2015-01-30
342
| X | Y | Маргиналы по строкам | |||||
| … | j | … | c | ||||
| n11 | n12 | … | n1j | … | n1c | n1. | |
| n21 | n22 | … | n2j | … | n2c | n2. | |
| … | … | … | … | … | … | … | … |
| i | ni1 | ni2 | … | nij | … | nic | ni. |
| … | … | … | … | … | … | … | … |
| r | nr1 | nr2 | … | nrj | … | nrc | nr. |
| Маргиналы по столбцам | n.1 | n.2 | … | n.j | … | n.c | n |
Правый крайний столбец образуют строковые маргинальные суммы (маргиналы по строкам). Величина ni. равна сумме элементов i-й строки (т.е. числу тех объектов, для которых первый признак принимает значение i). Нижняя строка образуется столбцовыми маргинальными суммами (маргиналами по столбцам). Величина n.j равна сумме элементов j-го столбца (т.е. числу тех объектов, для которых второй признак принимает значение j). n - объем выборки, он равен сумме маргиналов по столбцам (либо по строкам).
В последние годы в литературе все более используется расширительное понимание таблицы сопряженности. Предполагается, что в качестве ее элементов могут фигурировать не только частоты, но и многие другие числа: скажем, в клетках половозрастной таблицы могут стоять средние значения зарплаты тех людей, которые характеризуются отвечающим клетке значениям пола и возраста. Таким же образом в клетки таблицы могут быть помещены средние другого рода (мода, медиана), дисперсии, величины отклонений от средних по строке (столбцу), разница между эмпирической и теоретической частотой (см. п.2.2.1) и т.д. (см., например, [Ростовцев и др., 1997. С.177-179]). О том же расширительном понимании таблицы сопряженности говорится в описании известного пакета SPSS.
|
|
|
Ниже, приводя примеры, под объектами, число которых подсчитывается при построении таблицы сопряженности, мы будем иметь в виду респондентов. Хотелось бы, чтобы читатель давал себе отчет в условности таких примеров, понимая, что отнюдь не только респонденты могут интересовать социолога.
Классификация задач анализа связей номинальных признаков
