교차표의 유의성 문자 읽는 법

배너에 성별(남성 = A, 여성 = B)과 연령(18–34세 = C, 35–54세 = D, 55세 이상 = E)이 있다고 합시다. “브랜드 인지” 행의 남성 열에 “42% B”라고 적혀 있다면, 남성의 인지율이 여성보다 95% 수준에서 유의하게 높다는 뜻입니다.

“42% b”라면 차이가 90% 기준만 넘었다는 뜻으로, 확정된 결과가 아니라 참고 신호입니다. 문자가 없다는 것은 그 행에서 같은 배너의 다른 어떤 열보다도 유의하게 높지 않다는 뜻일 뿐, 같다는 증거는 아닙니다.

각 행에서 한 배너의 모든 열 쌍을 합동 분산을 쓰는 양측 두 비율 z-검정으로 비교합니다. 열이 다섯 개면 행마다 비교가 열 번이므로, 보정하지 않으면 우연히 유의해지는 경우가 늘어납니다. 그래서 Crosstabs는 유의수준을 그 행에서 검정 가능한 열 쌍의 수로 나눕니다(Bonferroni).

IBM SPSS Custom Tables도 같은 문자 표기 규칙을 문서화하고 있으며 Bonferroni와 Benjamini–Hochberg 보정을 제공합니다. Crosstabs의 보정은 한 행 안에서만 적용되며, 탭북 전체의 행, 문항, 표를 가로질러 적용되지는 않습니다.

검정 베이스가 30 미만인 열은 검정하지 않습니다. 일반 표에서는 배너 열 12개, 행 범주 250개까지 문자를 표시하며, 이를 넘으면 문자 없이 표만 나옵니다.

의미가 지정되지 않은 가중치는 문자를 만들기 전에 거부됩니다. 표본 가중치로 선언한 가중치는 유효 베이스 검정(SPSS Custom Tables나 Q와 같은 근사)으로 문자를 만들고, 이때 카이제곱 검정은 생략됩니다. 층과 집락을 반영한 설계 기반 추론에는 지원되는 조사 설계가 필요합니다.

문자는 단 하나의 질문에 답합니다. 이 열의 비율이 저 열보다 표본 잡음으로 설명할 수 있는 것 이상으로 높은가입니다. 차이의 크기에 대해서는 아무것도 말하지 않습니다. 그러므로 백분율, 가중치를 적용하지 않은 베이스, 표 전체의 Cramér's V 같은 효과 크기를 항상 함께 제시하십시오.

각주에는 검정 방법, 수준(95%와 90%), 보정, 최소 베이스, 가중치 적용 여부를 적어 두십시오. 문자는 CSV와 Excel로 내보낼 때도 유지되므로 고객 보고서에도 그대로 실을 수 있습니다.