Zusammenfassung
Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse dienen dazu, Zusammenhänge zwischen nominal skalierten Variablen aufzudecken und zu untersuchen. Typische Anwendungsbeispiele sind etwa die Untersuchung, ob ein Zusammenhang zwischen Rauchen und Lungenkrebs besteht oder die Analyse von Zusammenhängen zwischen der Einkommensklasse, dem Beruf oder dem Geschlecht von Personen und ihrem Konsumverhalten oder auch die Überprüfung der Frage, ob der Bildungsstand sowie die Zugehörigkeit zu einer sozialen Klasse einen Einfluss auf die Mitgliedschaft in einer bestimmten politischen Partei hat. Dabei auftretende Fragen können z. B. sein:
• Ist ein Zusammenhang zwischen den Variablen erkennbar und signifikant?
• Gibt es weitere Variablen, durch deren zusätzliche Betrachtung das vorherige Untersuchungsergebnis bestätigt, näher erläutert oder revidiert wird?
• Gibt es die Möglichkeit, eine Aussage über Stärke oder gar Richtung des Zusammenhangs zu treffen?
Das Kapitel verdeutlicht die Vorgehensweise der Kontingenzanalyse anhand der zentralen Ablaufschritte des Verfahrens unter Rückgriff auf ein einfaches Beispiel. Anschließend wird für ein größeres Fallbeispiel gezeigt, wie eine Kreuztabelle mit Hilfe von IBM SPSS gerechnet werden kann und welche Ergebnisoutputs dabei für die praktische Anwendung eine besonders zentrale Bedeutung besitzen. Die SPSS Outputs werden anwendungsbezogen interpretiert, sodass für den Leser eine Übertragbarkeit auf eigene Anwendungsfälle leicht möglich ist. Das Kapitel schließt mit wichtigen Anwendungsempfehlungen zur Durchführung der Kontingenzanalyse.
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Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R. (2018). Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse. In: Multivariate Analysemethoden. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56655-8_7
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Online ISBN: 978-3-662-56655-8
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