Kruistabel analyse is een markt - research tool die is bedoeld om de relatie te tonen - of het ontbreken daarvan - tussen bepaalde vooringestelde variabelen . Bijvoorbeeld, als je 1000 mensen over hun favoriete ontbijtgranen ondervraagd , kon je een tabel maken cross- tabulating keuzes cornflakes met de leeftijdscategorie van de mensen die je ondervraagden , om te zien hoe oud het ontbijt voorkeur kunnen beïnvloeden . Kruistabel voor grote datasets is makkelijker wanneer het klaar is op een computer . Opties
Je hoeft niet te stoppen bij een tweedimensionale tabel - maak zoveel tafels als er verbanden tussen variabelen die u wilt onderzoeken . Naast graan voorkeuren tabuleren naar leeftijd , bijvoorbeeld , kunt u ook tabulate selecties door inkomen , ras , geografie en opleidingsniveau . De enige beperking is dat je gegevens over de variabelen in uw oorspronkelijke enquête verzameld . Cross - tabulating gegevens kan blijken dat variabelen sterk gecorreleerd zijn , maar soms laat ze hebben geen werkelijke relatie.
Chi -Square
Zelfs als u denkt dat u een relatie tussen variabelen , kan het een toevalstreffer te zijn . Chi - kwadraat test is een wiskundige methode die de resultaten van cross - tabel vergelijkt met die u zou zien of de resultaten waren volledig willekeurig , en de twee variabelen had geen invloed op elkaar . Diverse software programma's op de markt als van deze publicatie kan omgaan met de rekenwerk betrokken . Dit vermindert het werk betrokken zijn bij het analyseren van grote surveys met veel variabelen om kruistabel .
Hypothesen
Een computer kan crunch nummers , print up tafels en berekenen de chi-kwadraat , maar het kan niet vertellen welke informatie belangrijk is om uw project is . Voordat u gegevens te verzamelen , het formuleren van een hypothese die u wilt testen - kinderen zoals suikerhoudende granen meer dan volwassenen doen , bijvoorbeeld - dan zorg ervoor dat de enquête verzamelt de informatie die u nodig hebt om de hypothese te bevestigen of te verwerpen . Jezelf niet committeren aan een onbewezen hypothese : Als de gegevens blijkt dat het verkeerd is , moet je dat accepteren. [ REF3
Voorzichtigheid
Wees voorzichtig
als je het trekken van conclusies uit kruistabel . Zelfs als de computer toont een zeer sterk verband tussen leeftijd en het ontbijt smaken , die niet veel kan betekenen als u slechts een half dozijn respondenten jonger dan 12 . Kleine aantallen zijn kwetsbaarder voor bemonstering staartvinnen , zoals dat je toevallig zes kinderen die dezelfde smaak delen overzien , een grotere steekproef in een dergelijk geval zou kruistabel anders . Dit is een voorbeeld van hoe het analyseren van gegevens van de computer vereist het gebruik van het oordeel , niet alleen statistieken .
|
