Введение (стр. 20 )

Далее в этой главе мы покажем, как строить перекрестные распределения и анали­зировать зависимости для одновариантных и многовариантных переменных.

4.1.1. Перекрестные распределения для одновариантных вопросов и

Давайте рассмотрим перекрестные распределения для одновариантных вопросов на следующем примере.

ПРИМЕР----------------------------------------------------------------------------------------------

Исходные данные:

В результате маркетингового исследования, посвященного исследованию потребительских предпочтений посетителей развлекательного центра, оказалось, что средняя частота посе­щения центра составляет приблизительно 12 раз в месяц. Также были получены данные о распределении среди посетителей центра мужчин и женщин различных возрастных групп. В ходе подготовительного этапа анализа были сформированы, в частности, три одновариантные переменные:

1) частота посещения центра (q25);

2) возраст респондентов (ql8);

3) пол респондентов (q23). Требуется:

1. Построить перекрестное распределение частоты посещения развлекательного центра в разрезе возраста и пола респондентов. Рассчитать среднюю частоту посещения цент­ра различными целевыми группами потребителей.

2. Определить, влияет ли на частоту посещения центра возраст потребителей. Установить статистическую значимость зависимости между частотой посещения и возрастом.

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Из условия первой задачи следует, что мы должны построить перекрестное рас­пределение сразу по трем переменным: q25 в зависимости от ql8 и q23 (то есть трехуровневое). Для решения задачи воспользуемся меню Analyze ► Descriptive Sta­tistics ► Crosstabs. В открывшемся диалоговом окне (рис. 4.1) из левого списка, со­держащего все доступные переменные, выберите те, которые будут расположены в строках результирующей таблицы, и те, которые будут расположены в столбцах. Поместите зависимую переменную q25 Частота посещения в область Rows (вариан­ты ответа на вопрос о частоте посещения будут расположены в строках таблицы), а независимую переменную ql8 Возраст — в область Columns (возрастные группы будут расположены в столбцах таблицы). Осталась еще одна независимая пере­менная q23 Пол. Поместите ее в область Layer (уровень или слой таблицы).

Обратите внимание, что всегда, когда обратное не обусловлено задачами исследо­вания, рекомендуется размещать переменные с малым количеством вариантов от­вета в слоях. Это позволит уменьшить размерность результирующей таблицы. Мы можем задать и большее количество измерений таблицы, щелкая на кнопке Next в области Layer и добавляя релевантные переменные. Максимальное количество сло­ев, которое можно задать, щелкая на кнопке Next, — 8. Следовательно, максимально возможное количество измерений перекрестной таблицы по одновариантным воп­росам — 10(10 = 8 слоев + 1 строковая переменная + 1 столбцовая переменная).

В диалоговом окне Crosstabs в область каждого измерения (Rows, Columns, Layer) можно поместить сразу несколько переменных. Максимальное число переменных, которые можно поместить в области Rows и Columns, — 76; для каждого из восьми возможных уровней Layer — 6. Если задано по одной переменной в строке и столб­це (как в нашем случае), все дополнительно указанные слои будут отображаться в одной и той же таблице. Ситуация будет отличаться, если мы укажем несколько переменных для строк, столбцов и слоев в одних и тех же областях (не щелкая на кнопке Next для задания нескольких слоев) перекрестной таблицы. В этом случае будут построены отдельные таблицы для каждой пары строковых и столбцовых переменных.

Рис. 4.1. Диалоговое окно Crosstabs

 

Теперь, когда вы указали все переменные для анализа, для построения перекрест­ных распределений можно щелкнуть на кнопке ОК. Однако сначала давайте рас­смотрим некоторые другие полезные функции диалогового окна Crosstabs. Щелкни­те на кнопке Cells. Отрывшееся диалоговое окно Cell Display (рис. 4.2) предназначено для задания значений, выводимых в кросстабуляционной таблице. По умолчанию SPSS в каждой ячейке таблицы выводит только количество респондентов (пара­метр Observed). Область Percentages позволяет организовать вывод в ячейках таб­лицы процентов по строкам (Rows), столбцам (Columns), а также от общего числа респондентов, ответивших одновременно на все вопросы, по которым строится перекрестное распределение (Частота посещения, Возраст и Пол) (Total).

Чтобы проиллюстрировать наш пример (расчет средних частот покупки), выве­дем проценты по вопросу Частота посещения внутри каждой возрастной и половой группы респондентов, отметив параметр Columns и проценты по всем возрастным группам в целом (Total). Также оставим выбранный по умолчанию вывод наблю­даемых частот (Observed). После этого можно закрыть окно Cell Display, щелкнув на кнопке Continue.

Рис. 4.2. Диалоговое окно Cell Display Crosstabs

 

Следующее диалоговое окно, которое мы рассмотрим, — это Table Format, вызывае­мое при помощи кнопки Format (рис. 4.3). В нем можно выбрать тип сортировки вариантов ответа строковой переменной: возрастающая или убывающая (по алфа­виту). Оставьте выбранный по умолчанию вариант Ascending (возрастающая) и щелкните на кнопке Continue, чтобы закрыть окно. После этого запустите процеду­ру построения перекрестных распределений, щелкнув на кнопке О К в главном ди­алоговом окне Crosstabs. В главном диалоговом окне процедуры есть и другие по­лезные (Ьункпии: мы оассмотоим их ниже.

Рис. 4.3. Диалоговое окно Table Format

 

После этого в окне SPSS Viewer будет выведена требуемая таблица перекрестного распределения (рис. 4.4). В ячейках данной таблицы находятся искомые частоты

посещения развлекательного центра каждой из анализируемых целевых групп опрошенных. Например, первая ячейка показывает, что 5 (строка Count) респон­дентов-мужчин в возрасте от 18 до 25 лет посещают развлекательный центр каж­дый день. Это составляет 8,1% (подстрока % within Возраст) от общего количества мужчин в возрасте от 18 до 25 лет, ответивших на три предложенных вопроса, или 1,5% (подстрока % of Total) от общего числа мужчин, ответивших на вопросы (это число 333, оно представлено на пересечении строки и столбца Total в первой части таблицы Мужчины).

Строка Total показывает, сколько всего мужчин из каждой возрастной группы от­ветили на вопрос о частоте посещения центра (в нашем случае 62 респондента-мужчины в возрасте от 18 до 25 лет). Столбец Total показывает, сколько всего муж­чин, посещающих развлекательный центр с различной частотой, ответили на вопрос о возрасте (в нашем случае 15 респондентов-мужчин, посещающих центр каждый день).

Вторая часть таблицы Женщины построена аналогичным образом. Как вы видите, 15,8% женщин в возрасте от 41 до 45 лет посещают развлекательный центр 1-2 раза в месяц.

Рис. 4.4. Таблица перекрестного распределения по трем вопросам: Частота посещения, Возраст и Пол

 

На основании представленной таблицы перекрестного распределения вы можете рассчитать вручную средневзвешенные частоты посещения респондентами развле­кательного центра в зависимости от их пола и возраста. Для этого скопируйте ана­лизируемую таблицу в Microsoft Excel, щелкнув на ней правой кнопкой мыши в окне SPSS Viewer и выбрав пункт Сору (не Copy Objects!). Окончательный вид по­лученного распределения представлен в табл. 4.2.

Таблица 4.2. Средневзвешенные частоты посещения развлекательного центра в зависимости от пола и возраста респондентов (раз в месяц)

Пол	Возраст
	ОТ 18 до 25 лет	От 26 до 30 лет	От 31 до 35 лет	От 36 до 40 лет	От 41 до 45 лет	От 46 до 50 лет	От 51 до 55 лет	Старше 55
Мужчины	12	12	12	12	13	13	9	10
Женщины	11	12	14	12	10	12	11	12

Из представленной таблицы следует, что средняя частота посещения развлекатель­ного центра различными половозрастными группами респондентов несколько раз­личается. Однако, исходя только из визуальных предположений, нельзя утверж­дать то, что частота посещения центра действительно зависит от пола и возраста. Для этого любая выявленная закономерность должна удовлетворять условию ста­тистической значимости. Определить, значима ли выявленная нами зависимость, позволяют статистические тесты, выполняемые при построении перекрестных рас­пределений.

Далее мы покажем, как решается второй пункт нашей задачи (условие см. выше), то есть как ответить на вопрос: «Действительно ли существует статистически зна­чимая зависимость между тремя анализируемыми переменными или показанные в табл. 4.2 различия в частотах посещения центра вызваны влиянием случайных факторов (то есть как таковой зависимости нет)?».