Перекрестные распределения служат для выявления различных типов зависимостей между двумя и более переменными. Например, если требуется установить, где покупают сгущенное молоко мужчины и женщины, следует воспользоваться таблицами перекрестных распределений (таблицами сопряженности, или кросста-буляции). На основании перекрестных распределений можно установить не только наличие зависимости (немонотонной или монотонной) между переменными, но, в большинстве случаев, ее тип (линейная или нелинейная) и направление (возрастающая или убывающая)1. Установленная при помощи перекрестного распределения зависимость может оказаться незначимой из-за малого размера выборки или по другим причинам. Статистическую значимость выявленной зависимости позволяет определить критерий .
В табл. 4.1 представлены основные характеристики переменных, участвующих в анализе.
Несмотря на то что перекрестные табуляции можно строить по переменным, имеющим любой тип шкалы, необходимо иметь в виду, что большое количество категорий (вариантов ответа) анализировать трудно. Даже если анализ выявит значимую зависимость, при наличии большого числа категорий переменных исследователю будет сложно понять, каким именно образом связаны данные переменные.
Таблица 4.1. Основные характеристики переменных, участвующих в перекрестных распределениях.
|
Перекрестные распределения. |
Зависимые переменные. | Независимые переменные. |
Количество. | Тип. | Количество. | Тип. |
От двух до десяти. | Любой. | От двух до десяти. | Любой. |
Также следует отметить, что наибольшую эффективность кросстабуляционный анализ показывает на номинальных и порядковых переменных. Для интервальных переменных больше подходит корреляционный анализ, рассматриваемый в разделе 4.2.
И наконец, последним ограничением применения перекрестных распределений для анализа зависимостей между переменными является тот факт, что различные статистические тесты (такие как) могут быть использованы только при анализе одновариантных переменных. Статистические тесты, применяемые для анализа зависимостей, предназначены только для двух переменных. При наличии дополнительных слоев или уровней кросстабуляционной таблицы статистический анализ производится для каждого уровня отдельно, при этом на каждом уровне он работает только с двумя переменными. Для многовариантных переменных SPSS содержит возможность отдельного построения кросстабуляции — выявить наличие и направление связи в данном случае можно только визуально.
Далее в этой главе мы покажем, как строить перекрестные распределения и анализировать зависимости для одновариантных и многовариантных переменных.
