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  • SPSS 性别卡方分析

    千次阅读 2020-12-08 11:33:39
    1.新建数据集 2.打开变量视图,分别输出group、sex和number 其中标签是对数据的说明,值是spss中的显示,比如定义1=subject,则输入1就等价于subject...分析–描述统计–交叉表–统计–卡方检验 确定 结果输出: ...

    1.新建数据集
    2.打开变量视图,分别输出group、sex和number
    其中标签是对数据的说明,值是spss中的显示,比如定义1=subject,则输入1就等价于subject
    变量视图:
    在这里插入图片描述
    数据视图:
    在这里插入图片描述

    3.数据分析:
    点击 数据–个案加权–将人数加入个案加权系数 否则结果一般有误
    在这里插入图片描述
    4.卡方检验
    分析–描述统计–交叉表–统计–卡方检验
    在这里插入图片描述
    确定
    结果输出:
    在这里插入图片描述

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  • 隔壁班的女神长得漂亮,人见人爱,但你总在她身上闻到一阵烟味……女神...搜集男性和女性的吸烟数据后,计算数据的p值,发现其呈现出显著性,说明两组数据具有显著性差异,可以进行卡方分析进一步探究。卡方分析卡方...

    隔壁班的女神长得漂亮,人见人爱,但你总在她身上闻到一阵烟味……女神吸烟的可能性有多高?

    众所周知,我们身边的一些男同胞们常常会吸烟减压,而女生则相对少见。那么吸烟的女生数量真的比男生少吗?性别跟吸烟是否存在相关性?

    本着学术的严谨,小编决定搜集一波数据,来一次严谨的分析。

    搜集男性和女性的吸烟数据后,计算数据的p值,发现其呈现出显著性,说明两组数据具有显著性差异,可以进行卡方分析进一步探究。

    卡方分析

    卡方分析(又称为交叉表分析,列联表分析,Pearson卡方分析等),常被用于分析两组分类数据之间的关系情况。

    ——————————————————————————————————

    打开在线SPSS分析软件SPSSAU,导入数据后,在左侧边栏选择“交叉分析”(卡方分析),选择数据中的性别、吸烟。

    点击“开始交叉分析”,SPSSAU即可一键输出结果表。还有各种柱状图、条形图,方便直接复制到报告中。


    从SPSSAU输出的下表可知,不同性别群体吸烟情况呈现出显著性差异( X2 = 13.747, P = 0.000 0.01),具体通过对比百分比差异可知,男性群体中有 90.0%吸烟(明显高于平均水平 47.6%),但是女性群体中只有9.1%会吸烟。

    进一步利用大数据和人工智能原理,SPSSAU系统还自动输出了智能化文字,我们直接看这些文字就能明白结果,写起调查报告和结果分析也得心应手~


    为了更加直观的展示结果,还能进一步用SPSSAU直接导出各种图表,方便直接复制到报告中。比如……

    条形图

    柱形图

    从柱状图就可以明显看出,男性群体抽烟的比例明显高于女性群体,所以,性别和吸烟是有相关关系的。


    除了条形图与柱形图,SPSSAU针对其他分析方法还能直接导出单选题、多选题等多种选择题的分析结果图,做起报告也更有说服力~




    这种分析方法是不是很方便呢?“卡方分析”其在学术论文、调研报告中具体的应用场景丰富,包括政策分析、社会调查结果分析等等。

    Tips:需要注意的是,卡方分析研究的是“关系”,即差异或者区别。解读表格时直接横向/竖向对比差异即可,比如X%和Y%进行对比,或X%和Z%对比均可。


    此外,除了上文提到的卡方分析,SPSSAU提供给用户的分析方法还包括信度分析,效度分析,方差分析,T检验,相关分析回归分析多选题各类交叉分析等等。

    想了解SPSSAU更多更强大功能吗?

    赶快打开电脑输入spssau.com试用一下吧!

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  • 卡方检验

    2019-10-01 20:01:36
    目录 01 什么是卡方检验: 02 投硬币 03 投筛子 04 电商中消费者的性别和购买生鲜 卡方检验,统计学的方法,现在机器学习看变量的时候也会用到。...很多不知道的人,一听到这个名词,会...我常听到运营和分析师...

    目录

    01 什么是卡方检验:

    02 投硬币

    03 投筛子

    04 电商中消费者的性别和购买生鲜


    卡方检验,统计学的方法,现在机器学习看变量的时候也会用到。

    很多不知道的人,一听到这个名词,会马上联想到,
    啊?还要拿张卡来检验吗?

    其实卡方检验是英文Chi-Square Test 的谐音。在大数据运营场景中,通常用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系。

    我常听到运营和分析师这样的对话,
    分析师:“这个变量我做了卡方检验了,不显著,所以我没有放进模型。”
    

    这时候,你要是仔细观察运营经理的话,他们很多人其实是不明白的,有些好学的会直接问什么是卡方检验,有些要面子,会偷偷百度一下什么是卡方检验,但多数运营经理就这么接受了分析师的建议。
    毕竟运营经理是以业务和结果为导向的,这些细节的东西,他们觉得也不用自己去纠结。

    写这篇的目的,是为了让运营经理能够确实的知道卡方检验是什么,不要害怕听到这些专有名词,下次遇到这些情况知道如何和分析师互动,并且从业务层面上提出更有价值的变量建议。

    而分析师的话,能够让他们在和其他非技术部门人员沟通的时候,学习怎么说些普通人能听的懂的话。

    01 什么是卡方检验:

    卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系。
    以运营为例:

    • 卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别;
    • 不同城市级别的消费者对买SUV车有没有什么区别;

    如果有显著区别的话,我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。

    02 投硬币

    那我们先从一个最简单的例子说起。
    1) 根据投硬币观察到的正面,反面次数,判断这个硬币是均衡的还是不均衡。
    现在有一个正常的硬币,我给你投50次,你觉得会出现几个正面,几个反面?

    按照你的经验你会这么思考,最好的情况肯定是25个正面,25个反面
    但是肯定不可能这么正正好好的,嗯,差不多28个正面,22个反面吧;
    23个正面,27个反面也可能的,
    但是10个正面,40个反面肯定不可能的,除非我运气真的那么碰巧。

    你上面的这个思维方式,就是拿已经知道的结果(硬币是均衡的,没有人做过手脚),推测出会出现的不同现象的次数。

    而卡方检验是拿观察到的现象(投正面或反面的次数或者频数),来判断这个结果(硬币是不是均衡的)。

    继续上面这个例子,
    如果我不知道这个硬币是不是均衡的,我想用正面,反面的频次来判断,我投了50次,
    其中28个正面,22个反面。我怎么用卡方检验来证明这个硬币是均衡的还是不均衡的呢?

    这里要引出卡方检验的公式:

    这个公式可以帮我们求出卡方检验的值,我们用

    其中,自由度我们可以求出来,置信度的话,我们按照我们自己意愿挑选,一般我们会挑90%或者95%。

    这三个数值计算方法如下:

    我们拿到这3个信息,去查表,因为0.72小于查表得到的3.841,所以我们得出这个硬币是均衡的结论。

    这里还涉及到假设检验中,拒绝H0还是不拒接H0,这篇文章就不详细展开了。

    如果你们查表后,还是不知道是该大于的时候说均衡,还是小于的时候说均衡,那么你们可以想一下具体这个例子,
    如果硬币是均衡的话,你觉得卡方的值是越小越可能是均衡的,还是越大越可能是均衡的呢?

    03 投筛子

    接下来,我们再来看一个稍微难一点的例子,投骰子。
    有一个筛子,我不知道它是不是均衡的,于是我打算投36次看一下。

    按照投硬币的方式,我先要画出一个表格,然后计算出3个数值,

     

    带着这3个值,我们去查表,于是我们得出这个现象不能判定他是个均衡的筛子。

    现在你明白其实卡方检验一点都不深奥吧。

    以后如果分析师说,这个变量不显著,我把这个变量去掉了,
    你就可以反问他,那卡方值是多少?
    你选了多大的置信度?
    

    04 电商中消费者的性别和购买生鲜

    最后讲个平时运营分析中的案例:

    我们要观察性别和在线上买不买生鲜食品有没有关系,现实生活中,女性通常去菜市场买菜的比较多,那么在线上是不是也这样。

     

    我们得出观察到数据,并且形成表格后,我们需要计算理论的数据,在上面的例子我们发现,我们发现有66%的人不在线上买生鲜(599除以907),34%的人会在线上买。 那如果,男的有733个人,女的有174个人,根据这些比例,我们可以得出的理论值是什么呢?

     

    根据理论和实际值,我们可以算出卡方值,自由度,并且结合我们定义的置信度,查表得到性别和线上买生鲜是显著相关的。
    所以我们如果下次看到一个女性来访问我们的网站,多投放一些广告,说不定会转化哦。

    看了这几个例子,是不是觉得卡方检验一点都不复杂,其实和我们生活这么贴近,我们平时的思维方式,其实就隐含着卡方检验的道理。

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  • 第一步:建立原假设和备择假设 H0:两变量相不立;H1:u两变量相互b独立 第二步:计算自由度和理论频数 第三步:计算卡方统计...一个例子:检验性别和信来世是否独立 另外一种计算卡方值得方法: ...

    第一步:建立原假设和备择假设

                 H0:两变量相不立;H1:u两变量相互b独立  

    第二步:计算自由度和理论频数

    第三步:计算卡方统计量

    实际观察次数与理论次数之差的平方再除以理论次数得到的统计量近似服从卡方分布

    第四步:查χ2方分布临界值表,确定接受域

     

    一个例子:检验性别和信来世是否独立

     

     

     

    另外一种计算卡方值得方法: 

     

    在本例中,带入数值就是:

     

     

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  • spss交叉表分析 + SPSS卡方检验

    万次阅读 多人点赞 2015-05-06 09:56:21
    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
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  • 别错过,卡方检验实用总结!

    千次阅读 2020-08-13 10:37:00
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    千次阅读 2018-11-11 14:41:10
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  • T 检验和单因素方差分析均是检验分类数据与连续数据之间差异,如果检验分类数据与分类数据之间的差异,如不同年级性别的差异,怎么办呢? 卡方检验用一句话说明:就是验证实际频数与理论频数的吻合程度的一种检验...
  • ch2. 交叉表做卡方检验

    千次阅读 2018-04-05 16:53:51
    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...
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  • spss笔记

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