Учебное пособие Слепко Ю. Н., Ледовская Т. В

2
 Пирсона, ММК и V Крамера. 
II. Определение степени и силы сопряженности 
 
II. a) Подсчет χ
2
 Пирсона, ММК и V Крамера 
Выполните следующий порядок действий: 
 
Шаг 1 
На панели инструментов выберите меню Анализ→Описательные статистики
→Таблицы сопряженности. 
 
Шаг 2 
В меню Таблицы сопряженности из левого окна перенесите переменную пол в окно 
Строки, переменную курс в окно Столбцы. 

---

25 
Шаг 3 
В правой части окна выберите меню Ячейки (рис. 8) и установите в группе команд 
Частоты галочки для команд Наблюдаемые и Ожидаемые, в группе команд Остатки 
установите галочку для команды Нестандартизованные и нажмите Продолжить. 
Шаг 4 
В окне Таблицы сопряженности выберите меню Статистики (рис. 9) и установите
галочку для команды Хи-квадрат, а в группе команд Для номинальных установите 
галочку для команды Фи и V Крамера, нажмите Продолжить. 
Шаг 5 
В окне Таблицы сопряженности выберите меню Точные… (рис. 10) и выберите тип 
точного критерия Монте-Карло, сменив значение Доверительного интервала с 99% на 
95%; нажмите Продолжить и ОК. 
Рис. 8. Меню Таблицы сопряженности: Вывод в ячейках 
Рис. 9. Меню Таблицы сопряженности: Статистики 

---

26 
Рис. 10. Меню Точные критерии 
ОПИСАНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ 
 
В открывшемся окне Вывод представлены результаты измерения степени и силы связи между 
переменными пол и курс. Описанию подлежат результаты, представленные в таблицах Таблица 
сопряженности пол * курс, Критерии хи-квадрат и Симметричные меры. 
Поясним результаты на нашем примере. 
1) В таблице под заголовком Таблица сопряженности пол*курс в ячейках строки Остаток для 
женского и мужского пола представлено различие между наблюдаемыми (Частота) и ожидаемыми 
(Ожидаемая частота) значениями. Чем больше это различие, тем сильнее связаны переменные друг 
с другом. Так как в нашем примере значения Остатка распределены неравномерно для всех курсов, 
нам нужно уточнить с помощью критерия χ
2
 Пирсона степень связи переменных. 
Вне зависимости от низких значений Остатка для всех ячеек рекомендуем переходить к анализу 
показателя критерия χ
2
 Пирсона, так как Остаток указывает лишь на направление связи; критерий χ
2
 
Пирсона укажет на степень связи. 
2) В таблице Критерии хи-квадрат при высоком значении χ
2
и уровне значимости (ячейка Асимпт. 
значимость (2-стор.)) p≤0,05 делается вывод о наличии сильной связи между переменными пол и 
курс. 
В нашем примере χ
2
=8,906 при p≤0,05. С одной стороны мы должны сделать вывод о наличии 
сильной связи между переменными пол и курс; однако достаточно низкий уровень статистической 
значимости в нашем примере - (р=0,031, то есть p≤0,05>0,01) требует повысить надежность 
предположения о связи переменных с помощью ММК и V Крамера. 
3) В таблице Критерии хи-квадрат в ячейках Знч. Монте-Карло (2-стор.) для строки Хи-квадрат 
Пирсона значение нижней и верхней границ уровня значимости критерия Монте-Карло находится в 
пределах статистической значимости (р≥0,025≤0,032, то есть p≤0,05>0,01). Это дает основание для 
подтверждения сделанного ранее вывода о наличии сильной связи между переменными пол и курс. 
Однако и здесь вывод требует повышения надежности, так как и для критерия χ