![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 7.02.2018 Пользователь №: 30961 ![]() |
Здравствуйте. Прошу,
![]() |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
![]() Группа: Пользователи Сообщений: 105 Регистрация: 23.11.2016 Пользователь №: 28953 ![]() |
sanabat,
![]() Да, корректно использовать критерий Пирсона Хи-квадрат. При этом желательно использовать 3 основных версии этого критерия: Chi-Square Likelihood Ratio Chi-Square Continuity Adj. Chi-Square Далее, в таком анализе реальных баз данных, обычно во многих клетках, небольшие частоты создают ненадёжные результаты. Поэтому следует использовать метод Монте-Карло, оценивая 99%-ные доверительные интервалы для уровня статистической значимости критерия Пирсона Хи-квадрат. При использовании этого метода рекомендую применить, как минимум, 100000 выборочных таблиц. В результате можно оценить не только интенсивность взаимосвязи между парой качественных, группирующих признаков, таких как "Phi Coefficient", "Contingency Coefficient", "Cramer's V", но также и структуру этих взаимосвязей. В каких клетках максимальные связи, причём положительные или отрицательные, а в каких клетках реальной связи нет. Подобные аспекты можете прочитать в статье по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm Следующий аспект. Поскольку Ваши респонденты отвечали на несколько вопросов 'да','нет' или 'не знаю', то следует не только проводить анализ таблиц сопряжённости для всех пар признаков, но обязательно использовать метод логистической регрессии. Этим методом оцените, какие конкретно признаки (ответы на вопросы) наиболее интенсивно влияют на принадлежность к основным сравниваемым группам респондентов. Примеры подобных подходов можете прочитать в подборке диссертаций на первой странице сайта БИОМЕТРИКА. Желаю успеха! Сообщение отредактировал leo_biostat - 7.03.2018 - 08:16 |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |