Poradnik badań w internecie
Badaj
interaktywnie
Ściągnij cały poradnik na swój komputer

Jak tworzyć tabele krzyżowe i do czego są one przydatne?

Tabele krzyżowe pozwalają na łączną analizę dwóch zmiennych o charakterze nominalnym bądź porządkowym. Celem tworzenia tabel krzyżowych, lub zwanych inaczej tabelami kontyngencyjnymi, jest próba wyjaśnienia wpływu zmiennej niezależnej na zmienną zależną. Mimo popularności tego typu tabel w badaniach społecznych nie zostały one nigdy zestandaryzowane, wskutek czego można znaleźć wiele innych formatów w literaturze badawczej. Oto szereg wskazówek, którymi powinniśmy się kierować podczas prezentacji większości danych tabelarycznych: tabela musi zawierać nagłówek lub tytuł opisujący jej zawartość, przy czym powinien to być krótki, zwięzły opis; treść przedstawiona w sposób jasny, przejrzysty – jeśli to możliwe to w tej samej tabeli lub w tekście wraz z parafrazą w tabeli. Informacja ta jest szczególnie istotna, gdy zmienna została wyprowadzona z odpowiedzi na pytanie o główne przyczyny konkretnych postaw czy zachowań badanych, wówczas znaczenie odpowiedzi zależy od stopnia sformułowanego pytania; Niezbędne jest również wskazanie wartości każdej zmiennej. Następnie należy skrócić rozbudowane kategorie, a ich znaczenie powinno być objaśnione w tabeli, pełen opis natomiast powinien znaleźć sie w tekście; w przypadku, gdy tabela przedstawia odsetki, należy podać podstawę ich obliczania. Nie ma sensu podawać surowych liczb dla każdej kategorii, ponieważ można je odtworzyć na podstawie procentów. Starajmy się podawać jak najmniej liczb i odsetków, gdyż im jest ich więcej tym trudniej odczytuje się nam tabelę; jeżeli w tabeli pominięto jakiś przypadek np. brak odpowiedzi, ich liczba również powinna zostać podana w tabeli.

Analiza danych w tabelach krzyżowych jest bardzo dobrym przykładem pogłębiania badanego problemu. Podczas gdy za pomocą statystyk opisowych, bądź zestawienia tabelarycznego wiemy, ile papierosów dziennie wypalają badani, o tyle wprowadzając do naszego badania, a dokładniej mówiąc, do badanego problemu, zmienną płeć i "kontrolując" jej wartości, cały czas jesteśmy w stanie, za pomocą analizy porównawczej, stwierdzić kto pali relatywnie więcej: kobiety czy mężczyźni, jak również, jaka płeć przeważa wśród nałogowych palaczy itp. Ponadto w oparciu o takie zestawienie jesteśmy w stanie przeprowadzić analizę zależności za pomocą mierników siły związku.
Tabele krzyżowe pozwalają nam na przejrzystą prezentację danych, otrzymanych podczas badania. Tabele krzyżowe są niezwykle pomocnym narzędziem do analizy naszego problemu ze względu na zmienne, jakich użyliśmy w badaniu, a jakie naszym zdaniem są dla niego znaczące. Właśnie dzięki tabelom krzyżowym jesteśmy w stanie spojrzeć na badany problem z wielu perspektyw, co ułatwia zrozumienie natury problemu.
Zmienne nominalne umożliwiają pogrupowanie obiektów, lub osób według wartości, jakie przyjmują zmienne dla badanych obiektów. Bardzo dobrym przykładem takiej zmiennej jest płeć, która to dla każdej osoby z populacji, może przyjąć tylko jedną z dwóch wartości. Zatem populację badania w całości można podzielić na tyle grup, ile wartości maksymalnie może zmienna nominalna przyjmować.

Zmienne porządkowe uporządkowują obiekty według wartości, jakie przyjmują zmienne dla owych obiektów. Tak więc można bez problemu stwierdzić równość lub różność obiektów pod danym względem, ale również wykazać, któremu z obiektów zmienna porządkowa przysługuje w najwyższym stopniu.

Główne założenie jest takie, że w ten sposób badamy rozkład liczebności jakiejś zmiennej ze względu na interesujące nas wartości innej zmiennej. Stąd też pojawia się problem zmiennej zależnej i niezależnej. Zmienną zależną będzie np. ilość wypalanych papierosów, a zmienną niezależną płeć. Analiza danych w tabelach krzyżowych jest przykładem pogłębiania badanego problemu badawczego. Choć wydaje się to złożony proces, tak naprawdę wcale tak nie jest. Przykład zastosowania tabeli krzyżowej w serwisie interaktywnie.com przedstawiamy poniżej.

0

Kilka praktycznych uwag:
1. W tabeli krzyżowej bardzo ważne jest rozróżnienie na zmienne zależne i niezależne. Wartości, które przyjmują zmienne niezależne wyróżniają nam grupy porównawcze, w których rozkładają się interesujące nas obserwacje oraz od których potem zliczane są procenty. Możemy np. obliczyć procent kobiet (płeć jest zmienną niezależną), które są zadowolone z pracy (zadowolenie z pracy jako zmienna zależna) w porównaniu z procentem zadowolenia z pracy wśród mężczyzn.
2. W tabeli można wyróżnić procenty zliczane od wartości wierszowych, kolumnowych i wartości ogólnej.
3. Zmienne niezależne umieszczamy zazwyczaj w kolumnach, a procenty liczymy w kolumnach.
4. Jeśli chcemy skonstruować tabelę kontyngencyjną (inaczej krzyżową) i przekształcamy zmienną ilościową na porządkową (np. wiek), to dbajmy o to, by ustalone przedziały nie powodowały, iż w komórkach tabeli znajdą się liczebności mniejsze niż 5 (utrudnia to zastosowanie niektórych metod statystycznych).
5. Nawet stosunkowo dużo pod względem liczebności, ogólna ilość obserwacji, może nie uchronić nas od sytuacji, w której liczebności w obrębie jednej grupy znacząco przekroczą np. 100, a w innej nie dojdą do 30. Wówczas nie możemy posługiwać się procentami, lecz jedynie częstościami jako stosunkiem liczbowym między liczebnością komórki, a sumą kolumny. Zaleca się, aby procenty liczyć, gdy liczebność zbioru wynosi minimum 50 obserwacji. Jeśli jednak mamy do dyspozycji mniej przypadków, (a sytuacja taka występuje często przy badaniach np. rynków lokalnych) zawsze można obok procentów podać częstości. Być może jedynym rozwiązaniem w takiej sytuacji będzie ponowne przekodowanie zmiennej niezależnej oraz redukcja grup porównawczych.

Dalsza analiza w tabeli krzyżowej może koncentrować się na badaniu zależności za pomocą jednego z właściwych mierników siły związku.
Ściągnij cały poradnik na swój komputer
ankiety.interaktywnie.com