сделать домашней  добавить в избранное  карта сайта RSS
 

Вебинары HRM.RU

Прогноз эффективности кандидатов на основе тестов
Начало 26.05.2017 12.00 (по московскому времени)

Полный список вебинаров

События

полный список

Последние обсуждения

  26.09.2019 16:41:06
Новый уровень безопасности дыхания
  30.08.2019 14:26:41
Worldskills International и 3М запускают новый совместный проект «Образование во имя будущего»
  30.08.2019 11:33:40
Молодые профессионалы за устойчивое будущее
  24.08.2019 14:36:18
Научные эксперименты, продуктовые тесты и мировые технологии для молодых профессионалов
  09.08.2019 16:18:31
Только оригинальные СИЗ обеспечивают гарантированную защиту


Опросы
  Актуальные направления работы HR вашей организации 2017
Все опросы


SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. Таблицы сопряженности
и критерий хи-квадрат

      Тематические разделы:
      Психология, теории HR
      Психология, теории HR : Социальная психология
      Общий менеджмент : Аналитика

      Дата публикации: 30.06.2017






      Таблицы сопряженности, или кросстабуляции, служат для описания связи двух

      или более номинативных (категориальных) неременных. Примерами номинатив-

      ных переменных являются пол (женский, мужской), класс (А, Б, В), местность

      (город, пригород, село), ответ (да, пет) и т. д. Таблицы сопряженности непримени-

      мы к непрерывным переменным, однако последние можно разбить на интервалы.

      Так, возраст человека, который следует считать непрерывным из-за большого числа

      его возможных значений, можно разбить на интервалы от 0 до 19 лет, от 20 до 39 лет,

      от 40 до 59 лет и т. д. В частности, представление непрерывной переменной в виде

      интервалов с помощью таблиц сопряженности иногда полезно для их наглядно-

      го представления. Напротив, для статистического анализа перевод непрерывных

      (количественных) переменных в номинативные не целесообразен, так как теряет-

      ся существенная часть информации о различии объектов. Так, когда два человека

      в возрасте 39 и 40 лет попадают в соседние возрастные категории, с точки зрения

      анализа они ничем не будут отличаться от пары людей в возрасте 20 и 59 лет.

      Для работы с таблицами сопряженности в программе SPSS используется коман-

      да Crosstab* (Таблицы сопряженности).

      Таблицы сопряженности

      Обратимся к файлу ех01 .sav. С помощью команды Frequencies (Частоты) мы можем

      узнать, что среди школьников 39 юношей и 61 девушка, что 33 из них увлекают-

      ся спортом, 37 — компьютером и 30 — искусством. Однако команда Frequencies

      (Частоты) не позволяет ответить на вопросы, сколько девушек увлекаются спор-

      том или сколько юношей — искусством. Для этого в SPSS существует команда

      Crosstabs (Таблицы сопряженности). Вполне логично, что для ответа на наш вопрос

      необходимо «сопрячь», или «пересечь», подмножество учащихся определенного

      пола с подмножеством учащихся с определенным увлечением. Такое сопряжение

      удобно представить в виде таблицы, строки которой соответствуют полу, столб-

      цы — увлечению. Тогда в ячейке, находящейся, например, на пересечении строки

      «мужской» и столбца «искусство», мы увидим количество (частоту) юношей,

      которые увлекаются искусством. Поскольку существуют 2 градации пола и 3 града-

      ции внешкольных увлечений (хобби), наша перекрестная таблица будет состо-

      ять из 2 х 3 = 6 ячеек. Можно составлять и сложные таблицы сопряженности,

      включающие три и более переменные, однако эта операция имеет смысл лишь для

      больших объемов данных, поскольку в противном случае частоты большинства

      ячеек будут малыми или нулевыми. Рассмотрим, что произойдет, например, если

      для данных файла exOI .sav создать таблицу сопряженности полххоббихклассхвуз.

      Эта таблица будет содержать 2 x 3 x 3 x 4 - 72 ячейки; вспомним, что при этом

      число объектов составляет лишь 100. Очевидно, что большинство ячеек таблицы

      сопряженности будет иметь значения от 0 до 1-2. При задании этих четырех но-

      минативных переменных программа SPSS вместо «четырехмерной» таблицы по-

      строит 12 двухмерных таблиц размерностью 2x3, «вложенных» в одну таблицу.

      Критерий независимости хи-квадрат

      Помимо частот (или наблюдаемых величин) SPSS может вычислять ожидаемые

      значения для каждой ячейки таблицы. Ожидаемое значение вычисляется в пред-

      положении, что две номинативные переменные независимы друг от друга. Рас-

      смотрим простой пример. Пусть в комнате находится 100 человек, из которых

      30 являются мужчинами, а 70 — женщинами. Если известно, что из этих 100 чело-

      век 10 увлекаются искусством, то в случае, если увлечение не зависит от пола,

      мы будем ожидать, что из 10 увлекающихся искусством 3 являются мужчинами,

      а 7 — женщинами. Сопоставляя эти ожидаемые частоты с наблюдаемыми часто-

      тами, мы можем судить о том, действительно ли два номинативных признака ие

      связаны. Чем больше расхождение наблюдаемых и ожидаемых частот, тем, очевид-

      но, два признака сильнее связаны друг с другом. Целью применения критерия

      независимости х2 и является установление степени соответствия между наблю-

      даемыми и ожидаемыми значениями ячеек.

      В основе критерия независимости лежит вычисление величины х2> определяе-

      мой как сумма отношений суммы квадратов отклонений наблюдаемой величины

      /о от ожидаемой величины /е к ожидаемой величине каждой ячейки:

      Как можно видеть из формулы, при больших отклонениях /0 от /с величина х2

      также становится большой. Вместе с х2 вычисляется р-уровень значимости. При

      р > 0,05 считается, что различия между наблюдаемыми и ожидаемыми значе-

      ниями незначительны. В противном случае предположение о независимости

      двух номинативных переменных отклоняется и делается вывод о том, что две

      классификации (переменные) зависят друг от друга. Более подробные описания

      величин, связанных с критерием х2, вы можете найти в разделе «Представление

      результатов» этой главы.

      Зачастую величина х2 ошибочно воспринимается исследователями как величина

      силы связи между переменными. Однако это не так, поскольку х2 в значительной

      степени определяется числом переменных таблицы сопряженности и размером

      выборки. Таким образом, сравнение двух значений х2> полученных при разных

      условиях, становится бессмысленным. По этой причине Пирсон (Pearson) пред-

      ложил коэффициент «фи», получаемый извлечением квадратного корня из отно-

      шения х2 к размеру выборки N. Целью введения новой величины было получе-

      ния наглядной интерпретации связи между переменными в виде коэффициента,

      лежащего в пределах от 0 до 1 и принимающего нулевое значение для незави-

      симых переменных и единичное значение для строго связанных переменных.

      Однако цель не была достигнута полностью: если одна из переменных таблицы

      сопряженности имеет более двух градаций, значение «фи» может превышать 1.

      Крамеру (Cramer) удалось исправить последний недостаток путем введения

      коэффициента V = -у/х* / [N(b - Щ гДе k — наименьшее из числа градаций двух

      переменных. Этот коэффициент всегда принимает значения от 0 до 1 и служит

      характеристикой силы связи между переменными.

      Пошаговый алгоритм вычислений

      Для применения команды Crosstabs (Таблицы сопряженности) мы снова обратимся

      к файлу exOl .sav. Число объектов, или наборов значений, в этом файле равно 100,

      поэтому программа будет считать N равным 100. Мы создадим несколько таблиц со-

      пряженности, а также применим критерий х2 для определения зависимости пере-

      менных пол и хобби, но сначала необходимо выполнить три подготовительных шага.

      Шаг 15 Создайте новый файл данных или подготовьте существующий. Все необхо-

      Ш1:|1й|й димые действия описаны в главе 3.

      Шаг 2 ; Запустите программу SPSS при помощи значка на рабочем столе или ко-

      | манды Пуск > Программы > SPSS for Windows > SPSS 11.5 for Windows (Start >

      | Programs > SPSS for Windows > SPSS 11.5 for Windows) главного меню Windows

      и в открывшемся после запуска программы диалоговом окне SPSS for Windows

      щелкните на кнопке Cancel (Отмена).

      •; •= v'":.-!:: #'.•'.'.•"'."•'.' ':'!!:

      После выполнения этого шага на экране появится окно редактора данных SPSS.

      Шаг Зг Откройте файл данных, с которым вы намерены работать (в нашем слу-

      чае это файл exOl .sav). Если он расположен в текущей папке, то выполните

      следующие действия:

      || 1. Выберите в меню File (Файл) команду Open > Data (Открытие > Данные)

      или щелкните на кнопке Open File (Открытие файла) панели инструментов.

      2. В открывшемся диалоговом окне дважды щелкните на имени exOl.sav

      или введите его с клавиатуры и щелкните на кнопке ОК.

      Независимо от того, открыта программа SPSS только что или какие-то проце-

      дуры уже выполнялись, в верхней части главного окна должна присутство-

      вать строка меню (она показана ниже). Пока строка меню присутствует на экра-

      не, доступны все команды анализа данных. При этом окно с данными видеть

      не обязательно.

      При работе с таблицами результатов или при редактировании диаграмм некото-

      рые пункты строки меню могут исчезать или меняться. Чтобы вернуться щ

      к Главному окну и стандартной строке меню, щелкните на кнопке свертыва- щ

      ния или восстановления текущего окна.

      После завершения шага 3 на экране должно присутствовать окно редактора дан-

      ных со строкой меню.

      Шаг 4 ft В меню Analyze (Анализ) выберите команду Descriptive Statistics > Crosstabs

      й (Описательные статистики > Таблицы сопряженности). На экране появится

      диалоговое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности), показанное на рис. 8.1.

      Рис. 8.1. Диалоговое окно Crosstabs

      С помощью диалогового окна Crosstabs (Таблицы сопряженности) можно ПВ(

      задать конфигурацию будущей таблицы сопряженности. Главное, что тре-

      буется сделать в этом окне, — это выбрать переменные в исходном списке и пе-

      реместить их в целевые списки Row(s) (Строки) и Column(s) (Столбцы), используя

      верхнюю и среднюю кнопки со стрелкой. Тем самым вы определите, градации

      какой переменной будут составлять строки таблицы, а какой — столбцы. Помес-

      переменную хобби и щелкнув затем па кнопке ОК, вы создадите таблицу с двумя

      строками и тремя столбцами.

      Самый нижний список диалогового окна позволяет построить таблицу со-

      пряженности для трех и более переменных. Если бы мы захотели подклю-

      чить к таблице, содержащей переменные пол и хобби, еще и переменную класс,

      последнюю следовало бы поместить в нижний список при помощи нижней кноп-

      ки со стрелкой. В результате вы увидели бы на экране таблицу, разбитую на

      три части, каждая из которых представляла бы собой таблицу сопряженности

      полххобби для соответствующего значения переменной класс (1, 2 и 3). Кнопки

      Previous (Предыдущий) и Next (Следующий) слева и справа от метки Layer 1 of 1

      (Слой 1 из 1) предназначены для случаев, когда необходимо построить таблицы

      сопряженности с более чем одной дополнительной переменной. Например, если бы

      вам понадобилось составить таблицу сопряженности с переменными пол, хобби,

      класс и вуз, то в нижнем списке нужно было бы указать две переменные класс

      и вуз, а в итоге программой была бы сгенерирована общая таблица сопряженно-

      сти, включающая в себя 3 таблицы полххобби для каждой градации переменной

      класс и 4 таблицы полххобби для каждого значения переменной вуз.

      В следующем примере мы создадим таблицу сопряженности полххоббихкласс.

      Шаг 5 ;;| При открытом диалоговом окне Crosstabs (Таблицы сопряженности), пред-

      ставленном па рис. 8.1, выполните следующие действия:

      1. Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем -

      :| на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Row(s) (Строки).

      Е 2. Щелкните сначала па переменной хобби, чтобы выделить се, а затем —

      на средней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Column(s) (Столбцы).

      • 3. Щелкните сначала на переменной класс, чтобы выделить ее, а затем на

      Щ нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      дополнительных переменных под меткой Layer I of 1 (Слой 1 из 1).

      : ^ 4. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

      Как правило, исследователи редко ограничиваются вычислением частот, предпо-

      читая дополнять процедуру заданием разнообразных параметров. При щелчке на

      кнопке Cells (Ячейки) открывается диалоговое окно Crosstabs: Cell Display (Таблицы

      сопряженности: Ячейки), представленное на рис. 8.2. Это окно позволяет управ-

      лять информацией в ячейках. По умолчанию флажок Observed (Наблюдаемые)

      в группе Counts (Значения) установлен, поскольку наблюдаемые частоты являют-

      ся главной вычисляемой величиной в любой таблице сопряженности. Установка

      флажка Expected (Ожидаемые) позволит вычислять в ячейках и ожидаемые час-

      тоты. Остальные параметры задаются в зависимости от целей и предпочтений

      конкретного исследователя.

      Рис. 8.2. Диалоговое окно Crosstabs: Cell Display

      Ниже описано назначение некоторых флажков, управляющих содержимым яче-

      ек в диалоговом окне Crosstabs: Cell Display (Таблицы сопряженности: Ячейки).

      ^ При установке флажка Observed (Наблюдаемые) в группе Counts (Значения)

      отображается реальное количество объектов, соответствующее каждой ячейке.

      ^ При установке флажка Expected (Ожидаемые) в группе Counts (Значения) ото-

      бражается значение ожидаемой частоты для каждой ячейки, вычисленное

      в предположении, что соответствующие переменные являются независимыми.

      ^ При установке флажка Row (Строки) в группе Percentages (Проценты) отобра-

      жается частота ячейки в процентах от суммарной частоты строки, в которой

      она находится.

      *• При установке флажка Column (Столбцы) в группе Percentages (Проценты) ото-

      бражается частота ячейки в процентах от суммарной частоты столбца, в кото-

      ром она находится.

      ^ При установке флажка Total (Всего) в группе Percentages (Проценты) отобра-

      жается частота ячейки в процентах от суммарной частоты всей таблицы со-

      пряженности.

      ^ При установке флажка Unstandardized (Нестандартизированные) в группе Residuals

      (Остатки) отображается разность между наблюдаемой и ожидаемой частотами.

      В следующем примере мы создадим таблицу сопряженности полххобби, в ячейки

      которой включим наблюдаемые и ожидаемые частоты, процент от суммы и пе-

      стандартизироваиный остаток.

      Обратите внимание, что мы не устанавливали флажок Observed (Наблюдаемые),

      поскольку он уже установлен программой по умолчанию.

      В приведенных примерах мы научились создавать таблицы сопряженности и за-

      полнять их ячейки различными показателями. Как правило, на практике при созда-

      нии таблиц сопряженности применяется критерий х2- Для настройки параметров

      анализа необходимо в диалоговом окне Crosstabs (Таблицы сопряженности) щелкнуть

      на кнопке Statistics (Статистики). В ответ программа откроет диалоговое окно

      Пошаговый алгоритм вычислений 119

      Crosstabs: Statistics (Таблицы сопряженности: Статистики), представленное па рис. 8.3.

      В этом окне с помощью флажков можно выбрать желаемые статистические кри-

      терии и меры независимости и согласия распределений. В следующих примерах мы

      расскажем лишь о трех наиболее употребительных флажках: Chi-square (Хи-квадрат),

      Phi and Cramer's V (ф и V Крамера) и Correlations (Корреляции). Как и в случае окна

      Cells (Ячейки), вам необходимо установить нужные флажки, а затем вернуться

      в диалоговое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности) для завершения анализа.

      Описания остальных критериев и показателей, флажки для которых есть в диало-

      говом окне Crosstabs: Statistics (Таблицы сопряженности: Статистика), можно найти

      в справочной системе или документации к программе SPSS for Windows.

      Шаг 5а| После выполнения шага 4 у вас должно быть открыто диалоговое окно

      | Crosstabs (Таблицы сопряженности), представленное на рис. 8.1. Если вы уже

      | успели поработать с этим окном, очистите его щелчком на кнопке Reset

      : (Сброс) и выполните следующие действия:

      1. Щелкните сначала па переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на

      верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Row(s) (Строки).

      2. Щелкните сначала на переменной хобби, чтобы выделить ее, а затем — на

      средней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Column(s) (Столбцы).

      3. Щелкните на кнопке Cells (Ячейки), чтобы открыть диалоговое окно

      Crosstabs: Cell Display (Таблицы сопряженности: Ячейки), и установите флаж-

      ки Expected (Ожидаемые), Total (Всего) и Unstandardized (Нестандартизиро-

      Ванные).

      4. Щелкните па кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалого-

      вое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности).

      | 5. Щелкните на кнопке О К, чтобы открыть окно вывода.

      Рис. 8.3. Диалоговое окно Crosstabs: Statistics

      Глава 8. Таблицы сопряженности и критерий хи-квадрат

      В следующем примере мы создадим таблицу сопряженности полххобби, в ячей-

      ки которой включим наблюдаемые и ожидаемые частоты, нестандартизирован-

      ные остатки, применим критерий х2 и вычислим коэффициенты ер и V Крамера.

      Анализ корреляций между переменными в данном случае не имеет смысла, так

      как они не являются количественными.

      После выполнения шага 4 у вас должно быть открыто диалоговое окно

      | Crosstabs (Таблицы сопряженности), представленное па рис. 8.1. Если вы уже

      | успели поработать с этим окном, очистите его щелчком на кнопке Reset

      | (Сброс) и выполните следующие действия:

      1. Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на

      верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Row(s) (Строки).

      | 2. Щелкните сначала на переменной хобби, чтобы выделить ее, а затем — на

      средней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Column(s) (Столбцы).

      1 3. Щелкните на кнопке Cells (Ячейки), чтобы открыть диалоговое окно

      Crosstabs: Cell Display (Таблицы сопряженности: Ячейки), и установите флаж-

      ки Expected (Ожидаемые) и Unstandardized (Нестандартизированные).

      | 4. Щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалого-

      вое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности).

      I 5. Щелкните на кнопке Statistics (Статистики), чтобы открыть диалоговое

      окно Crosstabs: Statistics (Таблицы сопряженности: Статистики), и установи-

      те флажки Chi-square (Хи-квадрат) и Phi and Cramer's V (Фи и V Крамера).

      1 6. Щелкните па кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалого-

      вое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности).

      Я!1Р| 7. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

      Зачастую приходится строить таблицы сопряженности и применять критерий х2

      не для всей выборки объектов, а только для их части. Например, может возник-

      нуть необходимость в создании таблицы полххобби только для двух из трех гра-

      даций переменной хобби: спорт и искусство. Это делается следующим образом.

      После выбора переменных для построения перекрестной таблицы, определения

      набора величии, вычисляемых для каждой ячейки, и задания желаемых стати-

      стик, в меню Data (Данные) выберите команду Select Cases (Выбор объектов). На

      экране появится одноименное диалоговое окно (см. раздел «Выбор объектов для

      анализа» в главе 4), в котором в группе Select (Выбор) следует установить пере-

      ключатель If condition is satisfied (Если удовлетворяет условию), а затем щелк-

      нуть на расположенной рядом кнопке If (Если). Откроется диалоговое окно Select

      Cases: If (Выбор объектов: Если). Элементы интерфейса этого окна позволяют вы-

      полнять операции, о которых шла речь в главе 4. В данном случае пас будет

      интересовать выбор уровней 1 и 3 переменной хобби. Для исключения уровня 2

      из анализа выделите переменную хобби в исходном списке, введите ее в условие

      отбора, щелкнув на кнопке с направленной вправо стрелкой, на панели кальку-

      лятора щелкните на кнопке ~ = (не равно) и введите в условие отбора число 2.

      Пошаговый алгоритм вычислений 121

      После этого щелкните сначала на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуть-

      ся в диалоговое окно Select Cases (Выбор объектов), а затем — на кнопке ОК, чтобы

      вернуться в диалоговое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности). Наконец, щелчок

      на кнопке ОК в окне Crosstabs (Таблицы сопряженности) приведет к построению

      таблицы сопряженности с двумя выбранными градациями переменной хобби

      и двумя градациями переменной пол.

      Реализуем описанный алгоритм в виде пошаговых инструкций.

      Шаг 5в После выполнения шага 4 у вас должно быть открыто диалоговое окно Crosi|

      j stabs (Таблицы сопряженности), представленное на рис. 8.1. Если вы уже

      I успели поработать с этим окном, очистите его щелчком на кнопке Reset

      I (Сброс) и выполните следующие действия:

      Щ 1. Щелкните сначала на переменной пол, чтобы выделить ее, а затем — на

      верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Row(s) (Строки).

      I 2. Щелкните па переменной хобби, чтобы выделить ее, а затем — на средней

      кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Column(s)

      (Столбцы).

      3. Щелкните на кнопке Cells (Ячейки), чтобы открыть диалоговое окно

      Crosstabs: Cell Display (Таблицы сопряженности: Ячейки), и установите флаж-

      ки Expected (Ожидаемые) и Unstandardized (Нестандартизированные).

      4. Щелкните па кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалого-

      вое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности).

      '• 5. Щелкните на кнопке Statistics (Статистики), чтобы открыть диалоговое

      окно Crosstabs: Statistics (Таблицы сопряженности: Статистики), и установи-

      те флажки Chi-square (Хи-квадрат) и Phi and Cramer's V (<р и V Крамера).

      i 6. Щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалого-

      вое окно Crosstabs (Таблицы сопряженности).

      -• 7. В меню Data (Данные) выберите команду Select Cases (Выбор объектов),

      чтобы открыть одноименное диалоговое окно, установите переключа-

      тель If condition is satisfied (Если удовлетворяет условию) и щелкните на

      расположенной рядом кнопке If (Если), открыв диалоговое окно Select

      Cases: If (Выбор объектов: Если).

      | 8. В списке доступных переменных щелкните сначала на переменной хобби,

      чтобы выделить ее, а затем — на кнопке с направленной вправо стрелкой,

      чтобы ввести переменную в условие отбора. Дополните условие отбора

      оператором ~= (не равно) и числом 2, используя панель калькулятора

      и клавиатуру, и щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вер-

      нуться в диалоговое окно Select Cases (Выбор объектов).

      Щ 9. Щелкните на кнопке ОК, чтобы вернуться в диалоговое окно Crosstabs

      (Таблицы сопряженности).

      lljlO. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

      После выполнения шага 5, 5а, 56 или 5в программа автоматически активизи-

      рует окно вывода. Для просмотра результатов вы при необходимости можете

      Глава 8. Таблицы сопряженности и критерий хи-квадрат

      воспользоваться вертикальной и горизонтальной полосами прокрутки. Обратите

      внимание на стандартную строку меню в верхней части окна вывода: ее присут-

      ствие позволяет выполнять любые статистические операции, не переключаясь

      обратно в окно редактора данных.

      Печать результатов и выход

      из программы

      Ниже описана типичная процедура печати результатов статистического анализа

      (или нескольких анализов). После выполнения шага 5 должно быть открыто ок-

      но вывода.

      Шаг 6 В окне вывода укажите фрагменты, выводимые на печать (см, раздел «Окно

      | вывода» в главе 2), в меню File (Файл) выберите команду Print (Печать), при

      1 необходимости задайте параметры печати и щелкните на кнопке ОК.

      Последнее, что необходимо сделать после завершения обработки и печати ре-

      зультатов, — это выйти из программы SPSS.

      Шаг 7 Для выхода из программы в меню File (Файл) выберите команду Exit (Вы-

      ход).

      Иногда после выполнения команды Exit (Выход) на экране могут появляться не-

      большие диалоговые окна с вопросом о необходимости сохранения сделанных

      в файлах изменений и кнопками, описывающими возможные варианты ответа.

      Для завершения работы просто щелкайте на соответствующих кнопках.

      Представление результатов

      На рис. 8.4 приведены фрагменты выводимых результатов, сгенерированные

      программой после выполнения шага 56.

      Первое, на что необходимо обратить внимание при интерпретации выводимых

      результатов, — это соотношение между наблюдаемыми (Count) и ожидаемыми

      (Expected count) частотами в каждой ячейке. Беглый взгляд на первую таблицу

      говорит о том, что эти величины заметно различаются. Как уже отмечалось, это

      различие характеризуется остатком, который рассчитывается как разность меж-

      ду наблюдаемой и ожидаемой величинами. При составлении таблицы сопряжен-

      ности мы включили в каждую ячейку остаток (Residual), поэтому на самом деле

      вам нет необходимости самому сравнивать наблюдаемую величину с ожидаемой,

      чтобы оценить их соотношение. Итак, различие наблюдаемых и ожидаемых

      величин говорит о том, что переменные пол и хобби связаны друг с другом. Это

      подтверждается относительно большим значением критерия х2 (14,032) и малым

      Представление результатов 123

      значением р-уровня (р — 0,000), то есть высокой статистической значимостью.

      Как можно видеть, аналогичная картина наблюдается и с результатами осталь-

      ных тестов па независимость.

      Рис. 8.4. Фрагменты окна вывода после выполнения шага 56

      Для таблиц 2 x 2 при небольшом числе объектов (до 40-50) следует приме-

      нять критерий х2 с поправкой на непрерывность (Continuity Correction) Йетса.

      Поэтому более корректным в нашем случае будет выбрать именно такой вариант

      критерия.

      Для таблиц сопряженности большой размерности следует помнить о проблеме

      малых значений частот. Малым считается значение ожидаемой частоты, мень-

      шее 5. Предполагается, что если более 25 % ячеек таблицы сопряженности име-

      ют малые ожидаемые значения частот, то вероятность ошибки х2-аиализа очень

      высока. В этом случае необходимо исключать градации с малыми значениями

      частот или объединять градации.

      Терминология, используемая

      при выводе

      Трактовка терминов, используемых программой в окне вывода, дана далее.

      ^ Count (Наблюдаемая частота) — верхнее из чисел, приведенных в каждой

      ячейке, равное количеству объектов в соответствующей градации.

      ^ Expected Count (Ожидаемая частота) — среднее из чисел, приведенных в каждой

      ячейке, равное количеству объектов в соответствующей градации, вычислен-

      ное в предположении, что переменные, входящие в таблицу сопряженности,

      являются независимыми.

      >• Residual (Остаток) — разность между наблюдаемой и ожидаемой частотами.

      >• Total (Всего) — суммарное число объектов в каждой строке (42 — для жен-

      щин, 21 — для мужчин) или в каждом столбце (33 — спорт, 30 — искусство).

      ^ Pearson Chi-Square (Хи-квадрат Пирсона) и Continuity Correction (С поправкой на

      непрерывность) — два варианта критерия %2. При больших значениях N эти

      коэффициенты практически равны. Формула для х2 Пирсона выглядит сле-

      дующим образом:

      x'=ZK/o-/.)2//,].

      ^- Value (Значение) — для критерия х2 значение тем больше, чем больше зависи-

      мость между переменными (как в нашем примере). Значения, близкие к О,

      свидетельствуют о независимости переменных.

      ^ df (Степени свободы) — произведение количества градаций переменных, умень-

      шенных на 1. Для дайной таблицы сопряженности число степеней свободы равно

      Asymp. Sig. (Асимптотическая значимость) — мера случайности связи, или р-уро-

      вень значимости, то есть вероятность того, что связь является случайной.

      Чем меньше эта величина, тем выше статистическая значимость (достовер-

      ность) связи.

      Linear-by-linear Association (Линейная связь между переменными) — статисти-

      ческий критерий, определяющий степень корреляции между переменными.

      Чаще всего результаты этого теста являются бессмысленными, поскольку

      порядок уровней переменных не имеет логической интерпретации. К при-

      меру, нет смысла говорить об упорядоченной структуре хобби. Тем не менее,

      если бы одной из переменных был уровень дохода, упорядоченный по воз-

      растанию, количественная оценка корреляции несла бы вполне определен-

      ную смысловую нагрузку.

      Терминология, используемая при выводе 125

      Minimum expected count (Минимальная ожидаемая частота) — смысл этого зна-

      чения в полной мере раскрывается его названием. В рассматриваемой табли-

      це сопряженности минимальная ожидаемая частота равна 10 — для юношей,

      увлекающихся искусством.

      Nominal by Phi (Значение ф) — коэффициент, являющийся мерой связи двух

      переменных и вычисляющийся по формуле <р = (x2/N)1/2. Значение ф = -0,472

      показывает умеренную связь между двумя переменными.

      Nominal Cramer's V (Значение V Крамера) — как и коэффициент ф, этот коэф-

      фициент является мерой связи между двумя переменными, однако отличается

      тем, что всегда принимает значения от 0 до 1. Коэффициент Крамера опреде-

      ляется следующей формулой:

      Approx. sig. (Приблизительная значимость) — как и для критерия х2> является

      мерой значимости вычисленного значения. Значимость, равная 0,000 (как

      в нашем примере), говорит о высокой статистической значимости связи.







      Share |

       

      Версия для печати

      Читайте также

      Классики менеджмента. Блекетт Патрик Мейнард Стюарт
      Классики менеджмента. Блекетт Патрик Мейнард Стюарт

      Блекетт, Патрик Мейнард Стюарт (1897-1974) Blackett, Patrick Maynard Stuart. Патрик Блекетт был одним из самых выдающихся английских физиков XX в., внесшим важный вклад в изучение ядерной физики, исследования космических лучей и земного магнетизма. Он был первопроходцем применения методов исследования операций для принятия решений в вопросах выбора военной стратегии и тактики.
      Биография и краткое описание идей из книги "Классики менеджмента" изд-ва Питер.
      Психология управления: основные компоненты управленческой деятельности

      Менеджер призван создавать порядок из хаоса. Это требует усилий и времени. Однако такое упорядочивание дел не всегда срабатывает. Почему? Потому что внешняя упорядоченность основывается на упорядоченности внутренней; является ее результатом.
      Как стать высокопроизводительной организацией

      Различные исследования HPO (High performing organizations, высокопроизводительные организации) показывают, что только около 6% компаний в мире являются высокопроизводительными, 72% — «серые», посредственные компании, которые могут быть прибыльными, но до высокопроизводительных им далеко. Остальные 12% находятся на разных стадиях в процессе перехода к high performing. Исследования показывают, что переход из пункта A (серость, посредственность, контролирующая компания) в пункт B занимает около 300 лет. Не многие компании столько живут.
      Психометрический анализ методики оценки управленческих навыков (MSAI)

      Сила слушателя
      Сила слушателя

      Поскольку слушание воспринимается как нечто само собой разумеющееся, именно с ним связано множество проблем общения. Их можно было бы легко избежать, если бы люди знали основы восприятия чужой речи. Обычный, неподготовленный слушатель поймет и сможет удержать в памяти только около 50% беседы, а через 48 часов такой относительно низкий показатель падает до еще более удручающего уровня запоминания в 25%. Как избежать просчетов и ошибок, вызванных неадекватным и недостаточным слушанием?

      Имя 
      Пароль  забыли?
      Присоединяйтесь!

      Новые материалы

         Названы самые высокооплачиваемые вакансии в Башкирии
         Не все профессии равны. Вчерашние школьники идут в телевизионщики и PR
         Новочебоксарские безработные граждане обучаются востребованным профессиям
         Где в Уфе заработать 100 тысяч рублей в месяц
         Сколько в среднем получают владимирские врачи?


      Последние комментарии

        
         мне приятно Вас читать 99 % читаемое мной - мусор... А на ваших постах глаза отдыхают 
         Действительно, Эдуард, что это я! Всё ещё hr, всё ещё пишу - с удовольствием вернусь)))
         Марина, вы вернетесь к нам или уже все?)
         вы можете оставлять активную ссылку на источник 
      Все статьи


      Интервью




      Публикую статью Алексея Королькова с видеокомментарием
      все интервью


      О проекте      Реклама       Подписка       Контакты       Rambler's Top100 Яндекс цитирования ©2000-2011, HRM