Решение примера: Таблицы флагов и заголовков

Выберем команду Основные статистики и таблицы в меню Анализ для отображения стартовой панели модуля Основные статистики и таблицы. Затем выберем процедуру Таблицы сопряженности, флагов и заголовков и откроем окно Задайте таблицы. В этом окне выберем вкладку Флаги и заголовки. В диалоговом окне Задайте таблицы нажмем кнопку Задайте таблицы. Программа запросит ввести переменные для таблицы.

В данном примере сделаем следующий выбор: пусть переменная 1 - Футбол - 1 - Football будет переменной Столбцом (во втором списке), а переменные 2 - БЕЙСБОЛ - 14 - БОРЬБА - 2 - BASEBALL - 14 - WRESTLING будут переменными Строками.

Нажмем OK в этом диалоговом окне, чтобы открыть диалоговое окно Результаты кросстабуляции. В этом диалоговом окне нажмем кнопку Таблица флагов и заголовков во вкладке Быстрый, чтобы отобразить таблицу результатов.

· Проценты. Снова вернемся в диалоговое окно Результаты кросстабуляции. Диалоговое окно содержит настройки, позволяющие выразить результаты в процентах. Во вкладке Опции выберем настройку Проценты по строке и снова нажмем кнопку Таблица флагов и заголовков во вкладке Быстрый.

Посмотрев таблицу результатов, мы видим, что из тех респондентов, кто всегда интересуется бейсболом (все респонденты в первой строке), 85.71% также всегда интересуется футболом. Футбол и бейсбол наиболее тесно связаны друг с другом.

· Нахождение не связанного с футболом вида спорта. Посмотрим на проценты (от общего числа респондентов) чтобы найти вид спорта, максимально не связанный с футболом. Вернемся в диалоговое окно Результаты кросстабуляции и выберем настройку Проценты от общего числа во вкладке Опции. Снова нажмем кнопку Таблица флагов и заголовков уже во вкладке Быстрый и построим таблицу с этими процентами.

· Статистики. В разделе Обзор обсуждались обычно используемые статистики для описания зависимостей между двумя переменными. Рассмотрим некоторые из этих статистик, представленные в поле Статистики для двувходовых таблиц вкладки Опции диалогового окна Результаты кросстабуляции. Наиболее употребляемая статистика - хи-квадрат, поэтому выберем опцию Пирсона и М-П (максимального правдоподобия) хи-квадрат. Мерой зависимости между переменными, подобно коэффициенту корреляции r Пирсона является ранговая корреляция R Спирмена или Rs. Эта мера предполагает, что значения переменных содержат, по крайней мере, ранжированную информацию. Таким образом, имеется естественное упорядочение значений каждой переменной. Выберем опцию Корреляция Спирмена.

· Выбор таблицы. После того, как выбраны статистики, нажмем кнопку Подробные двувходовые таблицы во вкладке Дополнительно, для того, чтобы выбрать таблицы для анализа. На экране появится диалоговое окно Выбор таблиц для просмотра, в котором дан список всех двумерных таблиц.В рассматриваемом примере выберем таблицу Бейсбол Футбол – Baseball. Для каждой выбранной таблицы будут построены две таблицы результатов. Первая содержит наблюдаемые частоты и все остальные характеристики, выбранные в поле Таблицы вкладки Опции диалогового окна Результаты кросстабуляции (в частности, Проценты от общего числа). Вторая таблица содержит результаты хи-квадрат и корреляции Спирмена.

Постоим график взаимодействий частот во вкладке Дополнительно диалогового окна Результаты кросстабуляции. Выберите таблицу Бейсбол Футбол - Baseball Football.

Используем кнопку Категоризованные гистограммы и кнопку 3М гистограммы чтобы визуально исследовать частоты в выбранных двумерных таблицах.

· Просмотр других таблиц. Вернемся в диалоговое окно Результаты кросстабуляции и нажмем снова кнопку Подробные двувходовые таблицы во вкладке Дополнительно. Выберем теперь таблицу Гимнастика Футбол - Gymnastic Football.

Итог. Основные результаты этого анализа: Большинство респондентов в опросе интересуются всеми основными видами спорта - футболом, бейсболом, баскетболом; показ гимнастики может привлечь некоторое дополнительное число респондентов из числа тех, кто отчетливо не обозначил свой интерес к футболу.