1. Задание

1. Проанализировать влияние эмоционального состояния подозреваемых на их ответы.

2. Найти причину, по которой ответы Фукии вызвали сомнение следователя¹⁴.

3. Оценить область применения подобных тестов в криминалистике и маркетинге.

4. Разработать аналогичные тесты для оценки

5. озабоченности проблемой безопасности дорожного движения;

6. склонности к риску;

7. объема рынка металлических дверей.

8. Разработать план проведения такого опроса и обработки его результатов.

9. Оценить возникающие этические проблемы.

11. Кросс-табуляция

Метод анализа данных путем построения кросс-таблиц имеет большое распространение, о чем свидетельствует наличие средств кросс-табуляции во многих приложениях. Это и сводные таблицы в Excel, и перекрестный запрос в Access. Часто такие таблицы называются таблицами сопряженности признаков.

1. Кросс-табуляция по двум переменным

В простейшем варианте кросс табуляции используется две переменные. Пусть исследуется зависимость частоты покупок модной одежды от семейного положения. Кросс-таблица для этого случая имеет вид табл. 3. Исходные данные взяты из таблицы П.1.

Таблица 3

Зависимость частоты покупок модной одежды от семейного положения

Частота покупки	Женат / замужем	Не женат / не замужем	Всего
Часто	65 32%	49 57%	114 41%
Редко	127 68%	42 43%	169 59%
Всего	192 100%	91 100%	283 100%

В числителе каждой клетки¹⁵ставится количество респондентов, удовлетворяющих условиям попадания в эту клетку. Например, в верхней левой клетке со знаком дроби в числителе ставится число и женатых (замужних), и часто покупающих модные вещи респондентов. Но число респондентов не очень показательно, поэтому для увеличения наглядности таблицы лучше использовать проценты (указаны в знаменателе).

Исходя из того, что кросс табуляции подвергаются две переменные, проценты можно считать либо применительно к столбцу, либо применительно к строке. Выбор того или иного способа зависит от того, какая переменная является независимой (причиной), а какая – зависимой (следствием). В данном случае независимой переменной является семейное положение, а зависимой – частота покупки одежды. Поэтому проценты считаются для частот покупки относительно всей группы респондентов, имеющих одинаковое семейное положение. Сумма процентов по клеткам, соответствующим одному значению независимой переменной, должна составить 100%.

Такая таблица поможет сформулировать предварительную гипотезу о наличии или отсутствии связи между семейным положением и частотой покупок модной одежды. Влияние семейного положения на частоту покупок определяется следующим образом. Среди женатых (замужних) модную одежду часто покупают 32%респондентов, а среди неженатых (незамужних) –57%, то влияние семейного положения на частоту покупки можно оценить как57-32=25процентных пунктов.

1. Постройте таблицу, аналогичную табл. 3, по данным листа ОдеждафайлаCrossTab.xls. Открыв файл, по данным листа создайте на новом листе кросс-таблицу, воспользовавшись опциейДанные  Сводная таблица.

2. Определите по таблице влияние семейного положения на частоту покупок модной одежды среди всех опрошенных.