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  • 实验8-SPSS交叉表分析

    千次阅读 2019-01-18 02:59:00
    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,...
    • 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交叉表分析 + 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...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

    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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  • 16种常用的数据分析方法-列联分析

    千次阅读 2020-03-09 19:50:43
    列联分析通常用来分析两个分类变量之间或者一个分类变量与顺序变量之间...交叉列联表分为二维表与三维表两种,二维表交叉表可进行卡方检验,三维交叉表,可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表结构 2*2 列联...

    列联分析通常用来分析两个分类变量之间或者一个分类变量与顺序变量之间是否存在关联,关联的紧密程度如何。

     

    对关联性问题的处理称为独立性检验(Test of Independence),通过交叉列联表和c2检验进行列联分析。

     

    交叉列联表分为二维表与三维表两种,二维表交叉表可进行卡方检验,三维交叉表,可作Mentel-Hanszel分层分析。

     

     

    列联表结构

     

    2*2 列联表

     

     

     

    r*c 列联表

     

     

     

    案例

     

    公司在4个不同的地区设有分公司,公司准备进行工资级别调整。采用抽样调查方式,从4个分公司共抽取420个样本 (人),了解职工对此调整的看法,交叉统计结果如下:

     

     

     

    观察频数分布表&百分比分布表的分布

     

    列联交叉表中的统计值有两种类型:频数与百分比,对于两种类型的分布表,观察其分布时,要注意:

     

    一、频数分布表

     

      1、观察边缘分布

     

    行边缘分布:行观察值的合计数的分布

     

    列边缘分布:列观察值的合计数的分布

     

    2、观察条件分布与条件频数

     

    变量 条件下变量 Y  的分布,或在变量 Y  条件下变量 X的分布

     

    每个具体的观察值称为条件频数

     

     

     

    二、百分比分布

     

    为在相同的基数上进行比较,可以计算相应的百分比,称为百分比分布

     

    1、观察行百分比:行的每一个观察频数除以相应的行合计数(fijri)

    2、观察列百分比:列的每一个观察频数除以相应的列合计数( fijcj )

    3、观察总百分比:每一个观察值除以观察值的总个数( fij)

     

     

     

    交叉列联表分析步骤

     

    1.【分析】—【描述统计】—【交叉表】

     

     

    【精确】

    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。

     

     

    【统计量】

     

     

    【单元格】

     

     

     

    【格式】

     

     

    2.结果分析:

     

     

    卡方检验

     

    a. 16 单元格(100.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .56。

     

    原假设:H0:职称、学历两者相互独立。

    皮尔逊(Pearson)的Chi-Square 值为18.553,自由度为9,

    p=.029<0.05,拒绝原假设,即在5%的显著性水平下不同文化程度对职称的影响存在着显著差异。

     

    结论:文化程度越高,职称越高。

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  • R中五种常用的统计分析方法

    万次阅读 2017-07-17 22:59:56
    根据分组字段,将分析对象划分为不同的部分,以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法常用统计指标: 计数 length 求和 sum  平均值 mean 标准差 var 方差 sd 分组统计函数 aggregate(分组表达式,data=需要...

    1、分组分析aggregation

    根据分组字段,将分析对象划分为不同的部分,以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。
    常用统计指标:
    计数 length
    求和 sum 
    平均值 mean
    标准差 var
    方差 sd
    分组统计函数
    aggregate(分组表达式,data=需要分组的数据框,function=统计函数)
    参数说明
    formula:分组表达式,格式:统计列~分组列1+分组列2+...
    data=需要分组的数据框
    function:统计函数

    aggregate(name ~ class, data=data, FUN=length);
    #求和
    aggregate(score ~ class, data=data, FUN=sum);
    #均值
    aggregate(score ~ class, data=data, FUN=mean);
    #方差
    aggregate(score ~ class, data=data, FUN=var);
    #标准差
    aggregate(score ~ class, data=data, FUN=sd)

    2、分布分析cut

    根据分析目的,将数据(定量数据)进行等距或者不等距的分组,进行研究各组分布规律的一种分析方法。

    分组函数

    cut(data,breaks,labels,right)

    参数说明

    data=需要分组的一列数据

    breaks=分组条件,如果是一个数字,那么将平均分组;如果是一个数组,那么将按照指定范围分组

    labels:分组标签

    right:指定范围是否右闭合,默认为右闭合,right参数为TRUE

    用户明细 <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors=FALSE)
    head(用户明细)
    
    breaks <- c(min(用户明细$年龄)-1, 20, 30, 40, max(用户明细$年龄)+1)
    
    年龄分组 <- cut(用户明细$年龄, breaks = breaks)
    用户明细[, '年龄分组1'] <- 年龄分组
    
    年龄分组 <- cut(用户明细$年龄, breaks = breaks, right = FALSE)
    用户明细[, '年龄分组2'] <- 年龄分组
    
    labels <- c('20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上');
    年龄分组 <- cut(用户明细$年龄, breaks = breaks, labels = labels)
    用户明细[, '年龄分组'] <- 年龄分组
    
    head(用户明细)
    
    aggregate(formula=用户ID ~ 年龄分组, data=用户明细, FUN=length)

    3、交叉分析tapply(相当于excel里的数据透视表)

    通常用于分析两个或两个以上,分组变量之间的关系,以交叉表形式进行变量间关系的对比分析;

    交叉分析的原理就是从数据的不同维度,综合进行分组细分,以进一步了解数据的构成、分布特征。

    交叉分析函数:

    tapply(统计向量,list(数据透视表中的行,数据透视变中的列),FUN=统计函数)

    返回值说明:

    一个table类型的统计量

    breaks <- c(min(用户明细$年龄)-1, 20, 30, 40, max(用户明细$年龄)+1)

    labels <- c('20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上');
    年龄分组 <- cut(用户明细$年龄, breaks = breaks, labels = labels)
    用户明细[, '年龄分组'] <- 年龄分组
    
    head(用户明细)
    
    tapply(用户明细$用户ID, list(用户明细$年龄分组, 用户明细$性别), FUN=length)

    4、结构分析prop.table

    是在分组的基础上,计算各组成部分所占的比重,进而分析总体内部特征的一种分析方法。

    for example:资产占有率就是一个非常经典的运用

    统计占比函数

    prop.table(table,margin=NULL)

    参数说明:

    table,使用tapply函数统计得到的分组计数或求和结果

    margin,占比统计方式,具体参数如下:

    属性 注释

    1 按行统计占比

    2 按列统计占比

    NULL 按整体统计占比

    data <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors=FALSE);

    head(data)
    
    t <- tapply(data$月消费.元., list(data$通信品牌), sum)
    t
    prop.table(t);
    
    t <- tapply(data$月消费.元., list(data$通信品牌), mean)
    t
    prop.table(t);
    
    t <- tapply(data$月消费.元., list(data$省份, data$通信品牌), sum)
    t
    prop.table(t, margin = 2)

    5、相关分析prop.table

    是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。

    相关系数r 可以用来描述定量变量之间的关系

    相关分析函数:

    cor(向量1,向量2,...)返回值:table类型的统计量

    data <- read.csv('data.csv', fileEncoding = "UTF-8");
    
    cor(data[, 2:7])






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常用的交叉表分析方法