korstabuleringar - även kallade korstabeller - bivariate bord och två variabla tabeller används för att avgöra om en viss variabel är associerad med en annan variabel , vanligen med kategoriska data. De används ofta i hypotesprövning . Även om begreppet bakom testet är relativt enkel , tar tolkningen av korstabulering resultat lite övning att bemästra, speciellt i SPSS , som tenderar att producera mer data i utdatafönstret än vad som faktiskt behövs . Case Processing Sammanfattning
handläggningen sammanfattningen berättar hur stor andel av din totala datamängden har inkluderade och exkluderade från tabellen . Den " Valid " kolumnen anger antalet ärenden som ingår i analyserna och hur många procent av den totala datamängden detta innebär . Den " Missing " kolumnen talar om hur många fall uteslutna , vilket kan bero på fel , såsom uppgifter som skrivs in i fel kolumn , eller det kan vara avsiktliga , såsom en enkät fråga som ställs enbart till vissa respondenter .
korstabulering
korstabulering tabell visar spridningen av svaren över de två variablerna . Föreställ dig att kolumnerna representerar kön , med en kolumn vardera för män och kvinnor , och raderna representerar stressnivån , uppdelad i två rader , låg och hög . Detta skapar en 2 av 2 rutnät , där varje ruta visar hur många människor är i båda kategorierna . Till exempel kan den övre vänstra kvadraten andelen människor som är både manliga och låg stress, nedanför och till höger om gallret är summorna i den rad eller kolumn Addera ditt . en variabel i taget
Genom att titta på botten " Total " raden , kan du se hur andelen personer som är manligt och kvinnligt . Titta här för att se till att det finns en jämn fördelning i provtagningen - till exempel om du har 30 hanar och fem honor , de resultat du har för kvinnor kommer sannolikt att vara mindre exakt . Längst till höger " Total " kolumnen berättar hur mycket folk som är hög och låg belastning , oavsett kön .
Interaktioner
Du kan få mer information om dina deltagare genom att titta i 2 av 2 rutnät . Över den första raden , kan du se hur många män kontra hur många kvinnor har låg spänning , och den andra raden talar om samma för hög belastning . Leta efter skillnader i procentsatser över raderna och ner kolumner , detta tyder på att könen upplever olika spänningsnivåer . Observera att korstabulering tolkningar inte kan berätta om skälen till eventuella skillnader du hittar , och bara säger att skillnaderna existerar .
