复选题分析(Multiple Response)
SPSS中多选题（复选题）的录入及统计分析
SPSS中多选题(复选题)的录入及统计分析多选题，就是说一个题目可以有多个答案。
在录入的时候有两种选择。
我们举例说明：Q1 你经常使用的搜索引擎是哪几个？1 百度2 Google3 雅虎4 其他假设有5个被访者，分别选择了A 1B 1,2C 1,2,3D 2,3E 1,4一数据录入有两种录入法,分别是二分法和分类法。
1 二分法,数据结构如下二分法的特点是，题目有几个选项，SPSS数据文件中就有相应的几个变量以之对应。
选项选中为1，不选中为0（也可以自己定义）。
2 分类法，数据结构如下分类法的话，就是把选项序号依次输入到SPSS里面就可以了。
变量个数等于同时选中的选项个数的最大值。
如果是把数据先录入到txt中的话，那么一定要注意题目之间的分隔符和选项直接的分隔符不能选一样的。
比如，题目之间用TAB或逗号分开，选项之间用|分开。
二多选题定义SPSS中处理多选题，其实有两个模块。
一个是在菜单 Analyze -- Multiple Response 中，这个地方定义的多选题是临时的，如果你关闭SPSS后再打开，多选题还得重新定义。
除非你使用Syntax，否则不推荐。
另一个就是在 Data -- Define Multiple Respones Sets 中（也可以在 Analyze -- Tabl es -- Multiple Respones Sets 中打开，其实是一样的），推荐用这种方法定义。
1 二分法：1）在菜单中打开定义多选题的对话框，然后把同一道题目的几个变量选中，点击向右的三角形将它们移动到 "Variables in Set" 这个框中2）在Variable Coding里选中 Dichotomies，即二分法3）在Category Label Source里选 "Variable Labels"4）Set Name：填入多选题编号，Set Label：填入多选题的题干（或其他你觉得合适的标签）5）点击Add2 分类法：1）在菜单中打开定义多选题的对话框，然后把同一道题目的几个变量选中，点击向右的三角形将它们移动到 "Variables in Set" 这个框中2）在Variable Coding里选中 Categories，即分类法3）Set Name：填入多选题编号，Set Label：填入多选题的题干（或其他你觉得合适的标签）4）点击Add定义完以后，就会生成以$号开头的多选变量集了。
SPSS术语中英文对照详解
【常用软件】SPSS术语中英文对照SPSS的统计分析过程均包含在Analysis菜单中。
我们只学以下两大分析过程：Descriptive Statistics（描述性统计）和Multiple Response（多选项分析）。
Descriptive Statistics(描述性统计）包含的分析功能：1．Frequencies 过程：主要用于统计指定变量各变量值的频次（Frequency)、百分比（Percent）。
2．Descriptives过程：主要用于计算指定变量的均值（Mean）、标准差（Std。
Deviation）。
3．Crosstabs 过程:主要用于两个或两个以上变量的交叉分类.Multiple Response（多选项分析)的分析功能：1．Define Set过程：该过程定义一个由多选项组成的多响应变量.2．Frequencies过程：该过程对定义的多响应变量提供一个频数表.3．Crosstabs过程:该过程提供所定义的多响应变量与其他变量的交叉分类表。
Absolute deviation，绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction，任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension，加速度空间的维数Acceleration tangential，切向加速度Acceleration vector，加速度向量Acceptable hypothesis，可接受假设Accumulation，累积Accuracy, 准确度Actual frequency，实际频数Adaptive estimator, 自适应估计量Addition，相加Addition theorem，加法定理Additivity，可加性Adjusted rate，调整率Adjusted value，校正值Admissible error，容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts，总量Analysis of correlation，相关分析Analysis of covariance，协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance，方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA (analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA，季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper，算术格纸Arithmetic mean，算术平均数Arrhenius relation，艾恩尼斯关系Assessing fit，拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance，渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart，条形图Bar graph，条形图Base period, 基期Bayes‘ theorem , Bayes定理Bell—shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution，伯努力分布Best-trim estimator，最好切尾估计量Bias，偏性Binary logistic regression，二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution，二项分布Bisquare，双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution，双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval，双权区间Biweight M-estimator，双权M估计量Block，区组/配伍组BMDP（Biomedical computer programs), BMDP统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目Case-control study，病例对照研究Categorical variable，分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution，柯西分布Cause—and-effect relationship，因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry，对称中心Centering and scaling，中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value，中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector，卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error，随机误差Chance variable，随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector，特征向量Chebshev criterion of fit，拟合的切比雪夫准则Chernoff faces，切尔诺夫脸谱图Chi—square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition，乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval，组距Class mid-value，组中值Class upper limit, 组上限Classified variable，分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling，整群抽样Code, 代码Coded data，编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency，列联系数Coefficient of determination，决定系数Coefficient of multiple correlation，多重相关系数Coefficient of partial correlation，偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation, 等级相关系数Coefficient of regression，回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation，变异系数Cohort study, 队列研究Column，列Column effect，列效应Column factor，列因素Combination pool，合并Combinative table, 组合表Common factor，共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共方差Common variation，公共变异Communality variance，共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes，批比较Comparison value, 比较值Compartment model，分部模型Compassion，伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计Composite event，联合事件Composite events，复合事件Concavity，凹性Conditional expectation，条件期望Conditional likelihood，条件似然Conditional probability，条件概率Conditionally linear，依条件线性Confidence interval，置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis ，验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor，混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency，相合性Consistency check，一致性检验Consistent asymptotically normal estimate，相合渐近正态估计Consistent estimate，相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution，污染分布Contaminated Gausssian，污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination，污染Contamination model，污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 贡献率Control，对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution，卷积Corrected factor, 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient，校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient，相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence，对应Counting，计数Counts, 计数/频数Covariance，协方差Covariant, 共变Cox Regression，Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares，最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region，拒绝域Critical value，临界值Cross—over design, 交叉设计Cross—section analysis，横断面分析Cross—section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root，立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit ，曲线拟和Curve fitting，曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation，曲线关系Cut—and—try method, 尝试法Cycle，周期Cyclist, 周期性D test，D检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data capacity，数据容量Data deficiencies，数据缺乏Data handling，数据处理Data manipulation，数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set，数据集Data sources，数据来源Data transformation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data—in, 数据输入Data—out，数据输出Dead time，停滞期Degree of freedom, 自由度Degree of precision，精密度Degree of reliability，可靠性程度Degression，递减Density function，密度函数Density of data points，数据点的密度Dependent variable，应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth，深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative—free methods，无导数方法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant，行列式Determinant, 决定因素Deviation，离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot，诊断图Dichotomous variable，二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT，判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function，判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional，不成比例的Disproportionate sub-class numbers，不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape，分布形状Distribution—free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance，随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method，双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic，双对数Downward rank, 降秩Dual-space plot，对偶空间图DUD, 无导数方法Duncan‘s new multiple range method，新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector，特征向量Ellipse，椭圆Empirical distribution，经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun—class number，相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event，事件Event, 事件Exceptional data point，异常数据点Expectation plane，期望平面Expectation surface，期望曲面Expected values，期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit，试验单位Explanatory variable，说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve，指数曲线Exponential growth，指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit，扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation，外推法Extreme observation，末端观测值Extremes, 极端值/极值F distribution, F分布F test, F检验Factor，因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis，因子分析Factor score，因子得分Factorial，阶乘Factorial design，析因试验设计False negative，假阴性False negative error，假阴性错误Family of distributions，分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面Fatality rate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey, 现场调查Finite population，有限总体Finite-sample，有限样本First derivative，一阶导数First principal component，第一主成分First quartile，第一四分位数Fisher information，费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base，定基Fluctuation，随机起伏Forecast, 预测Four fold table，四格表Fourth，四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment，高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment，高斯-牛顿增量General census，全面普查GENLOG (Generalized liner models)，广义线性模型Geometric mean，几何平均数Gini‘s mean difference, 基尼均差GLM (General liner models）, 一般线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square，希腊拉丁方Grand mean，总均值Gross errors, 重大错误Gross-error sensitivity，大错敏感度Group averages，分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half—life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance，偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function，风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标目Heavy—tailed distribution，重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification，组内分组Hierarchical clustering method，系统聚类法High—leverage point, 高杠杆率点HILOGLINEAR，多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram, 直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators，休伯M估计量Hyperbola，双曲线Hypothesis testing，假设检验Hypothetical universe，假设总体Impossible event，不可能事件Independence, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/指数Indirect standardization，间接标准化法Individual，个体Inference band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely great，无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve，影响曲线Information capacity，信息容量Initial condition, 初始条件Initial estimate, 初始估计值Initial level，最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距Interpolation, 内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation，区间估计Intervals of equal probability，等概率区间Intrinsic curvature，固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix，逆矩阵Inverse probability，逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant，雅可比行列式Joint distribution function，分布函数Joint probability, 联合概率Joint probability distribution，联合概率分布K means method，逐步聚类法Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan—Merier图Kendall‘s rank correlation，Kendall等级相关Kinetic, 动力学Kolmogorov—Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag，滞后Large sample, 大样本Large sample test, 大样本检验Latin square，拉丁方Latin square design，拉丁方设计Leakage，泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference，最小显著差法Least square method, 最小二乘法Least—absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计Least-absolute—residuals fit, 最小绝对残差拟合Least—absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend, 图例L-estimator，L估计量L—estimator of location, 位置L估计量L—estimator of scale, 尺度L估计量Level，水平Life expectance，预期期望寿命Life table，寿命表Life table method，生命表法Light—tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function，似然函数Likelihood ratio，似然比line graph, 线图Linear correlation，直线相关Linear equation，线性方程Linear programming，线性规划Linear regression，直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance，位置尺度同变性Location equivariance，位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution，对数正态分布Logarithmic scale，对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check，逻辑检查Logistic distribution，逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR，多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function，损失函数Low correlation, 低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance，最小可达方差LSD，最小显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading，主辞标目Marginal density function，边缘密度函数Marginal probability，边缘概率Marginal probability distribution，边缘概率分布Matched data，配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution，分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation，数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L—estimator，极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean，均数Mean squares between groups，组间均方Mean squares within group, 组内均方Means （Compare means），均值—均值比较Median, 中位数Median effective dose，半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test，中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distance estimation，最小距离估计Minimum effective dose，最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading，宾词标目Missing data，缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers，离群值模型Modifying the model，模型的修正Modulus of continuity，连续性模Morbidity，发病率Most favorable configuration，最有利构形Multidimensional Scaling （ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression ，多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重比较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression，多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem，乘法定理Multiresponse，多元响应Multi—stage sampling，多阶段抽样Multivariate T distribution，多元T分布Mutual exclusive，互不相容Mutual independence, 互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead, 自然死亡Natural zero，自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed，负偏Newman-Keuls method，q检验NK method, q检验No statistical significance, 无统计意义Nominal variable，名义变量Nonconstancy of variability，变异的非定常性Nonlinear regression，非线性相关Nonparametric statistics，非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal ranges, 正常范围Normal value，正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis，无效假设Numerical variable，数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance，单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency，优切尾效率Order statistics, 顺序统计量Ordered categories，有序分类Ordinal logistic regression ，序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis，正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions，正交条件ORTHOPLAN，正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers，极端值OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample，配对样本Pairwise slopes，成对斜率Parabola，抛物线Parallel tests，平行试验Parameter，参数Parametric statistics，参数统计Parametric test，参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals，偏残差Pattern, 模式Pearson curves，皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph，百分条形图Percentage，百分比Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation，排列P-estimator, P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot，枢轴量Planar, 平坦Planar assumption，平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing，平滑Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance，合并方差Polygon，多边图Polynomial，多项式Polynomial curve，多项式曲线Population，总体Population attributable risk, 人群归因危险度Positive correlation, 正相关Positively skewed，正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能Precision，精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal component analysis，主成分分析Prior distribution，先验分布Prior probability，先验概率Probabilistic model，概率模型probability，概率Probability density，概率密度Product moment，乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers，成比例次级组含量Prospective study，前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test，近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR decomposition，QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile—quantile plot, 分位数-分位数图/Q—Q图Quantitative analysis，定量分析Quartile，四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation，随机化分组Random blocks design，随机区组设计Random event，随机事件Randomization, 随机化Range，极差/全距Rank correlation，等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例Raw data，原始资料Raw residual，原始残差Rayleigh‘s test, 雷氏检验Rayleigh‘s Z，雷氏Z值Reciprocal，倒数Reciprocal transformation，倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression，重新表达Reference set，标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient，回归系数Regression sum of square，回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion，相对离散度Relative number，相对数Reliability，可靠性Reparametrization，重新设置参数Replication，重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平方和Resistance，耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique，耐抗技术R-estimator of location, 位置R估计量R—estimator of scale，尺度R估计量Retrospective study，回顾性调查Ridge trace，岭迹Ridit analysis，Ridit分析Rotation，旋转Rounding，舍入Row, 行Row effects，行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample, 样本Sample regression coefficient，样本回归系数Sample size，样本量Sample standard deviation，样本标准差Sampling error，抽样误差SAS（Statistical analysis system )，SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot，示意图/简图Score test，计分检验Screening，筛检SEASON，季节分析Second derivative, 二阶导数Second principal component，第二主成分SEM (Structural equation modeling）, 结构化方程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper，半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis，贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design，贯序设计Sequential method，贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests，系列试验Short-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function，正负号函数Sign test，符号检验Signed rank, 符号秩Significance test，显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation，简单相关Simple random sampling，简单随机抽样Simple regression，简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single—valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test，斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance，特殊因子方差Spectra ，频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS（Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation，假性相关Square root transformation，平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference，差别的标准误Standard error of estimate，标准估计误差Standard error of rate，率的标准误Standard normal distribution，标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic，统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table，统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata，层(复数)Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength，强度Stringency，严密性Structural relationship，结构关系Studentized residual，学生化残差/t化残差Sub—class numbers，次级组含量Subdividing，分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival，生存分析Survival rate, 生存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry，对称Systematic error，系统误差Systematic sampling，系统抽样Tags，标签Tail area，尾部面积Tail length, 尾长Tail weight，尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series，泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses，假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series，时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit，容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment，处理Trend，趋势Trend of percentage，百分比趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test，双向检验Two-stage least squares，二阶最小平方Two—stage sampling，二阶段抽样Two—tailed test，双侧检验Two—way analysis of variance，双因素方差分析Two-way table，双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error，二类错误/β错误UMVU，方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate，无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归Unequal subclass number，不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution，均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories, 无序分类Upper limit，上限Upward rank, 升秩Vague concept，模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation），方差元素估计Variability, 变异性Variable，变量Variance, 方差Variation，变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转Volume of distribution，容积W test, W检验Weibull distribution，威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean，加权平均数Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square，加权平方和Weighting coefficient，权重系数Weighting method，加权法W-estimation, W估计量W-estimation of location，位置W估计量Width, 宽度Wilcoxon paired test，威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point, 野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean，缩尾均值Withdraw，失访Youden‘s index，尤登指数Z test，Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation，Z变换。
调查问卷中多项选择题处理方法探讨
调查问卷中多项选择题处理方法探讨Treatment Method Discussions Of Multiple-choice Questions In The Questionnaire湖南商学院信息系（410205）李灿[内容摘要] 在各类问卷调查中，多项选择题应用十分普遍,所以对多项选择题如何进行录入和分析就显得十分重要。
本文将从实用的角度举例分析对多项选择题答案如何进行数据编码和变量设置，并说明如何使用SPSS统计软件的多重应答处理方法，并对其分析方法加以深入剖析。
Abstract: In all kinds of questionnaire investigations, it is very general that multiple-choice questions are used, so how to input and analyze that seems very important to multiple-choice questions. This text analyzes how to set up digital codings and variables for example in terms of practicality, explains how to use multiple response method with SPSS software, and analyzes its analytical method thoroughly .[关键词] 多项选择题；多重应答处理过程；多重二分法；多重分类法Keywords: Multiple-choice questions，Multiple Response，Multiple dichotomy method，Multiple category method在各类问卷调查中，多项选择题（或复选题）应用十分普遍。
SPSS软件中不同类型多选题的编码和分析方法
表 1 多选题频数分析表
交通工具 1步行 2自行车 3电动车 4公交车 5地铁 6自驾车 7班车
频数 4 5 2 9 5 8 3
百分比 26.7% 33.3% 13.3% 60.0% 33.3% 53.3% 20.0%
此外，选 择 Analyze / Multiple Response / Crosstabs 可 进行交叉列联表分析， 获得不同分类群体在各个选项上 的分布情况。 对例 1 可以比较不同性别被访者选用交通 工具的差异，得到的列联分析表如表 2，可以看到不同性 别的被访者选择各种交通工具的人数分布。
理论与方法
SPSS软件中不同类型 多选题的编码和分析方法
笪 陈丽
问卷调查法是社会科学领域常用的一种研究手段。 研究者将所要研究的问题编制成问题表格， 通过被访者 自行填答或对被访者的当面询问， 了解他们对某一现象 或问题的看法和意见。 问卷的设计要根据调查内容的特 点，选择使用不同的题型。 一方面可以提高被访者的答题 兴趣，缓解厌烦情绪；另一方面也可以从多个角度挖掘所 研究的问题， 方便对调查结果进行进一步量化分析和统 计处理。
11 ■ 2010 ■ 市场研究 趥 趽
理论与方法
到 b1_7 共 7 个 变 量 ，但 是 与 二 分 变 量 编 码 法 对 7 个 备 选 答案的编码方式不同， 多重分类法从 A 到 G 分别编码为 1～7，如 果 被 访 者 的 选 择 为 A 和 C，则 在 b1_1 和 b1_2 中 依次输入 1 和 3，其他变量空缺。 也可以通过空缺变量末 位补零的方式保持文件长度的一致 ，“0”当作系统缺失值 处理，不参与计数分析。
在问卷设计中，常见的题型包括单选题、多选题和问 答题。 多选题（Multiple Choice）又称多重应答题（Multiple Response），指 答 案 不 止 一 个 ， 被 访 者 可 以 同 时 选 择 多 个 选 项的题目。 多选题是社会科学领域中调查问卷的一种常 见问题形式，本质上属于分类数据，其优势是可以广泛的 搜集被访者的态度倾向，探索不同人群的态度组合，也可 以为进一步编制或修订量表提供依据。 同时，多选题相对 于单选题来说往往更加符合实际情况， 所获得的信息量 也更丰富，可以为决策提供更多有参考价值的信息。
调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法
SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题，这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。
在针对消费者的调研中，这种选择题多是出现在针对品牌知名度，包括提示前知名度、第一提及率，提示后知名度的分析中。
î常见的分析方法一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析，然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总，然后再以被调研对象的总体数量为基数，二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率，这种各选项占有率的加总大于1。
例如某类产品品牌知名度调查中，关于该类产品您能想起哪些品牌？01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。
按上面的数据分析方法，先在这10个字段中进行分别的频次计算，然后进行加总再除以总基数，得到该选项的总体占有比率。
以A选项为例：（01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率）/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率，频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂，其工作量在被选项较少时还算省事，但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时，该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。
î高效率数据分析方法运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。
在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义，这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组，在新字段组中对变量区间进行定义，再针对新字段组进行频次分析。
当完成单一字段设置后，可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析，这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。
分析程序例举：**************MULT RESPONSEGROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))/FREQUENCIES=$tsh .*************多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作出处：零点研究咨询集团 发布日期：2007年06月21日 15:39多重应答（Multiple Response），又称多选题，是市场调查研究中十分常见的数据形式。
SPSS术语中英文对照
【常用软件】SPSS术语中英文对照SPSS的统计分析过程均包含在Analysis菜单中。
我们只学以下两大分析过程：Descriptive Statistics（描述性统计）和Multiple Response（多选项分析）。
Descriptive Statistics（描述性统计）包含的分析功能：1．Frequencies 过程：主要用于统计指定变量各变量值的频次（Frequency）、百分比（Percent）。
2．Descriptives过程：主要用于计算指定变量的均值（Mean）、标准差（Std.Deviation）。
3．Crosstabs 过程：主要用于两个或两个以上变量的交叉分类。
Multiple Response（多选项分析）的分析功能：1．Define Set过程：该过程定义一个由多选项组成的多响应变量。
2．Frequencies过程：该过程对定义的多响应变量提供一个频数表。
3．Crosstabs过程：该过程提供所定义的多响应变量与其他变量的交叉分类表。
Absolute deviation, 绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积Accuracy, 准确度Actual frequency, 实际频数Adaptive estimator, 自适应估计量Addition, 相加Addition theorem, 加法定理Additivity, 可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts, 总量Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, 方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA （analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart, 条形图Bar graph, 条形图Base period, 基期Bayes‘ theorem , Bayes定理Bell-shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努力分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error, 随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid-value, 组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling, 整群抽样Code, 代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation, 等级相关系数Coefficient of regression, 回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究Column, 列Column effect, 列效应Column factor, 列因素Combination pool, 合并Combinative table, 组合表Common factor, 共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共方差Common variation, 公共变异Communality variance, 共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计Composite event, 联合事件Composite events, 复合事件Concavity, 凹性Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional probability, 条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency check, 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination, 污染Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积Corrected factor, 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts, 计数/频数Covariance, 协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region, 拒绝域Critical value, 临界值Cross-over design, 交叉设计Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, 立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 曲线关系Cut-and-try method, 尝试法Cycle, 周期Cyclist, 周期性D test, D检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data capacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sources, 数据来源Data transformation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time, 停滞期Degree of freedom, 自由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 递减Density function, 密度函数Density of data points, 数据点的密度Dependent variable, 应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth, 深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-free methods, 无导数方法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant, 行列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot, 诊断图Dichotomous variable, 二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance, 随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic, 双对数Downward rank, 降秩Dual-space plot, 对偶空间图DUD, 无导数方法Duncan‘s new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface, 期望曲面Expected values, 期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法Extreme observation, 末端观测值Extremes, 极端值/极值F distribution, F分布F test, F检验Factor, 因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor score, 因子得分Factorial, 阶乘Factorial design, 析因试验设计False negative, 假阴性False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面Fatality rate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey, 现场调查Finite population, 有限总体Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation, 随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, 高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量General census, 全面普查GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型Geometric mean, 几何平均数Gini‘s mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 一般线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross errors, 重大错误Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group averages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half-life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance, 偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function, 风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage point, 高杠杆率点HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram, 直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely great, 无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve, 影响曲线Information capacity, 信息容量Initial condition, 初始条件Initial estimate, 初始估计值Initial level, 最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距Interpolation, 内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability, 联合概率Joint probability distribution, 联合概率分布K means method, 逐步聚类法Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图Kendall‘s rank correlation, Kendall等级相关Kinetic, 动力学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Large sample, 大样本Large sample test, 大样本检验Latin square, 拉丁方Latin square design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference, 最小显著差法Least square method, 最小二乘法Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend, 图例L-estimator, L估计量L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, 水平Life expectance, 预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method, 生命表法Light-tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然比line graph, 线图Linear correlation, 直线相关Linear equation, 线性方程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance, 位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数Low correlation, 低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function, 边缘密度函数Marginal probability, 边缘概率Marginal probability distribution, 边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数Mean squares between groups, 组间均方Mean squares within group, 组内均方Means (Compare means), 均值-均值比较Median, 中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test, 中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distance estimation, 最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重比较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression, 多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution, 多元T分布Mutual exclusive, 互不相容Mutual independence, 互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead, 自然死亡Natural zero, 自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed, 负偏Newman-Keuls method, q检验NK method, q检验No statistical significance, 无统计意义Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regression, 非线性相关Nonparametric statistics, 非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal ranges, 正常范围Normal value, 正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numerical variable, 数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests, 平行试验Parameter, 参数Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals, 偏残差Pattern, 模式Pearson curves, 皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation, 排列P-estimator, P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot, 枢轴量Planar, 平坦Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并方差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk, 人群归因危险度Positive correlation, 正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能Precision, 精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal component analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率Probability density, 概率密度Product moment, 乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量Prospective study, 前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test, 近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR decomposition, QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化Range, 极差/全距Rank correlation, 等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例Raw data, 原始资料Raw residual, 原始残差Rayleigh‘s test, 雷氏检验Rayleigh‘s Z, 雷氏Z值Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set, 标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平方和Resistance, 耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R-estimator of location, 位置R估计量R-estimator of scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 岭迹Ridit analysis, Ridit分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects, 行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample, 样本Sample regression coefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot, 示意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Second derivative, 二阶导数Second principal component, 第二主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests, 系列试验Short-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test, 显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance, 特殊因子方差Spectra , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学生化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival, 生存分析Survival rate, 生存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic error, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail area, 尾部面积Tail length, 尾长Tail weight, 尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分比趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of variance, 双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error, 二类错误/β错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories, 无序分类Upper limit, 上限Upward rank, 升秩Vague concept, 模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计Variability, 变异性Variable, 变量Variance, 方差Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转Volume of distribution, 容积W test, W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square, 加权平方和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法W-estimation, W估计量W-estimation of location, 位置W估计量Width, 宽度Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point, 野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean, 缩尾均值Withdraw, 失访Youden‘s index, 尤登指数Z test, Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation, Z变换。
多重响应分析
➢ 在Name后的框中输入变量名：a1 ➢ 标签：第一题 ➢ 单击Add，将变量进入右侧的框中，完成第一题的定义 ➢ 依次方法完成对其它题的定义后，单击Close，即告完成。
多重分类法中定义复选题的程序
Counted value（计数值）后 的框中输入1（代表1为勾选， 要计次的量） 若输入0（代表0为勾选，要 计次的量）
2．多重分类法：
编码方法：
➢ 即用多个变量来对一个多选题的答案进行定义，应该用 多少个变量由受访者实际可能给出的最多答案数而定， 不用多于选项数。
➢ 变量必须为数值变量，可以用标签将答案统一标出，即 共用一套标签。
➢ 之所以称多重分类，是因为每个变量都是多分类的，每 个变量代表被访者的一次选择。
➢ 多重分类法适用于问题的选项较多的情况，特别适应于 “请在下列的选项中选出您最喜欢的几个选项”这一类 的问题。
0
1
1
2
0
1
0
1
0
0
0
2
2
0
1
0
0
0
1
1
1
2
0
1
0
0
0
1
0
2
2
0
1
0
0
0
1
1
1
2
1
0
0
1
1
0
0
二分法中定义复选题的分析程序
Analyze/Multiple Response/Define Sets 打开窗口
➢ 将复选题第一题的所有选项变量a1m1、a1m2、a1m3、 a1m4选入中间框；
第14章 多重响应分析
单独进行分析。对于多重响应数据，除了数据录入不同于单选
题数据外，SPSS还单列了“Multiple Response”模块，在定
义多重响应变量集合（Multiple Response Sets）的之后，方可
对集合内各变量（选项）进行频数表和列联表的描述和分析。
例14.1： 电信公司为客户提供如下功能服务，你使用过 哪些功能服务？
§ 继续借用14.1中引例来分析，该数据是SPSS 自带文件（SPSS根目录 \Samples\English\telco.sav）部分数据，数据格式 如图14-1所示。一旦完成多重响应变量集的定义后 ，别关闭文件，就可以分析了。
§ 1．频率分析过程
§ 单击“分析（A）”|“多重响应（U）”|“频率（F）”命 令，弹出“多响应频率”对话框，如图14-9所示。选 定左侧“多响应集”方框内的Telservices，单击 ，进 入右侧“表格（T）”方框内，缺失值采用默认的处理 方法，单击确定 ，如图14-10所示。
§ 2．结果输出与解释
§ （1）图14-11所示给出了有效数据和缺失数据 的基本信息。本例中1000受访者中的111人被划 为缺失，实际上是111人没有选择任何电信服务 。
§ （2）图14-12所示给出了多重响应变量集中每 单个变量频率分布。表中从左侧第一列是多重 响应变量集，向右依次列分别是每单个变量名 、被选（应答）的次数、被选（应答）的百分 比和人数百分比。
a.多线路使用 b.语音邮箱 c.寻呼业务 d.internet服务 e.来电显示 f.呼叫等待 g.呼叫转移 h.三方通话 i.电子账单
§ 数据录入前，先得定义变量并编码变量值。通 常情况下，单选题变量的定义和编码所遵循的规则 是：视题目为变量，选项为变量值。而这一规则不 适合于多重响应。SPSS采用两种方法对多重响应变 量进行定义和编码：多重二分法（Multiple dichotomy method）和多重分类法（Multiple category method）。
spssau问卷多选题处理之多重响应(multiple-response)
多重响应SPSSAU系统中多重响应可以研究单选题(X)和多选题(Y)之间有关系情况。
如果不放置单选题(X)，仅放置多选题(Y)，则时直接对多选题进行统计。
多重响应时涉及两个术语名词，分别是响应率和普及率。
●响应率分析多选题(Y)各选项的相对选择比例情况；比如共100个样本，平均每个样本选择3项，则总共100个样本共选择了300个选项。
如果某某个选项有60个人选择，则时响应率为60/300=20%●普及率分析多选题(Y)各选项的选择普及情况；比如共100个样本，某个选项有60个人选择，则时普及率为60/100=60%●响应率和普及率的区别在于被除数不一样。
响应率加和一定为100%，普及率加和通常会高于100%●绝大多数情况下是对普及率进行分析，如果想深入分析，则可以对响应率也进行分析；分析结果如下(SPSSAU同时会生成饼图/圆环图/柱形图/条形图/拆线图等):交叉汇总表项性别（%）汇总（N=177）男（N=149）女（N=28）多选题选项1 92（61.7）20（71.4）112（63.3）多选题选项2 107（71.8）17（60.7）124（70.1）多选题选项3 85（57.0）18（64.3）103（58.2）多选题选项4 68（45.6）11（39.3）79（44.6）多重响应表格项响应普及率（N=177）N 响应率多选题选项1 112 26.8% 63.3%多选题选项2 124 29.7% 70.1%多选题选项3 103 24.6% 58.2%多选题选项4 79 18.9% 44.6%汇总418 100% 236.2%SPSSAU操作如下：（正常情况下，1代表选中，SPSSAU也默认设置1代表选中。
如果数字‘0’代表选项被选中，可设置“计数值”为2）。
定义多重响应集 二分法和类别
定义多重响应集二分法和类别多重响应集（Multiple Response Sets）是一种用于分析分类数据的统计方法，它允许一个观测值属于多个类别。
在实际应用中，我们经常会遇到一个观测值同时满足多个条件的情况，这时候就需要使用多重响应集进行分析。
二分法（Dichotomous）是一种将连续变量转化为离散变量的方法，它将变量的取值范围划分为两个互不相交的子集。
在统计学中，二分法常用于处理分类数据，例如将年龄分为“青年”、“中年”和“老年”三个类别。
类别（Categorical）是指具有相同属性或特征的一组观测值。
在统计学中，类别变量通常用于描述研究对象的属性或特征，例如性别、职业等。
1. 多重响应集的定义：多重响应集是一种用于分析分类数据的统计方法，它允许一个观测值属于多个类别。
在实际应用中，我们经常会遇到一个观测值同时满足多个条件的情况，这时候就需要使用多重响应集进行分析。
多重响应集可以看作是对传统二元响应集（即一个观测值只能属于一个类别）的一种扩展。
2. 二分法的定义：二分法是一种将连续变量转化为离散变量的方法，它将变量的取值范围划分为两个互不相交的子集。
在统计学中，二分法常用于处理分类数据，例如将年龄分为“青年”、“中年”和“老年”三个类别。
二分法的关键在于确定划分子集的阈值，这个阈值可以是固定的，也可以是根据实际情况进行调整的。
3. 类别的定义：类别是指具有相同属性或特征的一组观测值。
在统计学中，类别变量通常用于描述研究对象的属性或特征，例如性别、职业等。
类别变量可以分为无序类别变量和有序类别变量。
无序类别变量是指各个类别之间没有大小关系，例如性别；有序类别变量是指各个类别之间有大小关系，例如教育程度。
4. 多重响应集、二分法和类别在实际问题中的应用：在实际问题中，我们可以结合多重响应集、二分法和类别来分析和解决各种问题。
以下是一些应用示例：在医学研究中，我们可以通过多重响应集分析患者的多种症状，以确定患者可能患有的疾病类型；在市场调查中，我们可以通过二分法将消费者的购买意愿分为“购买”和“不购买”两类，以了解产品的市场需求；在社会调查中，我们可以通过类别变量描述受访者的年龄、性别、职业等特征，以分析不同群体之间的差异。
第七章 多变量分析
• 7.2.2对多选变量进行频数分析的实例 • 实例：对生成的新变量“娱乐”进行频数分析。
7.3多选变量的交叉分析
7.3.1对多选变量的交叉分析的过程 • 1.打开交叉分析对话框 Analyze→Multiple Response→Crosstabs打开交叉 分析对话框，如图下图所示。Rows是行变量窗口， Columns是列变量窗口。Layers是层变量窗口。
• 7.1.2用多选变量生成新变量的实例 • 实例：用“休闲调查1”中的“娱乐1”、“娱乐2”、 “娱乐3”生成一个新的变量。
图7-2-1 实例操作
7.2多选变量的频数分析
上述多选变量生成新变量的工作完成后，执行下述操作： • Analyze→Multiple Response弹出右拉菜单， 如图所示。在Multiple Response Response的右拉菜 单中，下面原来隐 藏着的Frequencies和 Crosstabs两项已被激活， 即可以对多变量进行频数 分析和交叉列表分析。 单击任何一项，都可 以打开相应的对话框。
• 2．选择交叉分析的变量 • 3.确定分析变量的范围 • 单击Define Ranges按钮，打开对话框，如下 图所示。在Minimum 窗口和Maximum窗口， 分别填上与多选变量进行交叉分析的那个变量 的最小值和最大值，同时激活Continue按钮。 单击Continue按钮返回多选项交叉分析对话框。
• （4）Missing Values ，是处理缺失值方法的选 项栏。 ①Exclude cases listwise within dichotomies 是排 除二分变量中的缺失值。 ②Exclude cases listwise within categories 是排除 分类量中的缺失值。
六级听力分数分配明细abc部分
六级听力分数分配明细abc部分在英语六级听力考试中，分数分配是根据不同题型和难度来确定的。
以下是针对听力分数分配的相关参考内容：1. 单选题（Multiple-choice Questions）：通常在六级听力考试中占比较大的题型。
该题型要求考生从多个选项中选择正确的答案。
每个单选题通常值1-2分，根据题目的难度而定。
2. 多选题（Multiple-response Questions）：与单选题类似，但答案可能是多个选项。
每个多选题通常值2-3分，根据题目的难度而定。
3. 判断正误题（True/False Questions）：要求考生根据听力材料判断给定陈述的真实性。
每个判断正误题通常值1-2分，根据题目的难度而定。
4. 填空题（Fill-in-the-blanks Questions）：需要考生根据听到的内容填写空缺的单词、短语或数字。
每个填空题通常值1-2分，根据题目的难度和填写正确与否而定。
5. 补全对话（Completing Conversations）：要求考生根据对话的内容选择正确的选项来补充或完成对话。
每个补全对话题通常值1-2分，根据题目的难度而定。
6. 补全短文（Completing Passages）：需要考生根据听到的内容选择正确的选项来补充或完成短文。
每个补全短文题通常值2-3分，根据题目的难度而定。
7. 长篇听力（Long Conversations and Talks）：此类题目通常是较长的对话或演讲，要求考生理解和综合整个听力材料的内容，然后回答相关问题。
每个长篇听力题通常值2-4分，根据题目的难度而定。
8. 阅读理解（Interpreting and Responding to Passages）：此类题目通常要求考生根据听到的内容回答问题，解释或观点陈述。
每个阅读理解题通常值1-3分，根据题目的难度而定。
总体来说，完整的六级听力考试一般由25至30个题目组成，总分约为30-40分。
spss多重响应分析
案例分析：学前教育现状调查之家长卷源自课堂小结：作业布置：
一、基本概念
多重响应分析（multiple response）也称多选项分析
例如：在对保险市场的一项调查，设计了这样一道题： 按照您自己的实际情况，请依次选择您购买商业养老保 险的原因，最多不超过三项： （1）使晚年生活有保障（2）一种安全的投资保值方式； （3）抱着试试看的态度购买；（4）亲戚朋友推荐；9 （5）单位统一组织购买；（6）保险公司的宣传；（7） 其他
1、多选项二分法（multiple dichotomies method）
多选项二分法是将多选项问题中的每个答案设为 一个spss变量，每个变量只有0或1两个取值，分 别表示选择该答案和不选择该答案 2、多选项分类法（multiple dichotomies method）
多选项分类法中，首先估计多选项问题的最多可能 出现的答案个数，然后，为每个答案设置一个spss 变量，变量取值为多选项问题中的可选答案
一、基本概念
多重响应分析（multiple response）也称多选项分析
例如：九、您认为幼儿园入园难的主要原因有哪些？ （多选题，最多选三项） 1.收费太高 2.公立幼儿园总量太少 3.私立幼儿园普遍等级较低，难以满足不同收入层次家 庭需求 4.政府规划不当，居民区的幼儿园太少 5.扎堆生育导致入园宝宝多 6.好的进不去，差的不想去 7.其他，请补充
一、基本概念
多重响应分析（multiple response）也称多选项分析
例如：7、 存款的目的？(最多选三项） （1） 买高档消费品 （2）结婚用 （3）正常生活零用 （4）做生意 （5）购买农业生产资料 （6）买证券及单位集资 （7） 买房或建房 （8）支付孩子教育费
多选题数据的SPSS多重对应分析操作方法
多选题数据的SPSS多重对应分析操作方法出处：江苏通灵翠钻有限公司发布日期：2008年04月17日10:18 多选题又称多重应答（Multiple Response），即针对同一个问题被访者可能回答出多个有效的答案，它是市场调查研究中十分常见的数据形式。
对多选题数据的分析除了使用SPSS中的“Multiple Response”命令进行频数分析和交叉分析之外，还可以使用“Data Reduction”命令中的“Optimal Scaling”（最优尺度分析）进行多重对应分析，用以挖掘该数据与其他若干个变量之间的相互关系。
一、多选题数据在SPSS中的录入方式 SPSS软件中对于多选题答案的标准纪录方式有两种：（1）多重二分法（Multiple dichotomy method）即把本道多选题的每个候选答案均看作一个变量Variable来定义，0代表没有被选中，1代表被选中。
（2）多重分类法（Multiple category method）即根据被访者可能提供的答案数量来设置相应个数的变量Variable（假设被访者最多只能选择n个不同答案，则在SPSS中设置n个变量用以录入本道多选题数据）。
实际操作中我们基本都会采用第二种数据录入方式，因为大多数被访者只会选择相对少数几个候选答案作为自己所提交的答案，如果我们采用第一种录入方式就显得繁琐，输入数据时也容易出错，尤其是当样本量增大时，不利于提高工作效率。
二、案例介绍 某次市场调研项目中向被访者收集以下数据，A1题为多选题，把上述数据以第二种方式录入进SPSS软件中，其中设置a101、a102、a103三个变量用来录入多选题A1，并定义好相应的变量值标签（Values）如图1。
三、多选题两种数据录入格式的转换 由于只有第一种数据录入方式才是符合统计分析原则的数据排列格式，能够直接进行后续的统计推断，而第二种录入方式只是一种简化纪录方式，需要转化为前者。
复选题分析(Multiple Response)
复选题分析（Multiple Response）(2008-06-16 14:28:20)标签：教育分类：SPSS复选题分析（Multiple Response）最近群里经常有朋友在问；“怎样用SPSS输入多项选择题啊？”于是本人整理以往学习资料，希望这些东西能够帮他们解决问题。
一、复选题分析的原理（一）复选题分析的限制和用途复选题在许多问卷或数据收集中经常出现，例如：某家旅行社询问采访者最近一年内，曾经搭乘国内四家航空公司（东方、南方、上海、海南）中的哪几家，这就是一个典型的复选题问题。
通常这些复选题只是请受访者构选“有“或”无“，亦即该选项只能建立数据时，以命名尺度的”1“与”0“来呈现，但命名量表是精度最低的测量方式，其会限制这些复选题可使用的统计检验分析方法。
复选题经常被使用，但其通常使用的统计分析只有频次分析表与交叉分析表等描述性统计，且不能进行后续所有的检验分析，并且经常被滥用。
如果进行非学术性研究，只想了解复选项目的频次分布，则可使用复选题；但如果进行学术性研究，则建议尽量不使用复选题，而尽量使用复选题的变形。
例如：询问受访者乘坐各家航空公司的乘坐次数、询问每种减肥方式的使用比重、询问对每种兴趣的偏好程度或所花费的时间等，即将原来的命名量表测量变量变为等距或以上的量表。
（二）如何在SPSS中创建复选题如何在SPSS中输入多项选者题以及如何进行频次和交叉分析，下面将举例说明。
例如调查学生的“上网项目“和”嗜好“两组复选题目，其中“上网项目”包括找数据、网站购物、在线游戏、聊天室等；经常从事的“嗜好“包括打球、看电视、打电动、逛街、唱歌等。
复选题在建立数据文件时，必须将每一个选项设为一个变量，而非一组变量成为一个变量，例如：这里上网项目与嗜好各有4个和5个选项，合计9个选项，则需要新建9个变量，如下图所示：二、定义复选题分析集（Define Sets）点击Multiple Response选单下的Define set s,将出现Define Multiple Response sets 对话框，如下图所示：（一）复选题分析集名称（Name）可将复选题分成多重二分集和多类别集合，最多可以定义20个复选题分析集。
定义多重响应集 二分法和类别
定义多重响应集二分法和类别多重响应集（multiple response set）是指在统计学和调查研究中，对于一个或多个问题，被调查者可以从多个可选的响应中选择一
个或多个作为回答。
这种类型的问题非常常见，在各种领域的调查研
究中都会遇到。
其中，二分法是一种常见的处理多重响应集的分析方法，可用于
衡量不同组别之间的差异，并且可以进一步用于建立预测模型、作为
变量之间关联性的度量等。
在二分法中，首先对每一个可选的响应进
行编码，通常使用二进制编码，简化计算。
然后，根据被调查者的回
答情况，将多重响应转化为一系列对应的二进制变量，例如，如果某
一项被调查者选择了，则对应的二进制变量为1，否则为0。
最后，利
用这些二进制变量进行进一步的数据分析。
类别写法（category writing）是指在撰写一篇文章或进行调查
报告时，根据不同的问题类型将调查结果进行分类和整理的一种方法。
在处理多重响应集时，类别写法可以帮助将多个选择进行归类，以便
更好地描述和解释调查结果。
通过对不同响应选项的整合和归纳，类
别写法可以提供对于不同组别之间差异的直观理解，以及对于整体趋
势和模式的总结。
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复选题分析（Multiple Response）(2008-06-16 14:28:20)
标签：教育分类：SPSS
复选题分析（Multiple Response）
最近群里经常有朋友在问；“怎样用SPSS输入多项选择题啊？”于是本人整理以往学习资料，希望这些东西能够帮他们解决问题。
一、复选题分析的原理
（一）复选题分析的限制和用途
复选题在许多问卷或数据收集中经常出现，例如：某家旅行社询问采访者最近一年内，曾经搭乘国内四家航空公司（东方、南方、上海、海南）中的哪几家，这就是一个典型的复选题问题。
通常这些复选题只是请受访者构选“有“或”无“，亦即该选项只能建立数据时，以命名尺度的”1“与”0“来呈现，但命名量表是精度最低的测量方式，其会限制这些复选题可使用的统计检验分析方法。
复选题经常被使用，但其通常使用的统计分析只有频次分析表与交叉分析表等描述性统计，且不能进行后续所有的检验分析，并且经常被滥用。
如果进行非学术性研究，只想了解复选项目的频次分布，则可使用复选题；但如果进行学术性研究，则建议尽量不使用复选题，而尽量使用复选题的变形。
例如：询问受访者乘坐各家航空公司的乘坐次数、询问每种减肥方式的使用比重、询问对每种兴趣的偏好程度或所花费的时间等，即将原来的命名量表测量变量变为等距或以上的量表。
（二）如何在SPSS中创建复选题
如何在SPSS中输入多项选者题以及如何进行频次和交叉分析，下面将举例说明。
例如调查学生的“上网项目“和”嗜好“两组复选题目，其中“上网项目”包括找数据、网站购物、在线游戏、聊天室等；经常从事的“嗜好“包括打球、看电视、打电动、逛街、唱歌等。
复选题在建立数据文件时，必须将每一个选项设为一个变量，而非一组变量成为一个变量，例如：这里上网项目与嗜好各有4个和5个选项，合计9个选项，则需要新建9个变量，如下图所示：
二、定义复选题分析集（Define Sets）
点击Multiple Response选单下的Define set s,将出现Define Multiple Response sets 对话框，如下图所示：
（一）复选题分析集名称（Name）
可将复选题分成多重二分集和多类别集合，最多可以定义20个复选题分析集。
每个集合必须有一个唯一的名称。
每个复选题分析集都必须指定专属的名称，最多可有7个字符。
在上面的例子中，首先在Set Definition框中选择第一个分析集所定义的变量（找数据、网站购物、在线游戏、聊天室）到右边的Variables in Set框中，然后在Name框中，输入分析集名称“上网项目”，并按下add键之后就会在右边的Multiple Response Sets框中出现“$上网项目“，重复此步骤，定义其他分析集。
（二）复选题分析集的数据编码
复选题可编成二分变量或类别变量：
⑴二分变量（Dichotomies Counted Values）：选取二分法以建立多重二分集，如果在计数值中输入整数值，则计数值至少会出现一次，而计数值中的每个变量都会变成多重二分集中的类别。
⑵选取类别（Categories）：会建立多类别集合。
在多重类别变量集合类别范围的最小值和最大值中，输入整数值。
程序会合计范围内所有不同的整数值，空的类别将不会列在表中。
例如：受访者的上网项目不会超过三种的话，就可以只要建立三个而非四个变量，且每个变量有四种代码，每个代码代表一种上网项目，如：1、2、3、4分别代表找资料、网站购物、在线游戏、聊天室，则第一个观测值“陈一”的三种上网代码分别是134.
通常这2种方式所得到的结果是相同的，但建议采用二分变量，因为用0和1较易输入，且每个二分变量皆可当命名量表，可分别针对每个复选题变量进行后续的独立样本T检验与卡方检验。
三、复选题分析频次分不表（Frequencies）
“复选题分析频次分析表”程序可以产生复选题分析集的频次分布表。
由Multiple Response àFrequencies，可打开Multiple Response Frequencies对话框，如下图所示：
对于多重二分集而言，SPSS会用分析集的变量标记当做输出中的类别名称。
如果没有定义分析集变量标记的话，变量名称会当作标记使用。
其对应的命令语句如下：
MULT RESPONSE
GROUPS=$上网项目 (找资料网站购物在线游戏聊天室 (1))
$嗜好 (打球逛街打电动看电视唱歌 (1))
/FREQUENCIES=$上网项目 $嗜好 .
四、复选题分析交叉表（Crosstabs）
“复选题分析交叉表“程序可产生复选题分析集交叉表。
由Multiple ResponseàCrosstabs，可打开Multiple Response Crosstabs对话框，如下图所示：
复选题的Crosstabs为一个变量与多个变量的交叉表，例如用性别与上网项目来分析，对应的程序语句为：
MULT RESPONSE
GROUPS=$上网项目 (找资料网站购物在线游戏聊天室 (1))
/VARIABLES=性别(0 1)
/TABLES=性别 BY $上网项目
/BASE=CASES .
结果如下：。