Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

MKF5912

Sample Examples of Analysis of Statistical Outputs

Note:  These  are  the  sample  examples  of  how  to  interpret  SPSS  outputs  for

various tests. The  examples  are taken from the  lecture  notes. The  proposed steps are the suggestions only and not fixed rules.

Cross-Tabulation

Question: Is there an association between Age and Soft drink preference?

Brand Preference * Age Group Crosstabulation

Count

 

 

Age Group

 

Total

Less than 40

40 and more

Pepsi

45

28

73

Coca-Cola

53

98

64

92

117

190

Step 1: Formulate null and alternative hypotheses

Step 2: Test null hypothesis

 

 

Value

 

df

Asymp. Sig. (2-

sided)

Exact Sig. (2-

sided)

Exact Sig. (1-

sided)

Pearson Chi-Square

Continuity Correctionb

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

Linear-by-Linear Association N of Valid Cases

4.808a 4.176 4.842

 

4.783

190

1

1

1

 

1

.028 .041 .028

 

.029

 

 

 

 

.037

 

 

 

 

.020

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 35.35.

and compare the significance (p-value) of Chi-Square statistic with α=0.05.            In our case: 0.028<0.05 => Reject null hypothesis about absence of association and accept alternative hypothesis.

Conclusion: age and brand preference are associated with each other.

Note:  If significance  of Chi-Square  statistic would  be  higher than  α=0.05  (for instance,  0.3>0.05),  then  the  null  hypothesis  would  not  be  rejected  and  the

conclusion would be: age and brand preference are not associated. If we do not reject null hypothesis the analysis stops.

Step 3: Determine the strength of association

Symmetric Measures

 

 

Value

Approx. Sig.

Nominal by Nominal

Phi

.159

.028

 

 

N of Valid Cases

Cramer's V

.159

.028

Contingency Coefficient

.157

190

.028

The Phi coefficient is 0.159 which indicates poor associated between variables. Recall  that  this   coefficient  varies  from   0   (no  association)  to   1   (perfect association).

Step 4: Interpret the pattern of the relationship between variables

Brand Preference * Age Group Crosstabulation

 

 

 

Age Group

 

Total

Less than 40

40 and more

Brand Preference

Pepsi

Count

45

28

73

% within Age Group

45.9%

30.4%

38.4%

Coca-Cola

Count

53

64

117

% within Age Group

54.1%

69.6%

61.6%

Total

 

Count

98

92

190

% within Age Group

100.0%

100.0%

100.0%

Interpretation. Both younger and older customers prefer Coke to Pepsi (54.1% and   69.9%   respectively).   However,  this   preference   is   stronger  for  older customers (69.6% Coke vs 30.4% Pepsi) than for younger ones (54.1% Coke vs 45.9% Pepsi).