เนื้อหา
หนึ่งในการดำเนินการขั้นพื้นฐานของการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์คือการกำหนดความถี่ที่การกระทำหรือลักษณะที่เกิดขึ้นในประชากร บางทีคุณอาจต้องการทราบจำนวนครั้งต่อสัปดาห์ที่คนที่คุณทำงานด้วยการรับประทานอาหารนอกบ้านหรือคนเหล่านี้เป็นผู้ชายหรือผู้หญิง แต่บางครั้งข้อมูลที่เราต้องการนั้นซับซ้อนกว่าเล็กน้อย จะเป็นอย่างไรถ้าคุณต้องการรู้ว่าผู้หญิงที่ทำงานมีจำนวนมากกว่าสามครั้งต่อสัปดาห์ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ตัวแปรสองตัว (เพศและความถี่ในการรับประทานอาหารนอกบ้าน) ในเวลาเดียวกัน ในการรับข้อมูลนี้คุณจะต้องข้ามตาราง
คำสั่ง
-
ทบทวนแนวคิดพื้นฐานของสถิติและระเบียบวิธีวิจัย แม้ว่าการกระทำที่จำเป็นใน cross-tabulation นั้นง่ายมากมันจะดีที่สุดถ้าคุณอ่านเกี่ยวกับมัน
-
จุดประสงค์ของการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลคือเพื่อตอบคำถาม คำถามนี้เรียกอย่างเป็นทางการว่า "สมมติฐาน" มีการแก้ไขอย่างแน่นหนาในใจก่อนที่คุณจะเริ่มข้ามข้อมูล
-
รวบรวมข้อมูลที่คุณจะใช้ในการวิเคราะห์ พวกเขาอาจมาจากการสำรวจที่คุณดำเนินการหรือจากข้อมูลที่พบบนอินเทอร์เน็ต
-
ป้อนข้อมูลลงในโปรแกรมสถิติ นี่คือส่วนที่น่าเบื่อ กระบวนการนี้อาจใช้เวลาตั้งแต่หนึ่งชั่วโมงถึงสองสามวันทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขนาดของตัวอย่างของคุณ
-
เลือกตัวแปรสำหรับการวิเคราะห์ เลือกหนึ่งรายการขึ้นอยู่กับอีกรายการหนึ่ง พวกเขาจะต้องเกี่ยวข้องกับสมมติฐานของคุณ
-
ตั้งค่าพารามิเตอร์ cross tab ใน SPSS เลือก "วิเคราะห์> สถิติเชิงพรรณนา> อ้างอิงไขว้ ... " (วิเคราะห์> สถิติเชิงพรรณนา> Cross Tab ... ) วางตัวแปรอิสระเป็น "แถว" และตัวแปรตามเป็น "คอลัมน์" เปิดใช้งานการนับและเปอร์เซ็นต์ที่จะแสดง
-
พิมพ์ตารางหรือส่งออกไปยังเอกสารของคุณ หากแท็บไขว้มีไว้สำหรับร่างของบทความคุณสามารถคัดลอกและวางตามที่อยู่ในเอกสาร อย่างไรก็ตามหากคุณกำลังสร้างรายงานขั้นสุดท้ายให้สร้างตารางที่กำหนดเองในโปรแกรมสเปรดชีต (เช่น Excel) และคัดลอกข้อมูลลงในรายงาน
-
ตีความข้อมูลเพื่อดูว่าพวกเขาตอบสนองต่อสมมติฐานของคุณอย่างไร เขียนข้อสรุปของคุณอย่างชัดเจนปรับแต่งคำถามและตอบคำถาม
เคล็ดลับ
- อธิบายตารางไขว้กับผู้อ่าน ให้ข้อสรุปทั่วไปที่คุณสามารถได้รับจากตารางและชี้ไปที่เปอร์เซ็นต์และผลรวมที่เกี่ยวข้องมากที่สุด
- คิดให้รอบคอบเกี่ยวกับตัวแปรตามและตัวแปรอิสระที่คุณจะเลือก
การเตือน
- มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเห็นทั้งการนับและเปอร์เซ็นต์การรวมตัวกันในตารางข้ามเพราะพวกเขาสามารถทำให้เข้าใจผิด หากจากตัวอย่างข้างต้นคุณเห็นว่าผู้ชาย 30 คนกินสัปดาห์ละสามครั้งและผู้หญิง 25 คนทำแบบเดียวกันคุณอาจสรุปได้ว่าผู้ชายมีแนวโน้มที่จะคิดพฤติกรรมนี้มากกว่า แต่ถ้ามีผู้ชาย 100 คนและผู้หญิง 50 คนทำงานร่วมกับคุณล่ะ? หากคุณดูเปอร์เซ็นต์คุณจะเห็นว่า 30% ของผู้ชายและผู้หญิง 42% รับประทานอาหารนอกบ้านสามครั้งต่อสัปดาห์ ดังนั้นผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะเกิดพฤติกรรมนี้มากกว่าผู้ชาย
สิ่งที่คุณต้องการ
- สำรวจข้อมูล
- โปรแกรมทางสถิติเช่น SPSS (แพ็คเกจทางสถิติสำหรับสังคมศาสตร์)
