多变量描述统计分析交叉表分析法
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。
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。
资料的统计分析——双变量及多变量分析
资料的统计分析——双变量及多变量分析双变量及多变量分析是指在统计分析中，同时考察两个或多个变量之间的关系。
通过对多个变量进行综合分析，可以更全面地了解变量之间的相互作用和影响。
双变量分析是指考察两个变量之间的关系，常用的方法包括相关分析和回归分析。
相关分析是用来评价两个变量之间的线性关系的强度和方向。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
皮尔逊相关系数适用于两个变量都为连续型变量的情况，而斯皮尔曼相关系数适用于至少一个变量为有序分类变量或者两个变量都为有序分类变量的情况。
回归分析是用来探究一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的关系的强度和方向。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析和多元线性回归分析。
简单线性回归分析是用来研究一个自变量与一个因变量之间的线性关系的情况，而多元线性回归分析则可以同时研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
在进行双变量分析之前，需要先进行数据的描述性分析。
描述性分析是对数据的基本特征进行总结和描述，包括样本数量、均值、方差、最小值、最大值等。
多变量分析是指同时考虑多个变量之间的关系。
常用的方法包括多元方差分析、聚类分析和因子分析。
多元方差分析是用来比较多个因素对于一个或多个因变量的影响的强度和方向。
聚类分析是用来将样本按照其中一种相似度划分为不同的群组，从而研究变量之间的内部关系。
因子分析是用来探究多个变量之间的潜在结构，从而找出变量之间的共性和差异。
除了以上方法，还可以采用交叉表分析、卡方检验和回归分析等方法来研究多个变量之间的关系。
在进行双变量及多变量分析时，需要注意以下几个问题：首先，需要选择合适的统计方法，根据变量的类型和变量之间的关系特点来选择合适的分析方法。
其次，需要注意变量之间的相关性，避免多重共线性的问题。
此外，还需要注意样本的选择和样本量的大小，以及结果的解释和推断的注意事项。
总之，双变量及多变量分析是一种重要的统计方法，可以帮助我们更全面地了解变量之间的相互作用和影响。
市场调查与分析——项目、任务与案例(第2版)课件项目五 分析市场调查数据
（三）频数分布表和频数分布图制作
1、单选题频数分布表和频数分布图制作
频数分布表制作：
打开SPSS数据库，点击菜单“分析→描述统计→频率” ，制作单 选题频数分布表。参看图3左边部分。
频数分布图制作： 方法1：在打开的频率对话框中，点击“图表”按钮，选择“图表类型”， 点击“继续”和“确定”按钮，即可输出频数分布图。见图3右边部分。 方法2：将利用SPSS制作的频数分布表复制到EXCEL工作表中，使用 “插入→图表”制作统计图。EXCEL制作的统计图比较丰富多彩和漂亮。
频数分布图制作：可将表格复制到EXCEL工作表中制作频数分布图。
图6
课堂练习3
利用SPSS进行单变量排序题统计整理
课前提问
1、市场调查中常用的描述统计分析方法有哪些？ 2、如何制作单选题频数分布表和频数分布图？ 3、如何制作多选题频数分布表？ 4、如何对排序题进行分析？
三、单变量描述统计分析法
QD=Q3-Q1
（9）
四分位差：适用于对存在极端值的定距数据和定比数
据离散趋势的测度。
3、变异系数
是标准差与平均变量值之比。
V x 100%
（10）
变异系数：适用于比较平均水平不相等的两组或多组
数据的离散程度。
单变量描述统计分析案例
管理教育在中国发展迅速，生源的争夺也愈演愈烈。
择校时考生非常关心的一项指标就是毕业生的平均起薪。但 是，在同届毕业生起薪差异很大的情况下，用平均起薪代表 某校毕业生的起薪水平具有明显的误导作用。
图8
表4 卡方检验
渐进 Sig. (双
值
df
侧)
Pearson 卡方 98.456
16
a
.000
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析的软件工具，它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和解释。
下面将介绍SPSS中文版统计软件的常见统计分析操作方法。
一、数据导入和预处理1. 启动SPSS软件后，在主界面选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择要导入的数据文件，如Excel或CSV格式文件。
2.在数据导入对话框中，选择正确的数据类型和分隔符，并指定变量名和数据属性。
3.完成数据导入后，可以对数据进行预处理操作，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
二、描述统计分析1.在数据导入后，在主界面选择"统计"->"描述性统计"->"频数"，然后选择要进行频数分析的变量。
2.设置所需的统计量和显示选项，如均值、标准差、最小值、最大值等，并生成描述统计表。
三、数据可视化1.在主界面选择"图表"->"柱形图"，然后选择要进行柱形图分析的变量。
2.设置柱形图的样式、颜色和标题等，并生成柱形图。
3.可以根据需要选择其他类型的统计图表，如折线图、散点图、饼图等，以进行数据可视化展示。
四、假设检验1.在主界面选择"分析"->"描述统计"->"交叉表"，然后选择要进行交叉表分析的变量。
2.设置所需的交叉表分析选项，如分组变量、交叉分类表等，并生成交叉表。
3.可以根据需要进行卡方检验、t检验、方差分析等假设检验方法来比较两个或多个变量之间的差异。
五、回归分析1.在主界面选择"回归"->"线性"，然后选择要进行回归分析的因变量和自变量。
《统计分析和SPSS的应用（第五版）》课后练习的答案解析（第4章）
《统计分析和SPSS的应⽤（第五版）》课后练习的答案解析（第4章）《统计分析与SPSS的应⽤（第五版）》（薛薇）课后练习答案第4章SPSS基本统计分析1、利⽤第2章第7题数据采⽤SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。
分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显⽰频率表格，点击确定。
Statistics户⼝所在地职业年龄N Valid 282 282 282Missing 0 0 0户⼝所在地Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 中⼼城市200 70.9 70.9 70.9 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0职业Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 ⽂教卫⽣18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 ⼀般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业户4 1.4 1.4 64.9种果菜专业户10 3.5 3.5 68.4 ⼯商运专业户34 12.1 12.1 80.5 退役⼈员17 6.0 6.0 86.5 ⾦融机构35 12.4 12.4 98.9 现役军⼈ 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0年龄Frequency Percent ValidPercent Cumulative PercentValid 20岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35岁146 51.8 51.8 53.2 35~50岁91 32.3 32.3 85.5 50岁以上41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0分析：本次调查的有效样本为282份。
统计学软件及应用_实验8_交叉表和多重响应
《统计学软件及应用》上机试验报告试验名称：实验8 交叉表和多重响应成绩：对于多选题也可以用交叉表进行分析。
选择交叉表，再选择行列变量，注意变量范围。
运行得到结果进行分析；8.3 多维交叉表做多维交叉表，是在二维交叉表的基础上再以性别分层，为了简化表格，将单元格里的百分数去掉，使表格小一点，按确定键运行；若想把静态表格转换为动态表格，双击表格进行激活编辑。
若是双击后“透视托盘”对话框未出现，点击上方菜单栏中的枢轴，将透明托盘选项选中即可。
将性别直接拖拉到左侧的栏框里，关闭对话框，此时就可单独选中不同性别来查看数据。
如果还想要添加一个变量进行交叉描述，及制作多维度的交叉表格，则需要切换到下一层，及点击下一张，此时，该栏框变为层2的2，将所需变量键入即可。
之后可按照所需的数据进行处理。
课堂试验内容五、实验步骤（请截图展示详细的操作过程）S2.性别 * S4.学历 * 月份交叉表占 S2.性别的百分比月份S4.学历总计初中/技校或以下高中/中专大专本科硕士或以上200704 S2.性别男13.9% 27.3% 27.3% 23.6% 7.9% 100.0% 女22.2% 32.6% 26.7% 17.0% 1.5% 100.0% 总计17.7% 29.7% 27.0% 20.7% 5.0% 100.0% 200712 S2.性别男17.4% 28.4% 22.6% 21.9% 9.7% 100.0% 女19.5% 29.5% 21.5% 23.5% 6.0% 100.0% 总计18.4% 28.9% 22.0% 22.7% 7.9% 100.0% 200812 S2.性别男10.5% 28.5% 30.2% 28.5% 2.3% 100.0% 女14.4% 28.8% 25.8% 25.0% 6.1% 100.0%总计12.2% 28.6% 28.3% 27.0% 3.9% 100.0% 200912 S2.性别男 4.1% 20.0% 40.7% 32.4% 2.8% 100.0% 女 2.1% 21.3% 40.4% 34.0% 2.1% 100.0% 总计 3.3% 20.5% 40.6% 33.1% 2.5% 100.0% 总计S2.性别男11.6% 26.2% 30.0% 26.5% 5.7% 100.0% 女15.7% 28.6% 27.5% 24.1% 4.1% 100.0% 总计13.4% 27.3% 28.9% 25.5% 5.0% 100.0%课堂试验内容分析：对于“性别”和“学历”“月份”三个问题都作出回答的被调查者，结果可以看出，月份为2007年4月、2007年12月的受访者，无论男女，均是高中/中专人数最多。
报告中的变量分析和统计推断方法
报告中的变量分析和统计推断方法统计方法在数据分析和研究中起着至关重要的作用。
变量分析和统计推断方法是其中的两个重要部分。
本文将通过对变量分析和统计推断方法的详细论述，探讨其在报告中的应用。
一、数据类型与变量分析方法不同类型的数据需要采用不同的分析方法。
常见的数据类型有数值型和分类型。
数值型数据可以分为连续型和离散型，而分类型数据则可以按照有序性分为有序分类型和无序分类型。
对于不同类型的数据，我们需要选择相应的变量分析方法进行分析。
1.1 连续型数据的变量分析方法连续型数据的变量分析方法包括描述性统计、频率分布分析、平均数比较、相关分析和回归分析等。
在报告中，我们可以利用这些方法来描述和分析样本的连续型变量，比如年龄、收入、成绩等。
通过描述性统计，我们可以揭示变量的中心趋势和离散程度，提供基本的数据描述。
频率分布分析可以帮助我们了解变量的分布情况，从而对样本进行分类。
平均数比较可以用于比较不同组别之间的均值差异。
相关分析和回归分析可以用于研究变量之间的关系，包括线性和非线性关系。
1.2 分类型数据的变量分析方法对于分类型数据，我们通常使用频数分析、交叉表分析和卡方检验等方法。
频数分析可以帮助我们计算各类别的频数和频率，了解样本中不同类别的分布情况。
交叉表分析用于研究两个分类型变量之间的关系，可以揭示出变量之间的关联性。
卡方检验则用于检验两个分类型变量之间的独立性。
二、统计推断方法的应用统计推断方法是在样本数据的基础上，利用概率理论对总体参数进行估计和推断的一种方法。
通过样本数据的分析推断得出总体的统计特征，从而对研究对象进行全面的了解。
2.1 参数估计方法参数估计方法是用样本数据来估计总体参数，常见的方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本统计量来估计总体参数，比如利用样本均值估计总体均值。
区间估计则是通过计算样本统计量的置信区间来估计总体参数的真实值。
在报告中，我们可以使用点估计和区间估计来推断总体参数，并给出相应的置信水平。
数据交叉列表分析
数据交叉列表分析
二、交叉列表分析中变量的确定
▪ 在使用交叉列表进行分析时，变量的选择和确定是一个关键性问题，它直接关系 到分析结果正确与否。选择和确定交叉列表分析中的变量，包括其内容和数量， 应根据调查项目的特点具体确定。
2020/12/14
数据交叉列表分析
三、双变量交叉列表分析
市场调查与预测
谢谢观看！
2020/12/14
▪ 双变量交叉列表分析是最基本的交叉列表分析方法。
2020/12/14
数据交叉列表分析
四、三变量交叉列表分析
▪ （一）更精确地反映原有双变量之间的关系 ▪ （二）原有双变量之间的联系是虚假的 ▪ （三）显示出原有双变量之间被隐含的关系 ▪ （四）显示原有两变量之间的关系没有变化
2020/12/14
市场查与预测
数据交叉列表分析
2020/12/14
数据交叉列表分析
一、交叉列表分析的含义
▪ 交叉分析表是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量取值按一定的 顺序交叉排列在同一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，进而分析变 量之间的相互关系，最终得出结论的一种数据分析技术。变量之间的分项必须交 叉对应，从而使得交叉表中的每个结点的值反映不同变量的某些特征。
多重响应变量交叉表分析的实例[共2页]
![多重响应变量交叉表分析的实例[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/0d6898cac281e53a5902ff14.png)
131多重响应分析 第 7 章是同行的N 除以有效的总客户个数得到的比例。
7.4 多重响应变量集的交叉表分析对多重响应变量集做交叉表分析，就是为代表多选题答案的变量集生成二维交叉表。
只有在成功定义了多重响应变量集后，才能进行对变量集的交叉表分析，所以本节接着7.2节的例子来说明如何做多选题的交叉表。
多重响应变量交叉表分析的实例1．问题和数据描述本节接着第7.2节的例子进行分析，所用数据的格式如图7-1所示。
前面已经定义了多重响应变量集services ，下面就来做关于变量集services 的交叉表分析。
2．交叉表过程的参数设置依次单击菜单“分析→多重响应→交叉表...”，执行多重响应变量集的交叉表分析功能，其主设置界面如图7-5所示。
（1）分析变量设置。
在图7-5左下侧的“多响应集”列表中单击选中“$services ”变量集，单击从上至下第一个按钮，将其指定为行变量；在左上侧的变量列表单击选中“custcat ”变量，单击从上至下第二个按钮，将其指定为列变量。
● 左上侧的变量列表显示了当前数据集中的可用变量。
● 左下侧的“多响应集”列表显示了当前定义的所有多重响应变量集。
● “行”列表用于选入输出表格的行变量。
● “列”列表用于选入输出表格的列变量。
● “层”列表用于选入输出表格的分层变量，对分层变量的每个取值（或取值组合），将输出一个相应行列变量的二维交叉表。
普通变量、多重响应变量集都可以作为行变量、列变量、分层变量中的任意一个。
选中“列”列表中的“custcat ”变量，单击底部的“定义范围”按钮，弹出如图7-6所示的取值定义对话框，在“最小值”、“最大”后分别输入“1”、“4”，单击“继续”按钮返回主界面。
选入“行”、“列”和“层”列表框的普通变量，还必须为其设置取值范围，但不能设置变量集的取值范围。
取值范围的定义在图7-6所示的对话框中进行：“最小值”、“最大”输入框分别用于指定要在输出表中显示的变量取值的最小值和最大值。
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》。
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。
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。
分类变量的名词解释
分类变量的名词解释分类变量指的是一种统计数据类型，它将个体或事物按照某种特征进行分组或分类。
在数据分析和统计学中，我们常常会碰到这种类型的变量。
分类变量的值通常是一些标签或类别，而不是数值。
下面将从不同角度对分类变量进行解释和讨论。
一、分类变量的基本特征分类变量可以描述和区分事物之间的差异，它能帮助我们更好地理解和分析数据。
与分类变量相关的特征有：1. 标签或类别：分类变量的取值是一些特定的标签或类别，如性别（男、女）、颜色（红、绿、蓝）、学历（小学、初中、高中等）等。
这些标签或类别是根据某种特定的属性或特征来划分的。
2. 无序性：分类变量的取值之间通常没有顺序关系，即各个类别之间是平等且独立的。
例如，颜色是一个分类变量，红、绿、蓝之间并不存在大小或顺序的关系，而只是不同的颜色类别。
3. 有限性：分类变量的类别是有限的，即其取值是确定的且不可无限延伸的。
例如，一个企业的员工分类变量可能是职位（经理、工程师、助理等），这些职位是有限的，不会无限增加或减少。
二、分类变量的应用场景分类变量广泛应用于不同领域和行业的数据分析中，一些常见的应用场景有：1. 调查研究：在调查问卷或实地调查中，经常使用分类变量来收集和分析各项指标。
比如，对于一次市场调研活动，可以收集不同年龄段（青年、中年、老年）消费者对某种商品的满意度，以此得出不同年龄段人群对该商品的评价情况。
2. 数据挖掘：在数据挖掘领域，分类变量被广泛用于构建和训练模型，以预测或分类未来事件。
例如，在信用风险评估模型中，分类变量如收入水平、借款用途等往往是评估一个人是否有还款能力的重要指标。
3. 商业决策：在市场营销和销售策略制定过程中，分类变量能够帮助企业更好地了解客户群体和市场需求。
通过对消费者的职业（学生、工薪阶层、自由职业者）、购买意愿（高购买力、中购买力、低购买力）等分类变量进行分析，企业可以制定针对不同群体的个性化营销策略。
三、分类变量的分析方法在对分类变量进行分析时，我们可以采用一些常见的统计方法和技巧。
多变量描述统计分析交叉表分析法
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最时，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，然后依研究日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，井对各种因素进行了交叉表分析.表1驾驶员的事故率从初始表1中可以看出，有61%的保险户在开车过程中从未岀现过事故。
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〃，于是岀现了三维交叉表3O表3不同驾驶距离下的事故率结果表明，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。
如表4所zKo表4 居住时间与对百货商场的熟悉程度的交叉列联分析（频数）那么，到底居住时间与对商场的熟悉程度有没有关系呢？由表4可见，居住时间低于30年的居民比居住时间在30年以上的居民似乎更熟悉百货商场。
进一步计算岀百分比•则可以看得更直观一些。
见表5。
表5 居住时间与对百货商场的熟悉程度的交叉列联分析（％）行百分比与列百分比的选择取决于哪个变量是因变量哪个变量是自变量。
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，在各个领域都有广泛的应用。
通过交叉分析法，可以深入了解数据之间的关系和规律，并从中获得有用的信息。
本文将详细介绍交叉分析法的分析过程和方法。
I. 介绍交叉分析法交叉分析法是一种基于数据交叉比较的统计分析方法，它通过对数据进行交叉分类、对比和计算，来揭示变量之间的关系。
交叉分析法被广泛应用于市场调研、社会学研究、经济分析等领域，能够帮助研究者深入了解数据背后的规律。
II. 分析步骤1. 数据收集和准备在进行交叉分析前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以来自不同的来源，例如问卷调查、统计数据或实验数据。
确保数据的准确性和完整性是进行交叉分析的基础。
2. 交叉分类交叉分类是交叉分析的重要步骤，是为了将数据按照研究目的进行分组，以便进行比较和分析。
根据需要，可以将数据按照不同的维度进行分类，如时间、地域、年龄、性别等。
通过交叉分类，可以更好地观察数据之间的关系和趋势。
3. 数据计算和对比在交叉分析的过程中，需要计算和对比不同组的数据。
常用的计算方法包括百分比计算、平均数计算、比率计算等。
通过对比不同组之间的数据，可以找出差异和相似之处，进一步分析数据的含义和趋势。
4. 构建交叉表和图表为了更直观地展示交叉分析的结果，可以构建交叉表和图表。
交叉表可以清晰地显示不同分类下的数据，并提供总体的概述。
图表可以以图形的方式展示数据之间的关系和趋势，如柱状图、折线图、饼图等。
通过交叉表和图表，可以更加生动地呈现交叉分析的结果，便于进一步解读和理解。
5. 结果解读和应用最后，根据交叉分析的结果进行解读和应用。
通过对交叉分析的结果进行深入思考和分析，可以得出结论、提出建议，或者进一步研究。
交叉分析的结果可以用于决策、优化策略、改进产品设计等，具有广泛的应用前景。
III. 实例应用以一个市场调研为例，假设需要分析不同年龄段受众对某款产品的满意度。
首先，收集相关的调研数据，包括受众的年龄和满意度评分。
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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最时，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，然后依研究日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，井对各种因素进行了交叉表分析.
驾驶员的事故率
表
样就出现了二维交叉表2。
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"，于是岀现了三维交叉表3。
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。
如表4 所
示。
表居住时间与对百货商场的熟悉程度的交叉列联分析（频数）
那么，到底居住时间与对商场的熟悉程度有没有关系呢？由表4可见，居住时
间低于30年的居民比居住时间在30年以上的居民似乎更熟悉百货商场。
进一步计算岀百分比.则可以看得更直观一些。
见表5。
表5 居住时间与对百货商场的熟悉程度的交叉列联分析（％）
行百分比与列百分比的选择取决于哪个变量是因变量哪个变量是自变量。
一般的规则是，在自变量的方向上.对因变量计算百分比。
以表5为例，居住时间为自变量，对商场的熟悉程度为因变量，因而可以对各居住时间分别计算熟悉程度的百分比。
由表5可见，53. 6%的居住时间低于13 年的人
和60. 9%的居住时间在13年~30年的人都熟悉该商店，而只有32. 9%的居住时间
在30年以上的人熟悉该商店。
看来，同样住在该地区的人，居住时间越长. 对购物环
境反而更不熟悉。
这个结论是有一定道理的，在一个地方居住很长时间的人一般相对
来说更没有动力去熟悉该商场。
如果我们在因变量的方向上对自变量计算百分比（如表6所示），则显然没意
义。
表6 居住时间与对百货商场的熟悉程度的交叉列联分析（%）
表6暗示，对当地商场不熟悉会影响居民在该地的居住时间，这显然是不合理的。
但是，居住时间与对百货商场的熟悉程度之间的联系可能受第三变量的影响，例如年龄。
居住时间越长的人可能年龄越大。
尽管分析结果表明年龄在此不是影响因素，但由此可见需要检查第三因素的影响。
三、三变量的交叉列联表分析
引入第三变量后再进行交叉列联分析，则可能出现以下四种结果：
（1）剔除外部环境的影响，使原先两变量间的关系更单纯。
例如，在表7中，
仅分析婚姻状况和衣服支岀水平这两个变量时，从数字上看未婚者在衣服支出方面比
已婚者更高一些。
但引入变量性别以后，发现对于男性来说，已婚者与未婚者在衣服
支岀方面没有显著差异，但对于女性未婚者与已婚者，在衣服支出方面的差异则很明显。
见表8。
表
8 婚姻状况和性别对衣服支出水平的交叉列联分析⑴
(2)否定原先两变量间的关系。
例如，根据表9可见，仅对受教育水平和私家
的拥有情况进行交叉列联分析，发现文化程度越高的人拥有私家车的比例越高。
但引入收
人变量后发现收入才是影响拥有私家车的真正原因，对于低收入者.不论文化程 度高低在
购买私家车方面没有差异。
见表10o 表9
受教育水平对私家车拥有状况的交叉列联分析(%)
表
受教育水平和收入对私家车拥有状况的交叉列联分析(%)
(3)尽管原先观察两变量间没有关系.第三变量的引入可能揭示了它们之间 的一些联系。
由表11可见，仅对年龄和出国旅行的欲望进行交叉列联分析.发现 两者之间没有
关系。
但引入性别变量后，发现对于男性，年龄越大，出国旅游的 欲望越强；而对于女性正好相反，年龄越小，岀国欲望越强。
见表12。
表12 年龄和性别对是否希望岀国旅行的交叉列联分析（幻
（4）没有影响。
以表13为例，引入收入变量后，家庭规模与是否经常吃快餐之间仍旧没有关系。
见表14。
表13 家庭规模对是否经常吃快餐的交叉列联分析（%）
表14 家庭收入和家庭规模对是否经常吃快餐的交叉列联分析（%）
四、交叉表分析法的优缺点
交叉表被广泛用于商业市场调研，因为它有如下优点：
•交叉表的分析结果很容易直观地被理解；
•明了的解释加强了调研结果与经理行为的联系；
•一系列交叉表比务变屋分析更有助于理解复杂的问题：
•交叉表可减弱空格问题，这在多元离散变量分析中更突出;
•交叉表将复杂的数据简单化。
交叉表有两点局限。
其一，如果需要考虑多个变量，样本容量就应相当大；其二，很难确保对所有的相关变量进行了分析，如果变量选择不适当，就会得岀错误的结论。
即使变量选择的正确，研究者也许会因使用不当而无法找到真正的关系。
能否制作一个好的交叉表，取决于研究者选择关键变量以及根据这些变量组成交叉表的能力。
另外，用于交叉表分析的变量的类型和数量随研究的目的、性质而变化。
在描述性调研中，研究者有较大的自主权来选择这些变量。
在探索性研究中，研究者凭主观意识选择所有的用于交叉表的变量。
交叉表分析只能用于有数据基础的变量分析，它描述的是变量间的关系，但不一定是因果关系。