχνότητες εξαρτώνται απόλυτα από το πλήθος των συµµετεχόντων στην έρευνα που έχει πραγµατοποιηθεί. Εποµένως, ο απλούστερος και συγχρόνως ο ασφαλέστερος τρόπος για να αποφευχθεί το πρόβληµα είναι να καταβληθεί προσπάθεια να συγκεντρωθούν δεδοµένα από αρκετούς συµµετέχοντες (τουλάχιστον 0 σε κάθε φατνίο του πίνακα σύµπτωσης). Όταν ο πίνακας σύµπτωσης είναι µικρός (9 ή λιγότεραφατνία), όλες οι αναµενόµενες συχνότητες θα πρέπει να είναι ίσες ή µεγαλύτερες του 5 Αν έχουµε περισσότερους από 0 συµµετέχοντες, το χ δεν µπορεί να χρησιµοποιηθεί εφόσον τρία ή περισσότερα φατνία έχουν αναµενόµενη συχνότητα µικρότερη από 5 15 ιόρθωση Yates ή όχι; ιόρθωση Yates: Τροποποίηση στον υπολογισµό τουχ όταν οι βαθµοί ελευθερίας είναι 1 Ο τύπος σε µια τέτοια περίπτωση γίνεται: ( Π Α 0.5) χ = Σ Α Σήµερα, πολλοί στατιστικολόγοι θεωρούν τη διόρθωση Yates πολύ συντηρητική (η διόρθωση που κάνει στο χ είναι πολύ µεγάλη) και υποστηρίζουν ότι µπορεί να οδηγήσει αντίστοιχα σε ένα σφάλµα Τύπου ΙΙ. 16 8