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  • spss交叉分析 + SPSS卡方检验

    万次阅读 多人点赞 2015-05-06 09:56:21
    spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。 spss...

    spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同

    spss交叉表分析方法与步骤: 

    1、在spss中打开数据,然后依次打开:analyze--descriptive--crosstabs,打开交叉表对话框 

    2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表  

    3、设置输出的结果,点击statistics,打开一个新的对话框   

    4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框   

    5、点击cells,设置cell中要展示的数据  

    6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框   

    7、点击ok按钮,输出检验结果     

    8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列   

    9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   

    10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。 

    来源:百度文库http://wenku.baidu.com/view/c659b1e3172ded630b1cb6a3.html

    数据分析联盟:http://www.52analysis.com/SPSS_SAS/292.html 

     

    ▼2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表  


    ▼4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框

    ▼6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框 

    ▼8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列   

    ▼9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05,因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   


    ▼10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。 


    中文:




    是否死亡放置于行好一些;“精确”为默认,“统计量”选卡方和Phi;“单元显示”将计数和百分比全选,“格式”为默认。
     

    结果:





    Value=卡方值;df=自由度;ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05(自己设定的显著性水平),接受原假设,否则拒绝,即P值小于0.05认为结果有显著性差异。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,这句话很重要,关系到结果是否可靠!理论频数小于5的cells(格子)比例不超过20%,结果可靠,采用Pearson Chi-Square的P值-ASYMP.sig。当理论频数小于5的cells(格子)比例超过20%,应看Exact Test(确切概率法)。 

    给出的Asymp. Sig 是通过卡方值算的。

     



    最常用的医学统计:

    TTest - 独立样板T检验,推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异

    交叉表 - 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验,卡方检验

    Logist 回归 - 确定两种或两种以上变数间是否相关、相关方向与强度,即相互依赖的定量关系

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  • spss交叉分析

    千次阅读 2019-05-11 21:04:50
    分类法数据与分类法数据 二分法与分类法数据

    分类法数据与分类法数据1

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    二分法与分类法数据

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  • 实验8-SPSS交叉分析

    千次阅读 2019-01-18 02:59:00
    SPSS---交叉分析 除了对单个变量的分析,在实际研究中,还需要对多个变量在不同取值情况下的数据分布情况,从而进一步分析变量之间的相互影响和关系,这就要用到交叉分析交叉表是一种行列交叉的分类汇总表格,...
    • SPSS---交叉表分析

    •       除了对单个变量的分析,在实际研究中,还需要对多个变量在不同取值情况下的数据分布情况,从而进一步分析变量之间的相互影响和关系,这就要用到交叉表分析。
    • 交叉表是一种行列交叉的分类汇总表格,行和列上至少各有一个分类变量,行和列的交叉处可以对数据
    • 进行多种汇总计算,如求和、平均值、计数等。
    • 交叉表分析是用于分析两个或两个以上分组变量之间的关联关系,以交叉表格的形式进行分组变量间关系的对比分析。它的原理是从数据的不同角度综合进行分组细分,以进一步了解数据的构成、分布特征,它也是描述统计分析中常用的方法之一。
    • 在EXCEL中主要使用数据透视表进行交叉表分析。
    • 【分析】-【描述统计】-【交叉表】
    • 1167156-20190118025848408-211728471.jpg
                              图1-1 交叉表参数设置

    • 研究婚姻状况和性别两个变量的统计数据。
    • 1167156-20190118025848865-753898522.jpg

                                 图1-2 交叉表分析结果
    •      通过以上交叉表分析可以知道,先从婚姻状况角度查看数据的分布,在四种婚姻状况中,“未婚单身”占比45.2%,所占比重最大。其次是“已婚已育”,占比27.5%,在此基础上增加性别角度,进一步查看数据的分布,在四种婚姻状况中男、女的比例较为均衡。





    转载于:https://www.cnblogs.com/xuxaut-558/p/10285705.html

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  • spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。spss...

    spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。

    spss交叉表分析方法与步骤:

    1、在spss中打开数据,然后依次打开:analyze--descriptive--crosstabs,打开交叉表对话框

    2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表

    3、设置输出的结果,点击statistics,打开一个新的对话框

    4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框

    5、点击cells,设置cell中要展示的数据

    6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框

    7、点击ok按钮,输出检验结果

    8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列

    9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05,因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别

    10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。

    ▼2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表

    ▼4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框

    ▼6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框 

    ▼8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列 

    ▼9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05,因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别 

    ▼10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。

    中文:

    是否死亡放置于行好一些;“精确”为默认,“统计量”选卡方和Phi;“单元显示”将计数和百分比全选,“格式”为默认。 

    选择上右图风险==》unadjusted odds

    ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) of

    variables.

    结果:

    Value=卡方值;df=自由度;ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05(自己设定的显著性水平),接受原假设,否则拒绝,即P值小于0.05认为结果有显著性差异。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,这句话很重要,关系到结果是否可靠!理论频数小于5的cells(格子)比例不超过20,即小于5的格值数不应超过25%,或四分之一(25%)的格子理论数小于5

    。结果可靠,采用Pearson Chi-Square的P值-ASYMP.sig。当理论频数小于5的cells(格子)比例超过20%,应看Exact

    Test(确切概率法-Fisher's Exact

    Test)or

    连续性校正的值(Continuity Correction)。 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。

    给出的Asymp. Sig

    是通过卡方值算的。

    ▼天数与死亡的关系

    最常用的医学统计:

    TTest - 独立样板T检验,推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异。Analyze→Compare

    mean→Paired-Samples T Test。T为负值表示前面一组样本的均值低于后面一组的均值。

    交叉表 - 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验,卡方检验

    三组以上比较 - 比较均值 -》单因素anova

    Logist 回归 - 确定两种或两种以上变数间是否相关、相关方向与强度,即相互依赖的定量关系

    SPSS中的单因素方差分析中,各项指标的含义

    1)、Mean: 平均数,均数

    2)、Std.Deviation: 标准差

    3)、Std.Error:标准误

    4)、Confidence Intercal for Mean:均数的可信区间

    5)、Lower Bound:均数的可信区间的下限

    6)、Upper Bound:均数的可信区间的上限

    7)、Minimum:最小值

    8)、Maximum:最大值

    9)、Sum of Squares:平方和,离均差平方和,即SS

    10)、df:degree of freedom,自由度

    11)、Mean Square:圴方,即MS=SS/df

    12)、F:F值,两圴方之比

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  • SPSS数据分析-交叉分析

    千次阅读 2020-08-20 12:16:03
    交叉表(交叉列联表) 分析法是一种以表格的形式同时描述两个或多个变量的联合分布及其结果的统计分析方法,此表格反映了这些只有有限分类或取值的离散变量的联合分布。 当交叉表只涉及两个定类变量时,交叉表又叫做...
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  • spss中打开数据,然后依次打开:analyze--descriptive--crosstabs,打开交叉表对话框2将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表3接下来我们要设置输出的结果,点击statistics,打开一...
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    2019-12-26 14:06:32
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空空如也

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