[SPSS통계분석 기초] 교차분석(Chi-square test) 카이분석, 카이제곱검정

1. 교차분석

1) 정의

교차표를 활용하기 때문에 교차분석이라고 하며, 카이제곱 검정이라고도 합니다. 두 범주형 변수 간의 연관성, 즉 비율 구성에 유의한 차이가 있는지를 확인하는 경우 이용하는 분석 방법입니다. 일반적으로 영향을 미친다고 생각되는 독립변수를 행으로 하고, 영향을 받는다고 생각되는 종속변수를 열로 하지만, 논문 용지에 맞게 작성하기 위해 연구자의 편의대로 행과 열을 임의로 설정하면 됩니다.

 

2) 가설 설정

성별은 남성과 여성으로 분류되는 범주형 자료이고, 흡연 여부도 흡연과 비흡연으로 분류되는 범주형 자료입니다. 성별에 따른 흡연 여부에 차이가 있는지 알아보기 위해 교차분석을 실시합니다.

 

① 가설 : 독립변수(범주형)에 따라 종속변수(범주형)의 비율에는 유의한 차이가 있다(독립변수와 종속변수는 서로 연관성이 있다.).

② 귀무가설 : 성별에 따라 흡연 여부의 비율에는 유의한 차이가 없다(성별과 흡연 여부는 서로 연관성이 없다.).

③ 대립가설 : 성별에 따라 흡연 여부의 비율에는 유의한 차이가 있다(성별과 흡연 여부는 서로 연관성이 있다.).

 

3) 카이제곱 검정

① 교차표를 작성합니다. → [SPSS 기초] 가중치 케이스 참고(https://thduddl2486.tistory.com/156)

② 가중 케이스를 지정합니다.

 

③ 메뉴를 선택합니다.

④ '행' 입력칸에 독립변수인 성별을 '열' 입력칸에 종속변수인 흡연여부를 지정하고, '통계량'을 클릭합니다.

⑤ '카이제곱'을 지정하고, '계속'을 클릭합니다.

 

⑥ '셀'을 클릭합니다.

⑦ '퍼센트'에서 '행'을 지정하고, '계속'을 클릭합니다(독립변수가 속한 곳에 퍼센트를 지정).

⑧ '확인'을 클릭합니다.

⑨ 검정 결과 Pearson 카이제곱 검정통계량은 .000으로 P값이 .05보다 작으므로 귀무가설을 기각하고, 대립가설을 채택합니다. 즉, 유의수준 1% 이하에서 성별에 따른 흡연 여부의 유의한 차이(성별과 흡연 여부의 유의한 연관성)는 있는 것을 알 수 있습니다.

⑩ 비율을 보면, 남성의 경우 흡연자(58.6%)가 비흡연자(41.4%)보다 17.2%보다 높았고, 여성의 경우 비흡연자(62.5%)가 흡연자(37.5%)보다 25% 더 높은 것으로 나타났습니다. 이러한 비율은 검정결과 통계적으로 유의한 차이가 있다고 해석할 수 있습니다.