
spss交叉表分析 + SPSS卡方檢驗(yàn)
spss中交叉分析主要用來檢驗(yàn)兩個變量之間是否存在關(guān)系,或者說是否獨(dú)立,其零假設(shè)為兩個變量之間沒有關(guān)系。在實(shí)際工作中,經(jīng)常用交叉表來分析比例是否相等。例如分析不同的性別對不同的報紙的選擇有什么不同。
spss交叉表分析方法與步驟:
1、在spss中打開數(shù)據(jù),然后依次打開:analyze--descriptive--crosstabs,打開交叉表對話框
2、將性別放到行列表,將對讀物的選擇變量放到列,這樣就構(gòu)成了一個交叉表
3、設(shè)置輸出的結(jié)果,點(diǎn)擊statistics,打開一個新的對話框
4、勾選chi-square(卡方檢驗(yàn)),勾選phi and cramer's V(衡量交互分析中兩個變量關(guān)系強(qiáng)度的指標(biāo)),點(diǎn)擊continue,回到交叉表對話框
5、點(diǎn)擊cells,設(shè)置cell中要展示的數(shù)據(jù)
6、在這里勾選observed(各單元格的觀測次數(shù)),勾選row(行單元格的百分比),點(diǎn)擊continue,回到交叉表對話框
7、點(diǎn)擊ok按鈕,輸出檢驗(yàn)結(jié)果
8、先看到的第一個表格就是交叉表,性別為行、選擇的讀物為列
9、卡方檢驗(yàn)結(jié)果:主要看pearson卡方檢驗(yàn),sig值小于0.05,因此認(rèn)為不同的性別的人對周末讀物的選擇有顯著的差別
10、最后一個表格,輸出的是phi值和V值,兩個都代表兩個變量之間的關(guān)系的緊密度,數(shù)值小于0.1說明關(guān)系不緊密,即性別與周末讀物的選擇沒有明顯的關(guān)系,這個結(jié)論和上面的卡方檢驗(yàn)有出入,所以需要進(jìn)一步進(jìn)行兩兩比較。
▼2、將性別放到行列表,將對讀物的選擇變量放到列,這樣就構(gòu)成了一個交叉表
▼4、勾選chi-square(卡方檢驗(yàn)),勾選phi and cramer's V(衡量交互分析中兩個變量關(guān)系強(qiáng)度的指標(biāo)),點(diǎn)擊continue,回到交叉表對話框
▼6、在這里勾選observed(各單元格的觀測次數(shù)),勾選row(行單元格的百分比),點(diǎn)擊continue,回到交叉表對話框
▼8、先看到的第一個表格就是交叉表,性別為行、選擇的讀物為列
▼9、卡方檢驗(yàn)結(jié)果:主要看pearson卡方檢驗(yàn),sig值小于0.05,因此認(rèn)為不同的性別的人對周末讀物的選擇有顯著的差別
▼10、最后一個表格,輸出的是phi值和V值,兩個都代表兩個變量之間的關(guān)系的緊密度,數(shù)值小于0.1說明關(guān)系不緊密,即性別與周末讀物的選擇沒有明顯的關(guān)系,這個結(jié)論和上面的卡方檢驗(yàn)有出入,所以需要進(jìn)一步進(jìn)行兩兩比較。
中文:
是否死亡放置于行好一些;“精確”為默認(rèn),“統(tǒng)計量”選卡方和Phi;“單元顯示”將計數(shù)和百分比全選,“格式”為默認(rèn)。
結(jié)果:
Value=卡方值;df=自由度;ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05(自己設(shè)定的顯著性水平),接受原假設(shè),否則拒絕,即P值小于0.05認(rèn)為結(jié)果有顯著性差異。注意表格下面的注解:b.
0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected
count is 191.89,這句話很重要,關(guān)系到結(jié)果是否可靠!理論頻數(shù)小于5的cells(格子)比例不超過20%,結(jié)果可靠,采用Pearson
Chi-Square的P值-ASYMP.sig。當(dāng)理論頻數(shù)小于5的cells(格子)比例超過20%,應(yīng)看Exact
Test(確切概率法)。
給出的Asymp. Sig 是通過卡方值算的。
最常用的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計:
TTest - 獨(dú)立樣板T檢驗(yàn),推斷兩個總體的總體的獨(dú)立樣本均值是否存在顯著差異
交叉表 - 不同的性別對不同疾病的選擇有什么不同用此分析法,即卡方檢驗(yàn),卡方檢驗(yàn)
Logist 回歸 - 確定兩種或兩種以上變數(shù)間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度,即相互依賴的定量關(guān)系
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