京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何使用spss进行交叉列联表分析_数据分析师
在实际分析中,除了需要对单个变量的数据分布情况进行分析外,还需要掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况,从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系,这种分析就称为交叉列联表分析。
当所观察的现象同时与两个因素有关时,如某种服装的销量受价格和居民收入的影响,某种产品的生产成本受原材料价格和产量的影响等,通过交叉列联表分析,可以较好地反映出这两个因素之间有无关联性及两个因素与所观察现象之间的相关关系。
因此,数据交叉列联表分析主要包括两个基本任务:一是根据收集的样本数据,产生二维或多维交叉列联表;二是在交叉列联表的基础上,对两个变量间是否存在相关性进行检验。要获得变量之间的相关性,仅仅靠描述性统计的数据是不够的,还需要借助一些表示变量间相关程度的统计量和一些非参数检验的方法。
常用的衡量变量间相关程度的统计量是简单相关系数,但在交叉列联表分析中,由于行列变量往往不是连续变量,不符合计算简单相关系数的前提条件。因此,需要根据变量的性质选择其他的相关系数,如Kendall等级相关系数、Eta值等。
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。
单击【统计量】(Statistics)按钮,打开"交叉表:统计量"(Crosstabs:Statistics)对话框,如图3-15所示。
在该对话框中,用户可以选择输出合适的统计检验统计量。对话框中各选项的意义如下:
(1)卡方(Chi-square)检验复选框:检验列联表行列变量的独立性检验,也被称为Pearson chi-square检验、χ2检验。
(2)相关性(Correlations)检验复选框:输出列联表行列变量的Pearson相关系数或Spearman相关系数。
(3)名义(Nominal)栏:适用于名称变量统计量。
相依系数(Contingency coefficient):即Pearson相关系数或Spearman相关系数。
Phi 和Cramer变量( 系数):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,如公式(3.13)所示。ψ系数介于0和1之间,其中,K为行数和列数较小的实际数。
Lambda(λ系数):在自变量预测中用于反映比例缩减误差,其值为1时表明自变量预测因变量好,为0时表明自变量预测因变量差。
不定性系数(Uncertainty coefficient):以熵为标准的比例缩减误差,其值接近1时表明后一变量的信息很大程度上来自前一变量,其值接近0时表明后一变量的信息与前一变量无关。
(4)有序(Ordinal)栏:适用于有序变量的统计量。
Gamma(伽马系数,γ系数):两有序变量之间的关联性的对称检验。其数值界于0和1之间,所有观察实际数集中于左上角和右下角时,取值为1,表示两个变量之间有很强的相关;取值为0时,表示两个变量之间相互独立。
Somers'd值:两有序变量之间的关联性的检验,取值范围为[-1,1]。
Kendall s tau-b值:考虑有结的秩或等级变量关联性的非参数检验,相同的观察值选入计算过程中,取值范围为[-1,1]。
Kendall s tau-c值:忽略有结的秩或等级变量关联性的非参数检验,相同的观察值不选入计算过程,取值范围界为[-1,1]。
(5)按区间标定(Nominal by interval)栏:适用于一个名义变量与一个等距变量的相关性检验。
Kappa系数:检验数据内部的一致性,仅适用于具有相同分类值和相同分类数量的变量交叉表。
Eta值:其平方值可认为是因变量受不同因素影响所致方差的比例。
风险(相对危险度):检验事件发生和某因素之间的关联性。
McNemar检验:主要用于检验配对的资料率(相当于配对卡方检验)。
(6)Cochran's and Mantel-Haenszel统计量复选框:适用于在一个二值因素变量和一个二值响应变量之间的独立性检验。
用户在"交叉表:统计量"对话框中进行选择后,单击【继续】(Continue),即可返回"交叉表"(Crosstabs)主对话框。一般情况下,对"交叉表:统计量"对话框内的选项不作选择或选择较为常用的卡方检验。
单击【单元格】(Cells)按钮,打开"交叉表:单元显示"(Crosstabs:Cell Display)对话框,如图3-16所示。
在该对话框中,用户可以指定列联表单元格中的输出内容。SPSS17.0默认在交叉列联表中输出实际的观察值,但观察值有时候不能确切地反映事物的实质,因此还需要输出其他的数据项。对话框中各选项的具体意义如下:
(1)计数(Counts)栏:
观察值(Observed):系统默认选项,表示输出为实际观察值。
期望值(Expected):表示输出为理论值。
(2)百分比(Percentages)栏:
行(Row)百分比:以行为单元,统计行变量的百分比。
列(Column)百分比:以列为单元,统计列变量的百分比。
总计(Total)百分比:行列变量的百分比都进行输出。
(3)残差(Residuals)栏:
未标准化(Unstandardized):输出非标准化残差,为实际数与理论数的差值。
标准化(Standardized):输出标准化残差,为实际数与理论数的差值除以理论数。
调节的标准化(Adjusted standardized):输出修正标准化残差,为标准误确定的单元格残差。
(4)非整数权重(Noninteger Weights)栏:
四舍五入单元格计数(Round cell counts,系统默认):将单元格计数的非整数部分的尾数四舍五入为整数。
截短单元格计数(Truncate cell counts):将单元格计数的非整数部分的尾数舍去,直接化为整数。
四舍五入个案权重(Round case Weights):将观测量权数的非整数部分的尾数四舍五入为整数。
截短个案权重(Truncate case Weights):将观测量权数的非整数部分的尾数舍去,化为整数。
无调节(No adjustments):不对计数数据进行调整。
用户在"交叉表:单元显示"对话框中进行选择后,单击【继续】(Continue)按钮,即可返回"交叉表"主对话框。一般情况下,对"交叉表:单元显示"对话框的选项都默认为系统默认值,不作调整。
单击【格式】(Format)按钮,打开"交叉表:表格格式"(Crosstabs:Table Format)对话框,如图3-17所示。
在该对话框中,用户可以指定列联表的输出排列顺序。对话框中各选项的具体意义如下:
在行序(Row Order)栏中有如下两个选项:
升序(Ascending):系统默认,以升序显示各变量值;
降序(Descending):以降序显示各变量值。
用户在该对话框中进行选择后,单击【继续】(Continue)按钮,即可返回"交叉表"主对话框。
在"交叉表"对话框中单击【确定】(OK)按钮,可在输出窗口中得到数据概述、交叉列联表、卡方检验表、交叉分组下频率分布柱形图、相对危险性估计等图表。更多相关文章:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16