Таблица 3.5.3. Таблица сопряженности (условные и безусловные вероятности)

Коэффициент «t» чем-то напоминает и «хи-квадрат», и l Гуттмана. Однако он не такой «прозрачный» для объяснения, как эти коэффициенты. Вообще-то говоря, если все можно было бы описывать и объяснять в социологии вербально, то, может, язык математики был бы и не нужен. И что совершенно очевидно, чем ближе язык математики к языку социолога, тем он сложнее. Все таки попытаемся прояснить содержательный смысл приведенного коэффициента.

Прежде всего необходимо пояснить, зачем при сравнении распределений всякие квадраты. В числителе квадрат по аналогии с формулой дисперсии. Для того чтобы учесть отклонение условной частоты от безусловной в одну и другую сторону. В знаменателе сумма квадратов безусловных вероятностей. Простая их сумма всегда равна единице. Это вы знаете. Такой знаменатель ¾ количественная характеристика распределения по столбцам (безусловное распределение по У). Числитель несет в себе основное содержание коэффициента. В числителе в скобках ¾ отклонение условной вероятности от безусловной вероятности У. Естественно, все отклонения суммируются по всем значениям У (по всем столбцам). В свою очередь такие величины, полученные по каждой строке (по каждому условному распределению У) суммируются как бы с весами, равными безусловной вероятности по строке. Тем самым строки уравниваются в «правах» за вклад в значение коэффициента. Напомню, что при вычислении величины «хи-квадрат» мы уравнивали в «правах» ячейки таблицы сопряженности, а здесь ¾ строки.

Коэффициент t (may) Гудмена и Краскала обладает следующими свойствами:

1.        Принимает значение от нуля до единицы.

2.        Равен нулю, если структура распределения по строкам одинакова и такая, как структура распределения маргинальных (по столбцам) частот. В этом случае наблюдается статистическая независимость У от X. Будущая профессия не влияет на удовлетворенность учебой.