Como usar tabulação cruzada
Cross- tabulação envolve tomar duas variáveis e comparar uma variável contra o outro para fornecer uma compreensão básica de como duas variáveis podem ser correlacionados. Estes tipos de tabelas são comumente conhecidas como tabelas de contingência e são usados para identificar não apenas padrões, mas também para realizar a análise estatística através de um teste qui-quadrado ou um teste G. Tabulação cruzada é comumente utilizado em pesquisas e podem ser analisados para entender como resultados se comparam ao expectations.Things você precisa
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teste qui-quadrado de Pearson
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Calcule o total de cada coluna e cada linha da tabela .
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Calcule o total geral no canto direito inferior da tabela .
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Calcule a frequência esperada usando a seguinte equação : . (coluna total /total ) * linha de total
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Determinar se os valores observados desviar-se dos valores esperados usando a seguinte equação : ( valor esperado – valor observado ) ^ 2) /valor esperado. Em outras palavras, ” o qui-quadrado é a soma da diferença de quadrados entre os dados observados e esperados , divididos pelos dados esperados em todas as categorias possíveis”, segundo informações da Penn State University.
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Avalie seus resultados para determinar se uma diferença significativa entre os resultados esperados e observados existe. Se não houve diferença significativa existe, ela é chamada de hipótese nula .
G- teste
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Calcule o total de cada coluna e cada linha da tabela .
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Calcule o total geral no canto direito inferior da tabela
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Calcule a freqüência esperada usando a seguinte equação : . (coluna total /total ) * linha total.
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Determine o valor de G através da multiplicação do valor observado pelo logaritmo natural do valor determinado a partir do valor observado ( “O”) dividido pelo valor esperado ( “E”) e multiplicando então toda a soma por 2. Em outras palavras , o valor G ( “G ” ) pode ser calculado como 2 * [ S * ln ( o /E ) ] .
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Avaliar o valor de compreender sua correlação com a hipótese ou o valor esperado. Um valor de L de zero significa que os números observados são os esperados. A G- valor maior significa que há uma diferença maior entre o observado e os valores esperados .
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Calcular os graus de liberdade por determinação do número mínimo de categorias cujo valor precisa ser conhecido antes do restante Os valores podem ser calculados . Por exemplo, se você pesquisou 100 pessoas e você sabe que a partir dos dois primeiros valores que 79 pessoas foram pesquisadas, em seguida, você pode inferir os resultados do terceiro. Portanto, os graus de liberdade é dois.
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Determine o G- valor crítico com base no número de graus de liberdade . O G – valor crítico deve basear-se em um intervalo de confiança , ou P-valor , o qual é tipicamente de 0,05 . Por dois graus de liberdade e um P-valor de 0,05, o G- valor crítico é de 6,0 .
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Compare o G- valor fundamental para o G- valor calculado. Se o valor calculado de G- não é maior do que o valor de L , em seguida, os dados não difere significativamente do valor esperado .
