Позволяет Вам определять, связаны ли два коэффициента (фактора) классификации, и если связаны, то насколько близко. Анализ позволяет Вам вводить частоты для каждого коэффициента (фактора). Если Вы вводите фактические данные вместо частотных индексов, используете Crosstabulation. Чтобы анализировать такие данные, как таблица сопряженности признаков, каждая переменная, которую Вы вводите, представляет одну колонку, значит каждый класс - строку.

Анализ Таблиц сопряженности признаков вычисляет различные итоговые статистики:

·         Хи-квадрат, который проверяет гипотезу независимости между строкой и коэффициентами (факторами) столбца. Число степеней свободы вычисляется независимо.

·         Значения l, коэффициента неопределенности.

·         D статистика Сомера для симметричных и асимметричных случаев (то есть строки и столбцы зависимы)

·         Коэффициент сопряженности признаков и другие статистики.

Точное испытание Фишера выполнено для матриц «2 х 2», которые имеют полный индекс ячейки 100 или меньше.

3.2.11. <Describe> <Distribution Fitting> (<Uncensored Data> <Censored Data> <Life Tables (Intervals)> <Life Tables (Times)> <Weibull Analysis>)

В этом разделе производится подбор закона распределения в зависимости от вида исходных данных.

3.2.12. <Uncensored Data>

В этом разделе программа выбирает одно из 22 распределений.

Имеются семь опций: Резюме Анализа, Испытания на Нормальность, Критерии согласия, Области Остатка, Критические Значения, Нормальные Толерантные пределы, и Дистрибутивно-свободные Толерантные пределы.

Испытания на нормальность включают в себя:

Испытания на Нормальность вычисляет и отображает результаты нескольких испытаний, которые определяют, могут ли данные быть смоделированы распределением, которое Вы используете. Результаты содержат значения и оценивающие параметры для этих испытаний: Хи-квадрат «согласие «, W- Шапиро-Вилка, z-метка для асимметрии, и z-метки для эксцесса.