SPSS列联表分析课件
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最新第2讲.SPSS描述性统计分析PPT课件
一、操作（实践数据：产品的销售量.sav） 1）菜单“分析→描述统计→频率”。 2）对话框中，左侧选择一个或多个
待分析变量，移入右侧。 3）“显示频率表格”，勾选该复选
框，可输出频数分析表。
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框：
1）四分位数：显示25%、50%、 75%的分位数。 2）割点：勾选后可输入数值A， 将数据平分为A等分。例如，输 入5，表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3）百分位数：选中后，可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
幂估计：对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图，达到方差齐次性要求的 幂次估计；并据此散布图，来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换：对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换：不对数据进行转换，产生原始数据的散 布图。注：“无”是不产生该选项的图形。
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
输出前面所讲述的各个描述统计量，并可设置均值的 置信5个最大值与最小值。在输出窗 口被表明为极端值。
“选项”对话 框
输出结果显示5%,10%,25%,50%,75%,90%和95% 的百分位数。
从所有分析中，将因变量或分组变量中带有缺失值的观测 量予以剔除。 从当前分析中，将有缺失值的观测量均予以剔除。
SPSS探索性统计分析整体分析与设计的内容
二、操作
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果，以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换，以表明和检验连续变量的数值分布情况。
待分析变量，移入右侧。 3）“显示频率表格”，勾选该复选
框，可输出频数分析表。
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框：
1）四分位数：显示25%、50%、 75%的分位数。 2）割点：勾选后可输入数值A， 将数据平分为A等分。例如，输 入5，表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3）百分位数：选中后，可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
幂估计：对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图，达到方差齐次性要求的 幂次估计；并据此散布图，来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换：对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换：不对数据进行转换，产生原始数据的散 布图。注：“无”是不产生该选项的图形。
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
输出前面所讲述的各个描述统计量，并可设置均值的 置信5个最大值与最小值。在输出窗 口被表明为极端值。
“选项”对话 框
输出结果显示5%,10%,25%,50%,75%,90%和95% 的百分位数。
从所有分析中，将因变量或分组变量中带有缺失值的观测 量予以剔除。 从当前分析中，将有缺失值的观测量均予以剔除。
SPSS探索性统计分析整体分析与设计的内容
二、操作
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果，以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换，以表明和检验连续变量的数值分布情况。
交叉列联分析ppt课件
检验步骤
• 提出原假设
• H0：婚姻状况和幸福状况这两个变量相互独立； • H1：婚姻状况和幸福状况不相互独立。
• 两个变量都是分类型，采用交叉列联分析 • 采用SPSS操作
23
24
结果分析
婚姻 已婚 状况
丧偶
离异
分居
未婚
合计
计数 期望的计数 计数 期望的计数 计数 期望的计数 计数 期望的计数 计数 期望的计数 计数 期望的计数
农村
价格
品牌
款式
• 以列联表为基础可以对两个变量之间的关系进行多种 统计检验
2
列联表举例
条件频数—酒店管理专业业
男生
2
女生
49
合计
51
旅游管理专业 合计
行边缘分布
10
12
61
110
71
122
列边缘分布
3
男生
行百分比 列百分比 总百分比
性别 女生
Total
Count %within性别 %within专业 %of Total Count %within性别 %within专业 %of Total Count %of Total
第8章 列联表分析 (Crosstabs )
●列联表是什么，可以用来做什么 ●采用卡方检验统计量
1
8.1 解释列联表
• 对分类数据的描述和分析通常使用列联表 • 根据两个变量分组，汇总得到的结果称为列联表，可
以用来分析两个变量之间的关系
列联表中的数字为交叉单元格中的频数或频率
大城市 中小城市 乡镇
赞成该方案 24.4% 26.9% 20.4% 28.3% 66.4%
68.0% 62.5% 63.35 71.8%
应用统计学之列联分析介绍课件
4
SPSS软件
SPSS是一款广泛应用于社会科学、市场调查、健康研究等领域的统计分析软件。
SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计、频率分析、交叉分析、相关分析、回归分析等。
SPSS的图形功能强大，可以生成各种统计图表，如柱状图、饼图、散点图、箱线图等。
SPSS的语法简单易学，用户可以通过编写简单的语法命令来实现复杂的统计分析。
步骤：设定假设、计算卡方值、比较卡方值与临界值、得出结论
列联表分析
列联表：用于展示两个或多个变量之间的关系
1
列联分析：通过列联表分析，可以了解变量之间的关系
2
列联分析方法：包括卡方检验、相关系数、回归分析等
3
列联分析应用：广泛应用于市场研究、医学研究、教育研究等领域
4
相关系数分析
相关系数：衡量两个变量之间线性关系的度量
Excel插件是一种在Excel中扩展功能的工具
01
列联分析软件与工具可以通过Excel插件进行安装和使用
02
Excel插件可以提供更丰富的数据分析功能，提高工作效率
03
常见的Excel插件有：Power Query、Power Pivot、Power BI等
04
谢谢
R语言
R语言是一种开源的统计计算和图形语言
R语言提供了丰富的统计分析工具和函数
R语言支持列联分析，包括卡方检验、相关分析等
R语言可以方便地绘制各种统计图表，如柱状图、饼图等
R语言可以与其他统计软件和数据库进行交互，如SPSS、SAS等
R语言具有强大的社区支持，用户可以方便地获取帮助和资源
Excel插件
01
01
02
03
04
数据来源：消费者调查问卷
SPSS软件
SPSS是一款广泛应用于社会科学、市场调查、健康研究等领域的统计分析软件。
SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计、频率分析、交叉分析、相关分析、回归分析等。
SPSS的图形功能强大，可以生成各种统计图表，如柱状图、饼图、散点图、箱线图等。
SPSS的语法简单易学，用户可以通过编写简单的语法命令来实现复杂的统计分析。
步骤：设定假设、计算卡方值、比较卡方值与临界值、得出结论
列联表分析
列联表：用于展示两个或多个变量之间的关系
1
列联分析：通过列联表分析，可以了解变量之间的关系
2
列联分析方法：包括卡方检验、相关系数、回归分析等
3
列联分析应用：广泛应用于市场研究、医学研究、教育研究等领域
4
相关系数分析
相关系数：衡量两个变量之间线性关系的度量
Excel插件是一种在Excel中扩展功能的工具
01
列联分析软件与工具可以通过Excel插件进行安装和使用
02
Excel插件可以提供更丰富的数据分析功能，提高工作效率
03
常见的Excel插件有：Power Query、Power Pivot、Power BI等
04
谢谢
R语言
R语言是一种开源的统计计算和图形语言
R语言提供了丰富的统计分析工具和函数
R语言支持列联分析，包括卡方检验、相关分析等
R语言可以方便地绘制各种统计图表，如柱状图、饼图等
R语言可以与其他统计软件和数据库进行交互，如SPSS、SAS等
R语言具有强大的社区支持，用户可以方便地获取帮助和资源
Excel插件
01
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03
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数据来源：消费者调查问卷
SPSS基本统计分析（三）：列联表分析
SPSS基本统计分析（三）：列联表分析1、引入在医学统计中，计数资料是非常常见的，比如（患病、未患病），（男、女），（有效、无效）等等，这类资料通常会被整理成列联表的形式，我们平常接触到的列联表多数都是二维的（R×C列联表）。
根据变量是否有序，又分为单向有序、双向有序属性相同、双向有序属性不同列联表，不同的列联表所用统计方法是不一样的。
在后续定性资料统计推断中我们会一一介绍其操作步骤，这节先通过一个例子看一下简单的2×2列联表的卡方检验（反映理论频数和实际频数的差异大小）过程。
2、问题与数据为了探讨吸烟与慢性支气管炎有无关系，调查了339人，结果如下：3、操作步骤3.1 数据录入注意数据的录入方式，给不同变量的不同分类定义新的标签值，这里，变量x代表是否吸烟：0代表吸烟，1代表不吸烟；变量y代表是否患病：0代表患病，1代表不患病。
3.2 数据加权因为数据是汇总格式，所以需要先对数据进行加权。
弹出个案加权对话框后，选择个案加权系数，激活频率变量，将人数放入频率变量栏中，点击确定。
3.3 卡方检验和Fisher精确检验将是否吸烟选入行，是否患慢性支气管炎选入列（结局变量放入列）点击精确，弹出的对话框中选择卡方点击格式，计数框中选择实测和期望，百分比框中选择列。
4、结果解读4.1个案处理摘要表中可以看出有效个案数、缺失个案数和总计个案数。
4.2交叉表由于使用卡方检验要求每个单元格频数不少于5，当条件不满足时，应当用Fisher精确检验。
由表格可以看出期望计数的最小值为22.14，大于5，所以可以直接采用卡方检验。
4.3卡方检验由结果得χ2=7.469，P=0.006<0.05，所以应该拒绝原假设，认为患慢性支气管炎与吸烟之间不是相互独立的。
研究问题时，当任何一个期望计数小于5时，便不再使用卡方检验，而是采用Fisher精确检验，由表格可以看出，本题的费希尔精确检验的双侧P值为0.007。
统计学教程(含spss)六_列联分析
C0
无相关
C
0 C 1
2 2 n
适用于大于2 ×2列联表
C的最大值依赖于列联表的行列数
a 0 a+c
0 d b+d
0 c a+c
b 0 b+d
合计
n
合计
n
a bc d a c b d
ad bc
bc
bc 2
bc 1 bc
Φ相关系数
相关系数与 统计量的关系
2
2
n
或
f e11
a ba c
n
f e12
985
969
1954
a bc d a c b d
ad bc
525 763 831 1123 985 969
0.43
Φ相关系数比较适用于2×2列联表。列联表的行数和列数大于2时， Φ相关系数会出现大于是1情况。
C相关系数
相关系数（列联系数）计算公式 C
a b b d
n
2 n 2
f e 21
a c c d
n
f e 22
b d c d
n
2×2列联表 C1 R1 C2
合计 a+b c+d
a
2
f e11
2
f e11
b
2
f e12
2
f e12
c
合计 合计
f11 f21 f31 CT1
RT1 RT2 RT3
自由度 R 1C 1 3 14 1 6
列联表分析spss步骤
【Exact钮】
• 针对2*2以上的行*列表设定计算确切概 率的方法，可以是不计算（Asymptotic only）、蒙特卡罗模拟（Monte Carlo） 或确切计算（Exact）。蒙特卡罗模拟 默认进行10000次模拟，给出99%可信 区间；确切计算默认计算时间限制在5 分钟内。这些默认值均可更改。
【Statistics钮】
• 弹出Statistics对话框，用于定义所 需计算的统计量。
• o Chi-square复选框：计算X2 值。
• o Correlations复选框：计算行、 列两变量的Pearson相关系数和 Spearman等级相关系数。
• o Norminal复选框组：选择是 否输出反映分类资料相关性的指标， 很少使用。
Crosstabs过程不能产生一维频数表（单变 量频数表），该功能由Frequencies过程实现。
界面说明
【Rows框】 • 用于选择行*列表中的行变量。 • 【Columns框】 • 用于选择行*列表中的列变量。 • 【Layer框】 • Layer指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中
注意事项
• 如何选用上面众多的统计结果令许多初学 者头痛，实际上我们只需要在
• 未校正卡方、 • 校正卡方和 • 确切概率法 三种方法之间选择即可，其余的对我们而言
用处不大，可以视而不见。
假设三个变量分别名为R、C和W，则数据集结构和命令如下：
R
C
W
1.00
1.00
54.00
1.00
2.00
44.00
2.00
1.00
8.00
2.00
2.00
20.00
1.
Data==>Weight Cases
spss统计分析实例分析PPT课件
• 操作步骤：
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
第29页/共89页
标准正态评分值，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。
在多元统计分析中，对均值差异较大的变量，采 用变量标准化后的数据进行分析，可以消除均值 差异带来的影响。
第31页/共89页
第11页/共89页
SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率，进入频 率对话框
第12页/共89页
SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口，再点击统计 量，进行设置，完 成后点继续返回
第13页/共89页
SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置，完成后点继续返回，最后点确定
• 峰度：描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2，5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
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标准正态评分值，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。
在多元统计分析中，对均值差异较大的变量，采 用变量标准化后的数据进行分析，可以消除均值 差异带来的影响。
第31页/共89页
第11页/共89页
SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率，进入频 率对话框
第12页/共89页
SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口，再点击统计 量，进行设置，完 成后点继续返回
第13页/共89页
SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置，完成后点继续返回，最后点确定
• 峰度：描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2，5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N
关联分析-spss课件
关联分析-spss
交叉分析表
关联分析-spss
獨立性檢定
其檢定的卡方統計量
2
r
i1
c (Oij -Eˆ ij)2
j1
Eˆ ij
Eˆ
ij
：估計之理論次數，Eˆ ij
ni. n.j n
。
各細格（Cell）之期望次數或理論次數最好不得小於 5，處理方法有細格合併法、增加樣本數、去除樣本 法與Yate‘s校正（correlation for continuity）公式。
1. 兩變數關聯分析
(Association)
第一節 第二節 第三節 第四節 第五節
兩變數關聯分析原理 SPSS的Correlate分析 相關分析範例 SPSS的Crosstabs分析 Crosstabs的應用範例
关联分析-spss
學習目標
認識計算兩變數「關聯分析」的「關聯係數」種類。 探討「相關」與「關連」及「相關分析」與「關聯分析」的差異。 了解相關係數的計算原理及公式。 了解其它關聯係數的計算原理與公式。 認識卡方檢定的適用情況。 認識SPSS的Correlation程序與介面如何操作。 認識SPSS的各種Correlate應用實例。 認識SPSS的Crosstabs程序與介面如何操作。 認識SPSS的各種Crosstabs應用實例。 探討SPSS的Crosstabs如何解釋及如何應用於民意調查。
在實際應用上，仍以Pearson相關係數與Chi-Square 卡方值最為常見。
本章主要介紹兩個探討變數間關聯強度之程序，分別 為Correlate和Crosstabs。
Correlate可用於區間或比例尺度與順序尺度測量之變 數；Crosstabs可用於各種尺度之變數，但通常若為計 量的區間與比例尺度則採Correlate。
交叉分析表
关联分析-spss
獨立性檢定
其檢定的卡方統計量
2
r
i1
c (Oij -Eˆ ij)2
j1
Eˆ ij
Eˆ
ij
：估計之理論次數，Eˆ ij
ni. n.j n
。
各細格（Cell）之期望次數或理論次數最好不得小於 5，處理方法有細格合併法、增加樣本數、去除樣本 法與Yate‘s校正（correlation for continuity）公式。
1. 兩變數關聯分析
(Association)
第一節 第二節 第三節 第四節 第五節
兩變數關聯分析原理 SPSS的Correlate分析 相關分析範例 SPSS的Crosstabs分析 Crosstabs的應用範例
关联分析-spss
學習目標
認識計算兩變數「關聯分析」的「關聯係數」種類。 探討「相關」與「關連」及「相關分析」與「關聯分析」的差異。 了解相關係數的計算原理及公式。 了解其它關聯係數的計算原理與公式。 認識卡方檢定的適用情況。 認識SPSS的Correlation程序與介面如何操作。 認識SPSS的各種Correlate應用實例。 認識SPSS的Crosstabs程序與介面如何操作。 認識SPSS的各種Crosstabs應用實例。 探討SPSS的Crosstabs如何解釋及如何應用於民意調查。
在實際應用上，仍以Pearson相關係數與Chi-Square 卡方值最為常見。
本章主要介紹兩個探討變數間關聯強度之程序，分別 為Correlate和Crosstabs。
Correlate可用於區間或比例尺度與順序尺度測量之變 數；Crosstabs可用於各種尺度之變數，但通常若為計 量的區間與比例尺度則採Correlate。