Глава 11. Таблицы сопряженности

• spss/section_11/1/" class="lnk">11.1 Создание таблиц сопряженности
• spss/section_11/2/" class="lnk">11.2 Графическое представление таблиц сопряженности
• spss/section_11/3/" class="lnk">11.3 Тест хи-квадрат
• spss/section_11/4/" class="lnk">11.4 Коэффициенты корреляции
• spss/section_11/5/" class="lnk">11.5 Меры связанности для переменных с номинальной шкалой
• spss/section_11/6/" class="lnk">11.6 Меры связанности для переменных с порядковой шкалой
• spss/section_11/7/" class="lnk">11.7 Другие меры связанности

До сих пор мы рассматривали только отдельные переменные. Мы проводили spss/section_6/" class="lnk">частотный анализ, а также описывали отдельные переменные статистическими характеристиками, такими как минимум, максимум и среднее значение. Методы анализа такого рода называются одномерными. В текущей главе перейдем к двумерному анализу и займемся выяснением вопроса, существует ли взаимосвязь между двумя или более переменными.

В SPSS имеется большое количество разнообразных процедур, при помощи которых можно произвести анализ связи между двумя переменными. Связь между неметрическими переменными, то есть переменными, относящимися к spss/section_5/2/" class="lnk">номинальной шкале или к spss/section_5/2/" class="lnk">порядковой шкале с не очень большим количеством категорий, лучше всего представить в форме таблиц сопряженности. Для этой цели в SPSS реализован spss/section_11/3/" class="lnk">тест Х², при котором проверяется, есть ли значимое различие между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами. Кроме того, существует возможность расчета различных мер связанности. Восстановление зависимостей между метрическими переменными, то есть имеющими spss/section_5/2/" class="lnk">интервальную шкалу или spss/section_5/2/" class="lnk">шкалу отношений, рассматривается в spss/section_15/" class="lnk">главе 15.