4.7.5. Анализ результатов

После выполнения всех необходимых вычислений SPSS выводит на экран результат своей работы. На рис.4- 13 приведены результаты для качественных показателей.

Сначала выводится таблица анализа данных на пригодность (Case Processing Summary) (рис.4-13). Для анализа кросс - таблицы необходимо, чтобы были указаны значения обоих показателей. Только такие наблюдения будут включены в расчет. Их количество показано в графе Valid. Количество наблюдений, у которых отсутствует хотя бы одно из значений, показано в графе Missing.

Total -- общее количество проверенных наблюдений.

Рис.4-13. Вид результатов расчета

Далее следует собственно таблица сопряженности (Crosstabulation). Заголовки ее столбцов и строк - значения выбранных для анализа показателей. По каждой строке и каждому столбцу подводится итог значений в ячейках. Также выводится и сумма по всем ячейкам таблицы. В самих же ячейках показаны значения, выбранные в диалоговом окне Cells. Это может быть: реальное количество наблюдений; их ожидаемое количество (если показатели абсолютно независимы, фактическое количество совпадает с ожидаемым); процент от суммы по строке, столбцу или всей таблице; а также остатки (разность реального и ожидаемого значения).

После этого выводятся результаты расчета всех выбранных критериев (статистик). Обычно, если результат выражается в виде числа (особенно - от 0 до 1), то значение, близкое к нулю, следует трактовать как отсутствие связи (независимость анализируемых показателей). Если же отображается значение вероятности (так называемое P-value или P-значение), то чем оно меньше, тем больше связь между показателями (то есть меньше вероятность независимости).

4.8. Использование отношения шансов

4.8.1. Назначение отношения шансов

Раньше для проверки нулевой гипотезы о равенстве вероятностей в кросс - таблицах обычно использовался критерий хи-квадрат. В последнее время в экономических исследованиях многие предпочитают использовать отношение шансов, поскольку эта статистика интерпретируется легче, чем хи-квадрат. Критерий хи – квадрат является критерием независимости - он дает мало информации о силе и форме связи между переменными. Кроме того, величина значения хи – квадрат зависит не только от адекватности модели, но и от величины выборки. Индикаторы, используемые для количественной связи между переменными, называются мерами связи. Одними из таких мер являются отношение шансов и относительный риск.

Отношение шансов и относительный риск, используемые для измерения связи между двумя переменными, вычисляются с помощью процедуры Crosstabs. Они применяются, если одна из двух исследуемых характеристик предшествует второй во времени (родители – дети; доходы – налоги; безработные – пособие по безработице и пр.). Вторая из такого рода пар характеристик часто называется "событием". Предшествовавший фактор при этом обычно называется "фактором риска" (например, курение да/нет).

При определении отношения шансов и относительного риска необходимо учитывать характер исследования: является ли оно проспективным или ретроспективным. При проведении второго типа исследовании часто требуется контрольная группа наблюдении. На рисунках 4-14 и 4-15 показаны способы конструирования статистик отношение шансов и относительный риск (буквами а, b, с и d на этих двух рисунках обозначены числа в клетках).

Рис. 4-14. Вычисление относительного риска

Рис. 4-15. Вычисление отношения шансов