где N— объем выборки (количество обследуемых), п ⁺ — количество обследуемых, которые отметили данный фактор в колонке А, п.^- — количество обследуемых, которые отметили данный фактор в колонке Б.

Коэффициент значимости может измениться в пределах от -1 до +1. Результаты диагностики по группе заносятся в табл. 4.

Иногда при интерпретации результатов допускается серьезная методическая ошибка: нельзя рассматривать только окончательный показатель КЗ, не учитывая соотношение п⁺ и п^-. Необходимо строить интерпретацию с учетом как первого, так и второго аспектов. Продемонстрируем это на следующем примере.

Низкий коэффициент значимости фактора (близкий к нулю) еще не означает его полной незначимости. Необходимо прежде всего понять, каким образом получился этот низкий коэффициент.

Совершенно ясно, что два невысоких коэффициента значимости:

КЗ=55-45/100=0,1 и КЗ=10-0/100=0,1

хотя и равны между собой количественно, но качественно отражают различные

типы реальности.

Второй случай действительно свидетельствует о низкой значимости данного фактора в определенной выборке: 90% опрашиваемых вообще не назвали его в числе значимых, не обратили на него внимания.

Таблица 4

Результаты диагностики

Название выборки_____________________

 Объем выборки_______________________

В первом же случае все 100% опрашиваемых отметили этот фактор как значимый. Низкий КЗ свидетельствует не столько о низкой значимости фактора, сколько о его противоречивой оценке респондентами: для одних он имеет положительное значение (привлекает в профессии), а для других — отрицательное (соответственно, не привлекает).