Khả năng áp dụng kiểm tra chi bình phương nếu nhiều ô có tần số nhỏ hơn 5

Để tìm mối liên hệ giữa hỗ trợ của đồng nghiệp (biến độc lập) và sự hài lòng trong công việc (biến phụ thuộc) tôi muốn áp dụng kiểm tra chi bình phương. Hỗ trợ của Peer là các nhóm trong bốn nhóm theo mức độ hỗ trợ: 1 = mức độ rất ít, 2 = ở một mức độ nào đó, 3 = ở mức độ lớn và 4 = ở mức độ rất lớn. Sự hài lòng trong công việc được phân loại thành hai: 0 = không hài lòng và 1 = hài lòng.

Đầu ra SPSS cho biết hơn 37,5% tần số ô nhỏ hơn 5. Kích thước mẫu của tôi là 101 và tôi không muốn giảm các loại trong biến độc lập thành số nhỏ hơn. Trong tình huống này có thử nghiệm nào khác có thể được áp dụng để kiểm tra sự liên kết này không?

Conover (1999: 202) đề xuất rằng các giá trị dự kiến ​​có thể "nhỏ bằng 0,5, miễn là phần lớn lớn hơn 1.0, mà không gây nguy hiểm cho tính hợp lệ của thử nghiệm."

Ông cũng cung cấp một "quy tắc ngón tay cái" từ Cochran (1952), điều này cho thấy rằng nếu các giá trị mong đợi nhỏ hơn 1 hoặc nếu hơn 20% nhỏ hơn 5, thử nghiệm có thể hoạt động kém. Tuy nhiên, Conover (1999) cung cấp một số bằng chứng cho thấy "quy tắc ngón tay cái" của Cochran là quá bảo thủ.

Người giới thiệu

Cochran, WG 1952. Thử nghiệm về mức độ phù hợp. Biên niên sử thống kê toán học 23: 315-345.$\chi^2$

Conover, WJ 1999. Thống kê phi thực tế. Ấn bản thứ ba. John Wiley & Sons, Inc., New York, New York, Hoa Kỳ.

$\chi^2$

$G = 2\sum_{ij}O_{ij}\ln(O_{ij}/E_{ij})$$\chi^2$

(Quên đề cập ban đầu: G ít nhạy cảm hơn với số lượng tế bào dự kiến ​​<5).