Статистическая значимость взаимосвязи

•Значимость показывает вероятность (p-value) того, что наблюдаемое распределение случайно

•Если (p) > 0,05 – мы говорим о том, что наблюдаемая между переменными взаимосвязь является результатом случайности, флуктуации значений, стечения обстоятельств и т.п. Мы не можем утверждать, что она существует и в генеральной совокупности.

•Если Sig. (p) < 0,05, то мы на 95% уверенны, что обнаруженная связь неслучайна, т.е. существует в генеральной совокупности (при условии правильно сделанной выборки)

Интерпретация (p) статистической значимости

•p < 0.01 – p меньше, чем 1 из 100:

–если в генеральной совокупности между X и У нет взаимосвязи, то обнаруженная нами связь по чистой случайности появилась бы в 1 выборке из каждых 100

•p = 0.10 – p равно 10 из 100:

–наблюдаемая нами связь между Х и У случилась бы в десяти выборках из 100 даже если в генеральной совокупности связь между Х и У = 0

•p > 0.05 – p больше, чем 5 из 100:

–если в генеральной совокупности нет связи между Х и У, то наблюдаемые нами результаты появились бы более, чем в 5 выборках из 100 по чистой случайности

Меры парной ассоциации

•Сила - насколько сильно связаны два рассматриваемых признака? И направление – прямо или обратно-пропорционально связаны признаки?

–0 – нет связи, признаки независимы

–+1 – идеальная прямо пропорциональная связь или –1 – идеальная обратно пропорциональная связь

•PRE меры показывают насколько знание Х улучшает наши прогнозы (предсказания) значений У

•Интерпретация значений PRE коэффициентов:

–ниже 0,1 – слабая связь

–от 0,1 до 0,2 – умеренная связь

–от 0,2 до 0,3 – умеренно сильная связь

–0,3 и выше – сильная связь

Фи [Cramer’s phi]

•Номинальная-номинальная;

•Cramer's phi = 0.37 – корреляция, симметричная

•φ2 (phi*phi = 0.137) – PRE (коэффициент детерминации)

пример

Cramer's phi = 0.37 (φ2 = 0.137) означает, что предпочтения обуви студентов на 14% определяются их полом. А значит, 86% разброса предпочтений остается без объяснения, есть и другие

– лямбда

•Номинальная-номинальная;

•Значение лямбды показывает,

предсказания, когда мы опирались бы на одну переменную, чтобы предсказать другую.

• Просто *100 и говорим в %;