Добрый день, что-то я запутался с кросстабами. Подскажите, как интерпретировать связь пола заполнявших анкету с тем, читали ли они печатные каталоги мебели в последний месяц.
Я бы советовал обратить внимание на выборку в вашем случае - у вас количество мужчин в 5 раз больше чем женщин. Хотя сама по себе, это может быть и не большая проблема, разумно было бы проверить "однородность вариации" в группах.
Второе. С общим количеством респондентов в 3.000 человек любые различия будут статистически значимы. Вопрос в том, нужно ли вам просто подтвердить факт различия, или практическое значение величины различия в вашем анализе. Обратите внимание на комментарий alexwin1961 выше.
Re: ВыборкаmobiletesterNovember 11 2011, 17:31:13 UTC
спасибо, про пол учтено
факт различия подтверждается хи-квадратом, но пользы в этом немного. Мне важно понять, кто конкретно к чему конкретно более склонен, а также понять величину этой склонности - насколько она большая. К сожалению, это не коэф.корреляции, тут не уверен, что можно по величине adjusted residual прямые выводы делать о величине склонности. Поэтому и спрашиваю
На самом деле в таблицах 2-на-2 V Крамера и Phi следует интерпретировать именно как коэффициенты корреляции. В вашем случае имеет место быть 8% (.081) разницы между мужчинами и женщинами относительно их предпочтений. См. например: http://www.people.vcu.edu/~pdattalo/702SuppRead/MeasAssoc/NominalAssoc.html
Comments 16
% мужчин, читавших каталоги, выше, чем процент женщин; разница статистически достоверная (p точного теста Фишера <0.0001).
Reply
Высокое значение Крамара (0.081) говорит о сильной связи между переменными "пол" и "чтение каталогов".
Reply
Reply
Reply
Reply
Второе. С общим количеством респондентов в 3.000 человек любые различия будут статистически значимы. Вопрос в том, нужно ли вам просто подтвердить факт различия, или практическое значение величины различия в вашем анализе. Обратите внимание на комментарий alexwin1961 выше.
Reply
факт различия подтверждается хи-квадратом, но пользы в этом немного. Мне важно понять, кто конкретно к чему конкретно более склонен, а также понять величину этой склонности - насколько она большая. К сожалению, это не коэф.корреляции, тут не уверен, что можно по величине adjusted residual прямые выводы делать о величине склонности. Поэтому и спрашиваю
Reply
Reply
Reply
Leave a comment