Ki-Kare Testi Nedir?
Ki-kare (χ²) testi; kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi test etmek için kullanılır. İki türü vardır: Bağımsızlık testi (iki kategorik değişken ilişkili mi?) ve Uyum iyiliği testi (gözlenen dağılım beklenen dağılımla örtüşüyor mu?). Örneğin; cinsiyet ile sigara içme durumu arasında ilişki var mı sorusunu ki-kare ile yanıtlayabilirsiniz.
Temel Varsayım: Beklenen Hücre Frekansları
Ki-kare testinin güvenilir sonuç vermesi için hiçbir hücrede beklenen frekans (Expected Count) 5'in altına düşmemelidir. SPSS çıktısında "X cells have expected count less than 5" uyarısını görüyorsanız yorumlama güvenilmez olabilir. Bu durumda Fischer's Exact Test kullanın.
SPSS'te Adım Adım Uygulama
Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs menüsünü izleyin.
- Birinci kategorik değişkeni "Row(s)"a, ikincisini "Column(s)"a ekleyin.
- "Statistics" butonundan Chi-square ve Phi and Cramer's V seçin.
- "Cells" butonundan Observed, Expected ve Row/Column yüzdelerini işaretleyin.
- OK tuşuna basın.
Çıktıyı Okuma
Chi-Square Tests tablosunda "Pearson Chi-Square" satırına bakın. Value sütunu χ² değerini, df serbestlik derecesini, Asymptotic Significance p değerini gösterir. p<0.05 → iki değişken arasında anlamlı ilişki var demektir.
İlişki Gücü: Cramer's V
Ki-kare testi anlamlılığı gösterir ancak ilişkinin gücünü değil. Bunun için Cramer's V kullanın: 0.10 zayıf, 0.30 orta, 0.50 güçlü ilişki olarak yorumlanır.
APA Raporlama Örneği
Cinsiyet ile sigara içme durumu arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur, χ²(1, N=200)=8.34, p=.004, Cramer's V=.20. Erkeklerin %42'si sigara içerken kadınlarda bu oran %28 olarak belirlenmiştir.
Uzman Desteği
Ki-kare analizi, çapraz tablo yorumu ve bulgular bölümü yazımı için Boss İstatistik ekibiyle iletişime geçin.