交叉分析的常見錯誤: 大材小用

上次看到同學在做專題報告時，都會將同意不同意的問題和一個人口統計變數去跑交叉，這到底可以不可以?

首先，交叉分析是針對兩個類別變數去看關聯的，而剛剛同意不同意的問題常常被視為是連續的變數，雖然說將連續視為類別也不是絕對錯(連續可以分解成類別)，但是就是有點大材小用了一點，明明可以用更高段的統計分析，卻因為將連續是為類別，現在只能用低等統計分析...
如果這題同意不同的題目是問: 我認為我喜歡這個品牌
同學就會做以下分析:
男生中最多人選同意
女生中對多人選普通

然後有個卡方檢定會說性別與這一題有顯著關聯..
但是其實，我們可以算出男生的平均與女生的平均，然後透過T檢定去比較是否在母體男生平均與女生平均有顯著差異，這樣我們可以知道更多資訊!

在統計學中，T檢定相當威，而剛剛那個卡方檢定只是個無母數檢定，比較廢..但是因為有時候我們要看的是兩個類別變數是否有關連，我們還是會用卡方，但是如果，其實你有一個變數是連續，一個變數是類別，那你就沒有必要故意耍廢，將連續變成類別，然後用比較不精緻的統計方法.....

所以在剛剛那個問題情境下，我們應該要算兩群人在那個問題的平均數，然後用T檢定去比較，而不是用交叉表...當然，如果現在你有另外一個類別變數叫做職業，然後有很多類別譬如10種，那你就要做變異數分析囉(ANOVA)!
記得不要大材小用..故意耍廢.....

最後來講甚麼時候要用哪一種分析，其實就看你的變數類型是連續還是類別來決定!!!
看兩個類別變數的關聯→用交叉表卡方檢定
一個變數是類別一個是連續，類別是自變數，連續是應變數→用變異數分析(當類別有三群以上)或是獨立樣本T檢定(當類別只有兩群)
一個變數是連續，另外一個也是: 用迴歸或是相關分析!
一起簡單學做得好! 😎😎😎
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