Dieser Test dient zum Prüfen der Unabhängigkeit oder Homogenität zweier kategorialer Variablen. Beim Vergleich zweier Gruppen mit einem binären Ergebnis konsultieren Sie bitte den Leitfaden zum Zwei-Proportionen-Test und zum Konfidenzintervall .
Die Kontingenztafelanalyse
- Wählen Sie in einer geöffneten JMP® - Datentabelle „Analysieren“ > „Y durch X anpassen“ .
- Klicken Sie unter „Spalten auswählen“ auf eine kategoriale Variable und anschließend auf „Y, Antwort“ (kategoriale Variablen sind mit roten oder grünen Balken gekennzeichnet).
- Klicken Sie auf eine andere kategoriale Variable und klicken Sie auf X, Faktor .
- Klicken Sie auf OK . Die Ausgabe der Kontingenzanalyse wird angezeigt.
Standardmäßig werden ein Mosaikdiagramm, eine Kontingenztabelle und Chi-Quadrat-Tests angezeigt. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zu Mosaikdiagrammen und Kontingenztabellen.
Car Poll.jmp (Help > Sample Data Folder)Car Poll.jmp (Hilfe > Beispieldatenordner)
Chi-Quadrat-Tests
Standardmäßig liefert JMP unter „Tests“ Ergebnisse für zwei Chi-Quadrat-Tests – den Likelihood-Ratio-Test und den Pearson-Test .
- Wenn beide Variablen als abhängige Variablen (Y) betrachtet werden können, testen diese Chi-Quadrat-Statistiken, ob die Variablen unabhängig sind.
- Wenn eine Variable als Zielgröße (Y) und die andere als fester Faktor (X) betrachtet wird, dienen die Tests der Prüfung auf Homogenität von Y in Bezug auf X.
Interpretation (bei einem Signifikanzniveau von 0,05):
• Die p-Werte für die beiden Tests sind unter Prob>ChiSq angegeben.
Da die p-Werte kleiner als 0,05 sind, schließen wir, dass ein signifikanter Unterschied in der Wahrscheinlichkeit besteht, ein bestimmtes Produkt zu kaufen.
Fahrzeugtyp für verheiratete und alleinstehende Erwachsene (d. h. die Fahrzeugwahl ist zwischen den beiden Gruppen mit unterschiedlichem Familienstand nicht einheitlich).
Die erwartete Häufigkeit und der Beitrag jedes Zellenergebnisses zur Chi-Quadrat-Teststatistik wurden der Kontingenztabelle hinzugefügt, indem die entsprechende Option unter dem roten Dreieck ausgewählt wurde.
Hinweis: Unterhalb des roten Dreiecks stehen weitere Analyseoptionen zur Verfügung, darunter Mittelwertanalyse für Anteile, Assoziationsmaße und exakte Tests .
Besuchen Sie „Grundlagenanalyse > Kontingenzanalyse“ in der JMP- Hilfe , um mehr zu erfahren.
