СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ ДЛЯ НОМИНАТИВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ [ statistical procedures for nominal variables ]

     Основные статистические процедуры и статистики, используемые при анализе выборки, составленной значениями номинативных переменных, перечислены в таблице.

Статистические процедуры	Cтатистики
А  Построение и исследование одномерных таблиц.  Б  Графическое представление результатов.	1.  Число значений номинативной переменной.  2.  Накопленное число значений номинативной переменной.  3.  Проценты от общего числа значений номинативной переменной.  4.  Накопленные проценты.  5.   Мода.
В  Построение и исследование многомерных таблиц. Кросс-табуляция 1: Анализ распределения значений.  Г  Графическое представление результатов.	1.   Частоты, представленные в натуральных числах и в       рациональных числах (десятичные дроби, проценты).
Д  Построение и исследование многомерных таблиц. Кросс-табуляция 2: Оценка отношений переменных.  Е  Графическое представление результатов.	1.   Критерий хи-квадрат Пирсона и его модификации:       –   хи-квадрат критерий Пирсона (Pearson Chi-Square);       –   критерий максимального правдоподобия (Likelihood Ratio).  2.  Симметричные меры ассоциации (Symmetric Measures of Association):       –   мера ассоциации-фи (Phi-measure of association);       –   V-критерий Крамера (Cramer's V);       –    коэффициент контингентности - СС (Contingency Coefficient, CC).  3.  Направленные меры ассоциации:       –   мера ассоциации ламбда (Directional Measure of Association Lambda);       –   мера ассоциации тау (Directional Measure of Association           - Goodman and Kruskal tau);       –   коэффициент неопределенности (Uncertainty Coefficient);       –   мера соответствия каппа (measure of agreement - Kappa).  4.   Непараметрические статистики:       –   хи-квадрат критерий Пирсона (Pearson Chi-Square);       –   хи-квадрат критерий Мак-Немара (McNemar Chi-Square);       –   Q-критерий Кохрана (Cochran Q).

Примечание.
Процедуры и статистики для номинативных переменных поддерживаются статистическими программами
SPSS (URL: http://www.spssscience.com/spss11) и
STATISTICA (URL: http://www.statsoftinc.com/textbook/stathome.html).

     Литература
 1.  Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М., Изд. АН СССР, 1988.
 2.  Agresti, Alan. Introduction to categorical data analysis. NY: John Wiley and Sons, 1996.
 3.  Bishop, Y. M. M., Feinberg, S. E., & Holland, P. W. Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice. Cambridge, MA: MIT Press, 1975.
 4.  Camilli, G., & Hopkins, K. D. Applicability of chi-square to 2 x 2 contingency tables with small expected cell frequencies. Psychological Bulletin, 1978, 85, p.163-167.
 5.  Cohen, J. A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 1960, 20, 37-46.
 6.  Garson, G. David. PA 765 Statnotes: An Online Textbook. (URL: http://www2.chass.ncsu.edu/garson/pa765/statnote.htm)
 7.  Goodman, Leo A. and W. H. Kruskal (1954, 1959, 1963, 1972). Measures for association for cross-classification, I, II, III and IV. Journal of the American Statistical Association. 1954, 49: 732-764, 1959, 54: 123-163, 1963, 58: 310-364, and 1972, 67: 415-421 (the uncertainty coefficient).
 8.  Haberman, S. J. Analysis of qualitative data: Vol 1 Introductory topics, New York: Academic Press, 1978.
 9.  Hinkle, D. E., Wiersma, W., & Jurs, S. G. Applied statistics for the behavioral sciences (3rd ed.). Boston: Houghton Mifflin, 1994.
 10.  Kraemer, H. C. Kappa coefficient. In S. Kotz and N. L. Johnson (Eds.), Encyclopedia of Statistical Sciences. New York: John Wiley & Sons, 1982.
 11.  Liebetrau, Albert M. Measures of association. Newbury Park, CA: Sage Publications. Quantitative Applications in the Social Sciences, 1983, Series No. 32,
 12.  Nie, N. H., Hull, C. H., Jenkins, J. G., Steinbrenner, K., Bent, D. H. SPSS: Statistical package for the social sciences (2nd ed.). New York: McGraw-Hill, (1975).