Увеличение числа независимых переменных при построении таблиц кросс-табуляции
В-третьих, иногда добавление еще одной или нескольких независимых переменных позволяет выявить ранее скрытую зависимость. Например, попытка выявить предполагавшуюся связь между возрастом и заинтересованностью в путешествиях за границу окончилась неудачей (табл. 12.17). Однако включение в анализ еще одной независимой переменной — пола респондента (табл. 12.14), показывает, что такая закономерность… Читать ещё >
Увеличение числа независимых переменных при построении таблиц кросс-табуляции (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Таблицы кросс-табуляции можно строить, фиксируя значения нескольких независимых переменных.
При этом возможны четыре ситуации [30].
Во-первых, иногда добавление еще одной независимой переменной проясняет механизм действия выявленной ранее зависимости. Так, рассчитав таблицу кросс-табуляции между семейным положением (независимая переменная) и уровнем приобретения модной одежды (табл. 12.13), можно подумать, что многие мужчины и женщины после замужества или женитьбы теряют интерес к покупке модной одежды.
Таблица 12.13. Распределение лиц с разным семейным положением по количеству приобретаемой ими модной одежды, %
Приобретают модную одежду | Семейное положение | Все опрошенные | |
женат (замужем) | неженат (не замужем) | ||
Много. | |||
Мало. | |||
Всего. | 100 (700). | 100 (300). | 100 (1000). |
Однако включение в анализ еще одной независимой переменной — пола респондента (табл. 12.14), показывает, что такая закономерность проявляется лишь у женщин, причем она выражена более резко, чем у респондентов в целом.
Таблица 12.14. Распределение лиц разного пола и с разным семейным положением по количеству приобретаемой ими модной одежды, %
Приобретают модную одежду | Пол | Все опрошенные | |||
мужчины | женщины | ||||
Семейное положение | Семейное положение | ||||
женат | неженат | замужем | не замужем | ||
Много. | |||||
Мало. | |||||
Всего. | 100 (400). | 100 (120). | 100 (300). | 100 (180). | 100 (1000). |
Во-вторых, иногда оказывается, что ранее наблюдавшаяся зависимость была иллюзорной, так называемой ложной корреляцией; что на самом деле существует другой фактор, вариацией которого и объяснялись наблюдавшиеся эффекты. Так, просмотр табл. 12.15 создает впечатление, что люди с более высоким образованием чаще приобретают дорогие марки автомобилей.
Таблица 12.15. Наличие автомобиля дорогой марки у лиц с разным образованием, %
Наличие дорогого автомобиля | Образование | Все опрошенные | |
высшее | не высшее | ||
Есть. | |||
Нет. | |||
Всего. | 100 (250). | 100 (750). | 100 (1000). |
Включение в анализ еще одной независимой переменной — дохода респондента (табл. 12.16) — показывает, что образование само по себе не влияет на вероятность приобретения дорогого автомобиля; истинной причиной наблюдавшихся различий является уровень дохода, который у лиц с высшим образованием, как правило, выше.
Таблица 12.16. Наличие автомобиля дорогой марки у лиц с разным доходом и образованием, %
Наличие дорогого автомобиля | Доход | Все опрошенные | |||
низкий | высокий | ||||
Образование | Образование | ||||
высшее | не высшее | высшее | не высшее | ||
Есть. | |||||
Нет. | |||||
Всего. | |||||
(100). | (700). | (150). | (50). | (1000). |
В-третьих, иногда добавление еще одной или нескольких независимых переменных позволяет выявить ранее скрытую зависимость. Например, попытка выявить предполагавшуюся связь между возрастом и заинтересованностью в путешествиях за границу окончилась неудачей (табл. 12.17).
Таблица 12.17. Заинтересованность в заграничном туризме у лиц разного возраста, %
Заинтересованность в заграничном туризме | Возраст | Все опрошенные | |
до 45 лет | 45 лет и старше | ||
Заинтересованы. | |||
Не заинтересованы. | |||
Всего. | 100 (500). | 100 (500). | 100 (1000). |
Разделив же респондентов еще и по полу (табл. 12.18), исследователи обнаружили искомую зависимость, которая у мужчин и женщин оказалась разнонаправленной.
Таблица 12.18. Заинтересованность в заграничном туризме у лиц разного пола и возраста, %
Заинтересованность в заграничном туризме | Пол | Все опрошенные | |||
мужчины | женщины | ||||
Возраст | Возраст | ||||
до 45 лет | 45 лет и старше | до 45 лет | 45 лет и старше | ||
Заинтересованы. | |||||
Не заинтересованы. | |||||
Всего. |
|
|
|
|
|
Наконец, в-четвертых, не исключено, что включение в анализ независимых переменных ничего не меняет в отношении ранее выявленной или, наоборот, не выявленной парной закономерности.
В целом же увеличение числа независимых переменных при построении таблиц кросс-табуляции бывает полезным. Но не следует этим злоупотреблять. Нельзя допускать формирования при анализе настолько малых групп по строкам и по столбцам, чтобы нарушалось условие fe? 5, где fe — ожидаемое число респондентов в клетке таблицы кросс-табуляции в предположении о независимости ее строк и столбцов.