|
|
|
Analitzar l’associació entre les variables Sexe i Possessió de permís de conduir de l’exemple 2.1
edat | A | P | carnet | ||
1 |
D |
22 |
162 |
63 |
N |
2 |
D |
24 |
174 |
64 |
N |
3 |
H |
23 |
179 |
73 |
S |
4 |
D |
25 |
166 |
76 |
S |
5 |
H |
22 |
181 |
89 |
N |
6 |
H |
23 |
170 |
72 |
S |
7 |
D |
22 |
172 |
68 |
N |
8 |
H |
23 |
168 |
70 |
S |
9 |
H |
23 |
175 |
81 |
N |
10 |
D |
24 |
170 |
69 |
N |
La taula següent recull les dades observades
|
S |
N |
ni· |
H |
1 |
4 |
5 |
D |
3 |
2 |
5 |
n·j |
4 |
6 |
10 |
Aplicant la condició d’independència , obtenim els valor teòrics que situem en cada cel·la sota la diagonal
|
C |
P |
ni· |
H |
1 2 |
4 3 |
5 |
D |
3 2 |
2 3 |
5 |
n·j |
4 |
6 |
10 |
El valor de c2 serà,
Obtingut el valor de c2 seleccionaríem un dels coeficients d’associació que hem definit més amunt. Ací, a tall d’exemple, calcularem els tres,
Podem concloure que entre les variables considerades existeix una relació que pot ser significativa. Descartaríem l’opció del coeficient de Pearson, privilegiant la de Cramér, que si be dóna el mateix valor que la de Tschuprow, actualment presenta l’avantatge de tenir una acceptació més gran. La reduïda dimensió de la mostra presenta un problema a l’hora d’analitzar els resultats, raó per la qual cal ser prudent en la valoració de la intensitat de la relació.