Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11

Таблицы сопряженности

• Создание таблиц сопряженности

  До сих пор мы рассматривали только отдельные переменные. Мы проводили частотный анализ, а также описывали отдельные переменные статистическими характеристиками, такими как минимум, максимум и среднее значение. Методы анализа такого рода называются одномерными.

• Графическое представление таблиц сопряженности

  Чтобы сделать более наглядными данные, содержащиеся в таблицах сопряженности, их можно представить визуально. Для этого поступите следующим образом: | Выберите в меню команды Graphs (Графики) › Ваr… (Столбчатые) Откроется диалоговое окно Bar Charts (Столбчатые диаграммы).

• Статистические критерии для таблиц сопряженности

  Чтобы получить статистические критерии для таблиц сопряженности, щелкните на кнопке Statistics… (Статистика) в диалоговом окне Crosstabs. Откроется диалоговое окно Crosstabs: Statistics (Таблицы сопряженности: Статистика) (см. рис. 11.9).

• Тест хи-квадрат (X 2)

  При проведении теста хи-квадрат проверяется взаимная независимость двух переменных таблицы сопряженности и благодаря этому косвенно выясняется зависимость обоих переменных. Две переменные считаются взаимно независимыми, если наблюдаемые частоты (f0) в ячейках совпадают с ожидаемыми частотами (fe).

• Коэффициенты корреляции

  До сих пор мы выясняли лишь сам факт существования статистической зависимости между двумя признаками. Далее мы попробуем выяснить, какие заключения можно сделать о силе или слабости этой зависимости, а также о ее виде и направленности.

• Меры связанности для переменных с номинальной шкалой

  Коэффициент корреляции нельзя применять в качестве характеристики зависимости между переменными, если эти переменные принадлежат к номинальной шкале и имеют более двух категорий, потому что между их кодировками невозможно установить порядкового отношения и, следовательно, они не могут быть расположены в определенном, рационально объяснимом порядке.

• Меры связанности для переменных с порядковой шкалой

  Все эти критерии основаны на количестве нарушений порядка (так называемых инверсий, обозначаемых через 1). Количество инверсий можно определить, если расположить в порядке возрастания значения одной из двух переменной между которыми необходимо установить степень взаимосвязи, а рядом с ними записать соответствующие значения другой переменной.

• Другие меры связанности

  SPSS позволяет вычислить другие специальные меры связанности, обзор которых приводится ниже. | Эта | Этот коэффициент применяется, если зависимая переменная принадлежит к интервальной шкале, а независимая – к порядковой или шкале наименований, эта2 представляет собой долю общей дисперсии, которую можно объяснить влиянием независимой переменной.