请教SPSS交叉列联作表

如题所述

  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:  其中,f0表示实际观察频数,fe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) 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:  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:  打开数据文件,选择【分析】(Analyze)菜单,单击【描述统计】(Descriptive 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。  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:  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;  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。  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:  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。  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。  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 limit 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。
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如何使用spss进行交叉列联表分析
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