Associations: Two Categorical Variables

5 belangrijke vragen over Associations: Two Categorical Variables

Hoe maak je een kruistabel van proporties ?


We kunnen dit eenvoudig doen door alle frequenties in een contingentietabel te delen door het totale aantal observaties (de som van alle frequenties):

influence_leader_freq = pd.crosstab(npi.influence, npi.leader)
influence_leader_prop = influence_leader_freq/len(npi)

Wat zijn marginale proporties ?

Marginale proporties in de statistiek zijn de proporties (of percentages) die je krijgt door de totalen van rijen of kolommen in een kruistabel te delen door het totale aantal observaties.
Het woord marginaal komt van de “marges” (de randen) van een tabel: de rijtotalen en kolomtotalen staan altijd in de marges.

Waarom zijn marginale proporties nuttig?

Ze geven algemene informatie over je steekproef:
  • Hoe de variabelen afzonderlijk verdeeld zijn.
  • Of een categorie zeldzaam of veelvoorkomend is.
  • Ze helpen je bij het interpreteren van joint en conditional proportions (gezamenlijke en conditionele proporties).
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat is een kruistabel met verwachte proporties?

Een tabel met proporties alsof er geen associatie is tussen de variabelen

Wat kan je met de verwachte en geobserveerde kruistabel doen?

De associatie inschatten: hoe groter het verschil hoe meer de kans de variabelen geassocieerd zijn.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo