二元表の説明
まず、カテゴリデータは特性またはカテゴリに関連していることを思い出してください。定量的ではなく、数値はありません。
2 元表には、2 つのカテゴリ変数のすべての値またはレベルのリストが含まれます。 1 つの変数のすべての値が縦の列に表示されます。もう一方の変数の値は、水平方向の行に沿ってリストされます。最初の変数が メートル 値と 2 番目の変数が n 値の場合、合計は 分 テーブルのエントリ。これらの各エントリは、2 つの変数のそれぞれの特定の値に対応しています。
各行と各列に沿って、エントリが合計されます。これらの合計は、限界分布および条件付き分布を決定する際に重要です。これらの合計は、独立性のカイ 2 乗検定を行うときにも重要です。
二元表の例
たとえば、大学の統計コースのいくつかのセクションを調べる状況を考えてみましょう。コース内の男性と女性の間にどのような違いがあるかを判断するために、双方向の表を作成したいと考えています。これを達成するために、各性別のメンバーが獲得した各文字グレードの数を数えます。
最初のカテゴリ変数は性別であり、男性と女性の研究には 2 つの可能な値があることに注意してください。 2 番目のカテゴリ変数は文字グレードの変数で、A、B、C、D、および F によって与えられる 5 つの値があります。これは、2 x 5 = 10 エントリの双方向テーブルが作成されることを意味します。行と列の合計を集計するために必要な追加の行と追加の列。
私たちの調査は、次のことを示しています。
- 男子50名がA、女子60名がAでした。
- 男性60名がB、女性80名がBでした。
- 男性100名がC、女性50名がCでした。
- 男性40名がD、女性50名がDでした。
- 30 人の男性が F を獲得し、20 人の女性が F を獲得しました。
この情報は、以下の双方向テーブルに入力されます。各行の合計は、各種類の成績の獲得数を示しています。列の合計は、男性の数と女性の数を示しています。
二元表の重要性
二元表は、2 つのカテゴリ変数がある場合にデータを整理するのに役立ちます。この表は、データ内の 2 つの異なるグループを比較するのに役立ちます。たとえば、統計コースでの男性の相対的なパフォーマンスと、コースでの女性のパフォーマンスを比較することができます。
次のステップ
二元表を作成したら、次のステップはデータを統計的に分析することです。調査に含まれる変数が互いに独立しているかどうかを尋ねる場合があります。この質問に答えるために、2 元表でカイ 2 乗検定を使用できます。
学年と性別の二元表
