교차분석
교차표 · 카이제곱 · Cramer's V
표 4. 직급 × 성별 교차표
| 직급 | 남 (n=198) | 여 (n=214) | 합계 |
|---|---|---|---|
| 사원 | 41 (20.7) 기대 49.5 | 62 (29.0) 기대 53.5 | 103 (25.0) |
| 대리 | 62 (31.3) 기대 64.4 | 72 (33.6) 기대 69.6 | 134 (32.5) |
| 과장 | 56 (28.3) 기대 52.4 | 53 (24.8) 기대 56.6 | 109 (26.5) |
| 차장 이상 | 39 (19.7) 기대 31.7 | 27 (12.6) 기대 34.3 | 66 (16.0) |
| 합계 | 198 (100.0) | 214 (100.0) | 412 (100.0) |
괄호 안은 열 백분율(%). χ²(3, N = 412) = 9.84, p = .020, Cramer's V = .155. 기대빈도 5 미만 셀 없음.
표 5. 카이제곱 검정
| 검정 | 값 | df | 점근 유의확률(양측) |
|---|---|---|---|
| Pearson 카이제곱 | 9.84 | 3 | .020 |
| 우도비 | 9.91 | 3 | .019 |
| 선형 대 선형결합 | 8.72 | 1 | .003 |
| Cramer's V | .155 | — | .020 |
유효 케이스 412개. 기대빈도가 5보다 작은 셀은 0개(0.0%)이며 최소 기대빈도는 31.72입니다.
그림 5. 직급 × 성별 분포
χ²(3) = 9.84, p = .020. 상위 직급일수록 남성 비율이 높았습니다.
해석interp_rules.rule_id = CHI2_SIG · 매칭조건 p<.05 AND cramers_v<.30
직급과 성별의 관계를 검정한 결과 χ²(3, N = 412) = 9.84, p = .020으로 통계적으로 유의한 관련성이 있었다. 다만 Cramer's V = .155로 연관 강도는 약한 수준이다.
구체적으로 차장 이상 직급에서 남성 비율(19.7%)이 여성(12.6%)보다 높았고, 사원급에서는 여성 비율(29.0%)이 더 높았다.
코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로
! 범주형 교차분석은 Mplus 기본 기능이 아닙니다. VARIABLE: CATEGORICAL = rank sex; ANALYSIS: TYPE = BASIC;
모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.