Kreuztabellen

Was ist eine Kreuztabelle?

Mit Kreuztabellen können Sie die Abhängigkeit zwischen zwei Fragen (Variablen) messen. Die Tabelle zeigt dabei nur Befragte, die beide Fragen beantwortet haben, was bedeutet, dass die angegebene Gesamtheit von der Grundgesamtheit abweichen kann. Die Kreuztabelle zeigt auch die Pearsons Chi-Quadrat-Statistik, die den Grad der Korrelation zwischen den Variablen mit dem Chi-Quadrat, p-Wert und Freiheitsgraden zeigt.

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Welche Fragetypen werden unterstützt?

Alle Fragentypen mit Auswahldaten (Multiple Choice, Single Choice, Matrix, Likert etc.) werden unterstützt.

Was bedeutet die Pearson-Chi-Quadrat-Statistik-Tabelle?

Pearson's Chi-Quadrat-Statistik wird verwendet, um die Qualität der der Korrelation zwischen Zwei Fragen zu bestimmen. Um dies zu messen bedarf es einer Nullhypothese.

Ist der in der Tabelle aufgeführte Chi-Quadrat-Wert höher als jeder der kritischen Werte für einen der Signifikanzniveaus (p = 0,01, p = 0,05 oder p = 1,1), so können wir die Null-Hypothese zurückweisen. Mit anderen Worten, wenn der Chi-Quadrat-Wert, der in der Tabelle aufgeführt ist, höher ist als jeder der anderen Werte, die für die 1%, 5% oder 10% Signifikanzniveaus angezeigt werden, dann besteht zwischen den beiden Fragen, die gemessen werden, eine nur geringe Korrelation. Der p-Wert, der unter dem Chi-Quadrat-Wert in der Tabelle (zweite Zeile) aufgeführt wird, ist die Ebene, bei der die beiden Fragen als hoch korreliert betrachtet werden. Dies wird durch die Berechnung der Anzahl der beobachteten Antworten gegenüber der Anzahl der erwarteten Antworten bestimmt und dann mit dem Wert 1 von diesem Wert subtrahiert.

Das verwendete allgemeine Standardkonfidenzniveau ist p = 0,05 oder das 95% Konfidenzniveau. Die Kreuztabelle gibt Werte bei 99% Konfidenzniveau (p = 0,01), 95% Konfidenzniveau (p = 0,05) und 90% Konfidenzniveau (p = .1) aus. Es gibt Gegebenheiten, in denen das Chi-Quadrat kleiner oder gleich dem kritischen Wert bei 99% Konfidenzniveau ist, aber nicht bei dem 95% Konfidenzniveau. Es ist in der Regel effektiver, den Wert bei 90% oder 95% Konfidenzniveau zu verwenden.

Chi-Quadrat-Analyse sollte nur für kategorische Werte verwendet werden, die typischerweise nominale oder ordinale Daten enthalten.

  • Nominal: Namen, Etiketten. Beispiele sind Wochentage, Farben und geografische Gebietsnamen. Diese sind schwer zu analysieren mit den meisten statistischen Methoden. Grundsätzlich sind Sie begrenzt auf Zählung oder Häufigkeit der Verteilung.
  • Ordinal: Reihenfolge der Artikel, aber keine messbaren Unterschied in Zahlen zwischen den Positionen in der Liste. Beispiele sind Zufriedenheitsbewertungen und Wichtigkeitsbewertungen. Die Analyse umfasst Median (Mittelpunkt der Verteilung, anstatt der durchschnittlichen Verteilung) und zählen.

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