Критерий хи-квадрат с поправкой на правдоподобиеАльтернативой формуле Пирсона для вычисления критерия хи-квадрат является поправка на правдоподобие. При большом объеме выборки формула Пирсона и подправленная формула дают очень близкие результаты. В нашем примере критерий хи-квадрат с поправкой на правдоподобие составляет 26,133. Тест «линейно-линейная связь» (Linear-by-Linear Association) Дополнительно в таблице сопряженности под обозначением linear-by-linear ("линейный-по-линейному") выводится значение теста Мантеля-Хэнзеля (3,826). Эта еще одна мера линейной зависимости между строками и столбцами таблицы сопряженности. Она определяется как произведение коэффициента корреляции Пирсона на количество наблюдений, уменьшенное на единицу:
Полученный таким образом критерий имеет одну степень свободы. Метод Мантеля-Хэнзеля используется всегда, когда в диалоговом окне Crosstabs: Statistics установлен флажок Chi-square. Однако для данных, относящихся к номинальной шкале, этот критерий неприменим.
Таблицы сопряженности, пример которых мы рассмотрели выше, имеют тот недостаток, что в них приводятся только абсолютные значения. Чтобы узнать, насколько эти значения важны по отношению к общему количеству, надо определить их процентную долю, для вычисления процентных значений нужно выполнить следующие действия: · выбрать в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Crosstabs... (Таблицы сопряженности) · Не изменяя прежних настроек, щелкнуть на кнопке Cells... Откроется диалоговое окно Crosstabs: Cell Display (Таблицы сопряженности: Отображение ячеек). В группе Percentages (Проценты) можно выбрать один или более из нижеследующих вариантов отображения: · Row (По строкам): Вычисляются процентные значения по строкам: количество наблюдений в каждой ячейке, отнесенное к сумме по строке. · Column (По столбцам): Вычисляются процентные значения по столбцам: количество наблюдений в каждой ячейке в отношении к сумме столбца. · Total (Полные): Вычисляются полные процентные значения: количество наблюдений в каждой ячейке, отнесенное к общей сумме наблюдений. Таким образом, можно получить данные в двумерной таблице по строкам и столбцам и интерпретировать их в зависимости от заданной задачи. Возможно создание общей таблицы, где представлены проценты по строкам и колонкам таблицы, а так же частоты.
По данным таблицы можно сказать, что среди молодых респондентов в возрасте до 30 лет готовность прийти на выборы гораздо ниже, чем у респондентов других возрастных категорий. Только 55,3% молодых респондентов готовы придти и проголосовать на выборах. В категории респондентов старше 50 лет тех, кто придет голосовать значительно больше – 74,1%. С другой стороны, из числа тех, кто не собирается голосовать на выборах, большинство составляют молодые респонденты – 51,4%, в возрасте от 45 до 50 лет таких респондентов в три раза меньше – 16,7%, среди пожилых – всего 8,3%. В категории тех, кто еще не решил голосовать ли ему не выборах, больше всего респондентов в возрасте от 31 до 40 лет – 37,1%.
Задание. 1. (по массиву данных файла opros.sav). Построить таблицу сопряженности двух переменных «Как вы относитесь к политической деятельности» и «vozrast» (с использованием интервальной шкалы). Проанализировать процентные соотношения. 2. Провести тест хи-квадрат переменных «Как вы относитесь к политической деятельности» и переменной «vozrast», выявить корреляционную зависимость/независимость этих переменных, по стандартизированному остатку, критерию хи-квадрата проанализировать связи переменных. 3. Исходя из задач и гипотез собственного исследования, выбрать переменные, удовлетворяющие условиям зависимости. Определить зависимые и независимые переменные. Построить таблицы сопряженности переменных собственного исследования, проанализировать данные на наличие зависимости переменных. Выяснить интенсивность зависимости переменных с помощью теста хи-квадрат.
|
