Subcomando STATISTICS (comando CROSSTABS)

STATISTICS solicita medidas de asociación y estadísticas relacionadas. De forma predeterminada, CROSSTABS no muestra ninguna estadística adicional.

  • STATISTICS sin palabras clave muestra la prueba de chi-cuadrado.
  • Si se especifica STATISTICS con palabras clave, CROSSTABS sólo calcula las estadísticas solicitadas.
  • En la modalidad de entero, los valores que no están incluidos en el rango especificado no se utilizan en el cálculo de las estadísticas, incluso si estos valores existen en los datos.
  • Si los valores perdidos del usuario se incluyen con MISSING, los casos con valores perdidos del usuario se incluyen en el cálculo de estadísticas así como en las tablas.

CHISQ. Mostrar la tabla de prueba de chi-cuadrado. Los estadísticos de chi-cuadrado incluyen chi-cuadrado de Pearson, chi-cuadrado de razón de verosimilitud y chi-cuadrado de Mantel-Haenszel (asociación lineal por lineal). Mantel-Haenszel sólo es válido si ambas variables son numéricas. La prueba exacta de Fisher y el chi-cuadrado corregido de Yates se calculan para todas las tablas 2 × 2. Este es el valor predeterminado si se especifica STATISTICS sin palabras clave.

PHI. Mostrar la V de phi y Cramér en la tabla Medidas simétricas.

CC. Mostrar coeficiente de contingencia en la tabla Medidas simétricas.

LAMBDA. Mostrar lambda (simétrica y asimétrica) y el tau de Goodman y Kruskal en la tabla Medidas direccionales.

UC. Mostrar coeficiente de incertidumbre (simétrico y asimétrico) en la tabla Medidas direccionales.

BTAU. Mostrar tau de Kendall-b en la tabla Medidas simétricas.

CTAU. Mostrar el tau de Kendall-c en la tabla Medidas simétricas.

GAMMA. Mostrar gamma en la tabla Medidas simétricas o en la tabla Orden cero y Gammas parciales. La tabla de orden cero y gammas parciales sólo se genera para tablas con más de dos dimensiones variables.

D. Mostrar d de Somers (simétrico y asimétrico) en la tabla Medidas direccionales.

ETA. Mostrar eta en la tabla Medidas direccionales. Disponible sólo para datos numéricos.

CORR. Mostrar la r de Pearson y el coeficiente de correlación de Spearman en la tabla Medidas simétricas. Sólo está disponible para datos numéricos.

KAPPA. Mostrar coeficiente kappa 1 en la tabla Medidas simétricas. Kappa se basa en una tabla cuadrada en la que los valores de filas y columnas representan la misma escala. Cualquier celda que tenga valores observado para una variable pero no para la otra tiene asignado un recuento de 0. Kappa no se calcula si el tipo de almacenamiento de datos (serie o numérico) no es el mismo para las dos variables. Para la variable de cadena, ambas variables deben tener la misma longitud definida.

RIESGO. Mostrar riesgo relativo 2 en la tabla Estimación de riesgo. El riesgo relativo sólo se puede calcular para 2 x 2 tablas.

MCNEMAR. Mostrar una prueba de simetría para tablas cuadradas. La prueba de McNemar se muestra para tablas de 2 x 2, y la prueba de McNemar-Bowker, para tablas más grandes.

CMH (1 *). Independencia condicional y pruebas de homogeneidad. Las estadísticas de Cochran y Mantel-Haenszel se calculan para la prueba de independencia condicional. Las estadísticas de Breslow-Day y Tarone se calculan para la prueba de homogeneidad. Para cada prueba, se calcula el estadístico de chi-cuadrado con sus grados de libertad y el valor asintótico p . Estimación del riesgo relativo de Mantel-Haenszel (razón de las ventajas común). Se calculan la estimación del riesgo relativo de Mantel-Haenszel (razón de ventajas común), el logaritmo natural de la estimación, el error estándar del logaritmo natural de la estimación, el valor p asintótico y los intervalos de confianza asintóticos para la razón de ventajas común y para el logaritmo natural de la razón de ventajas común. El usuario puede especificar la hipótesis nula para la razón de ventajas común entre paréntesis después de la palabra clave. El valor predeterminado pasivo es 1. (El valor del parámetro debe ser positivo.)

TODOS. Todas las estadísticas disponibles.

none. Sin estadísticos de resumen. Este es el valor predeterminado si se omite STATISTICS .

1 Kraemer, H. C. 1982. Kappa Coefficient. En: Encyclopedia of Statistical Sciences, S. Kotz, and N. L. Johnson, eds. Nueva York: John Wiley y Sons.
2 Obispo, Y. M., S. E. Feinberg, y P. W. Holland. 1975. Análisis multivariante discreto: teoría y práctica. Cambridge, Mass.: Pulse MIT.