İstatistik Notları 13

Kİ KARE İLİŞKİ ANALİZİ

 Ki Kare ilişki analizi; sınıflama ve sıralama düzeyinde olan kategorik değişkenler arasında ilişki olup olmadığı, yani iki değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadıklarının tespitinde kullanılır.


Ki Kare analizi için değişkenlerin kategorik olması gerekir ve normallik varsayımına bakılmaz.



Örnek;

Eğitim Düzeyi              : İlköğretim - Lise - Üniversite

Sigara İçme Durumu : İçiyor - İçmiyor

"Sigara İçme ile Eğitim Düzeyi arasında ilişki yoktur." hipotezinin testi Ki Kare Analizi ile yapılmaktadır.



Ki Kare analizinde oluşacak tablonun boyutuna göre bakılacak olan istatistik ve p değeri farklıdır.



a) 2 x 2 Tablolarda Ki Kare Bağımsızlık Testi

2 x 2 Çapraz Tablolarda Ki Kare analizi sonucu kullanılacak olan test istatistiği ve p değerine aşağıdaki kriterlere göre karar verilmektedir.

• Pearson Ki-Kare Testi: Gözlerdeki en küçük beklenen frekanslar 25’ den büyük olduğunda kullanılır. 

• Yates(Continuity Correction) Ki-Kare Testi: Gözlerdeki beklenen frekanslardan herhangi biri 5-25 aralığında ise kullanılır. 

• Fisher(Fisher’s Exact Test) Ki-Kare Testi: Gözlerdeki beklenen frekanslardan herhangi biri 5’ den küçük ise kullanılır.

b) R x C Tablolarda Ki Kare Bağımsızlık Testi

R x C tablosu durumundaki çapraz tablo verilerinin bağımsızlık testinde Pearson Ki-Kare analizi uygulanır. R x C tablo verilerinin analizinde dikkat edilecek önemli nokta tabloda 5’ten küçük beklenen değerlerin sayısının toplam göz sayısının %20’ sini geçmemesidir.

5’ten küçük beklenen değerlerin sayısının toplam göz sayısının %20’ sini geçmesi durumunda ilişki analizi yapılamamaktadır. 

Bu durumda n örneklem çapının artırılması ya da gruplar arasında birleştirmeler yapılması işlemi uygulanabilir.

SPSS' de Kİ KARE İLİŞKİ ANALİZİ

Analyze - Descriptive Statistics - Crosstabs

adımları izlenerek yapılır.