Ik help je!
Zoek je hulp bij de Chi-2 toets in SPSS? Of weet je niet goed hoe je de output van SPSS moet interpreteren? Misschien twijfel je over hoe om te gaan met de assumptie van minimaal 5 observaties per cel? En hoe zat het ook al weer met de degrees of freedom die je nodig hebt voor de rapportage? Aarzel niet, en neem contact op om vandaag nog een 30-minuten online consult in te plannen, waarin we samen jouw Chi-2 toets uitvoeren en bespreken!
Wanneer kies je de Chi-2 Toets?
De Chi-2 toets in SPSS wordt vaak in 2 verschillende situaties gebruikt:
1) Als je één categorische variabele hebt waarvoor je de frequentieverdeling in je sample wil vergelijken met een verwachte verdeling. Dit wordt de goodness of fit test genoemd. Bijvoorbeeld wanneer je de oogkleur (die is categorisch, want bruin, blauw of groen) van je sample wil vergelijken met de verwachte verdeling, stel 60% 30% en 10%. Zo kun je dus toetsen of je sample representatief is op deze variabele. Belangrijk om te zien is dat je maar 1 categorische variabele nodig hebt voor deze Chi-2 toets.
2) Als je 2 categorische variabelen hebt en je wil onderzoeken of beide onafhankelijk van elkaar zijn. De frequentieverdeling van de ene variabele zou dan ongeveer gelijk moeten zijn binnen de waarden van de andere variabele. Dit wordt de Chi-2 toets voor onafhankelijkheid genoemd en hiervoor maak je als eerste een kruistabel van beide variabelen. Een voorbeeld is wanneer je wil weten of oogkleur onafhankelijk is van geslacht. Je kijkt dan of de percentages bruin, blauw en groen binnen de groep mannen ook binnen de vrouwen vrijwel hetzelfde zijn. Je hebt dus 2 categorische variabelen nodig voor deze Chi-2 toets.
Duidelijk verschil toch? Wil je meer achtergrondinformatie over de Chi-2 toets, hier is een link naar de Wikipedia pagina.
Hoe rapporteer je de Chi-2 Toets in APA stijl?
Net als de T-Toets is de Chi-2 toets een van de meestgebruikte toetsen in SPSS, en komen ze in vrijwel elke kwantitatieve scriptie voor. Zo wordt het vaak gebruikt om te toetsten of je steekproef representatief is, maar ook om de randomisatie van de condities te controleren. Of om te checken of je manipulatie wel geslaagd is. Hieronder volgt een voorbeeld van het rapporteren van de Chi-2 toets volgens de richtlijnen van APA-7:
De procentuele verdeling van de oogkleur van de respondenten verschilde niet significant tussen mannen en vrouwen, χ2 (2, N = 191) = 0.89, p = .64.
Let op tussen haakjes staat als eerste de df en daarna de sample size die gebruikt is in de toets.
Waarom mijn hulp bij de Chi-2 Toets?
Mijn hulp bij de Chi-2 toets in SPSS zit hem vooral in de zekerheid dat je het meteen goed doet. Het uitvoeren ervan is niet heel lastig, maar bij het interpreteren kan je tegen een aantal dingen aanlopen. Bijvoorbeeld je moet weten of je de variabelen eerst moet terugbrengen naar een minder aantal groepen om aan de assumptie te voldoen, of welke verschillende effectgroottes zoals Cramer’s V geeft SPSS. Je moet er even bij stilstaan om zeker te zijn dat je resultaten kloppen. In een online meeting van 30 minuten (kosten €37,50) kan ik je zo door jouw Chi-2 toets heen loodsen. En handig: neem het gesprek gewoon op om na afloop rustig terug te kunnen luisteren!
Afspraak voor SPSS hulp: Chi-2 Toets?
Vragen? Of wil je asap een meeting? Vul het contactformulier in, stuur even een appje op 06 28 532 163 of mail naar fabian@spssguru.nl of.