SPSS描述性统计分析课件.ppt

1、第第3 3章章SPSSSPSS描述性统计描述性统计分析分析 统计分析的目的是研究总体的数量特征。为实现上统计分析的目的是研究总体的数量特征。为实现上述分析，往往采用两种方式实现：第一，数值计算，述分析，往往采用两种方式实现：第一，数值计算，即计算常用的基本统计量的值，通过数值来准确反映即计算常用的基本统计量的值，通过数值来准确反映数据的基本统计特征；第二，图形绘制，即绘制常见数据的基本统计特征；第二，图形绘制，即绘制常见的基本统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特的基本统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特点。通常，这两种方式都是混合使用的。点。通常，这两种方式都是混合使用的。 SPSS

2、SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在门为该目的而设计的几个模块则集中在 【Descriptive Statistics Descriptive Statistics 】菜单中。最菜单中。最常用的是列在最前面的四个过程。常用的是列在最前面的四个过程。 FrequenciesFrequencies：产生频数表。：产生频数表。 DescriptivesDescriptives：进行基本的统计描述分析。：进行基本的统计描述分析。 ExploreExplore：探索性分析。：探索性分析。 CrosstabsCrosstabs：列

3、联表分析。：列联表分析。3.1 SPSS3.1 SPSS在频数分析中的应用在频数分析中的应用 1.1.使用目的使用目的 频数分布表是描述性统计中最常用的方法频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一。它主要能够了解变量取值的状况，对之一。它主要能够了解变量取值的状况，对把握数据分布特征非常有用。例如，了解某把握数据分布特征非常有用。例如，了解某班学生考试的学习成绩、了解某地区居民的班学生考试的学习成绩、了解某地区居民的收入水平等都可以借助于频数分析。收入水平等都可以借助于频数分析。 3.1.1 3.1.1 频数频数分析的基本原理分析的基本原理2.2.软件使用方法软件使用方法 Frequencie

4、s Frequencies 过程就是专门为产生频数过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表，表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位点的数值以及常还可以按要求给出某百分位点的数值以及常用的条图、饼图等统计图。同时，用的条图、饼图等统计图。同时，SPSSSPSS的频的频数分析还可以进行分位数、描述集中趋势的数分析还可以进行分位数、描述集中趋势的基本统计量等计算功能。这些统计量的具体基本统计量等计算功能。这些统计量的具体分析会在以后章节中讲解。分析会在以后章节中讲解。3.Bootstrap3.Bootstrap方法方法（1 1）采用重抽样技术从原始样本中

5、抽取一定）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。抽样。 （2 2）根据抽出的样本计算给定的统计量）根据抽出的样本计算给定的统计量T T。 （3 3）重复上述）重复上述N N次（一般大于次（一般大于10001000），得到），得到N N个统计量个统计量T T。 （4 4） 计算上述计算上述N N个统计量个统计量T T的样本值，最终得的样本值，最终得到统计量的估计值。到统计量的估计值。3.1.2 3.1.2 频数分析的频数分析的SPSSSPSS操作详解操作详解Step01Step01：打开主窗口：打开主窗口选择菜单栏中的

6、选择菜单栏中的【Analyze(Analyze(分析分析) )】【DeDescriptive Statistics(scriptive Statistics(描述性统计描述性统计) )】【Frequencies(Frequencies(频率频率) )】命令，弹出命令，弹出【FreFrequencies(quencies(频率频率) )】对话框，这是频数分析对话框，这是频数分析的主操作窗口的主操作窗口。Step01：打开主窗口Step02Step02：选择分析变量：选择分析变量在在【Frequencies(Frequencies(频率频率) )】对话框的左侧的候对话框的左侧的候选变量列表框中，选

7、取一个或多个待分析变选变量列表框中，选取一个或多个待分析变量，将它们移入右侧的量，将它们移入右侧的【Variable(sVariable(s) )（变（变量）量）】列表框中。列表框中。Step03Step03：输出频数分析表：输出频数分析表勾选勾选【Display frequency tablesDisplay frequency tables（显示频率（显示频率表格）表格）】复选框，输出频数分析表。复选框，输出频数分析表。Step04Step04：其他基本统计分析：其他基本统计分析 在对话框中还可以单击在对话框中还可以单击【StatisticsStatistics（统计（统计量）量）】和和【

8、CharsChars（图表）（图表）】等按钮。这些选等按钮。这些选项提供了丰富的统计输出结果。项提供了丰富的统计输出结果。 单击单击【StatisticsStatistics】按钮，在弹出的对话框按钮，在弹出的对话框中可以设置输出各类基本统计量结果。中可以设置输出各类基本统计量结果。单击单击【ChartsCharts】按钮，在弹出的对话框中设置按钮，在弹出的对话框中设置输出图形结果。输出图形结果。 Step05Step05：输出格式选择：输出格式选择 单击单击【FormatFormat】按钮，在弹出的对话框中设按钮，在弹出的对话框中设置频数表输出的格式。置频数表输出的格式。 Step06Ste

9、p06：相关统计量的：相关统计量的BootstrapBootstrap估计估计单击单击【BootstrapBootstrap】按钮，在弹出的对话框中按钮，在弹出的对话框中可以进行如下统计量的可以进行如下统计量的BootstrapBootstrap估计。估计。 支持均值、标准差、方差、中位数、偏度、支持均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和百分位数的峰度和百分位数的BootstrapBootstrap估计。估计。 支持百分比的支持百分比的BootstrapBootstrap估计。估计。Step07Step07： 完成操作完成操作单击单击【OKOK】按钮，结束操作，按钮，结束操作，SPSSSPS

10、S软件自动输软件自动输出结果出结果。3.1.3 3.1.3 实例图文分析：产品的销售实例图文分析：产品的销售量量 假设某公司每周大约卖出假设某公司每周大约卖出20002000万件产品，但市场的需万件产品，但市场的需求不稳定，该公司的生产经理想更好的掌握近期该求不稳定，该公司的生产经理想更好的掌握近期该产品的分布情况。假设下面给出的销售数字（单位：产品的分布情况。假设下面给出的销售数字（单位：百万）代表近期公司该产品每周的销售数据。利用百万）代表近期公司该产品每周的销售数据。利用频数分析你能得到什么有助于生产及销售的的信息？频数分析你能得到什么有助于生产及销售的的信息？ 24 18 24 18

11、1818 26 24 23 16 18 21 20 21 24 1 26 24 23 16 18 21 20 21 24 19 9 1919 14 22 21 26 27 14 22 21 26 27 15 19 17 20 15 19 17 20 2020 19 22 23 16 23 21 15 1 19 22 23 16 23 21 15 19 21 20 22 15 24 199 21 20 22 15 24 19Step01Step01：打开对话框：打开对话框Step02Step02：选择分析变量：选择分析变量Step03Step03：选择输出统计量：选择输出统计量Step04Ste

12、p04：选择输出图形类型：选择输出图形类型Step05Step05：完成操作：完成操作（1 1）基本统计结果输出）基本统计结果输出 频数分析基本统计结果频数分析基本统计结果NValid38Missing0Percentiles2518.005020.007523.00（2 2）频数分析表输出）频数分析表输出 表3-2 频数分析表FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid1412.62.62.61537.97.910.51625.35.315.81712.62.618.41837.97.926.319615.815.842.12041

13、0.510.552.621513.213.265.82237.97.973.72337.97.981.624410.510.592.12625.35.397.42712.62.6100.0Total38100.0100.0频数分析表频数分析表 （3 3）直方图）直方图 3.2 SPSS3.2 SPSS在描述统计分析中的应用在描述统计分析中的应用3.2.1 3.2.1 描述统计分析的基本原理描述统计分析的基本原理 1.1.使用目的使用目的 2.2.刻画集中趋势的描述统计量刻画集中趋势的描述统计量 3. 3.刻画离散程度的描述统计量刻画离散程度的描述统计量 4.4.刻画分布形态的描述统计量刻画分布

14、形态的描述统计量3.2.2 3.2.2 描述统计分析的描述统计分析的SPSSSPSS操作详解操作详解DescriptivesDescriptives 过程是连续资料统计描述应用过程是连续资料统计描述应用最多的一个过程，它可对变量进行描述性统最多的一个过程，它可对变量进行描述性统计分析计算，并列出一系列相应的统计指标。计分析计算，并列出一系列相应的统计指标。这和其他过程相比并无不同。但该过程还有这和其他过程相比并无不同。但该过程还有个特殊功能，就是可将原始数据转换成标准个特殊功能，就是可将原始数据转换成标准化值，并以变量的形式保存。化值，并以变量的形式保存。 Step01Step01：打开主窗口

15、：打开主窗口选择菜单栏中的选择菜单栏中的【Analyze(Analyze(分析分析) )】 【Descriptive Statistics(Descriptive Statistics(描述性统计描述性统计) )】【DescriptivesDescriptives( (描述描述) )】命令，弹出命令，弹出 【DescriptivesDescriptives( (描述描述) )】对话框，该对话框对话框，该对话框是描述性统计分析的主操作窗口。是描述性统计分析的主操作窗口。Step02Step02：选择分析变量：选择分析变量在左侧的候选变量列表框中选取一个或多个待分在左侧的候选变量列表框中选取一个或

16、多个待分析变量，将它们移入右侧的析变量，将它们移入右侧的【Variable(sVariable(s)()(变变量量) )】列表框中。列表框中。Step03Step03：计算基本描述性统计量：计算基本描述性统计量单击单击【OptionsOptions】按钮，弹出按钮，弹出【Options(Options(选择选择) )】对话框，该对话框用于指定输出的描述性统对话框，该对话框用于指定输出的描述性统计量。这些统计量的含义是：均数计量。这些统计量的含义是：均数(Mean)(Mean)、总和总和(Sum)(Sum)、标准差、标准差( (Std.deviationStd.deviation) )、方差、方

17、差(Variance)(Variance)、全距、全距 (Range)(Range)、最小值、最小值(Minimu(Minimum)m)、最大值、最大值(Maximum)(Maximum)、标准误差、标准误差( (S.E.meanS.E.mean) )、偏度系数（偏度系数（SkewnessSkewness）和峰度系数）和峰度系数(Kurtosi(Kurtosis)s)。Step04Step04：保存标准化变量：保存标准化变量勾选勾选【Save standardized values as varSave standardized values as variablesiables（保存标准化变

18、量值）（保存标准化变量值）】复选框。复选框。 Step05Step05：相关统计量的：相关统计量的BootstrapBootstrap估计估计单击单击【BootstrapBootstrap】按钮，弹出按钮，弹出【BootstrapBootstrap】对话框，可以进行均值、标准差、方差、偏对话框，可以进行均值、标准差、方差、偏度和峰度的度和峰度的BootstrapBootstrap估计。估计。Step06Step06： 完成操作完成操作单击单击【OKOK】按钮，结束操作，按钮，结束操作，SPSSSPSS软件自动输软件自动输出结果。出结果。3.2.3 3.2.3 实例图文分析：奥斯卡获奖者的年实例

19、图文分析：奥斯卡获奖者的年龄龄请你分析不同性别演员获得奥斯卡奖的年龄差请你分析不同性别演员获得奥斯卡奖的年龄差异性。异性。 男演员：男演员：32 37 36 32 51 53 33 32 37 36 32 51 53 33 61 35 45 55 39 76 37 42 40 32 61 35 45 55 39 76 37 42 40 32 60 38 56 48 60 38 56 48 4848 40 43 62 43 4 40 43 62 43 42 44 41 56 39 46 31 47 45 602 44 41 56 39 46 31 47 45 60 女演员：女演员：50 44 3

20、5 80 26 28 41 50 44 35 80 26 28 41 21 61 38 49 33 74 30 33 41 31 21 61 38 49 33 74 30 33 41 31 35 41 42 37 26 34 35 41 42 37 26 34 3434 35 26 61 35 26 61 60 34 24 30 37 31 27 39 3460 34 24 30 37 31 27 39 34Step01Step01：打开对话框：打开对话框Step02Step02：选择分析变量：选择分析变量Step03Step03：选择输出描述性统计量：选择输出描述性统计量Step04Step

21、04：完成操作：完成操作单击单击【OKOK】按钮，操作完成。按钮，操作完成。 实例结果及分析实例结果及分析 3.3 SPSS3.3 SPSS在探索性分析中的应用在探索性分析中的应用3.3.1 3.3.1 探索性分析的基本原理探索性分析的基本原理 1. 1.使用目的使用目的 探索性数据分析（探索性数据分析（ExplorataryExploratary Data Ana Data Analysislysis，简称，简称EDAEDA）的基本思想是从数据本身）的基本思想是从数据本身出发，不拘泥于模型的假设而采用非常灵活出发，不拘泥于模型的假设而采用非常灵活的方法来探讨数据分布的大致情况，也可以的方法来

22、探讨数据分布的大致情况，也可以为进一步结合模型的研究提供线索，为传统为进一步结合模型的研究提供线索，为传统的统计推断提供良好的基础和减少盲目性。的统计推断提供良好的基础和减少盲目性。2.2.主要内容主要内容一般来说，进行探索性分析主要考察以下内容。一般来说，进行探索性分析主要考察以下内容。（1 1）检查数据是否有错。过大或过小的数据均可）检查数据是否有错。过大或过小的数据均可能是异常值、影响点或错误值。要检查这样的能是异常值、影响点或错误值。要检查这样的数据，并分析原因，然后决定是否从分析中剔数据，并分析原因，然后决定是否从分析中剔除这些数据。除这些数据。（2 2）获得数据分布特征。很多统计方

23、法模型对数）获得数据分布特征。很多统计方法模型对数据的分布有要求，如方差分析就需要数据服从据的分布有要求，如方差分析就需要数据服从正态分布。正态分布。（3 3）对数据的初步观察，发现一些内在规律。）对数据的初步观察，发现一些内在规律。3.3.2 3.3.2 探索性分析的探索性分析的SPSSSPSS操作详解操作详解SPSSSPSS中的中的ExploreExplore过程用于计算指定变量的探过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图形。它既可以对观测索性统计量和有关的图形。它既可以对观测量整体分析，也可以进行分组分析。从这个量整体分析，也可以进行分组分析。从这个过程可以获得箱线图、茎叶图、直方图

24、、各过程可以获得箱线图、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果，以及对非正态或正态非齐性数据进行变换，并表明和检验连续变量的数值分布情况。换，并表明和检验连续变量的数值分布情况。Step01 Step01 打开主窗口打开主窗口选择菜单栏中的选择菜单栏中的【Analyze(Analyze(分析分析) )】 【Descriptive Statistics(Descriptive Statistics(描述性统计描述性统计) )】【Explore(Explore(探索探索) )】命令，弹出命令，弹出【Ex

25、ploreExplore( (探索探索) )】对话框，该对话框是探索性分析的对话框，该对话框是探索性分析的主操作窗口。主操作窗口。Step02 Step02 选择分析变量选择分析变量在在【Explore(Explore(探索探索) )】对话框左侧的对话框左侧的【候选变候选变量量】清单中，选取一个或多个待分析变量，清单中，选取一个或多个待分析变量，将它们移入右侧的将它们移入右侧的【Dependent ListDependent List（因变（因变量列表）量列表）】列表框中，表示要进行探索性分列表框中，表示要进行探索性分析的变量。析的变量。Step03 Step03 选取分组变量选取分组变量在在

26、【Explore(Explore(探索探索) )】对话框的候选变量列表对话框的候选变量列表框中，可以选取一个或多个分组变量，将它框中，可以选取一个或多个分组变量，将它们移入右侧的们移入右侧的【Factor ListFactor List（因子列表）（因子列表）】列表框中。分组变量的选择可以将数据按该列表框中。分组变量的选择可以将数据按该变量中的观测值进行分组分析。如果选择的变量中的观测值进行分组分析。如果选择的分组变量不止一个，那么会以分组变量的不分组变量不止一个，那么会以分组变量的不同取值进行组合分组。同取值进行组合分组。Step04 Step04 选择标签值选择标签值 从候选变量列表框中选

27、择一个变量作为标识从候选变量列表框中选择一个变量作为标识变量，并将其移入变量，并将其移入【Label Cases byLabel Cases by（标注（标注个案）个案）】列表框中。选择标识变量的作用在列表框中。选择标识变量的作用在于，若系统在数据探索时发现异常值，便可于，若系统在数据探索时发现异常值，便可利用标识变量加以标记，便于用户找这些异利用标识变量加以标记，便于用户找这些异常值。如果不选择它，系统默认以常值。如果不选择它，系统默认以idid变量作变量作为标识变量。为标识变量。Step05 Step05 选择输出类型选择输出类型在在【Explore(Explore(探索探索) )】对话框

28、下面的对话框下面的【DisplayDisplay】选项组中可以选择输出项。选项组中可以选择输出项。 BothBoth：输出图形以及描述性统计量。：输出图形以及描述性统计量。 StatisticsStatistics：只输出描述统计量。选择此项后：只输出描述统计量。选择此项后激活激活【StatisticsStatistics】功能按钮。功能按钮。 PlotsPlots：只输出图形。选择此项后激活：只输出图形。选择此项后激活 【PlotsPlots】功能按钮。功能按钮。Step06 Step06 描述性统计量结果输出描述性统计量结果输出在在【Explore(Explore(探索探索) )】对话框中

29、还可以单击对话框中还可以单击 【StatisticsStatistics】按钮，弹出按钮，弹出【ExploreExplore：StatistiStatisticscs】对话框，该对话框中提供了各类基本描对话框，该对话框中提供了各类基本描述性统计输出结果。述性统计输出结果。Step07 Step07 统计图形结果输出统计图形结果输出在在【Explore(Explore(探索探索) )】对话框中还可以单击对话框中还可以单击【P Plotslots】按钮，弹出按钮，弹出【ExploreExplore：PlotsPlots】对话框。对话框。该对话框中提供了图形输出的类型。该对话框中提供了图形输出的类型

30、。Step08 Step08 选择缺失值的处理方式选择缺失值的处理方式在在【Explore(Explore(探索探索) )】对话框中还可以单击对话框中还可以单击【O Optionsptions】按钮，在弹出的对话框中确定对待按钮，在弹出的对话框中确定对待缺失值的方式。缺失值的方式。Step09 Step09 相关统计量的相关统计量的BootstrapBootstrap估计估计 单击单击【BootstrapBootstrap】按钮，弹出按钮，弹出【BootstrapBootstrap】对话框，可以进行如下统计量的对话框，可以进行如下统计量的 BoBootstrapotstrap估计。估计。 支持

31、均值、支持均值、5% 5% 切尾均值、标准差、方差、切尾均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和内距的中位数、偏度、峰度和内距的Bootstrap Bootstrap 估估计。计。 M M 估计量表支持估计量表支持Huber Huber 的的M M 估计量、估计量、 TukeyTukey 的双权重、的双权重、HampelHampel 的的M M 估计量和估计量和AndAndrewrew的的Wave Wave 的的Bootstrap Bootstrap 估计。估计。 百分位数表支持百分位数的百分位数表支持百分位数的Bootstrap Bootstrap 估估计计 Step10 Step10 ：操

32、作完成：操作完成 单击单击【OKOK】按钮，结束操作，按钮，结束操作，SPSSSPSS软件软件自动输出结果。自动输出结果。 3.3.3 3.3.3 实例图文分析：中国南北城市的温度差异实例图文分析：中国南北城市的温度差异Step01Step01：打开对话框：打开对话框打开数据文件打开数据文件3-3.sav3-3.sav，其中增加变量，其中增加变量“地域地域”表示所在城市的区域位置，表示所在城市的区域位置，“1”1”表示南方表示南方城市，城市，“2”2”表示北方城市。选择菜单栏中表示北方城市。选择菜单栏中的的 【Analyze(Analyze(分析分析) )】【Descriptive Descr

33、iptive Statistics(Statistics(描述性统计描述性统计) )】【Explore(Explore(探探索索) )】命令，弹出命令，弹出【Explore(Explore(探索探索) )】对话框。对话框。Step02Step02：选择分析变量：选择分析变量在候选变量列表框中将变量在候选变量列表框中将变量“年平均温度年平均温度”添添加至加至【Dependent List(Dependent List(因变量列表因变量列表) )】列表列表框中，表示它是进行探索性分析的变量。框中，表示它是进行探索性分析的变量。Step03Step03：选择分组变量：选择分组变量将变量将变量“地域地

34、域”添加至添加至【Factor List(Factor List(因子列因子列表表) )】列表框中，表示根据地域位置不同来列表框中，表示根据地域位置不同来进行数据分析。进行数据分析。Step04Step04：选择标签值：选择标签值选择变量选择变量“城市城市”移入移入【Label Cases by(Label Cases by(标标注个案注个案) )】列表框作为标识变量。列表框作为标识变量。 Step05Step05：选择输出描述性统计量：选择输出描述性统计量单击单击【StatisticsStatistics】按钮，在弹出的对话框中按钮，在弹出的对话框中勾选勾选【M-M-estimators(M

35、estimators(M估计值估计值) )】复选框，复选框，分析样本数据的稳健性。其他选项保持分析样本数据的稳健性。其他选项保持SPSSSPSS默认状态。单击默认状态。单击【ContinueContinue】按钮，返回按钮，返回【Explore(Explore(探索探索) )】对话框。对话框。Step06Step06：完成操作：完成操作 最后，单击最后，单击【OKOK】按钮，操作完成。按钮，操作完成。 3 3 实例结果及分析实例结果及分析（1 1）基本统计信息汇总）基本统计信息汇总 基本统计信息基本统计信息地地域域CasesCasesValidValidMissingMissingTotalT

36、otalN NPercePercentntN NPercePercentntN NPercePercentnt年平均年平均气温气温南南方方1616100.0100.0%0 0.0%.0%1616100.0100.0%北北方方1717100.0100.0%0 0.0%.0%1717100.0100.0% （2 2）描述性统计量表）描述性统计量表 表3-6 描述性统计量表（3 3）M M估计量估计量 MM估计量结果表估计量结果表地域地域Hubers M-Hubers M-EstimatorEstimatora aTukeysTukeys BiweightBiweightb bHampelsHamp

37、els M-M-EstimatEstimatororc cAndrews Andrews WaveWaved d年平均年平均气温气温南方南方18.069418.069417.720817.720817.977617.977617.718217.7182北方北方11.207511.207511.170611.170611.174111.174111.169611.1696a. a. 权数取值为权数取值为 1.339.1.339.b. b. 权数取值为权数取值为4.685.4.685.c. c. 权数取值分别为权数取值分别为1.700, 3.400, and 8.5001.700, 3.400,

38、and 8.500d. d. 权数取值为权数取值为1.3401.340* *pi.pi.（4 4）茎叶图）茎叶图 探索性分析的茎叶探索性分析的茎叶图年平均气温年平均气温 Stem-and-Leaf Plot for地域地域= 南方南方 Frequency Stem & Leaf 1.00 1 . 4 11.00 1 . 66777777889 3.00 2 . 012 1.00 Extremes (=25) Stem width: 10.0 Each leaf: 1 case(s)年平均气温年平均气温 Stem-and-Leaf Plot for地域地域= 北方北方 Frequency Ste

39、m & Leaf 6.00 0 . 566889 8.00 1 . 00113334 3.00 1 . 555 Stem width: 10.0 Each leaf: 1 case(s)（5 5）箱图）箱图3.4 SPSS3.4 SPSS在列联表分析中的应用在列联表分析中的应用3.4.1 3.4.1 列联表分析的基本原理列联表分析的基本原理 1.1.使用目的使用目的 列联表是指一个频率对应两个变量的表列联表是指一个频率对应两个变量的表（一个变量用来对行分类，第二个变量用来对（一个变量用来对行分类，第二个变量用来对列分类）。列联表非常重要，它经常被用来分列分类）。列联表非常重要，它经常被用来分析

40、调查结果。它有两个基本任务：第一，根据析调查结果。它有两个基本任务：第一，根据收集到的样本数据产生二维或多维交叉列联表；收集到的样本数据产生二维或多维交叉列联表；第二，在列联表基础上，对两两变量间是否存第二，在列联表基础上，对两两变量间是否存在一定的相关性进行分析。在一定的相关性进行分析。2.2.交叉列联表交叉列联表 3.3.行列变量间关系的分析行列变量间关系的分析 列联表的频数分布不可能用来直接确定行、列变量之列联表的频数分布不可能用来直接确定行、列变量之间的关系及关系的强弱。令人感兴趣的二维列联表间的关系及关系的强弱。令人感兴趣的二维列联表的检验问题是行、列变量的独立性检验。的检验问题是行

41、、列变量的独立性检验。独立性检验指的是对列联表中行变量和列变量无关这独立性检验指的是对列联表中行变量和列变量无关这个零假设进行的检验，即检验行、列变量之间是否个零假设进行的检验，即检验行、列变量之间是否彼此独立。常用的衡量变量间相关程度的统计量是彼此独立。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、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等距变量，不符合计列变量往往不是连续等距变量，不符合计算简单相关系算简单相关系数的前提要数的前提要求。求。所以，一般采用的检验方法是卡方（所以，一般采用的检验方法是卡方（ 2 2）检验，）检验，它的计算公

42、式为：它的计算公式为：202eefff其中，其中，f f0 0表示实际观察频数，表示实际观察频数，f fe e表示期望频数。表示期望频数。 3.4.2 3.4.2 列联表分析的列联表分析的SPSSSPSS操作详解操作详解 Step01 Step01 打开主窗口打开主窗口 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【Analyze(Analyze(分析分析) )】【DeDescriptive Statistics(scriptive Statistics(描述性统计描述性统计) )】【Crosstabs(Crosstabs(列联表列联表) )】命令，弹出命令，弹出【CrossCrosstabs(tabs(列联

43、表列联表) )】对话框，这是列联表分析的对话框，这是列联表分析的主操作窗口主操作窗口。Step02 Step02 选择行、列变量选择行、列变量在在【Crosstabs(Crosstabs(列联表列联表) )】对话框左侧的候选对话框左侧的候选变量列表框中，选取一个或多个待分析变量，变量列表框中，选取一个或多个待分析变量，将它们移入右侧的将它们移入右侧的【Row(sRow(s)()(行行) )】列表框中，列表框中，作为列联表的行变量。同理，选择若干候选作为列联表的行变量。同理，选择若干候选变量移入右侧的变量移入右侧的【Column(sColumn(s)()(列列) )】列表框列表框中，作为列联表的

44、列变量。中，作为列联表的列变量。Step03 Step03 选择层变量选择层变量如果要进行三维或多维列联表分析，可以根据如果要进行三维或多维列联表分析，可以根据需要选择控制变量进入需要选择控制变量进入【Layer(Layer(层层) )】列表框列表框中。该变量决定列联表的层。如果要增加另中。该变量决定列联表的层。如果要增加另外一个控制变量，首先单击外一个控制变量，首先单击【NextNext】按钮，按钮，再选入一个变量。单击再选入一个变量。单击【PreviousPrevious】按钮，按钮，可以重新选择以前确定的变量。可以重新选择以前确定的变量。 Step04 Step04 列联表输出格式的选择

45、列联表输出格式的选择在在【Crosstabs(Crosstabs(列联表列联表) )】对话框下面有两个对话框下面有两个复选框，用来选择列联表的输出格式。复选框，用来选择列联表的输出格式。 Display clustered bar chartsDisplay clustered bar charts：显示各：显示各变量交叉分组下频数分布条形图。变量交叉分组下频数分布条形图。 Suppress tablesSuppress tables：只输出统计量，而不输：只输出统计量，而不输出列联表。出列联表。Step05 Step05 行、列变量相关程度的度量行、列变量相关程度的度量 在在【Crossta

46、bs(Crosstabs(列联表列联表) )】对话框中单击对话框中单击【StStatisticsatistics】按钮，在弹出的对话框中可以根按钮，在弹出的对话框中可以根据数据类型选择不同的独立性检验方法和相据数据类型选择不同的独立性检验方法和相关度量。在对话框中选择输出统计量，完成关度量。在对话框中选择输出统计量，完成后单击后单击【ContinueContinue】按钮，返回主对话框。按钮，返回主对话框。Step06 Step06 选择列联表单元格的输出类型选择列联表单元格的输出类型 在在【Crosstabs(Crosstabs(列联表列联表) )】对话框中单击对话框中单击 【C Celle

47、ll】按钮，在弹出的对话框中可以选择显按钮，在弹出的对话框中可以选择显示在列联表单元格中的统计量，包括观测数示在列联表单元格中的统计量，包括观测数量、百分比和残差。在对话框中选择相应选量、百分比和残差。在对话框中选择相应选项，完成后单击项，完成后单击【ContinueContinue】按钮，返回主按钮，返回主对话框。对话框。Step07 Step07 选择列联表单元格的输出排选择列联表单元格的输出排列顺序列顺序 在在【Crosstabs(Crosstabs(列联表列联表) )】对话框中单击对话框中单击 【F Format ormat 】按钮，在弹出的对话框中可以选择按钮，在弹出的对话框中可以选

48、择各单元格的输出排列顺序。各单元格的输出排列顺序。Step08 Step08 相关统计量的相关统计量的BootstrapBootstrap估计估计 单击单击【BootstrapBootstrap】按钮，在弹出的对话框中按钮，在弹出的对话框中可以进行统计量的可以进行统计量的BootstrapBootstrap估计。估计。Step09 完成操作完成操作 单击单击【OKOK】按钮，结束操作，按钮，结束操作，SPSSSPSS软件自软件自动输出结果。动输出结果。3.4.3 3.4.3 实例图文分析：大学生身体实例图文分析：大学生身体素质调查素质调查1.1.实例内容实例内容 在一次上海大学生身体素质的实际

49、调查中，在一次上海大学生身体素质的实际调查中，选择了部分大专院校的学生进行实际问卷调选择了部分大专院校的学生进行实际问卷调查，收集的数据见查，收集的数据见3-4.sav3-4.sav。调查内容主要。调查内容主要包括：性别、出生日期、身高、体重、血型、包括：性别、出生日期、身高、体重、血型、教育背景、学科、男女身高级别和男女体重教育背景、学科、男女身高级别和男女体重级别等内容。请根据调查数据分析下面问题：级别等内容。请根据调查数据分析下面问题：（1 1）进行）进行“性别性别”和和“体重级别体重级别”双因素交双因素交叉作用下的列联表分析，并研究叉作用下的列联表分析，并研究“性别性别”对对“体重级别

50、体重级别”有无显著性影响。有无显著性影响。（2 2）进行）进行“教育背景教育背景”和和“身高级别身高级别”双因双因素交叉作用下的列联表分析，并研究素交叉作用下的列联表分析，并研究“教育教育背景背景”对对“身高级别身高级别”有无显著性影响。有无显著性影响。Step01Step01：打开对话框：打开对话框打开数据文件打开数据文件3-4.sav3-4.sav。选择菜单栏中的。选择菜单栏中的 【A Analyze(nalyze(分析分析) )】【Descriptive StatistiDescriptive Statistics(cs(描述性统计描述性统计) )】【Crosstabs(Crosstab