Графический анализ таблиц сопряженности

Таблицы сопряженности позволяют компактно описывать данные. Они удобны и требуют минимум комментариев, поэтому популярны среди врачей, социологов, маркетологов. В системе STATISTICA очень легко строятся даже самые сложные таблицы сопряженности.

Здесь мы рассмотрим, как визуализировать построенные таблицы, т. е. познакомимся со средствами STATISTICA, позволяющими графически проанализировать таблицы. Визуально гораздо проще увидеть закономерности, содержащиеся в таблицах. В примерах используются данные небольшого объема, чтобы можно было отчетливо представить основные приемы работы. Представьте, в каком сложном положении вы оказались, если бы имели дело с громадными таблицами, а именно такие таблицы возникают на практике. «Делайте вслед за нами!» — по-прежнему остается нашим главным девизом.

Итак, система STATISTICA запущена на компьютере, вы работаете в модуле Основные статистики и таблицы (в английской версии STATISTICA модуль Основные статистики и таблицы, называется Basic Statistics and Tables').

Пример (продолжение)

Файл данных women1.sta, с которым вы работаете, открыт в рабочем окне. Напомним, что в этом файле приведены результаты опроса 10 женщин (данные являются модельными) относительно их семейного положения и уровня тревожности.

 

 

Первая переменная CEM_ПOJI — семейное положение женщин. Эта переменная принимает два значения: П_семья — полная семья, Н_семья — неполная семья.

Вторая переменная ТРЕВОГА — самооценка личностной тревожности женщины. Она принимает два значения: низкая, высокая. Известно, что личностная тревожность характеризуется устойчивой склонностью личности воспринимать жизненную ситуацию как угрожающую. В данном упрощенном примере мы использовали две степени тревожности: низкая и высокая.

Вы видите, что первая опрошенная женщина — наблюдение номер 1 (первая строка в таблице) — имеет полную семью и характеризует свое состояние как тревожное. Вторая опрошенная женщина — наблюдение номер 2 (вторая строка таблицы) — имеет неполную семью и оценивает уровень тревожности как низкий и т. д.

 

Шаг 1. Подведите курсор мыши к пункту Анализ. Щелкните по нему мышью. В появившемся меню сделайте выбор: Стартовая панель.

Выберите анализ: Таблицы и заголовки и нажмите кнопку ОК.

С помощью опций окна задания таблицы произведите табулировку переменных СЕМ_ПОЛ и ТРЕВОГА.

 

 

Шаг 2. После того как система построит таблицу, посмотрите внимательно на окно Результаты кросстабуляции.

Обратите внимание на кнопки в правом нижнем углу диалогового окна Результаты кросстабуляции.

 

Шаг 3. В диалоговом окне Результаты кросстабуляции нажмите кнопку Категоризованные гистограммы:

 

 

Смысл этих гистограмм следующий: опрошенные женщины разбиты на две группы (категории): женщины из полной семьи и женщины из неполной семьи. Обычная гистограмма для этих переменных выглядит следующим образом:

 

Здесь ясно видно, в чем состоит отличие категоризованных гистограмм от обычных. На обычной гистограмме количество женщин с высокой и низкой тревожностью одинаково. На категоризованной гистограмме количество женщин с высоким уровнем тревожности в неполных семьях выше, чем в полных. Уровень тревожности женщин в полных семьях ниже, чем уровень тревожности в неполных семьях.

Продолжение примера

Рассмотрим файл данных women2.sta. Для градации значений переменных мы использовали более реалистичные шкалы: одинокая женщина, неполная семья, полная семья. Шкала тревожности женщины: низкая, умеренная, высокая.

 

 

Шаг 1. Подведите курсор мыши к пункту Анализ. Щелкните по нему мышью. В появившемся меню сделайте выбор: Стартовая панель.

Выберите Таблицы и заголовки и нажмите кнопку ОК.

Шаг 2. В строке Анализ выберите Таблицы сопряженности (возможен вариант Таблицы флагов и заголовков).

 

Далее нажмите кнопку Задать таблицы. В появившемся окне выберите переменные, которые будут табулированы в таблице (подробности см. выше). В данном случае необходимо табулировать значения переменных СЕМ_ПОЛ и ТРЕВОГА.

Нажмите кнопку Коды и выберите коды (значения) табулируемых качественных признаков. В этом примере количество значений переменных увеличилось, т. к. используется более точная шкала измерения.

Если вы хотите, чтобы табулировались все значения переменных, нажмите кнопку Выбрать все в правом нижнем углу.

 

 

Заметьте, что вообще можно выбрать любой набор кодов. Коды переменных можно просмотреть, нажав кнопку Инф.

Например, переменная СЕМ_ПОЛ принимает следующие значения:

 

Шаг 3. Нажмите Enter на клавиатуре или кнопку ОК в верхнем правом углу • диалогового окна.

STATISTICA произведет вычисления, табулирует данные и предложит результат в окне Результаты кросстабуляции (см. рисунок).

 

 

Шаг 4. В окне Результаты кросстабуляции нажмите кнопку Просмотреть итоговые таблицы. На экране появится таблица:

Шаг 5. Нажмите кнопку Далее в верхнем углу таблицы, и вы вернетесь в окно результатов. В диалоговом окне Результаты кросстабуляции нажмите кнопку Категоризованные гистограммы.

Смысл гистограмм заключается в следующем: женщины разбиты на 3 группы или категории: женщины из полной семьи, женщины из неполной семьи, одинокие женщины (ср. с предыдущим примером). Для каждой группы построена отдельная гистограмма, и все эти гистограммы собраны вместе на одном графике, что позволяет визуально сравнить группы.

Шаг 6. В диалоговом окне Результаты кросстабуляции нажмите кнопку ЗМ гистограммы.

На экране появится трехмерная гистограмма.

 

 

Смысл этой гистограммы следующий: составляются всевозможные комбинации значений двух переменных: семейное положение и уровень тревожности, и подсчитывается, сколько раз встречалась каждая комбинация.

Трехмерная гистограмма очень наглядно воспроизводит таблицу кросстабуляции. Вы положили таблицу на плоскость и в каждую клетку поставили по столбцу, высота которого равна количеству наблюдений в клетке таблицы.

Если вас не устраивает ракурс построенной трехмерной гистограммы, можно его изменить, воспользовавшись средствами системы. STATISTICA предлагает удивительный инструмент работы с графиками. Например, их можно повернуть.

Нажмите кнопку Вращение, расположенную на панели инструментов.

На экране появится окно, в котором можно провести вращение и подобрать нужную перспективу.

Для вращения графика используйте линейку прокрутки. Немного поэкспериментируйте с ней. Сначала, например, с помощью мыши сдвиньте курсор прокрутки в крайне левое положение. Вы увидите следующую картинку:

Сдвиньте теперь курсор прокрутки правее:

Каждый раз, когда сдвигается курсор, происходит поворот графика. Выберите тот вариант, который вас устраивает. Нажмите кнопку ОК. Нужный график появится на экране.

Шаг 7. Построение графиков взаимодействий частот. В окне Результаты кросстабуляции нажмите кнопку Трафики взаимодействий частот. На экране появится график взаимодействий:

Смысл этого графика простой: он показывает, как взаимодействуют или как связаны между собой частоты наблюдений из разных групп.

Все построенные графики показывают, что женщины из разных семей различаются по уровню тревожности. Является ли это различие значимым, показывают статистические тесты.