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第四讲：列联相关分析

第四讲：列联相关分析. 列联相关操作步骤及结果分析. ● 打开目标数据文件，进入 Analyze 主菜单；. ● 激活 Statistics 菜单选 Descriptive Statistics 中的 Crosstabs 命令项；. 1. 2. 3. ● 弹出 Crosstabs 对话框中，在对话框左侧的 变量列表中选择一个或多个变量进入 Row(s) 框，作为分布表中的行变量；. ● 弹出 Crosstabs 对话框中，在对话框左侧的 变量列表中选择一个或多个变量进入 Column(s) 框，作为分布表中的列变量；. 4. 5.

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第四讲：列联相关分析

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  1. 第四讲：列联相关分析

  2. 列联相关操作步骤及结果分析 ●打开目标数据文件，进入Analyze主菜单； ●激活Statistics菜单选Descriptive Statistics中的Crosstabs命令项； 1 2 3 ● 弹出Crosstabs对话框中，在对话框左侧的 变量列表中选择一个或多个变量进入Row(s) 框，作为分布表中的行变量；

  3. ●弹出Crosstabs对话框中，在对话框左侧的 变量列表中选择一个或多个变量进入 Column(s)框，作为分布表中的列变量； 4 5 ●单击statistics按钮，打开statistics对 话框，选择要进行分析的统计量。

  4. Chi-square选项，可以输出四种检验结果： 耶茨校正卡方检验，为卡方检验的校正值，总小于卡方值。 四 1） 一 费雪精确检验，当样本小于20时效果很好； 三 似然比卡方检验，用于对数线性模型的检验； 行、列变量相互独立的皮尔逊卡方检验系数，这是常用 的检验方法； 二

  5. Nominal栏，适用于定类变量的统计量 ①Contingency coefficient选项 2） 描述两个变量之间关联性高低的统计量；其数值在0—1之间，0表示行列变量之间没有关联，接近1表示行列之间有很强的关联。其值的大小与行列数目的多少有关。 ②Phi and Cramer’ V选项 用来表示两个变量之间关联性高低的统计量。

  6. ③Lambda选项 0—1之间，0表示自变量不能预测因变量，1表示自变量能完全预测因变量。 不确定性系数，表示使用一个变量的值来预测其他变量的值可能发生的错误。不确定系数越接近于1，表明从第一个变量获得的有关第二个变量的值的信息越多，越接近于0，则相反。 ④Uncertainty coefficient选项

  7. 6.1 counts计数栏：观察值和预期值； 6.2 percentages百分比栏 在交叉汇总列表中，行和列都可以相互交换位置，因此没有严格意义上的自变量和因变量。但如果已经有了研究的自变量和因变量，一般情况下： 如果自变量是行变量，则选择行百分比作比较；如果自变量是列变量，则选择列百分比作比较。 6 7 ●单击cells按钮，打开cells对话框，选择 行列显示结果。 ●观察统计结果

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