Quando ti occupi dell'analisi dei dati, ti imbatterai presto nella necessità di riconoscere le relazioni tra diverse variabili. In questo tutorial ti mostrerò come effettuare un'analisi di contingenza in Excel per quantificare la relazione tra due variabili nominali. Utilizzeremo un esempio pratico dall'industria dei fornitori automobilistici per comprendere come ottenere informazioni preziose dai dati.
Punti chiave
- L'analisi di contingenza consente di esaminare le relazioni tra due variabili nominali.
- Il coefficiente di contingenza quantifica la forza della relazione.
- Una tabella pivot in Excel è uno strumento essenziale per l'analisi.
Guida passo passo per l'analisi di contingenza
Passo 1: Preparare i dati
Prima di iniziare l'analisi di contingenza in Excel, assicurati che i dati con cui stai lavorando siano correttamente preparati. Rimuovi tutte le impostazioni dei filtri per garantire una visione completa dei dati.
Crea una panoramica che includa il capo produzione e le informazioni sui rifiuti come dati nominali. Nel nostro caso, ci concentreremo sui capi reparto A, B e C, escludendo tutti gli altri rappresentanti.
Passo 2: Creare una tabella pivot
Per effettuare un'analisi di contingenza, devi creare una distribuzione di frequenza bidimensionale che mostri quante volte si verifica ogni combinazione di capo produzione e rifiuto. Vai nella barra del menu su "Inserisci" e seleziona "Tabella pivot".
Seleziona l'area dati rilevante e conferma che le intestazioni siano riconosciute correttamente. La tua tabella pivot verrà ora creata e potrai confrontare i campi per capo produzione e rifiuto.
Passo 3: Analizzare le frequenze
Dopo aver creato la tua tabella pivot, puoi determinare le frequenze assolute. Posiziona le caratteristiche nelle righe e colonne della tabella pivot. Questo ti mostrerà quante volte i rifiuti sono avvenuti per ciascun capo reparto.
Osserva la tabella pivot e analizza i risultati. Presta particolare attenzione alla distribuzione delle variabili per determinare in quale capo reparto i rifiuti si verificano più frequentemente o raramente.
Passo 4: Calcolare le frequenze attese
Per calcolare il coefficiente di contingenza, devi determinare le frequenze assolute attese. La formula generale è: (N_{ij} = \frac{(R_i \times C_j)}{N}), dove (R) è la frequenza marginale delle righe e (C) è la frequenza marginale delle colonne.
Applica questo calcolo sui valori presenti nella tua tabella pivot. Assicurati di creare una tabella separata per le frequenze attese al fine di mantenere chiara l'analisi.
Passo 5: Calcolare il valore del Chi-Quadro
Calcola ora il valore del Chi-Quadro per quantificare in modo quantitativo la relazione tra le variabili. La formula è:
[ \chi^2 = \sum \frac{(O{ij} - E{ij})^2}{E_{ij}} ]
Dove (O) è la frequenza osservata e (E) è la frequenza attesa.
Sottrai le differenze tra le frequenze osservate e attese e elevale al quadrato.
Passo 6: Calcolare il coefficiente di contingenza
Il passo finale consiste nel calcolare il coefficiente di contingenza. La formula per il calcolo è la seguente:
[ K = \sqrt{\frac{\chi^2}{N}} ]
Utilizza il valore di Chi-quadro calcolato in precedenza e il numero totale di osservazioni (N).
Dopo aver calcolato il coefficiente di contingenza, puoi interpretare il risultato. La nostra analisi ci ha mostrato che il coefficiente di contingenza di 0,077 indica una bassa correlazione tra le variabili.
Passo 7: Interpretazione dei risultati
Gli ultimi passaggi della tua analisi consistono nell'interpretare i risultati. Un coefficiente di contingenza vicino a 0 indica che c'è scarsa correlazione tra le variabili. Un valore di 0,08 suggerisce che il responsabile della produzione non ha un'influenza significativa sull'insorgenza dei rifiuti.
Riepilogo
In questa guida hai imparato come eseguire l'analisi di contingenza in Excel per individuare le relazioni tra variabili nominali. Hai imparato come preparare i tuoi dati, creare una tabella pivot e eseguire i calcoli necessari per il coefficiente di contingenza.
Domande frequenti
Come gestire un grosso volume di dati?Se stai lavorando con molte categorie, classifica i dati in gruppi per semplificare l'analisi.
Posso eseguire l'analisi di contingenza con altri strumenti software?Sì, i principi base dell'analisi di contingenza sono applicabili a molti software di statistica e linguaggi di programmazione, anche se le procedure possono variare.
Quali variabili sono adatte per l'analisi di contingenza?Le variabili nominali sono ideali per questo tipo di analisi poiché non hanno un ordine gerarchico.
Come interpretare il coefficiente di contingenza?Un valore compreso tra 0 e 0,3 indica una debole correlazione, tra 0,3 e 0,6 una correlazione moderata e superiore a 0,6 una forte correlazione.
