Kreuztabellen

Um zwei ordinale oder nominale Variablen miteinander zu vergleichen, eignen sich Kreuztabellen. Jeder Wert in der Kreuztabelle entspricht der Anzahl der Beobachtungen im Datensatz mit genau dieser Kombination an Merkmalsausprägungen.

Hier ein Beispiel (mit dem Argument na_values="none" markiert pandas die "none" Einträge in der Spalte 'Notice Preference Definition' als fehlende Werte):

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    "../data/Library_Usage.csv", 
    na_values="none"
)
pd.crosstab(
    df['Provided Email Address'],
    df['Notice Preference Definition'],
    margins=True
)

Eine Kreuztabelle mit absoluten Werten ist häufig schwer zu interpretieren, wenn die Randverteilungen ungleich verteilt sind. Deswegen sollten die Werte entweder Spaltenweise oder Zeilenweise normalisiert werden:

pd.crosstab(
    df['Provided Email Address'],
    df['Notice Preference Definition'],
    margins=True, normalize=1
)

Ergibt eine Normalisierung der Spalten, sodass sich diese jeweils zu 100% aufaddieren:

Von den Kunden, die per Mail informiert werden möchten, haben 99.88% eine Mail Adresse angegeben. Knapp unter 1% der Kunden, die telefonisch informiert werden möchten, haben eine Mail Adresse angegeben.

Wird das Argument normalize=0 verwendet, so werden die Zeilen der Tabelle normalisiert. Entsprecht ändern sich die Interpretation:

Von den Kunden, die eine Mail angeben haben, möchten mehr als 99% per Mail informiert werden. Von den Kunden, die keine Mail angegeben haben, möchten 77% per Telefon informiert werden.