SPSS问卷分析篇之非参数检验——交叉表分析

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标签：SPSS 调查问卷销售渠道

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【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——crosstable

2、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。下边的复式条形图也说明了这个问题，而且更加形象。