交叉列联分析

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5.交叉汇总分析

5.交叉汇总分析

实用性表格2 实用性表格
a6房房房房 * b16 现现现现现现现现 Crosstabulation % within b16 现现现现现现现现 b16 现现现现现现现现
原 始 输 出 表 格

其中, 房屋结构”为行变量, 其中,“房屋结构”为行变量, “现 使用人从业状况”为列变量。在每一格中, 使用人从业状况”为列变量。在每一格中, 第一行数据为分组后的频次, 第一行数据为分组后的频次,第二行数据 称为行百分比,第三行数据称为列百分比 称为行百分比, (一般是比较列百分比,横向比较),第 一般是比较列百分比,横向比较),第 ), 四行称为总百分比。 四行称为总百分比。


百分比的计算方向—— 百分比的计算方向 计算百分比通常按照自变量的方 即列的方向, 向(即列的方向,应该使得每列的百 分比之和是100% 100%)。 分比之和是100%)。
因为研究的目的是要了解自变量对因变量的影响, 因为研究的目的是要了解自变量对因变量的影响, 应此应该计算在自变量的不同取值情况下因变量 的变化情况如何。 的变化情况如何。但当因变量在样本内的分布不能代
表其在总体内的分布时, 表其在总体内的分布时,百分比就要按照因变量的方向进 行计算。 行计算。
行百分比
列联表的格式
高高五高
因变量
自变量
列百分比 性性 * 文文文文 Crosstabulation
文文文文 高初初高高 初初 初中 大高五五
163 25.9% 53.1% 13.0% 144 23.2% 46.9% 11.5% 307 24.5% 100.0% 24.5%
16现使用人从业情况 a 6 房屋结构 * b 16现使用人从业情况 Crosstabulation 在岗 113 14.5% 17.7% 3.9% 191 21.8% 29.9% 6.6% 210 28.1% 32.9% 7.2% 96 26.7% 15.0% 3.3% 28 20.6% 4.4% 1.0% 638 22.0% 100.0% 22.0% b16现使用人从业情况 不在岗 离退休 309 245 39.5% 31.3% 38.8% 10.6% 233 26.5% 29.3% 8.0% 155 20.7% 19.5% 5.3% 59 16.4% 7.4% 2.0% 40 29.4% 5.0% 1.4% 796 27.4% 100.0% 27.4% 21.1% 8.4% 347 39.5% 29.9% 12.0% 333 44.6% 28.7% 11.5% 186 51.7% 16.0% 6.4% 51 37.5% 4.4% 1.8% 1162 40.0% 100.0% 40.0% 其它 115 14.7% 37.5% 4.0% 107 12.2% 34.9% 3.7% 49 6.6% 16.0% 1.7% 19 5.3% 6.2% .7% 17 12.5% 5.5% .6% 307 10.6% 100.0% 10.6% Total 782 100.0% 26.9% 26.9% 878 100.0% 30.2% 30.2% 747 100.0% 25.7% 25.7% 360 100.0% 12.4% 12.4% 136 100.0% 4.7% 4.7% 2903 100.0% 100.0% 100.0%

交叉分析法怎么分析

交叉分析法怎么分析

交叉分析法怎么分析交叉分析法是一种常用的数据分析方法,主要用于对多个变量之间的关系进行分析。

采用交叉分析法可以发现不同变量之间的相互影响和作用方式,从而更好地理解数据背后的规律和特征。

在下面的文章中,我们将介绍交叉分析法的具体分析流程和注意事项,帮助读者更好地了解和应用这种方法。

一、交叉分析法的定义交叉分析法,也称为交叉表法或列联表法,是一种通过将不同变量交叉排列建立交叉表的方法来研究变量之间相关性的一种统计方法。

交叉分析法根据样本数据构造一个列联表,以便比较各个不同维度之间的差异,从而进一步发现其内在联系和潜在规律。

二、交叉分析法的分析流程1. 选取研究对象和指标首先需要确定研究对象和研究指标。

在选择研究对象时,要确保大样本数量和充分代表性,以免数据偏误。

在选择指标时,应该着重考虑研究目的,避免指标内部关联性太强而导致冗余信息。

2. 建立交叉表将所选变量进行顺序或随机排列,形成一个行×列的交叉表。

在表格中,每一行代表一种分类变量的不同组别,每一列代表另一种分类变量的不同组别。

然后根据实际情况,填入相应的数据或统计概率。

3. 描述表格特征通过观察交叉表格中的特征,了解各个指标之间的关系和变化趋势。

这可以从几个方面来分析,例如行、列、总体、对角线等方面考虑。

归纳总结这些特征,可以为后续分析提供有力支撑。

4. 进行自由度统计自由度(df)指代两种分类变量所构成的列联表中具有独立划分的单元格个数。

在使用交叉分析法时,通常需要根据列联表的大小和分类变量的个数计算可用的自由度。

一般来说,自由度等于“列数-1×行数-1”。

5. 计算卡方值和P值卡方值是用来衡量观察值与理论值之间差异的一个指标。

在进行交叉分析时,一般会使用χ^2检验计算卡方值。

当卡方值越大时,表明所观察到的差异也越大。

在计算卡方值之后,还需要计算对应的P值。

P值是一个统计学上的重要指标,用于表示样本与总体误差概率大小。

如果P 值小于等于0.05,可以认为差异显著,反之则不显著。

第十四章 交叉表分析法(课件)

第十四章  交叉表分析法(课件)

多变量描述统计分析交叉表分析法一、交叉表分析法的概念交叉表(交叉列联表) 分析法是一种以表格的形式同时描述两个或多个变量的联合分布及其结果的统计分析方法,此表格反映了这些只有有限分类或取值的离散变量的联合分布。

当交叉表只涉及两个定类变量时,交叉表又叫做相依表。

交叉列联表分析易于理解,便于解释,操作简单却可以解释比较复杂的现象,因而在市场调查中应用非常广泛。

频数分布一次描述一个变量,交叉表可同时描述两个或更多变量。

交叉表法的起点是单变量数据,然后依研究目的将这些数据分成两个或多个细目。

下面是一个描述交叉表法应用的例子。

某保险公司对影响保户开车事故率的因素进行调研,并对各种因素进行了交叉表分析。

表1 驾驶员的事故率类别比率,%无事故61至少有一次事故39样本总数,人17800从初始表1中可以看出,有61%的保险户在开车过程中从未出现过事故。

然后,在性别基础上分解这个信息,判断是否在男女驾车者之间有差别。

这样就出现了二维交叉表2。

表2 男女驾驶员的事故率类别男,%女,%无事故5666至少有一次事故4434样本总数,人93208480这个表的结果令男士懊恼,因为他们的事故率较女士驾车时涉及的事故率要高。

但人们会提出这样的疑问而否定上述判断的正确性,即男士的事故多,是因为他们驾驶的路程较长。

这样就引出第三个因素"驾驶距离",于是出现了三维交叉表3。

表3 不同驾驶距离下的事故率类别男,%女,%驾驶距离>1万公里<1万公里>1万公里<1万公里无事故51735073至少有一次事49275027故样本总数,人7170215024306050结果表明,男士驾驶者的高事故率是由于他们的驾驶距离较女士长,但并没有证明男士和女士哪个驾驶得更好或更谨慎,仅证明了驾车事故率只与驾驶距离成正比,而与驾驶者的性别无关。

二、两变量交叉列联表分析例如,研究城镇居民在某地的居住时间与其对当地百货商场的熟悉程度之间的关系,对“居住时间”和“熟悉程度”这两个变量进行交叉列联分析。

交叉分析法怎么分析

交叉分析法怎么分析

交叉分析法怎么分析交叉分析法是一种常用的数据分析方法,通过对不同因素之间的关系进行交叉比较和分析,帮助研究者发现变量之间的联系和差异。

本文将介绍交叉分析法的基本概念和步骤,并以具体案例进行说明。

一、交叉分析法概述交叉分析法(Cross-Tabulation Analysis)也被称为列联表分析(Contingency Table Analysis),是一种定量分析方法,用来研究两个或更多变量之间的关系。

通过构建列联表,对不同变量之间的交叉频数进行统计和比较,可以揭示变量之间的关联性和差异性。

二、交叉分析法步骤1. 确定研究问题:明确研究问题并选择需要分析的变量。

例如,假设我们想研究消费者对不同手机品牌的偏好与性别之间的关系。

2. 构建列联表:根据所研究的变量,构建列联表(也称为交叉表)。

横列为一个变量的不同水平(例如手机品牌),纵列为另一个变量的不同水平(例如性别)。

在交叉点上填写交叉频数。

3. 计算频数和比例:根据列联表,计算每个交叉点上的频数和比例。

频数表示各组别的数量,比例表示各组别所占比例。

4. 绘制图表:通过绘制图表,直观地展示不同变量之间的关系。

常用的图表包括堆叠柱状图、簇状柱状图、饼图等。

5. 进行统计检验:为了验证变量之间的关系是否显著,可以进行统计检验,如卡方检验。

卡方检验可以检验各组别之间的差异是否由随机因素引起。

6. 分析结果和讨论:根据交叉分析的结果,进行结果分析和讨论。

解释变量之间的关系和差异,并提出合理的解释和解决方案。

三、交叉分析方法案例以消费者对不同手机品牌的偏好与性别之间的关系为例,进行交叉分析。

我们调查了300名消费者,结果如下表所示:--------------------------------------------------| Apple | Samsung | Huawei | Others--------------------------------------------------男性 | 50 | 30 | 20 | 10--------------------------------------------------女性 | 20 | 40 | 50 | 20--------------------------------------------------根据上表,我们可以计算出各组别的频数和比例,如下所示:--------------------------------------------------| Apple | Samsung | Huawei | Others--------------------------------------------------男性 | 50 | 30 | 20 | 10--------------------------------------------------女性 | 20 | 40 | 50 | 20--------------------------------------------------| 70(23%) | 70(23%) | 70(23%) | 30(10%)--------------------------------------------------通过绘制堆叠柱状图,我们可以直观地看到不同手机品牌在不同性别中的偏好程度。

交叉列联分析

交叉列联分析

由于观察频数的总数为n ,所以f11 的期望频数 e11 应为
期望频数的分布
一分公司
二分公司 三分公司 四分公司
实际频数
68
赞成该 方案
期望频数
66
75
57
79
80
60
73
实际频数
32
反对该
方案
期望频数
34
45
33
31
40
30
37
检验统计量
在零假设成立时,该统计量近似服从自由度为(r1)×(s-1)的c2分布。当该统计量的值很大(或p值 很小)时,就可以拒绝零假设,认为这两个变量 不相互独立。
– 列观察值的合计数的分布 – 四个公司接受调查的人数分别为100人
列边缘分布
描述统计-百分比分布
• 在相同的基数上进行比较,可以计算相应的百
分比,称为百分比分布
– 行百分比:行的每一个观察频数除以相应的行合计 数(fij / ri)
– 列百分比:列的每一个观察频数除以相应的列合计 数( fij / cj )
期望频数的分布
一分公司 二分公司 三分公司 四分公司 合计
赞成该方案
68
75
57
79
279
反对该方案
32
45
33
31
141
合计
100
120
90
110
420
例如,第1行和第1列的实际频数为 f11 ,它落在第1行 的概率估计值为r1/n;它落在第1列的概率的估计值为 c1/n 。根据概率的乘法公式,该频数落在第1行和第1列 的概率应为
复式柱状图
61 70
49 60
50

叉生分析统计方法

叉生分析统计方法

叉生分析统计方法叉生分析统计方法是一种用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法,也被称为交叉表分析或列联分析。

这种方法通过对变量之间的关系进行交叉分析,能够揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势,提供了深入理解变量之间关系的洞见。

本文将详细介绍叉生分析统计方法的原理、应用场景和实施步骤。

叉生分析统计方法是基于列联表进行的,列联表是一种用来汇总两个或多个离散变量之间关系的统计表。

在列联表中,行表示一个自变量的水平,列表示另一个自变量的水平,交叉点处的数值表示两个变量同时出现的频次或百分比。

叉生分析则是对列联表进行进一步的分析。

1.市场调研:通过对顾客的性别和年龄进行叉生分析,可以了解特定产品或服务的受众特征,从而为市场定位和推广活动提供依据。

2.医学研究:在医学研究中,可以通过对病人的性别和病症进行叉生分析,来研究疾病的发病机制、风险因素和治疗效果。

3.教育评估:通过对教育项目的实施地区和参与学生的年级进行叉生分析,可以评估项目对学生学业成绩和学习动机的影响。

4.品牌研究:对消费者的品牌偏好和年收入水平进行叉生分析,可以了解品牌在不同收入阶层中的认知和接受度。

实施叉生分析统计方法的步骤下面将介绍进行叉生分析的具体步骤:1.收集数据:首先需要收集变量之间关系的数据,可以通过问卷调查、实地观察、实验设计等方式获取。

2.构建列联表:将收集到的数据整理成列联表的形式,行表示一个自变量,列表示另一个自变量,交叉点处的数值表示两个变量同步出现的频次或百分比。

3.描述性分析:对列联表中的数据进行描述性分析,可以计算出频次、百分比、平均值等统计指标,以了解两个变量间的总体关系。

4.统计推断:使用统计方法对列联表进行推断分析,用以确定代表显著性的P值,从而判断两个变量之间的关系是否具有统计学意义。

5.可视化呈现:使用图表或图形将叉生分析的结果可视化呈现,以便更直观地理解和传达研究结果。

总结叉生分析统计方法是一种揭示变量之间关系的重要工具。

交叉列联分析

交叉列联分析

行边缘分布
一分公司 赞成该方案 反对该方案 二分公司 三分公司 四分公司
合计 279 141 420
68 32
75 45
57 33
79 31
100 合计 • 列边缘分布
120
90
110
• 列观察值的合计数的分布 • 四个公司接受调查的人数分别为 四个公司接受调查的人数分别为100人 人 120人,90人,110人 人 人 人
• 2、样本量大小的问题 、
110
例如,第1行和第 列的实际频数为 f11 ,它落在第 行 行和第1列的实际 它落在第1行 例如, 行和第 列的实际频数为 它落在第 的概率估计值为r ; 它落在第 列 的概率估计值为 1/n;它落在 第 1列的概率的估计值为 c1/n 。 根据概率的乘法公式 , 该频数落在第 行和第 根据概率的乘法公式,该频数落在第1行和第 行和第1 列的概率应为 由于观察频数的总数为n ,所以f11 的期望频数 e11 应为 由于观察频数的总数为 所以
• 检验行变量与列变量是否独立 • 拟合优度检验(多个总体的比例是否相等) 拟合优度检验(多个总体的比例是否相等)
独立性检验(基本原理) 独立性检验(基本原理)
• 原假设:行变量和列变量是相互独立的 原假设: • 前提成立的情况下,每个单元格的频数期望值称 前提成立的情况下, 之为期望频数e 之为期望频数 ij,
列联表中的数字为交叉单元格中的频数或频率
大城市 价格 品牌 款式
中小城市
乡镇
农村
• 以列联表为基础可以对两个变量之间的关系进行多种 统计检验
列联表举例
条件频数—酒店管理专业的男生 人 条件频数 酒店管理专业的男生2人 酒店管理专业的男生

定量分析 实验四 交叉列表Crosstabs

定量分析  实验四  交叉列表Crosstabs

实验四交叉列表与等级相关分析(Crosstabs)主要知识点与功能交叉列表分析是对两个变量之间关系的分析方法。

被分析的变量可以是定类变量也可以是定序变量。

系统对两个变量进行交叉列表分析后生产交叉表和输出χ2检验结果。

调用此过程可进行计数资料和某些等级资料的列联表分析,在分析中,可对二维至n 维列联表(RC表)资料进行统计描述和χ2检验,并计算相应的百分数指标。

此外,还可计算四格表确切概率(Fisher’s Exact Test)且有单双侧( One-Tail、 Two-Tail),对数似然比检验(Likelihood Ratio)以及线性关系的Mantel-Haenszelχ2检验。

一、交叉列表分析(Crosstabs)(一)、执行命令:Analyze——Descriptive Statistics——Crosstabs,打开如下对话框(二)、确定交叉列表分析的变量从左侧窗口选择两个名义变量或顺序变量分别进入Row(s)(行)框和Column(s)(列)框。

Display clustered bar charts是在输出结果中显示聚类条形图。

Suppress tables是隐藏表格,如果选择此项,将不输出R*C交叉表。

(三)、选择统计分析内容单击Statistics按钮,打开如下对话框:(1)Chi-square是卡方(χ 2 )值选项,用以检验行变量和列变量之间是否独立。

适用于两个定类变量或一个定类变量一个定序变量之间的相关性分析。

(2)Correlations是相关系数的选项,用以测量变量之间的线性相关。

适用于两个定序变量或定距变量之间关系的分析。

(3)Nominal是定类变量选项栏,当分析的两个变量都是定类变量时可以选择的参数。

1、Contingency coefficient:列联相关的c系数,其值 =χχ22+N,界于0~1之间,其中N为总例数;2、Phi and Cramer's V:列联相关的V系数,V系数 = χ2N ,用于描述相关程度,在四格表χ 2 检验中界于-1~1之间,在RC表χ 2 检验中界于0~1之间;Cramer's V =χ2N(k-1),界于0~1之间,其中k为行数和列数较小的实际数;3、Lambda:λ值,在自变量预测中用于反映比例缩减误差,其值为1时表明自变量预测应变量好,为0时表明自变量预测应变量差;4、Uncertainty coefficient:不确定系数,以Z为标准的比例缩减误差,其值接近1时表明后一变量的信息很大程度来自前一变量,其值接近0时表明后一变量的信息与前一变量无关。

交叉表分析

交叉表分析

data05-02为某公司工资数据(n=15)。

使用变量性别sex、收入高低earnings分析男女经理间薪金是否平等。

可以利用data05-01中的数据,使用变量occcat80为工作性质分类,region为地区,childs 为每个家庭的孩子数。

将childs为行变量,occcat80为列变量,region为控制变量选入Layer of框中,进行交叉表分析。

列联表(交叉表)分析1、项目名称Crosstabs过程4、实训原理Crosstabs过程用于定类数据和定序数据进行统计描述和简单的统计推断。

在分析时可以产生二维至n维列联表,并计算相应的百分数指标。

4-1 列联表分析的含义与任务在实际分析中,当问题涉及到多个变量时,我们不仅要了解单个变量的分布特征,还要分析多个变量不同取值下的分布,掌握多变量的联合分布特征,进而分析变量之间的相互影响和关系。

很明显,如果还采用单纯的频数分析方法显然不能满足要求。

因此,我们需要借助交叉分组下的频数分析,即列联表分析。

列联表分析的主要任务有两个:(1)根据样本数据产生二维或多维交叉列联表。

交叉列联表是两个或两个以上变量交叉分组后形成的频数分布表。

(2)在交叉列联表的基础上,分析两变量之间是否具有独立性或一定的相关性。

4-2 卡方检验的原理为了理解列联表中行变量(Row)和列变量(Column)之间的关系,我们需要借助非参数检验方法。

通常采用的方法是卡方检验。

和一般假设检验一样,卡方检验主要包括三个步骤:(1)建立零假设:行变量和列变量相互独立。

(2)选择和计算检验统计量。

列联表分析中的检验统计量是Pearson卡方统计量。

其公式为:()∑∑==-=r i cj eij e ij o ijf f f1122χ(4-9-1)其中,r 为列联表的行数,c 为列联表的列数,0f 为实际观测频数,e f 期望观测频数。

期望频数的计算公式为:nCTRT f e ⨯=(4-9-2) 其中,RT 是指定单元格所在行的观测频数合计,CT 是指定单元格所在列的观测频数合计,n 是观测频数的合计。

交叉列联表分析

交叉列联表分析

交叉列联表分析(1)T ransform(修改)----Recode into Different variable----选定身高------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字:eg:T1-------change-------(此处T1和T2是已经做好的分组)点击-----old and new values对其分组---例:Range LOWEST through values :160 new values :1 Rang :160 through :170 2Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK同样的方法做好T2---------点击“analyze(分析)”-----“Descriptive Statistics(描述性统计)”------“Crosstabs(交叉列联表)”选中行列------点击“Exat….“则弹出“exct tests(精确检测)对话框”点“Statistics…”则弹出“Crosstabs:statistics(交叉表统计)对话框”-------点击“Chi—square(卡方检验)”----“continue”点“Cells…”则弹出“Crosstabs:Cells display(交叉表统计)对话框”-------选择“Counts”中的“Observed”和“Expected”为期望频数,-------选择“Percentages”中的“Row”“Column”“Total”选项,分别计算“频数”“列频数”“总频数”-------选择“Residuals”中的“Standardized”分别计算单元格的非标准化残差、标准化残差、调整后的残差----“continue”回到前一页点----“OK”作业:1-10,11-25,26-30。

第五周实训-交叉列联表分析

第五周实训-交叉列联表分析

第6章实验内容及要求实验目的:熟练掌握各类描述统计分析中的交叉列联表分析(包括2*2交叉列表分析和多选项交叉列表分析)及基本统计分析的报表制作。

实验方法:演示法、实操法相结合;结合第3章课件PPT。

实验内容:(一)练习课本P79页例6-3,打开数据文件“6章_数据1.sav”,按题目要求做两变量交互分析,并对照书本结果进行验证。

将输出文件保存为“6章_数据1c.spv”(菜单操作提示:“分析→描述统计→交叉表”)1、根据结果分析男性网民和女性网民对周末阅读需求是否一致?每种读物各占多少比例值?2、根据结果分析卡方检验值,Pearson 卡方值是多少?似然比卡方检验值是多少?是否说明男女性别网民对周末读物选择有显著差异?为什么?3、φ值和Cramer 的V的值是多少?这两个值主要起什么作用?性别与周末读物选择有没有明显的关系呢?4、如果性别与周末读物选择有强相关性,那么是哪种读物需求与性别关系最强,哪种读物与性别关系最弱?请用图表分析你的结论。

(注:参考P81页表6-11)5、你是否能够得出P82页,表6-14中所列出的值,请将分析的图表中的值用红线圈标出。

(二) 打开数据文件“6章_ 3.sav ”,这是某公司工资数据,有两个变量:性别、收入。

由于不了解他们的具体薪金是多少,但知道薪金的高低情况。

要求分析男女职员间薪金是否平等。

(菜单操作提示:“分析→描述统计→交叉表”)1、 由于样本较小,又是2*2交叉表,所以使用Fisher 精确检验结果。

2、 计算数据文件中个案有无缺失值,个案数是多少?3、 显示交叉表“性别”和“收入”的各自占百分比。

4、 显示卡方检验结果图,通过卡方的Fisher 精确检验得出结论是什么?(三) 练习课本P83页例6-4:网民的新闻信息渠道主要是哪些。

进行多项选择数据频次分析。

(菜单操作提示:第一步:定义变量集。

分析→多重响应→定义变量集。

第二步:数据频次分析。

分析→多重响应→频率) 1、 打开数据文件“6章_数据1.sav ”,按课本的对话框要求操作:(1)网民主要依靠的前三大新闻渠道是什么,从P85页表6-15结果进行分析;(2)能否得出与课本结果一致,通过分析各个百分比得出结论;请问:通过下面的φ值和C r a m e r 的 V 的值能得出什么解释?(四)练习课本P85页例6-5:不同性别网民的新闻渠道是否相同。

列联分析报告

列联分析报告

列联分析报告1. 引言列联分析,也称为交叉表分析、卡方分析,是一种统计分析方法,用于探索两个或多个分类变量之间的关系。

通过列联分析,我们可以获取分类变量之间的关联程度,进而了解它们之间的相互影响。

本报告将通过对某公司的员工调查数据进行列联分析,探讨员工的满意度与员工的离职意愿之间的关系。

2. 数据概述在这次调查中,我们共有200名员工参与,他们被要求对公司的满意度和离职意愿进行评价。

满意度被分为五个等级,分别是非常满意、满意、一般、不满意和非常不满意;离职意愿被分为有意愿和无意愿两种。

下面是员工调查数据的部分示例:员工编号满意度离职意愿1 非常满意无意愿2 一般有意愿3 满意无意愿4 不满意有意愿………3. 分析方法在进行列联分析之前,我们首先对数据进行简单的描述性统计分析,以了解数据的基本情况。

然后,我们将使用卡方检验来判断满意度与离职意愿之间的关系是否显著。

4. 分析结果4.1 描述性统计分析通过对满意度和离职意愿进行描述性统计分析,我们可以获得以下结果:满意度(Satisfaction)分布情况:•非常满意:75人(占比37.5%)•满意:60人(占比30%)•一般:35人(占比17.5%)•不满意:20人(占比10%)•非常不满意:10人(占比5%)离职意愿(Intention to Leave)分布情况:•有意愿:80人(占比40%)•无意愿:120人(占比60%)4.2 卡方检验为了判断满意度与离职意愿之间的关系是否显著,我们进行了卡方检验。

检验结果显示,满意度与离职意愿之间的卡方值为X,自由度为Y,p值为Z。

根据p值是否小于0.05,我们可以得出结论:•如果p值小于0.05,则认为满意度与离职意愿之间存在显著关系;•如果p值大于等于0.05,则认为满意度与离职意愿之间无显著关系。

在这次调查中,p值为Z,小于0.05,因此我们可以得出结论:满意度与离职意愿之间存在显著关系。

5. 结论通过本次列联分析,我们得出以下结论:•员工的满意度与离职意愿之间存在显著关系;•非常满意和满意的员工更倾向于无意愿离职;•一般和不满意的员工更倾向于有意愿离职;•非常不满意的员工只有很少一部分有意愿离职。

交叉列联表分析步骤

交叉列联表分析步骤

交叉列联表分析步骤1【分析】—【描述统计】—【交叉表】【精确】一般情况下,"精确检验"(Exact Tests)对话框的选项都默认为系统默认值,不作调整。

【统计量】【单元格】【格式】2 结果分析:职称* 学历交叉制表学历合计本科专科高中初中职称高级工程师计数 1 1 1 0 3 职称中的% 33.3% 33.3% 33.3% .0% 100.0%学历中的% 25.0% 25.0% 20.0% .0% 18.8%总数的% 6.3% 6.3% 6.3% .0% 18.8% 工程师计数 1 3 0 0 4 职称中的% 25.0% 75.0% .0% .0% 100.0%学历中的% 25.0% 75.0% .0% .0% 25.0%总数的% 6.3% 18.8% .0% .0% 25.0% 助理工程师计数 2 0 1 3 6 职称中的% 33.3% .0% 16.7% 50.0% 100.0%学历中的% 50.0% .0% 20.0% 100.0% 37.5%总数的% 12.5% .0% 6.3% 18.8% 37.5% 无技术职称计数0 0 3 0 3 职称中的% .0% .0% 100.0% .0% 100.0%学历中的% .0% .0% 60.0% .0% 18.8%总数的% .0% .0% 18.8% .0% 18.8% 合计计数 4 4 5 3 16 职称中的% 25.0% 25.0% 31.3% 18.8% 100.0%学历中的% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%总数的% 25.0% 25.0% 31.3% 18.8% 100.0%卡方检验值df 渐进Sig. (双侧)Pearson 卡方18.533a9 .029似然比20.629 9 .014线性和线性组合 2.617 1 .106有效案例中的N 16职称* 学历交叉制表学历本科专科高中初中合计职称高级工程师计数 1 1 1 0 3职称中的% 33.3% 33.3% 33.3% .0% 100.0%学历中的% 25.0% 25.0% 20.0% .0% 18.8%总数的% 6.3% 6.3% 6.3% .0% 18.8% 工程师计数 1 3 0 0 4职称中的% 25.0% 75.0% .0% .0% 100.0%学历中的% 25.0% 75.0% .0% .0% 25.0%总数的% 6.3% 18.8% .0% .0% 25.0% 助理工程师计数 2 0 1 3 6职称中的% 33.3% .0% 16.7% 50.0% 100.0%学历中的% 50.0% .0% 20.0% 100.0% 37.5%总数的% 12.5% .0% 6.3% 18.8% 37.5% 无技术职称计数0 0 3 0 3职称中的% .0% .0% 100.0% .0% 100.0%学历中的% .0% .0% 60.0% .0% 18.8%总数的% .0% .0% 18.8% .0% 18.8% 合计计数 4 4 5 3 16职称中的% 25.0% 25.0% 31.3% 18.8% 100.0%学历中的% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% a. 16 单元格(100.0%) 的期望计数少于5。

交叉列联分析

交叉列联分析

3.5 交叉列联表分析在实际分析中,除了需要对单个变量的数据分布情况进行分析外,还需要掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况,从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系,这种分析就称为交叉列联表分析。

当所观察的现象同时与两个因素有关时,如某种服装的销量受价格和居民收入的影响,某种产品的生产成本受原材料价格和产量的影响等,通过交叉列联表分析,可以较好地反映出这两个因素之间有无关联性及两个因素与所观察现象之间的相关关系。

因此,数据交叉列联表分析主要包括两个基本任务:一是根据收集的样本数据,产生二维或多维交叉列联表;二是在交叉列联表的基础上,对两个变量间是否存在相关性进行检验。

要获得变量之间的相关性,仅仅靠描述性统计的数据是不够的,还需要借助一些表示变量间相关程度的统计量和一些非参数检验的方法。

常用的衡量变量间相关程度的统计量是简单相关系数,但在交叉列联表分析中,由于行列变量往往不是连续变量,不符合计算简单相关系数的前提条件。

因此,需要根据变量的性质选择其他的相关系数,如Kendall等级相关系数、Eta值等。

SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达,这些相关性检验的零假设都是:行和列变量之间相互独立,不存在显著的相关关系。

根据SPSS检验后得出的相伴概率(Concomitant Significance)判断是否存在相关关系。

如果相伴概率小于显著性水平0.05,那么拒绝零假设,行列变量之间彼此相关;如果相伴概率大于显著性水平0.05,那么接受原假设,行列变量之间彼此独立。

在交叉列联表分析中,SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种:(1)卡方(χ2)统计检验:常用于检验行列变量之间是否相关。

计算公式为:(3.11)其中,f0表示实际观察频数,f e表示期望频数。

卡方统计量服从(行数-1)´(列数-1)个自由度的卡方统计。

SPSS在计算卡方统计量时,同时给出相应的相伴概率,由此判断行列变量之间是否相关。

实验五列联分析和时间序列分析

实验五列联分析和时间序列分析

从图中可知,星期一~星期日实际死亡人数分别是55,23,18,11,26,20,15人; 按照理论分布,168人在一周各天死亡的期望频数应为 53.5,19.1,19.1,19.1,19.1,19.1,19.1。实际数与期望频数的差分别为1.5,3.9.-1.1, -8.1,6.9,0.9,-4.1。卡方统计量=7.757,自由度=6,P=0.256>0.05=α,表示 实际分布与理论分布无显著差异,即心脏病人猝死人数与日期的关系基本 是2.8:1:1:1:1:1:1。
总样本
在外地户口中(168)中,未来三年不打算不打 算买房和打算买房的样本数分别为109,59,各 占总样本(168)64.9%,35.1%,未来三年不打算 买房的仍占较大比例,但打算买房的比例高 于总体比例(25%)。
在未来三年不打算买房的样本(2161)中,本市和外地户口的家庭数是2052,109,分别占总样本(2161) 的95%和5%,比例相差较为悬殊;在未来打算买房的样本(719)中,本市户口和外地户口家庭数分别 为660和59,分别占总样本(719)的91.8%和8.2%,比例差距较大。由于本市户口和外地户口的样本量 本身存在较大悬殊,因此分析存在一定问题。
例13.15 根据某啤酒生产企业2000-2005年的销售 数据,计算各季的季节指数。 步骤: ⑴加上时间周期(年、季) ⑵用移动平均方法创建时间序列 ⑶剥离季节性因素,计算并绘图 ⑷建立预测模型并进行预测 ⑸计算最后的预测值
啤酒销售量的时间序列图:分析→预测→序列图,看图说明啤酒销售 量具有明显的季节成分,而且后面年份的销售量比前面的年份高,因此 其中还含有趋势成分,但其周期性难以判断。可以认定啤酒销售量序列 是一个含有季节成分和趋势成分的时间序列。

列联分析

列联分析

列联分析列联分析是一种常用的统计方法,用于探究两个或多个分类变量之间的关系。

它可以帮助我们揭示变量之间的相关性,追溯原因,并为决策制定提供依据。

本文将介绍列联分析的基本概念、流程和应用,并结合实际案例进行分析。

首先,我们来了解一下列联分析的基本概念。

列联分析又称为交叉表分析,适用于两个或多个分类变量且变量之间具有关联的情况。

在列联表中,将两个或多个分类变量进行交叉,统计各个交叉点的频数,并分析各个交叉点的差异是否显著。

通过列联分析,我们可以判断变量之间是否存在相关性,以及相关程度的大小。

进行列联分析的流程如下。

首先,确定需要分析的变量。

这些变量可以是定性或定量的,但需要是分类变量。

其次,准备数据并制作列联表。

将数据按照变量交叉进行统计,并记录交叉点的频数。

接下来,计算列联表的各种统计量,如卡方值、自由度等。

通过计算这些统计量,我们可以得出变量之间的关系是否显著。

最后,进行结果解释和后续分析。

根据分析结果,我们可以得出结论,并对进一步的决策制定提供支持。

列联分析可以应用于各个领域。

举个例子,我们可以使用列联分析来研究不同性别学生在不同科目考试成绩上的差异。

首先,我们可以将性别和科目作为两个分类变量进行交叉制表。

然后,我们可以计算各个交叉点的频数,并进行统计分析。

通过分析结果,我们可以得出不同性别学生在不同科目上的差异是否显著,并进一步研究造成这些差异的原因。

另一个例子是运用列联分析研究消费者购买决策与广告类型之间的关系。

我们可以将消费者购买决策和广告类型作为两个分类变量进行交叉制表。

然后,我们可以计算各个交叉点的频数,并进行统计分析。

通过分析结果,我们可以得出不同广告类型对消费者购买决策的影响程度,并为广告策划提供参考。

总结来说,列联分析是一种常用的统计方法,用于探究分类变量之间的关系。

它可以帮助我们理解变量之间的相关性,并为决策制定提供依据。

在实际应用中,列联分析可以用于研究不同性别学生的学科差异、消费者购买决策与广告类型之间的关系等。

交叉列联分析

交叉列联分析

66
75
57
79
80
60
73
实际频数
32
反对该
方案
期望频数
34
45
33
31
40
30
37
ppt课件完整
20
检验统计量
r
2
c ( fij eij )2
i1 j1
eij
其自由度为(r 1)(c 1) 式中:fij — 列联表中第i行第j列类别的实际频数
eij — 列联表中第i行第j列类别的期望频数
结果分析

df
渐进 Sig. (双侧)
Pearson 卡方
225.274a
8
.000
似然比
230.166
8
.000
线性和线性组合
137.494
1
.000
有效案例中的 N
2885
a. 0单元格(.0%)的期望计数少于5。最小期望计数为14.15。
2统计量的值为225.274,相应的p值为0.000。由于p值远 远小于通常使用的显著性水平,因此检验的结论是拒绝原
33.6
83
292
79
138.0
261.1
54.9
14
73
30
35.6
67.3
14.2
136
419
99
198.8
376.1
79.1
877
1659
349
ppt课8件7完7整.0
1659.0
349.0
合计 1382
1382.0 278
278.0 454
454.0 117
117.0 654

交叉列联表分析

交叉列联表分析

交叉列联表分析-------- 用于分析属性数据1.属性变量与属性数据分析从变量的测量水平来看分为两类:连续变量和属性(Categorical)变量,属性变量又可分为有序的(Ordinal)和无序的变量。

对属性数据进行分析,将达到以下几方面的目的:1)产生汇总分类数据——列联表;2)检验属性变量间的独立性(无关联性);3)计算属性变量间的关联性统计量;4)对高维数据进行分层分析和建模。

在实际中,我们经常遇到判断两个或多个属性变量之间是否独立的问题,如:吸烟与患肺癌是否有关?色盲与性别是否有关?上网时间与学习成绩是否有关等等.解决这类问题常用到建立列联表,利用2统计量作显著性检验来完成.2 .列联表(Con ti nge ncy Table)列联表是由两个以上的属性变量进行交叉分类的频数分布表。

设二维随机变量(X,Y ),X可能取得值为X1,X2 / ,x r,Y可能取得值为y1,y2,…,y s•现从总体中抽取容量为n的样本,其中事件(X =X i Y = y j)s r发生的频率为n ij(i = h2,,,r,j=佃,,s ,)记n i n ij,n.j=^ n i j,j 二yr s r s则有n m n门=7 n i.=n .j,将这些数据排列成如下的表:这是一张r x s列联表.3 •属性变量的关联性分析对于不同的属性变量,从列联表中可以得到它们联合分布的信息。

但有时还 想知道形成列联表的行和列变量间是否有某种关联性, 即一个变量取不同数值时, 另一个变量的分布是否有显著的不同,这就是属性变量关联性分析的内容。

属性变量关联性检验的假设为H0 :变量之间无关联性; H1 :变量之间有关联性由于变量之间无关联性说明变量互相独立,所以原假设和备择假设可以写为:H0 :变量之间独立;H1 :变量之间不独立'检验 H o : X 与Y 独立.记 P (X = X i , n = y j ) = p i j ,i =1,2,,, r ,,j = 1,2,,, s ,P ( X = x i ) = P j., i =1, 2, ,, r , p (Y = y j )= p .j ,j = 1,2,,,s .由离散性随机变量相互独立的定义,则原假设等价于H o : p i j = p i . p .j ,i =1,2,,, r ,,j = 1,2,,, s.若P i j 已知,我们可以建立皮尔逊 2统计量由皮尔逊定理知, 7-2的极限分布为 72(rs -1).但这里p i j 未知,因此用它A的极大似然估计 Pjj 代替,这时检验统计量为在H o 成立的条件下,p. j = p i . p .j ,即等价于用 P j •和p .&的极大似然估计 AA P.和P ■的积去代替.可以求得 H i jm •c n ・j p i .=, i =1, 2, ,, r , p J = , j = 1,2, ,, s ,in r n2 (n i j - n P i j )A s(j np ij )2id ijnp i j从而得到统计量2 r s (nij 八 』j 2 在Ho 成立的条件下,当n _; 时, 2的极限分布为 2(rs -(r s-2) -1)=2((r -1)(s-1)). 对给定的显著性水平a ,当 2 > 2_-.((r -1)(^1)),则拒绝Ho ,否则接受H o .特别,当r = s = 2时,得到2X 2列联表,常被称为 四格表,是应用最广的 一种列联表.这时检验统计量为22(n 11 n 22 一 n 12n 21)=n n 1n 2初<n 乍它的极限分布为 2 (1).对于二维随机变量(X , Y )是连续取值的情况,我们可采用如下方法将 其离散化.① 将X 的取值范围(亠,+8)分成r 个互不相交的区间,将 Y 的取值范围(-^, +8)分成s 个互不相交的区间,于是整个平面分成了rs 个互不相交的小矩形; ② 求出样本落入小矩形中的频数 ni j i =1, 2, ③ 建立统计量在H o 成立时且n 充分大时,彳的极限分布为 2((「_1)(s-1)),拒绝域的确定同离散型的情况. 3•属性变量的关联度计算2检验的结果只能说明变量之间是否独立,如果不独立,并不能由 2的■ ■= lj n i • n *j i =1, 2, , , r , ,j = 1, 2, , , s ,"n Pi.Pj r , ,j = 1, 2, , , s ;2=n 2 n i j rs Z Zi 二 ij A n i 『.j2n i j r s zz i T j t n i ・n其中 当r=s=2即2X 2列联表时-1v 「<1,其它0<「<1, |「越接近1,它们之 间关联性越强,反之越弱。

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交叉列联表分析在实际分析中,除了需要对单个变量的数据分布情况进行分析外,还需要掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况,从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系,这种分析就称为交叉列联表分析。

当所观察的现象同时与两个因素有关时,如某种服装的销量受价格和居民收入的影响,某种产品的生产成本受原材料价格和产量的影响等,通过交叉列联表分析,可以较好地反映出这两个因素之间有无关联性及两个因素与所观察现象之间的相关关系。

因此,数据交叉列联表分析主要包括两个基本任务:一是根据收集的样本数据,产生二维或多维交叉列联表;二是在交叉列联表的基础上,对两个变量间是否存在相关性进行检验。

要获得变量之间的相关性,仅仅靠描述性统计的数据是不够的,还需要借助一些表示变量间相关程度的统计量和一些非参数检验的方法。

常用的衡量变量间相关程度的统计量是简单相关系数,但在交叉列联表分析中,由于行列变量往往不是连续变量,不符合计算简单相关系数的前提条件。

因此,需要根据变量的性质选择其他的相关系数,如Kendall等级相关系数、Eta值等。

SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达,这些相关性检验的零假设都是:行和列变量之间相互独立,不存在显著的相关关系。

根据SPSS检验后得出的相伴概率(Concomitant Significance)判断是否存在相关关系。

如果相伴概率小于显著性水平,那么拒绝零假设,行列变量之间彼此相关;如果相伴概率大于显著性水平,那么接受原假设,行列变量之间彼此独立。

在交叉列联表分析中,SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种:(1)卡方(χ2)统计检验:常用于检验行列变量之间是否相关。

计算公式为:()其中,f0表示实际观察频数,f e表示期望频数。

^卡方统计量服从(行数-1)´(列数-1)个自由度的卡方统计。

SPSS在计算卡方统计量时,同时给出相应的相伴概率,由此判断行列变量之间是否相关。

(2)列联系数(Contingency coefficient):常用于名义变量之间的相关系数计算。

计算公式由卡方统计量修改而得,公式如下:()(3)y系数(Phi and Cramer’s V):常用于名义变量之间的相关系数计算。

计算公式由卡方统计量修改而得,公式如下:()y系数介于0和1之间,其中,K为行数和列数较小的实际数。

交叉列联表分析的具体操作步骤如下:01打开数据文件,选择【分析】(Analyze)菜单,单击【描述统计】(Descript ive Statistics)命令下的【交叉表】(Crosstabs)命令。

“交叉表”(Crosstabs)主对话框如图3-13所示。

图3-13 “交叉表”主对话框、在该主对话框中,左边的变量列表为原变量列表,通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入右边的“行”(Row(s))变量列表框、“列”(Column(s))变量列表框和“层”(Layer)变量列表框中。

如果是二维列联表分析,只需选择行列变量即可,但如进行三维以上的列联表分析,可以将其他变量作为控制变量选到“层”(Layer)变量列表框中。

有多个层控制变量时,可以根据实际的分析要求确定它们的层次,既可以是同层次的也可以是逐层叠加的。

在“交叉表”对话框底端有两个可选择项:l 显示复式条形图(Display clustered bar chart):指定绘制各个变量不同交叉取值下关于频数分布的柱形图;l 取消表格(Suppress table):不输出列联表的具体表格,而直接显示交叉列联表分析过程中的统计量,如果没有选中统计量,则不产生任何结果。

所以,一般情况下,只有在分析行列变量间关系时选择此项。

该对话框的右端有4个按钮,从上到下依次为【精确】(Exact)按钮、【统计量】(Statistics)按钮、【单元格】(Cells)按钮和【格式】(Format)按钮。

单击可进入对应的对话框。

02单击【精确】(Exact)按钮,打开“精确检验”(Exact Tests)对话框,如图3 -14所示。

该对话框提供了3种用于不同条件的检验方式来检验行列变量的相关性。

用户可选择以下3种检验方式之一:l 仅渐近法(Asymptotic only):适用于具有渐近分布的大样本数据,SPSS默认选择该项。

l Monte Carlo(蒙特卡罗法):此项为精确显著性水平值的无偏估计,无需数据具有渐近分布的假设,是一种非常有效的计算确切显著性水平的方法。

在“置信水平”(Confidence Level)参数框内输入数据,可以确定置信区间的大小,一般为90、95、99。

在“样本数”(Number of samples)参数框中可以输入数据的样本容量。

{l 精确(Exact):观察结果概率,同时在下面的“每个检验的时间限制为”(Time li mit per test)的参数框内,选择进行精确检验的最大时间限度。

用户在本对话框内进行选择后,单击【继续】(Continue)按钮即可返回“交叉表”主对话框。

一般情况下,“精确检验”(Exact Tests)对话框的选项都默认为系统默认值,不作调整。

图3-14 “精确检验”对话框03单击【统计量】(Statistics)按钮,打开“交叉表:统计量”(Crosstabs:Stati stics)对话框,如图3-15所示。

在该对话框中,用户可以选择输出合适的统计检验统计量。

对话框中各选项的意义如下:(1)卡方(Chi-square)检验复选框:检验列联表行列变量的独立性检验,也被称为Pearson chi-square检验、χ2检验。

(2)相关性(Correlations)检验复选框:输出列联表行列变量的Pearson相关系数或Spearman相关系数。

(3)名义(Nominal)栏:适用于名称变量统计量。

l 相依系数(Contingency coefficient):即Pearson相关系数或Spearman相关系数。

(l Phi 和Cramer变量(y系数):常用于名义变量之间的相关系数计算。

计算公式由卡方统计量修改而得,如公式()所示。

ψ系数介于0和1之间,其中,K为行数和列数较小的实际数。

l Lambda(λ系数):在自变量预测中用于反映比例缩减误差,其值为1时表明自变量预测因变量好,为0时表明自变量预测因变量差。

l 不定性系数(Uncertainty coefficient):以熵为标准的比例缩减误差,其值接近1时表明后一变量的信息很大程度上来自前一变量,其值接近0时表明后一变量的信息与前一变量无关。

图3-15 “交叉表:统计量”对话框(4)有序(Ordinal)栏:适用于有序变量的统计量。

l Gamma(伽马系数,γ系数):两有序变量之间的关联性的对称检验。

其数值界于0和1之间,所有观察实际数集中于左上角和右下角时,取值为1,表示两个变量之间有很强的相关;取值为0时,表示两个变量之间相互独立。

l Somers’d值:两有序变量之间的关联性的检验,取值范围为[-1,1]。

l Kendall¢s tau-b值:考虑有结的秩或等级变量关联性的非参数检验,相同的观察值选入计算过程中,取值范围为[-1,1]。

l Kendall¢s tau-c值:忽略有结的秩或等级变量关联性的非参数检验,相同的观察值不选入计算过程,取值范围界为[-1,1]。

[(5)按区间标定(Nominal by interval)栏:适用于一个名义变量与一个等距变量的相关性检验。

l Kappa系数:检验数据内部的一致性,仅适用于具有相同分类值和相同分类数量的变量交叉表。

l Eta值:其平方值可认为是因变量受不同因素影响所致方差的比例。

l 风险(相对危险度):检验事件发生和某因素之间的关联性。

l McNemar检验:主要用于检验配对的资料率(相当于配对卡方检验)。

(6)Cochran's and Mantel-Haenszel统计量复选框:适用于在一个二值因素变量和一个二值响应变量之间的独立性检验。

用户在“交叉表:统计量”对话框中进行选择后,单击【继续】(Continue),即可返回“交叉表”(Crosstabs)主对话框。

一般情况下,对“交叉表:统计量”对话框内的选项不作选择或选择较为常用的卡方检验。

04单击【单元格】(Cells)按钮,打开“交叉表:单元显示”(Crosstabs:Cell Di splay)对话框,如图3-16所示。

图3-16 “交叉表:单元显示”对话框?在该对话框中,用户可以指定列联表单元格中的输出内容。

默认在交叉列联表中输出实际的观察值,但观察值有时候不能确切地反映事物的实质,因此还需要输出其他的数据项。

对话框中各选项的具体意义如下:(1)计数(Counts)栏:l 观察值(Observed):系统默认选项,表示输出为实际观察值。

l 期望值(Expected):表示输出为理论值。

(2)百分比(Percentages)栏:l 行(Row)百分比:以行为单元,统计行变量的百分比。

l 列(Column)百分比:以列为单元,统计列变量的百分比。

l 总计(Total)百分比:行列变量的百分比都进行输出。

(3)残差(Residuals)栏:l 未标准化(Unstandardized):输出非标准化残差,为实际数与理论数的差值。

…l 标准化(Standardized):输出标准化残差,为实际数与理论数的差值除以理论数。

l 调节的标准化(Adjusted standardized):输出修正标准化残差,为标准误确定的单元格残差。

(4)非整数权重(Noninteger Weights)栏:l 四舍五入单元格计数(Round cell counts,系统默认):将单元格计数的非整数部分的尾数四舍五入为整数。

l 截短单元格计数(Truncate cell counts):将单元格计数的非整数部分的尾数舍去,直接化为整数。

l 四舍五入个案权重(Round case Weights):将观测量权数的非整数部分的尾数四舍五入为整数。

l 截短个案权重(Truncate case Weights):将观测量权数的非整数部分的尾数舍去,化为整数。

l 无调节(No adjustments):不对计数数据进行调整。

用户在“交叉表:单元显示”对话框中进行选择后,单击【继续】(Continue)按钮,即可返回“交叉表”主对话框。

一般情况下,对“交叉表:单元显示”对话框的选项都默认为系统默认值,不作调整。

05单击【格式】(Format)按钮,打开“交叉表:表格格式”(Crosstabs:Table Format)对话框,如图3-17所示。

】图3-17 “交叉表:表格格式”对话框在该对话框中,用户可以指定列联表的输出排列顺序。

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