Usted no tiene que parar en una tabla de tabulación cruzada - crear tantas tablas como existen relaciones entre las variables que desee investigar. Además de tabular las preferencias de cereales por la edad, por ejemplo , también se puede tabular selecciones de ingresos, la raza , la geografía y el nivel de educación. La única limitación es que recopiló datos sobre las variables de la encuesta original . Datos de tabulación cruzada puede mostrar que las variables están fuertemente correlacionadas , pero a veces muestra que no tienen una relación real.
Chi -Square
Incluso si usted cree que ve un relación entre las variables , puede ser un golpe de suerte . Pruebas de Chi -cuadrado es un método matemático que compara los resultados de la tabulación cruzada a los que usted se refiere a si los resultados fueron completamente al azar , y las dos variables no afectan entre sí. Varios programas de software en el mercado a partir de esta publicación puede manejar el procesamiento de números involucrados. Esto reduce el trabajo necesario en el análisis de las grandes encuestas con muchas variables de tabulaciones cruzadas .
Hipótesis
Un ordenador puede crujir los números , imprimir tablas y calcular la chi -cuadrado, pero no puede decirle qué tipo de información es importante para su proyecto. Antes de que se reúnen los datos , formular una hipótesis que desea probar - los niños como cereales azucarados más que los adultos , por ejemplo - y luego asegurarse de que la encuesta recoge la información necesaria para confirmar o rechazar la hipótesis . No se comprometa a una hipótesis no probada : Si la información muestra que está mal , tiene que aceptarlo. [ ref3
Atención
Tenga cuidado cuando estás sacando conclusiones de tabulación cruzada . Incluso si el equipo muestra un vínculo muy fuerte entre la edad y los gustos de desayuno, que puede no significar mucho si usted tiene sólo una media docena de los encuestados menores de 12 años. Números pequeños son más vulnerables a la aleta caudal de muestreo , como el que acaba de pasar a examinar los seis hijos que comparten el mismo gusto , una muestra más amplia en tal caso podría tabulaciones cruzadas diferente. Este es un ejemplo de cómo analizar la información de la computadora requiere el uso de juicio , no sólo estadísticas .