Estatistika deskribatzailea: ariketak/Aldagai kualitatiboen arteko erlazio estatistikoa: asoziazioa

Wikibookstik
Hona jauzi: nabigazioa, bilatu
1: Ikasgela birtual batean ikastaroa hasi zutenen sexua eta ikastaroa bukatu zuten jaso da (g: gizon, e: emakume / b: bai, e: ez):
Sexua e e g g e e g g e g e e g g e e g
Bukatu al zuen? b e e e b e b e b e e b e e b e b

Kontingentzia-taula osatu behar da. Maiztasunak modu absolutuan nahi erlatiboan eman itzazu. Portzentajeak interpretatu behar dira.


>sexua=c("e","e","g","g","e","e","g","g","e","g","e","e","g","g","e","e","g")
>bukatu=c("b","e","e","e","b","e","b","e","b","e","e","b","e","e","b","e","b")
>datuak=data.frame(sexua,bukatu)
>table(datuak)
     bukatu
sexua b e
    e 5 4
    g 2 6
>taula=table(datuak)
> margin.table(taula,1)
sexua
e g 
9 8 
> margin.table(taula,2)
bukatu
 b  e 
 7 10 
> margin.table(taula)
[1] 17

Taulako portzentajeak kalkulatzeko, berriz:

> prop.table(taula,1)
     bukatu
sexua         b         e
    e 0.5555556 0.4444444
    g 0.2500000 0.7500000
> prop.table(taula,2)
     bukatu
sexua         b         e
    e 0.7142857 0.4000000
    g 0.2857143 0.6000000



3: Sexuari eta aukeratutako batxilergo-adarrari buruzko datuak jaso eta kontingentzia-taula batean bildu dira:
Zientziak Humanitateak Teknologia Guztira
Gizon 274 86 225 585
Emakume 312 165 186 663
Guztira 586 251 411 1248

Khi-karratuan oinarritutako asoziazio neurriak kalkulatu eta interpretatu. Asoziazioaren norabidea ere aztertu behar da, gelaskak behar den moduan koloreztatuz.


>taula=as.table(rbind(c(274,86,225),c(312,165,186))) #datuak sartu taula moduan eta "taula" izena eman
>install.packages("gmodels") #hurrengo agindurako beharrekzo paketea deskargatu
>library(gmodels) #hurrengo agindurako beharrezko paketea
>CrossTable(taula,expected=TRUE) #maiztasun teorikoak, khi karratuko batugaiak eta khi karratu kalkulatu
>install.packages("vcd") #hurrengo agindurako beharrezko paketea deskargatu
>library(vcd) #hurrengo agindurako beharrezko paketea
>assocstats(taula) #asoziazio-neurriak



Aldagai dependentea zein den garbi ez dagoenean, lambda bi norabideetan kalkulatzea da egokiena.


6: Lurrin-denda batean lurrin bat erosi duten 30-50 urte bitarteko emakume guztiei aurreko aldian zein lurrin marka erosi duten galdetu zaie, une horretan erosi duten lurrinaren marka jasotzearekin batera. Emaitzak hauek dira (zutabeetan oraingo marka, errenkadetan aurreko marka):
Dior Chanel Shiseido Loewe
Dior 46 58 21 16
Chanel 67 87 36 25
Shiseido 54 42 67 8
Loewe 13 25 45 98

Zein da bezeroen leialtasun handiena duen marka?

Khi-karratuan oinarritutako asoziazio-neurriak kalkulatu eta interpretatu, asoziazioa dakarten gelaskak eta euren asoziazio norabidea nabarmenduz.


Marka batekiko leialtasuna neurtzeko, lehen eta orain marka bat erosi dutenen portzentajea kalkulatu behar da, marka hori erosi zuten pertsonen kopuruarekiko. Horrela, leialtasuna l izendatuz:


Leialtasun handieneko marka Loewe da, non bezeroen %54 izaten den leiala ondoz ondoko erosketen artean.

Khi-karraturako kalkuluak egiten dira jarraian:

enpirikoa (e) Dior Chanel Shiseido Loewe GUZTIRA
teorikoa (t)
(e-t)/erro(t)
(e-t)2/t
Dior 46 58 21 16 141
35,8 42,2 33,6 29,3
1,7 2,4 -2,2 -2,4
2,9 5,9 4,8 6
Chanel 67 87 36 25 215
54,7 64,4 51,3 44,6
1,6 2,8 -2,1 -2,9
2,8 8 4,6 8,6
Shiseido 54 42 67 8 171
43,5 51,2 40,8 35,5
1,6 -1,2 4,1 -4,6
2,5 1,6 16,8 21,3
Loewe 13 25 45 98 181
46 54,2 43,2 37,6
-4,9 -4 0,3 9,8
23,7 15,7 0,1 97,1
GUZTIRA 180 212 169 147 708

Taula karratua denez, kontingentzia-koefiziente soila nahikoa da asoziazio neurtzeko:

Cramerren V kalkulatzen da jarraian:

Kontingentzia-koefizientearen zein Cramerren V neurriaren arabera, bi aldagaien arteko asoziazio ertaina dago, lagin errorearen erreserbapean eta antzeko ikerketak kontuan hartu gabe. Asoziazio ertain horren norabide nagusiak koloreztatutako gelaskek adierazten dituzte: Shiseidok eta Loewe bereziki leialtasun handiko markak dira, Shiseidoren kasuan Loeweren aukeraren kaltetan eta Loeweren kasuan, Dior aukeraren kaltetan.