Представление результатов

Назначение

Применение таблиц сопряженности (crosstabs)

Таблицы сопряженности показывают, насколько связано распределение двух или более показателей по группам. Таким образом, для использования процедуры Crosstabs необходимо предварительно сгруппировать анализируемые данные. С точки зрения подготовки данных, возможно построить такую таблицу по данным с любым количеством значений показателя. Но использовать полученную таблицу можно лишь в том случае, если показатель может принимать лишь несколько значений в группе. Таблицы сопряженности хороши для анализа качественных показателей.

Процедура выдает в виде результатов следующие таблицы:

· наблюденные частоты признаков Xij;

· процентные частоты признаков для рядов;

· процентные частоты признаков для столбцов;

· процентные частоты признаков для всей таблицы;

· ожидаемые частоты Еij признаков в случае их независимости:

· остаточные частоты Xij-Еij.

Процедура выдает в виде результатов следующие статистики:

· Статистика хи-квадрат

Отметим, что значение хи-квадрат дает мало информации о силе и форме связи между переменными, так как оно увеличивается не только при усилении связи, но и с ростом размера выборки. Этого недостатка лишен ряд производных или независимых от хи-квадрат коэффициентов, которые однако, имеют чисто описательный характер, не предлагая средств проверки статистических гипотез.

· Коэффициенты фи, Пирсона• и Крамера

Фи-коэффициент изменяется от 0 до величины большей 1 при сильной связи. Коэффициент связности Пирсона не превышает 1. Его максимум может и не достигать 1, что зависит от размерностей таблицы. V-коэффициент Крамера (Cramer) может достигать 1.

Следующие параметры, в отличие от рассмотренных номинальных мер, позволяют извлечь информацию о направлении связи между переменными, используя понятие коррелируемости на основе подсчета числа пар объектов с взаимно возрастающими Р, взаимно убывающими Q и равными Т (по одной Ту, Тх или обоим Т ху переменным) значениями переменных.

· Коэффициент тау-b (Тb) Кендела (Kendall)	Tb учитывает число пар с равными значениями переменных и может достигать значений -1 и +1, отражающих высшую степень положительной или отрицательной корреляции между переменными (экстремальные значения коэффициентов имеют место только для квадратных таблиц, не содержащих нулевых значений).
· Коэффициенты Гудмана – Кенделла	Коэффициенты тау –с (Тс) Кенделла и G Гудмана и могут достигать значений –1 и +1 для любых таблиц.
· Коэффициент Сомера	Коэффициент D Сомера (Somer) аналогичен коэффициенту G Гудмана с дифференциальным учетом пар с равными значениями переменных.

Остальные статистики будут пояснены ниже.

Дата добавления: 2014-01-07