اختبار كاي مربع على SPSS: دليل لاستبيانك

"هل توجد علاقة بين الجنس واستعمال شبكات التواصل الاجتماعي؟"، "هل يؤثر المستوى الدراسي في المعرفة بالمرض؟". بمجرد أن تربط بين متغيرين نوعيين من استبيانك، فالاختبار الأكثر استعمالًا هو اختبار كاي مربع للاستقلالية (χ²). إليك كيف تنجزه على SPSS، وخاصة كيف تفسر النتيجة وتكتبها.

باختصار: يتحقق اختبار كاي مربع من وجود علاقة بين متغيرين نوعيين (مثل الجنس واختيار منتج). على SPSS: Analyze ثم Descriptive Statistics ثم Crosstabs، ثم فعّل Chi-square في Statistics. إذا كانت الدلالة التقاربية أقل من 0.05 فالعلاقة دالة، شريطة أن تكون التكرارات المتوقعة كافية.

متى تستعمل اختبار كاي مربع؟

يختبر كاي مربع وجود ارتباط بين متغيرين نوعيين (فئويين). أمثلة:

• الجنس (ذكر/أنثى) ونية الشراء (نعم/لا)؛

• الفئة العمرية والشبكة الاجتماعية المفضلة؛

• الأقدمية (أقل من 5 سنوات / 5 سنوات فأكثر) ومستوى المعرفة (ضعيف / متوسط / جيد).

وإن كان أحد المتغيرين رقميًا (السن بالسنوات، نقطة على 20)، فتحتاج إلى اختبار آخر (اختبار t، ANOVA، الارتباط...).

فرضيات الاختبار

• H0 (الفرضية الصفرية): المتغيران مستقلان، لا توجد علاقة.

• H1: المتغيران مرتبطان.

تُرفض H0 إذا كانت قيمة p (الدلالة) أقل من العتبة المختارة، وعادة 0.05.

إنجاز كاي مربع على SPSS

1. اذهب إلى Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs.

2. ضع متغيرًا في Row(s) والآخر في Column(s). وعُرفًا يوضع المتغير المفسِّر في الصفوف.

3. انقر Statistics وفعّل Chi-square، ولقياس قوة العلاقة فعّل أيضًا Phi and Cramer's V، ثم Continue.

4. انقر Cells وفعّل Observed وExpected وRow percentages، ثم Continue.

5. انقر OK.

التحقق من شرط التكرارات المتوقعة

لا يكون كاي مربع موثوقًا إلا إذا لم تكن التكرارات المتوقعة صغيرة جدًا. القاعدة المعتادة: يجب أن تتضمن 80% من الخانات على الأقل تكرارًا متوقعًا يساوي 5 أو أكثر، ولا خانة أقل من 1.

يشير SPSS إلى ذلك أسفل جدول "Chi-Square Tests": "a. x cells (y%) have expected count less than 5". وإن تجاوزت y نسبة 20%:

• في جدول 2×2، اقرأ اختبار فيشر الدقيق (يعطيه SPSS تلقائيًا)؛

• في جدول أكبر، ادمج فئات متقاربة (مثلًا "46-55" و"أكثر من 55") وأعد الاختبار.

قراءة النتائج

في جدول "Chi-Square Tests" انظر إلى سطر Pearson Chi-Square:

• Value: إحصائية χ²؛

• df: درجات الحرية، (الصفوف − 1) × (الأعمدة − 1)؛

• Asymptotic Significance (2-sided): وهي قيمة p.

إذا كانت p < 0.05 فهناك ارتباط دال إحصائيًا. ثم انظر إلى V كرامر لقوة العلاقة: حوالي 0.1 ضعيفة، و0.3 متوسطة، و0.5 فما فوق قوية (مرجعيات كوهين، تُكيَّف حسب درجات الحرية).

وأخيرًا، عد إلى نسب الجدول المزدوج لتقول في أي اتجاه تسير العلاقة: فهذا ما يهم اللجنة فعلًا.

كيف تكتب النتيجة

مثال صياغة (بيانات افتراضية):

"يُظهر اختبار كاي مربع ارتباطًا دالًا بين الجنس ونية الشراء، χ²(1, N = 210) = 8.42، p = 0.004، V كرامر = 0.20. وتصرّح الإناث بنية الشراء أكثر (62%) من الذكور (42%)."

وإن لم تكن النتيجة دالة: "لم يُلاحَظ أي ارتباط دال بين الأقدمية ومستوى المعرفة، χ²(2, N = 150) = 3.11، p = 0.211."

أخطاء يجب تجنبها

• استعمال كاي مربع مع متغير رقمي متصل دون تجميعه في فئات.

• نسيان التحقق من التكرارات المتوقعة.

• كتابة "الجنس يسبب نية الشراء": فكاي مربع يبيّن ارتباطًا لا سببية.

• لصق جدول SPSS الخام في المذكرة، بل أعد جدولًا نظيفًا ومقروءًا.

المسار الكامل لتحليل البيانات

في مذكرة تعتمد على استبيان، تتوالى المراحل بهذا الترتيب:

1. بناء الاستبيان؛

2. تحديد حجم العينة؛

3. التحقق من ثبات السلالم بمعامل ألفا كرونباخ؛

4. الربط بين متغيرين نوعيين باختبار كاي مربع؛

5. اختبار أثر عدة متغيرات بـالانحدار الخطي؛

6. للنماذج ذات المتغيرات الكامنة: SmartPLS وPLS-SEM.

التوثيق الرسمي للبرنامج: IBM SPSS Statistics.

أسئلة شائعة

ما حجم العينة اللازم لاختبار كاي مربع؟

لا يوجد حد أدنى مطلق، لكن كلما صغرت العينة زاد احتمال أن تقل التكرارات المتوقعة عن 5. اطلع على مقالنا حول حجم العينة.

كاي مربع أم اختبار فيشر؟

اختبار فيشر الدقيق أفضل لجدول 2×2 بتكرارات متوقعة صغيرة، وإلا فكاي مربع لبيرسون هو المرجع.

كاي مربع أم الانحدار: أيهما أختار؟

يربط كاي مربع بين متغيرين نوعيين. ولتفسير متغير كمي (أو درجة) بعدة متغيرات، استعمل الانحدار الخطي.

انتقل إلى التطبيق

يتيح لك تكوين SPSS التدرب على كاي مربع واختبار t وANOVA والارتباطات ببيانات مذكرات. تحتاج مساعدة في تحليلك؟ اكتشف المرافقة الأكاديمية أو راسلنا عبر واتساب.