1.12. TESTY CHI KWADRAT – ANALIZA DANYCH JAKOŚCIOWYCH
Test chi-kwadrat jest jednym z najbardziej popularnych narzędzi w analizie danych jakościowych. Pozwala on na sprawdzenie, czy istnieje istotna różnica między obserwowanymi, a oczekiwanymi częstościami występowania zmiennych kategorialnych w próbie badawczej. Istnieją dwa główne rodzaje testów chi-kwadrat: test zgodności oraz test niezależności. Więcej na ten temat przeczytasz w naszym artykule „Statystyki opisowe dla zmiennych jakościowych”.
Test Chi-kwadrat zgodności
Test ten służy do sprawdzenia, czy rozkład częstości w jednej zmiennej kategorialnej jest zgodny z oczekiwanym rozkładem. Oczekiwane częstości mogą być oparte na dowolnych wartościach, np. rozkładzie równomiernym lub wynikach z poprzednich badań. Test ten pozwala stwierdzić, czy badane dane są zgodne z pewnym modelem teoretycznym. W praktyce można użyć tego testu do oceny, czy nasze grupy są równoliczne.
Test Chi-kwadrat niezależności
Test ten ma na celu ustalenie, czy istnieje związek między dwiema zmiennymi kategorialnymi. Oczywiście, nie oznacza to, że jedna zmienna jest przyczyną drugiej, ale jedynie, że istnieje pewna zależność między nimi. Test ten jest stosowany, gdy badacz chce zbadać, czy istnieje statystycznie istotna różnica w rozkładzie danej zmiennej w różnych grupach.
Przebieg Testu
Podczas przeprowadzania testu chi-kwadrat, najpierw oblicza się wartość statystyki testowej chi-kwadrat na podstawie różnicy między obserwowanymi, a oczekiwanymi częstościami w próbie badawczej. Następnie, na podstawie rozkładu chi-kwadrat, oblicza się p-wartość, która pozwala na ocenę istotności statystycznej różnicy między danymi obserwowanymi, a oczekiwanymi. Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Jak zakodować wyniki badań ankietowych?”, „Zmienne zależne i niezależne w pracach dyplomowych”, „Wybór odpowiednich metod statystycznych dla rozprawy doktorskiej”.
Testy chi-kwadrat, zarówno zgodności, jak i niezależności, są potężnym narzędziem w analizie danych jakościowych. Pozwalają one na badanie zależności między zmiennymi kategorialnymi oraz sprawdzanie zgodności danych z określonymi modelami teoretycznymi. Poprawne przeprowadzenie tych testów może dostarczyć istotnych wniosków na temat badanych zjawisk i umożliwić bardziej zaawansowaną analizę danych.
