spss如何做交叉表分析
SPSS交叉表
计数 交叉表1.性别*孩子数量*地区分类表 5-1 性别*孩子数量*地区分类—交叉表地区分类表 5-1 卡方检验 1Monte Carlo Sig.(双侧)Monte Carlo Sig.(单侧)东 北Pearson 卡方值 df 22.684a99% 置信99% 置信渐进区间区间 Sig.(双侧) Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限8 .004 .002 .001 .003b部 似然比 22.779 8 .004 .005 .003 .007bFisher 的精确检 验线性和线 22.616 .002 .001 .003b9.667c 1 .002 .002 .001 .003 .001 .000 .002性组合 bb东 南 有效案例 中的 N Pearson 卡方 6768.671d 8 .371 .371 .359 .383 b部 似然比8.9498 .347 .378 .365 .390b地区分类孩子数量合计1234567 EightorMore 东 性 男 北 别 女 部 合计 94 76 170 42 76 118 72 102 174 35 75 110 23 39 62 5 16 21 2 3 5 6 7 13 1 2 3 280 396 676 东 性 男 南 别 女 部 合计 57 55 112 31 44 75 41 64 105 20 22 42 12 24 36 8 11 19 2 6 8 1 5 6 2 5 7 174 236 410 西 性 男 部 别 女合计72 65 137 30 32 62 35 61 96 19 44 63 10 19 296 8 143 8 111 3 42 5 7 178 245 423结果分析：从上述数据可看到，在东北部，东南部，西部三个地区中，Pearson卡方检验中，渐进Sig.(双侧)值分别是0.04<0.05，0.371>0.05，0.054>0.05，所以三个地区不同性别拥有的孩子数量没有显著差异；在三个地区被调查的人当中，没有孩子和两个孩子的人最多，其次是一个或者三个孩子的，四个孩子的也占了一部分，而五个孩子及以上的人相当少。
第五章交叉表分析ppt课件
资 金是运 动的价 值，资 金的价 值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
第7步：设置交叉表的显示。
资 金是运 动的价 值，资 金的价 值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
计算性别与英语四级的卡方值的效应量和统计检验力。 ➢ 第一步：效应量克莱姆V系数为0.279。 ➢ 第二步：根据Cohen（1992） 对克莱姆V系数效应量大小
的评定表（查询表5- 2），效应量0.279，很接近0.30，为 中效应量。 ➢ 第三步：根据克莱姆V系数值的大小和自由度查表确定统计 检验力。这里卡方检验为中效应量，总自由度为（2－1）* （2－1）＝1，总体N为286，查询表5-3统计检验力表，可 知统计检验力为大约0.99，即99%左右。 由以上计算可知，在本例中，统计量检验显著（P小于0.05 ，拒绝原假设），并且是中效应量。此时说明统计结论（拒 绝原假设的结论）的可靠性尚可，基本可以认同此结论（拒 绝原假设）
总之，在本例中，统计量检验显著（P小于0.05，拒绝原 假设），并且是小效应量。此时说明统计结论的可靠性较低， 还需进一步的研究资料佐证此结论，研究结果推广时要慎重。
资 金是运 动的价 值，资 金的价 值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
二、品质相关性检验：是指两个或两个以上的 分类变量（顺序变量）之间相关性程度的假设 检验。原假设 为：所观测的两个分类变量之间 的相关性为0。备择假设 为：所观测的两个分 类变量之间的相关性显著。
实验2SPSS的交叉列联表和方差分析
图1以“性别”为行变量，“专业”为列变量的列联表
图2以“性别”为行变量，“专业”为列变量的复式条形图
图4以“性别”为行变量，“家庭住址”为列变量的列联
图1以“性别”为行变量，“家庭住址”为列变量的复式条形图图1以“性别”为行变量，“家庭住址”为列变量的卡方分布
图1以“是否签约”为行变量，“就业形势看法”为列变量的交叉列联表图2以“是否签约”为行变量，“就业形势看法”为列变量的卡方检验
图3 以“是否签约”为行变量，“就业形势看法”为列变量的复式条形图图4 以“是否签约”为行变量，“预期薪酬”为列变量的交叉列联表
图6 以“是否签约”为行变量，“预期薪酬”为列变量的复式条形图
图7 以“是否签约”为行变量，“理想就业单位”为列变量的交叉列联表
图10 以“是否签约”为行变量，“培养模式契合”为列变量的列联表
图12 以“是否签约”为行变量，“培养模式契合”为列变量的复式条形图
图14 以“是否签约”为行变量，“在校努力与最终就业”为列变量的卡方检验图15 以“是否签约”为行变量，“在校努力与最终就业”为列变量的复式条形图图16 以“是否签约”为行变量，“所学专业与就业应该怎样”为列变量的列联表
图18 以“是否签约”为行变量，“所学专业与就业应该怎样”为列变量的复式条形图
（3）使用方差分析的方法探索不同性别在性别、形象、英语水平、计算机水平、毕业高校、专业背景、资格证书、社会实践经历、在校成绩这些因素对就业的影响方面的看法是否显著不同。
操作步骤及显示结果：。
第讲 SPSS探索和交叉表分析
两班级学生的患病情况
班级 1 2
患病 53 40
不患病 20 4
【练习】
表6.1中给出了两所学校的高三毕业生的升 学情况，根据此对两所学校学生的升学情况 进行交叉表分析，研究两所学校的学生升学 率之间有无明显的差异。
表6.2请基于此数据分析客户在年龄和收入 上的、在教育和工作年限上的以及在工作年 限和居住年限上的联合频数情况，并完成三 组变量的独立性检验。
表6.3给出了某地两所中学的毕业生升学情 况。根据此对该地两所学校学生的升学情况 进行联列表分析，研究两所学校学生的升学 率之间有无明显的差别。
峰度大于0，说明数据分布比标准正态分布更陡峭； 峰度小于0，说明数据分布不如标准正态分布陡峭； 等于0，说明数据分布陡峭程度和标准正态分布相当。 值得指出的是，在经济学和金融学中得到的数据，很多都具有
“尖峰后尾”的特点，即峰度大于0，偏度也大于0，在处理 这类数据时，要特别小心
5.1 探 索 分 析
在实际应用中，应该根据数据的特点决定使用哪种集中趋势描 述统计量，均值的特点是易受极端值影响，因此如果数据中有 特别大或特别小的值时，不推荐使用均值，应该使用中位数作 为集中趋势统计量。
离散趋势的描述统计量：全距、样本方差、样本标准差
全距(Range)也称极差，定义是：，是一个比较粗糙的描述离 散趋势的描述统计量，通过排序就可以获得，它只能说明数据 的分布范围，而不能准确刻画数据离中心的程度，因此实际中 不常用。由于全距涉及距离，因此，只适合间隔尺度变量计算。
3
127.00
4
130.00
5
134.10
6
SPSS知识学习系列17.交叉表与多选题
17. 交叉表与多选题（一）基本理论分类变量包括无序分类变量、有序分类变量、多选题变量集。
对于分类变量的描述统计，主要是对分类变量各水平值分别进行频数和比例计算，再进步计算所需的一些相对频数指标。
一、单分类变量的统计描述1. 频数分布分类变量的分析，首先要了解：各类别的样本数（频数），以及占总样本量的百分比；对有序分类变量，还需要了解：累积频数、累积百分比。
2. 集中/离散趋势观察原始频数，或者使用众数。
对于分类变量，集中/离散趋势是一体的。
3. 相对频数指标（1）比（Riatio）两个有关指标之比A/B, 用来反映相对的大小关系，例如，月销售额/销售人数；（2）构成比用于描述事物内部各构成部分所占的比重，例如，百分比、累积百分比；（3）率（Rate）率是具有时间概念或速度、强度意义的指标，表示某个时期内某事件发生的频率或强度，例如速率、频率、费率、发病率等。
二、多分类变量的联合描述列联表。
例如，r×c二维列联表：（1）共n个样本；（2）按两种属性A、B，属性A有r个水平值：A1, …, A r; 属性B有c个水平值：B1, …, B c. 属性A=A i，属性B=B j的样本数为n ij.（3）n i. = “属性A=A i”的合计数，n.j = “属性B=B j”的合计数。
注：多分类变量对应高维列联表。
三、多选题的统计描述多选题是调查问卷的常见题型，因为多选题是回答同一个大问题，所以不能割裂开来单独分析，需要做汇总处理。
1. 应答人数（Count）选择各题项的人数，原始频数；2. 应答人数百分比选择该项的人数占总人数的百分比，可以反映该选项在人群中的受欢迎程度；3. 应答人次（Response）选择各选项的总人次，1个受访者选择2个选项，即2人次；4. 应答次数百分比在做出的所有选择中，选择该项的人次占总人次数的比例。
（二）SPSS实现有某调查问卷的数据文件（部分）：变量属性：一、单分类变量的描述——频率变量“s4”表示学历：问题1：描述受访者的学历分布情况【分析】——【描述统计】——【频率】，将“学历”选入【变量】框，点【确定】得到S4. 学历频率百分比有效百分比累积百分比有效初中/技校或以下 154 13.4 13.4 13.4 高中/中专 313 27.3 27.3 40.7 大专331 28.9 28.9 69.6 本科 292 25.5 25.5 95.0 硕士或以上 57 5.0 5.0 100.0合计1147100.0100.0注：详细操作见第15篇《频率图表》。
最新spss之多重响应-多选题录入及交叉分析。
↓ 频率（Frequencies） 步骤二
确定响应变量 ↓
确定控制因素 ↓
参数默认，OK
频率
变量
统计量
图表 格式
显示频率表格
图表值 频率
条形图 饼图 直方图 在直方图上显示正太曲线
百分比
结果分析
有效 缺失
统计量
频率
百分比 有效百分比
累计百分比
多重响应分析
多重响应即spss对多项选 择题的统计。
步骤一：对多选题的结果 进行数据转换
转换方法：多项选择二 分法（Multiple dichotomy method）
把多选题的每一个选项当 作一个单独的二元变量来 定义，取值0代表没有被 选中，取值1代表被选中。
步骤二：定义多重相应变量集 分析（Analyze）
变量的命名规则
变量名必须以字母、汉字或字符@开头，其他字符可以是 任何字母、数字或_、@、#、$等符号。
变量最后一个字符不能是句号。 变量名总长度不能超过8个字符（即4个汉字）。 不能使用空白字符或其他特殊字符（如“！”、“？”
等）。
变量命名必须惟一，不能有两个相同的变量名。 在SPSS中不区分大小写。例如，HXH、hxh或Hxh对SPSS而
分析（Analyze）
↓
多重响应（Multiple Response）
↓
频率（Frequencies）
在二分集内按照列表顺序排除个案 在类别内按照列表顺序排除个案
结果分析
Pesponses 响应 Pesponses|N = 同行N /N的总计 Percent of Cases = 同行N/有效N
定义变量
spss卡方检验
spss卡方检验SPSS卡方检验SPSS（统计软件包 for the Social Sciences）是一种功能强大的统计软件，在社会科学、商业智能和市场调研等领域得到广泛应用。
其中，卡方检验是SPSS中常用的统计方法之一。
本文将介绍SPSS 中使用卡方检验进行数据分析的基本步骤、原理和注意事项。
一、卡方检验的基本概念卡方检验，又称为卡方拟合优度检验，用于比较观察样本与理论预期分布之间的差异。
它基于卡方统计量，可以用于分析分类数据的关联性和独立性。
卡方检验的结果可以帮助研究人员判断观察数据与理论模型之间的差异程度以及独立性。
二、SPSS中进行卡方检验的步骤1. 收集数据并导入到SPSS中。
2. 在SPSS中选择“分析”菜单，点击“描述统计”下的“交叉表”。
3. 在交叉表对话框中，选择需要比较的两个变量。
4. 点击“统计”按钮，选择“卡方”选项。
5. 点击“继续”按钮，然后点击“OK”按钮生成交叉表结果。
三、SPSS卡方检验的原理SPSS中的卡方检验基于卡方统计量，该统计量用于衡量观察值与理论期望值之间的差异。
卡方统计量的计算公式如下：\\[ X^2 = \\sum \\frac{(O-E)^2}{E} \\]其中，O表示观察值，E表示理论期望值。
卡方统计量服从自由度为(k-1) × (m-1)的卡方分布，其中k表示列数，m表示行数。
通过计算卡方统计量，可以得到卡方值和P值。
如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则认为观察值与理论期望值存在显著差异，拒绝原假设。
四、卡方检验的应用场景卡方检验通常用于以下几种情况：1. 检验分类变量之间的关联性。
例如，研究某一地区的居民性别与吸烟习惯之间的关系。
2. 检验分类变量与某一特定属性的关联性。
例如，研究某个产品的用户满意度与不同年龄段之间的关系。
3. 检验分类变量的分布是否服从某一特定的理论分布。
例如，研究某一地区的选民支持率是否符合某个政党的预期。
SPSS学习系列17. 交叉表与多选题
17. 交叉表与多选题（一）基本理论分类变量包括无序分类变量、有序分类变量、多选题变量集。
对于分类变量的描述统计，主要是对分类变量各水平值分别进行频数和比例计算，再进步计算所需的一些相对频数指标。
一、单分类变量的统计描述1. 频数分布分类变量的分析，首先要了解：各类别的样本数（频数），以及占总样本量的百分比；对有序分类变量，还需要了解：累积频数、累积百分比。
2. 集中/离散趋势观察原始频数，或者使用众数。
对于分类变量，集中/离散趋势是一体的。
3. 相对频数指标（1）比（Riatio）两个有关指标之比A/B, 用来反映相对的大小关系，例如，月销售额/销售人数；（2）构成比用于描述事物内部各构成部分所占的比重，例如，百分比、累积百分比；（3）率（Rate）率是具有时间概念或速度、强度意义的指标，表示某个时期内某事件发生的频率或强度，例如速率、频率、费率、发病率等。
二、多分类变量的联合描述列联表。
例如，r×c二维列联表：（1）共n个样本；（2）按两种属性A、B，属性A有r个水平值：A1, …, A r; 属性B有c个水平值：B1, …, B c. 属性A=A i，属性B=B j的样本数为n ij.（3）n i. = “属性A=A i”的合计数，n.j = “属性B=B j”的合计数。
注：多分类变量对应高维列联表。
三、多选题的统计描述多选题是调查问卷的常见题型，因为多选题是回答同一个大问题，所以不能割裂开来单独分析，需要做汇总处理。
1. 应答人数（Count）选择各题项的人数，原始频数；2. 应答人数百分比选择该项的人数占总人数的百分比，可以反映该选项在人群中的受欢迎程度；3. 应答人次（Response）选择各选项的总人次，1个受访者选择2个选项，即2人次；4. 应答次数百分比在做出的所有选择中，选择该项的人次占总人次数的比例。
（二）SPSS实现有某调查问卷的数据文件（部分）：变量属性：一、单分类变量的描述——频率变量“s4”表示学历：问题1：描述受访者的学历分布情况【分析】——【描述统计】——【频率】，将“学历”选入【变量】框，点【确定】得到S4. 学历频率百分比有效百分比累积百分比有效初中/技校或以下 154 13.4 13.4 13.4 高中/中专 313 27.3 27.3 40.7 大专33128.928.969.6本科 292 25.5 25.5 95.0 硕士或以上 57 5.0 5.0 100.0合计1147100.0100.0注：详细操作见第15篇《频率图表》。
SPSS-多重响应-频率和交叉表案例分析(问卷调查分析)
SPSS-多重响应-频率和交叉表案例分析（问卷调查分析）2011-09-29 16:35马上要国庆了，公司待遇不错，一口气放10天假，真是太高兴了，已经买了飞机票，飞机票贵的一滚，来回居然要2000多，伤不起啊！！在10.1休假前，希望跟大家讨论一下SPSS-多重响应--频率和交叉表分析，希望大家能够多提点提点在云南电信网上营业厅做了一个关于“客户不使用电信3g业务的原因有哪些的问卷调查，问题所示：这份问卷调查总更有35人参与，样本容量偏少，其中1：选择 A ：3G资费过高的有 14人2：选择 B: 网络覆盖率低，信号不稳定的 15人3：选择 C：买手机太麻烦的 15人4：选择 D: 换手机号麻烦 15人5：选择 E: 3G功能用处不大 9人6：选择F: 朋友使用后，觉得不好 10人第一步：我们将 A , B, C , D , E ,F，六个答案选项分别做为一个单独的变量，分别赋值为“0”和“1”，0代表没有被选中，“1”代表被选中，这个就是所谓的“二分法”在SPSS中进行数据编码后，如下所示：点击“分析-多重响应---定义变量集---进入如下所示页面：根据如上图所示，填写变量集名称，标签，以及在”二分法” 计算值选项中填入“1”再点击”添加“ 添加成后，点击”关闭“按钮再点击”分析-多重响应--频率分析----分析结果如下所示：上图结果很直观，结果，我就不分析了百分比=N/总计 =14/78=17.9%个案百分比=N/参与人数（有效人数）=14/33=42.4% 下面来进行“交叉表”分析，如下所示：从上图可知：多重响应交叉表中有“行，列，层”三个选框1：我们将“变量集" 移入”行“列表框内，将”客户类型“移入”列框内，层选框可以不选，有需要时再选，层选项框是用来分层进行统计分析的（我进行了分层，如上图所示）比如：我想计算每一个答案有多少被选中，有多少没有选中，可以采用分层，分为“选中”和“未选中”两个层次“客户类型”是指来进行“问卷调查”人的分类，分为“3g老客户”“3g一般客户” "很少用3g客户“”不用3g客户“等类型，点击“选项”进入如下所示页面：点击确定，可以得到如下结果：因为我们上图选中的“列”所以，计算的是列单元格百分比，也进行了分层处理，分为“没有选中”和“选中”两个层次。
SPSS问卷分析篇之非参数检验——交叉表分析
SPSS问卷分析篇之非参数检验——交叉表分析SPSS问卷分析篇之非参数检验——交叉表分析标签：SPSS 调查问卷销售渠道-------------------------------------------------------->【概念】均值检验、方差检验都是针对综述变量并涉及总体的的统计参数，但在数据分析的过程中，有很多类别数据或顺序数据，对这些数据的分析主要是应用频数及分布特征来分析，这类分析统称为非参数统计分析。
非参数检验是对非参数统计分析的显著性进行检验，与参数检验相比，对数据分布、数据测量尺度没有特别要求，计算较为简单，特别适用于类别测量或顺序变量的统计分析。
对于一个调查样本，通常会利用分组变量，将调查样本划分为若干个相互独立的子样本，通过统计各子样本的调查结果，发现各子样本的差别或联系，应用多个独立样本的非参数检验，判断这些差别或联系的显著性，进而判断分组变量是否有统计意义。
如在市场调查中，用个人资料对调查样本进行分组，并分析这些分组在不同问题上是否存在差异，此时就需要使用非参数检验的方法（多样本非参数检验）。
在调查问卷分析中，经常要用到多个分组变量进行交叉统计分析，并对分析结果的显著性进行检验，此时可用SPSS菜单crosstable功能的卡方检验。
【案例】假设我们已经取得某调查问卷数据，其中包含字段：购买休闲服地点（步行街、街道服装店、百货店、综合购物广场、综合超市、服装批发市场、其他）；性别（男、女）；现在我们想知道性别在购物地点的选择上有没有差异。
1、SPSS——analysis——描述统计——crosstable2、统计量中选择“卡方”检验3、结果此图的上半部分：频数分析表，指出男性和女性分别在不同的购物地点的频数，大概可以看出男性和女性各自不同的消费习惯；下半部分：卡方检验，pearson chi假设行和列变量相互独立，即假设男性和女性在选择购物地点时没有差别，现在现住小于0.05，原假设不正确，所以，男性和女性在选择购物地点时有显著差异，这可以指导我们在开拓新的铺面时，准确把握顾客和选择合适的地点。
第五章SPSS交叉表分析
第三个表格：性别与英语四级的卡方检验表
皮尔逊卡方检验的卡方值为22.292，显著值Sig 值为0.000＜0.05，应拒绝原假设，即认为性别与 英语四级通过情况之间不独立的，两变量之间存在 着关联。
换句话说，男女性别在英语四级通过情况上存在 差异。结合前面的交叉表的计数人数，认为女生在 四级通过人数比例显著大于男生。
第四个表格：性别与考研意向类型的交叉表 （略）。
第五个表格：性别与考研意向类型的卡方检 验表。
在性别与考研意向类型的卡方检验表中，皮尔逊卡 方检验的卡方值为2.857，显著性Sig值为0.240＞ 0.05，接受原假设，认为性别与考研意向类型之间 是独立的。即，男女学生在考研意向上不存在差异。
第5步：输出复式条形图和分布表。选中“ 显示簇状条形图”复选框。
第6步：统计量选择。点击【统计】按钮， 弹出“交叉表：统计”的对话框
第7步：设置交叉表的显示。点击“单元格”
第8步：设置输出格式。 点击“格式”
第9步：在主对话框中点击【确定】按钮，提 交执行。
第10步：结果分析。
第一个表格：统计摘要表。（略） 第二个表格：精神焦虑与患胃病情况的交叉表。
第2步：启动分析过程。点击【分析】 【描述统计】【交叉表】菜单命令。
第3步：设置分析变量。
选择 “专业承诺”变量选入“行：”变量框中。 选择“学习兴趣”、“学习成绩”变量选入“列： ”变量框中。 此外，在“层1/1”框内，将性别变量从左边选择到 分层变量框内。
在左下角，选中“显示簇状条形图”。
第六个表格：性别与消费倾向类型的交叉表。 （省略）
第七个表格：性别与消费倾向类型的卡方检验 表。（省略）
具体分析，由同学们思考。
在实际应用中，大部分测量数据都是获得原始数 据，即获得每个作答的具体信息，在SPSS录入的 数据集中，一个被试占一行记录。当然，有时也 会获得的是计数数据，例如统计满意度调查，或 者简要汇总某些教育信息时。
检验多个变量联合人数分布的差异—交叉表
——
任 务
检 验 交多 叉个 表变 量 联 合 人 数 分 布 的 差 异
2
一、交叉表的使用情境
交叉表是将样本按两个或多个属性进行分类，列出 这些分类组合的频数。例如，调查的样本数据可以按 照性别分为男生和女生，可以按照年龄分为青少年、 青年、中年和老年，那么性别和年龄的组合则构成了 2*4的交叉表，可以形成男青少年、女青少年、男青 年、女青年等8个组合。
19
三、应用举例
图9-13 交叉表举例的操作步骤（c）【交叉表：单元显示】对话框的设定
——
任 务
检 验 交多 叉个 表变 量 联 合 人 数 分 布 的 差 异
三、应用举例 （二）结果的输出和解释
交叉表举例的结果输出如图9-14所示。
图9-14 交叉表举例的结果输出
20
——
任 务
检 验 交多 叉个 表变 量 联 合 人 数 分 布 的 差 异
➢ 【Gamma】复选框：输出两个次序变量相关性的对称性度量，取值在-1到+1之间。 取值的绝对值越接近于1，则表示两个变量相关越强；取值的绝对值越接近于0，则 表示相关越弱。
➢ 【Somers'd】复选框：输出两个次序变量相关性的非对称性度量，取值范围和意义 与【Gamma】相似。
➢ 【Kendall的tau-b】复选框：输出次序变量（或秩变量）相关性的非参数统计值， 把结(tie)纳入计算之中。取值范围和意义与【Gamma】相似。
1表示自变量完全预测因变量，越接近于0表示自变量的预测作用越小。 ➢ 【不定性系数】复选框：输出反映自变量预测其他变量时的误差缩减比例。同样，取
值在0～1之间，越接近于0表示自变量对其他变量的预测作用越小。
spss交叉表分析方法与步骤
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。
我们在实际的工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。
比如我们来分析一下，不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同，就是要用交叉表分析了，下面是具体的方法。
spss交叉表分析方法与步骤
1、在spss中打开数据，然后依次打开：analyze--descriptive--crosstabs，打开交叉表对话框
2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表
3、接下来我们要设置输出的结果，点击statistics，打开一个新的对话框
4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi and cramer's V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框
5、点击cells，设置cell中要展示的数据
6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框
7、点击ok按钮，输出检验结果
8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列
9、卡方检验结果：我们主要是看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此我们认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别
10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都是代表两个变量之间的关系的紧密度的，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以我们需要进一步进行两两比较。
学习统计学：/tongjixue/。
如何使用IBMSPSSStatistics进行数据分析
如何使用IBMSPSSStatistics进行数据分析IBM SPSS Statistics（以下简称SPSS）是一款由IBM公司开发的专业数据分析软件，广泛应用于商业、科研、市场调研等各个领域。
本文将分别介绍SPSS的数据处理、数据探索、数据建模和结果分析四个方面的功能和使用方法。
一、数据处理数据处理是数据分析的基础步骤，它包括数据导入、数据清洗、数据整合等操作。
在SPSS中，可以通过以下几种途径导入数据：1. 手动输入：通过“变量视图”或“数据视图”界面，手动输入数据。
2. 导入外部文件：SPSS支持导入多种常见文件类型（如Excel、CSV、文本文件等），可通过“文件”-“打开”菜单选择导入。
数据清洗是保证分析结果的准确性和可靠性的重要步骤，可以采用以下方法进行数据清洗：1. 处理缺失值：可以通过剔除或插补缺失值的方式进行处理。
在SPSS中，通过“数据”-“选择”-“按条件”或“替换缺失值”等功能实现。
2. 异常值处理：通过绘制箱线图、Z-Score标准化等方法筛选异常值，并进行相应处理。
数据整合是将多个数据文件融合成一个文件的过程，常用的方法有合并和匹配两种，可以通过“数据”-“合并文件”等功能实现。
二、数据探索数据探索是对数据进行初步分析，了解数据的分布、关系和趋势等，以便为之后的建模和分析提供依据。
1. 描述性统计：通过“分析”-“描述统计”菜单可计算均值、标准差、最大最小值等统计指标，并生成频数表、交叉表等。
2. 数据可视化：SPSS提供丰富的数据图表绘制功能，如柱状图、饼图、散点图等，可通过“图表”-“图表编辑器”菜单进行设置。
3. 相关分析：通过“分析”-“相关”菜单可以计算变量之间的相关系数，并进行显著性检验。
4. 因子分析：通过“分析”-“因子”菜单可以进行因子分析，识别数据中的主成分并减少变量维度。
三、数据建模数据建模是根据已有数据构建预测或解释模型的过程，常用的模型有线性回归、逻辑回归、聚类分析等。
spss交叉分组下的频数分析(1)
交叉分组下的频数分析（1）CrosstabsCase Processing SummaryCasesValidMissingTotalN Percent NPercentN Percent 户口 * 未来收入情况282100.0%0.0%282 100.0%户口 * 未来收入情况 Crosstabulation未来收入情况Total 增加基本不变减少增加Count184123 82Expected Count 17.750.913.4 82.0% within 户口 22.0%50.0%28.0% 100.0%% within 未来收入情况29.5%23.4%50.0% 29.1%% of Total 6.4%14.5%8.2% 29.1%Residual .3-9.99.6 农村户口Std. Residual.1-1.4 2.6 Count4313423 200Expected Count 43.3124.132.6 200.0% within 户口 21.5%67.0%11.5% 100.0%% within 未来收入情况70.5%76.6%50.0% 70.9%% of Total 15.2%47.5%8.2% 70.9%Residual -.39.9-9.6 户口城镇户口Std. Residual.0.9-1.7 Count6117546 282Expected Count 61.0175.046.0 282.0% within 户口 21.6%62.1%16.3% 100.0%% within 未来收入情况100.0%100.0%100.0% 100.0%Total% of Total21.6%62.1%16.3%100.0%Chi-Square TestsValue dfAsymp. Sig.(2-sided)Pearson Chi-Square 12.478(a)2.002Likelihood Ratio 11.6862.003Linear-by-Linear Association3.9871.046N of Valid Cases282a 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 13.38.分析：（1）在所调查的282个样本中，其中200个城镇户口，82个农村户口，分别占总样本的70.9％和29.1％，可见城镇户口占多数；认为未来收入会增加、基本不变、减少的样本数分别为61，175，46，各占总样本的21.6％，62.1％，16.3％，认为未来收入基本不变的占较大比例。
5第五章交叉表分析
案例【例5-1】探讨慢性胃病的影响因素，研究
者调查了339人，得到调查数据初步汇总情况如下：
患慢性胃病 未患慢性胃病
精神焦虑患者
43
162
非精神焦虑患者
13
121
SPSS操作步骤如下：
第1步：输入数据。怎样将实际问题中的数据准 确转化、表达为SPSS中的数据，也是SPSS学习过 程中需要注意学习的一个方面，这是由实际问题 到数据处理、研究分析的一个“桥梁”。
由结果可知，在“性别”=女、“性别”=男、总计三个 栏目上的卡方值分别为15.479、35.371、51.591，所对 应的概率分别为0.000、0.000、0.000，都小于0.05， 拒绝原假设，即在性别各个层次上，专业承诺与学习兴趣 两个变量存在着关联，换句话说，无论是男性、还是女性 ，专业承诺与学习兴趣存在紧密的联系。
在实际应用中，大部分测量数据都是获得原始数据，即获 得每个作答的具体信息，在SPSS录入的数据集中，一个被 试占一行记录。当然，有时也会获得的是计数数据，例如 统计满意度调查，或者简要汇总某些教育信息时。无论是 原始数据、还是汇总数据，最后所得的卡方检验结果是一 样的。不同的是，汇总数据在SPSS操作时，需要对“人数 ”等变量进行加权。
第6步：设置交叉表的显示。点击【单元格】按钮 ，弹出“交叉表：单元显示”的对话框。 在“计 算”栏内： 在本例中，选中“ 实测” 、“ 期望”。在“百分比”栏内： 选中“ 行”。其 他复选框在本例中，均不选择。
第7步：设置输出格式。 第8步：点击【确定】按钮，提交执行。 第9步：结果分析。
由以上计算可知，本例的统计量检验不显著（P大于0.05， 接受原假设），并且是小效应量。此时可以认同此统计结论 （接受原假设），在此情境下不需要进一步探讨研究。
交叉列联分析
交叉列联分析(总8页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--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、Et a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。
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交叉表分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。
我们在实际的工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。
比如我们来分析一下，不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同，就是要用交叉表分析了，下面是具体的方法。
方法/步骤
在spss中打开数据，然后依次打开：analyze--descriptive--crosstabs，打开交叉表对话框
将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表
接下来我们要设置输出的结果，点击statistics，打开一个新的对话框
勾选chi-square（卡方检验），勾选phi and cramer's V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框
点击cells，设置cell中要展示的数据
在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框
点击ok按钮，输出检验结果
先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列
卡方检验结果：我们主要是看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此我们认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别
最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都是代表两个变量之间的关系的紧密度的，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以我们需要进一步进行两两比较。
Cross table analysis is mainly used to test the existence of a relationship between two variables, or is independent, the null hypothesis for it doesn't matter between the two variables. We are in actual work,/post/496.html often with cross table to analyze whether equal proportion. For example, we analyze, choose different gender on different newspapers have what different, is to use cross table analysis, the following are the specific method.
Methods / procedures
Open the data in SPSS, then in turn: analyze--descriptive--crosstabs, cross table dialog box opens The sex on the list, select variables on the readings on the column, so as to form a cross table
Next we are going to set the output results, click statistics, open a new dialog
Check the chi-square (chi square test),/post/484.html check the phi and cramer's V (a measure of interaction analysis of two variables relationship strength index), click continue, back cross table dialog box
If you click cells, you want to display the data set cell
If you check the observed here (we each cell observation times), check the row (percentage cell), click continue,/post/331.html back cross table dialog box
If you click the OK button, we output test results
The first table we first see is cross table, sex, selection of books for the column
New results of chi square test: we mainly see Pearson chi square test, SIG value of less than 0.05, so we think different gender have significant differences on the weekend just reading
We present the last table,/post/118.html the output is the phi value and V value, two are representative of the relationship between the two variables tightness,/post/635.html a value of less than 0.1 show the relationship is not close, namely, gender and weekend reading choice is not obvious, and chi square this conclusion and the above test, so we need a further two two.。