De multe ori datele pe care le avem pot fi reduse la două categorii: cazuri favorabile și cazuri nefavorabile. Sau, în medicină de exemplu, prezența unui simptom sau absența lui. Pentru a studia gradul de asociere al varibilelor putem folosi coeficientul φ (în literatura de specialitate îl găsim sub denumirea coeficentul phi). Pentru a explica modul în care se poate calcula acest coeficient cu ajutorul PSPP-ului voi lua un exemplu.
Fie o bază de date în care, pe un lot de 50 de pacienți, s-a studiat pentru o boală prezența (sau absența) mai multor simptome:
Dorim să studiem dacă există o asociere între simptomul 1 și celelalte simptome. Pentru aceasta, vom pune datele în PSPP (în această postare am arătat cum se pot importa datele din Excel în PSPP):
Apoi vom da clic pe următoarele opțiuni: Analyze – Descriptive statistics – Crosstabs. Se va deschide fereastra:
Deoarece dorim să comparăm simptomul 1 cu celelalte simptome am pus In prima fereastră simptomul 1 și celelalte le-am pus în a doua fereastră. Apoi vom da clic pe Statistics pentru a indica ceea ce dorim să calculăm:
Am bifat opțiunea Phi, apoi dăm un clic pe Continue, iar în fereastra ce apare vom da un clic pe OK. Va obține următoarea fereastră Output:
(am pus doar un fragment din fișierul Output). Pentru a interpreta coeficientul vom folosi următoarele reguli:
- de la 0 la 0,3 nu avem asociere între variabile.
- 0,3 la 0,7 avem o asociere slabă a variabilelor
- peste 0,7 asociere puternică a variabilelor
Trebuie ținut cont de faptul că acest coeficient, la un număr mare de înregistrări, poate da erori la valorile marginale.
softstat 