Анализ таблиц сопряженности

Самый простой вид корреляционных исследований - изучение парных взаимосвязей или совместной изменчивости двух переменных. Такого рода исследования пригодны для решения научных задач доказательства существования причинно-следственной связи между переменными (наличие связи является важным, но не единственным, условием причинно-следственной зависимости) и предсказания в случае наличия связи между переменными можно с определенным уровнем точности значения одной переменной, если нам известно значение другой.

Анализ связи с точки зрения ее силы, направления и формы - это только первый шаг анализа парных связей. После определения того, что взаимосвязь представляет научный или практический интерес, она проверяется на статистическую значимость, так как наличие связи в выборке еще не означает ее наличие в генеральной совокупности. Такого рода задачи решаются с помощью методов статистического вывода.

Анализ таблиц сопряженности проводят с целью проверки различия наблюдаемых и ожидаемых частот (например, не является ли появление разных признаков равновероятным), расчета мер связности. Конкретный способ построения таблиц зависит от целей исследования.

Список используемой литературы

Источники

1. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. — 4-е изд., перераб., Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., 2008
2. Голенкова З.Т. и др. Общая социология: учеб. пособие - М.: Гардарики, 2005.
3. Обобщающие, энциклопедические и учебные издания
4. Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Издательство «Экзамен», 2004.
5. Основы социологии: Хрестоматия. // В. И. Астахов. – Харьков: Прапор, 1997.
6. Толстова Ю. Н. Анализ социологических данных. – М.: Научный мир. 2000.
7. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. – Самара, 1995.
8. Яшин В.П. Корреляционный анализ в социологических и психологических исследованиях. – Новгород: Изд-во НКИ, 1999.

Монографические исследования и научные статьи

9. Девятко И. Ф. Методы социологического исследования.- Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 1998.
10. Зборовский Т.Е. Прикладная социология: учеб. пособие - М.: Гардарики, 2004.
11. Куталиев А.Х., Методы статистического анализа в прикладных исследованиях. Международный институт маркетинговых и социальных исследований «ГфК Русь»
12. Основы прикладной статистики, Мелник М., 1983
13. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки. СПб.: СПЦ. 1996.
14. Толстова Ю. Н. Существует ли проблема социологического измерения. // Социология: 4М. – 1995. – №5-6.
15. Трошин Л.И., Балаш В.А., Балаш О.С. Статистический анализ нечисловой информации. / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М., 2003.
16. Лившиц Ф.Д. Статистические таблицы. – М.: Госстатиздат, 1958..

Интернет-ресурсы

15. http://samoucka.ru/document20440.html - Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11 (Создание таблиц сопряженности)
16. http://www.statsoft.ru/home/portal/textbook2/ – Учебник по математической статистике с упражнениями в системе STATISTICA
17. www.statistica.ru/textbook/osnovnye-statistiki-i-tablitsy/#t-test for independent samples Глобальный интеллектуальный портал. Основные статистики и таблицы
18. www.xliby.ru/nauchnaja_literatura_prochee/teorija_statistiki_konspekt_lekcii/index.php - Теория статистики: конспект лекций. И.В. Бурханова

1 Критерий согласия Пирсона[1] , или критерий согласия   (Хи-квадрат) — наиболее часто употребляемый критерий для проверки гипотезы о принадлежности наблюдаемой выборки   объёмом   некоторому теоретическому закону распределения  .

2 Данный критерий был разработан Уильямом Госсетом для оценки качества пива в компании Гиннесс. В связи с обязательствами перед компанией по неразглашениюкоммерческой тайны (руководство Гиннесса считало таковой использование статистического аппарата в своей работе), статья Госсета вышла в 1908 году в журнале «Биометрика» под псевдонимом «Student» (Студент).

3 F-тестом или критерием Фишера (F-критерием, φ*-критерием) — называют любой статистический критерий, тестовая статистика которого при выполнении нулевой гипотезы имеет распределение Фишера (F-распределение). Введение в дисперсионный анализ F-распределения связано с именем Фишера (Fisher Ronald Aylmer, 1924), хотя сам Фишер использовал для дисперсионного отношения величину Z,; z-распределение было табулировано Фишером, F-распределение — Снедекором (Snedecor, 1937). 

4 Карл Пирсон (27 марта 1857 — 27 апреля 1936) — английский математик, статистик, биолог и философ; основатель математической статистики, один из основоположников биометрики.