應(yīng)用的SPSS軟件進(jìn)行列聯(lián)表分析報告報告材料

1、應(yīng)用 SPSS 軟件進(jìn)行列聯(lián)表分析在許多調(diào)查研究中， 所得到的數(shù)據(jù)大多為定性數(shù)據(jù)， 即名義或定序尺度測量的數(shù)據(jù)。 例 如在一項全球教育水平的研究中，調(diào)查了 400 余人的個人信息，包括性別、學(xué)歷、種族等， 對原始資料進(jìn)行整理就可以得到頻數(shù)分布表。定義四個變量：gender （性別）、educat （學(xué)歷）、minority （種族）、count （人數(shù)）， 其中前三個為分類變量，并且 gender 變量取值為 0、 1, 標(biāo)簽值定義為： 0 表示 female ，1 表示 male;educat 變量取值為 1 、 2、 3，標(biāo)簽值定義為： 1 表示學(xué)歷低， 2 表示學(xué)歷中等， 3 表示學(xué)歷高

2、； minority 變量值為 0、 1，標(biāo)簽值定義為： 0 表示非少數(shù)種族， 1 表示為少 數(shù)種族。下面做 gender 、 educat 、 minority 的三維列聯(lián)表分析及其獨立性檢驗。數(shù)據(jù)文 件如圖 1 所示。.sav I D at aditnrS3?風(fēng)Fie Edit也ewDarts Transforfti Analyse Graphs Utlltie Add-cns Window Helpgenereducaminorityrsvar11 105021 2010031304d401012850 20476030171 113531212491315伯01130 10211012

3、0310口 I&I61720：Batg ViewVariable view第一步：用"count ”變量作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)分析處理。從菜單上依次選 Data-weight Cases命令，打開對話框，如圖2所示。點選 Weight Cases by 項，并將變量"count ”移入Frequency Variable欄下，之后單擊OK按鈕。第二步：從菜單上依次點選An alyze-DeseriptiveStatistics-Crosstabs 命令，打開列聯(lián) 分析對話框(Crosstabs),如圖3所示。U«t« HEgw甘亡 Erli 0宀叩 更

4、仙AiTd-nrs JrrliTW"QISr* 贏1Fi : serrrAflnprEdu<1114050E0716191ID0n02h k *ItegjirtsL-rl|.Eve 冒bit縣inhmCipEte IVfeanfvororoiwoaoivoroicmzocl 口卍削 Mode l二l/hcslh'todccjLorreiflicKerjTSS：iViI ogi-r-Kpi f tI bH匕®rZ It - r-t觀令 R-JlL'IjiTlirie 岀MWoirpjex: Sd-nplffs蚩 l/i:ong Vuc Afrofi 乂M

5、utpe Kcsooncc£ul ControlB fiO2 Curve血61Z3 F-sq jfen Jsl ”. 尸西 Qescflpt%雖 -6k曲!聊日第三步：在Crosstabs對話框中，如圖4將變量性別gender從左側(cè)的列表框內(nèi)移入行變 量Row(s)框內(nèi)，并將受教育年限編碼后得到的學(xué)歷變量educat移入列變量Column(s)框內(nèi)(若此時單擊OK按鈕，則會輸出一個2*3的二維列聯(lián)表)。這里要輸出一個三維列聯(lián)表， 將變量種族minority 作為分層變量移入 Layer框中，并且可以勾選左下方的Displayclustered bar charts 項，以輸出聚集的條

6、形圖，如圖8圖9所示。第四步：選擇統(tǒng)計量，單擊 Cosstabs對話框下側(cè)的Statistics按鈕，打開其對話框，如圖所示。|v| Chi-squ&reCorreJeitionsNominal'< 匚antinency coelficient 上即i and Cremer'S V_ Lambda7 Uncertainfv coefficientNominal tiy IntervalOrdinalSomers' d叵 Kendab's tau-b | > pendali's： tsu-c 口 Kapps RiskMcMemar| C

7、ochrap's and Mantcl-Haenszel statistics Tesl cortimon odds ratio equsls: i圖5在 Statistics 對話框內(nèi)，勾選 Chi-square 項，以輸出表 2 進(jìn)行獨立性檢驗。這里由于不是 定距及定比尺度測量的數(shù)據(jù)，因此可以不選擇簡單相關(guān)系數(shù) Correlations 項。接下來根據(jù) 數(shù)據(jù)的類型而選擇相應(yīng)的列聯(lián)相關(guān)的測量值：在定類數(shù)據(jù) Nominal 欄下，勾選列聯(lián)系數(shù) Contingency coefficient 和 Phi and Cramer ' s V 選項（這里 Phi 系數(shù)可以不選，因它只

8、用于 2*2 的列聯(lián)表，但 SPSS 把它與 Cramer 的 V 統(tǒng)計量放在一個選項上，也就只好一并 選上了） ，以及 Lamabda 和不確定系數(shù) Uncertainty coefficient 。也可選擇定序數(shù)據(jù) Ordinal 欄下得 Gamma、Somers 的 d、Kendall 的 b 和 c。至于 Nominal by Interval 欄下的 Eta 選項就不必選了， 因為這里不是定距及定比尺度測量的數(shù)據(jù)。 單擊 Continue 按 鈕回到 Crosstabs 主對話框。第五步：單擊 Crosstabs 對話框下側(cè)的 Cells 按鈕，打開其對話框，如圖 6 所示。在 Ce

9、ll Display 對話框內(nèi)， 勾選 Counts（ 計數(shù) ）欄下的 Observed（ 觀測頻數(shù) ）與 Expected（ 期望頻數(shù) ） 兩個選項； 并勾選 Percentage 百分欄下得 Row（ 行百分比 ）、 Column（ 列百分比 ）和 Total（ 總 百分比 ）三個選項。由此，可以輸出列聯(lián)表（如表1 ）。單擊 Continue 按鈕回到 Crosstabs主對話框。圖6第六步：單擊所示。它只是-Desce nding（打開此對話框,Crosstabs 對話框下側(cè)的 Format按鈕，打開 Table Format 對話框，如圖 7個輸出格式的定義，行序（ Row Order

10、 ）按照Ascending（升序）還是 降序）排列，系統(tǒng)隱含設(shè)置是按照Ascending（升序）排列（事實上，一般不必只用系統(tǒng)隱含設(shè)置即可） 。單擊Continue按鈕回到Crosstabs主對話框。Row Order-A see ncJirigDescendingCantinueC&ncalHelp第七步：在Crosstabs對話框中，單擊 OK按鈕執(zhí)行。輸出結(jié)果如表14所示。表1性別、學(xué)歷、種族交叉表性別 * 學(xué)歷 * 種Oosstabulation字歷一Total學(xué)厲低學(xué)圧中學(xué)歷高非少數(shù)種按femaleCou nt128471176Expected Count84 769 917

11、6 % v/ithin 別72.7%2S7%.6%100.0% wittiin 學(xué)歷7132.0%2.2%47.6% of Total34.6%12.7%.3%47 6%maleCqu nt5G10044仙Expected Count33 377 123.6194.0% within 性劇25.E%51.5%227%100.0% within 學(xué)歷29.1%se.o%97.B%52.4% of Total13.5%27.0%11 G%52.4%TotalCounxpected Count176.0147 045.0370.0% wrthtn性剔斗乩397%12.2%1

12、00.0%wttliin 字歷100.0%100.0%1 00 0%100.0% of Total43.1%33 7%1 2.2%100.0%少數(shù)種齪關(guān)femaleCou nt3010a40Expected Count250311.940.0% within 別75 0%25.0%.0%100.0% wrthin學(xué)歷46.%29.4%.0%3B.5%of Total2S.®9.6%.0%36.5maleCou nt35245eaExpected Count40.020 93.1&4.0% within 性別54.7%37 5%7.B%100.03fc% withir 學(xué)反53

13、.eb70.6%1 00.0%S1.5% of Total33J%2.1%4.8%.5%TotalCountUG345訕Expected Counl05.034 05.01(J4.q% Wfthin62.5%327%4.8%100.0% within 學(xué)坯lOO.Cfc100 0%1 00 0%100.0% of Total62 5%327%4.S%100.0%表2卡方檢驗表Chi-Squaro TestsvluedlAsymp. Sig. (2-sided)菲少藪種族Pearson Chi-Square92.724a2000Ukeii hoRatio10B.G302.000Lin&a

14、r-toy<ine5rAssociation92.71 11.OQQ忖 of Valid Cases370少數(shù)種族Pearson ChrSquare592.052Likelihoocl Ratio7.6661.022Linear-by-Lrriea rAssoc tatiort5.6B8.011N ofVaJid Gases104a 0 calls CO9t) haw expected countlesg than 5. The minimum exposed count is 21.41.b 2 cells (33.35 have expected counHessthan 5.Tli

15、e niinimurri expected count is 1.92表3方向性測度Directional MeasuresVabeAa/Tip CU. Erm廣Aoorcx PA3D.T).SlJ.Nominal byhoninalUncehein'Y CoeWentSymmetric1廠02?E 137世劇 Depoidni2090346.197學(xué)話 DeprdE"：14 =J236J97.OUQCOrdinal Dr ordinalSomers'c5ymine(trlc4別,03911.997000曹別 Depencent44103511.9970G0叛 B 即

16、indent527OU11翊000fJonninal ayNominialL ncerlsinV CoeTcientSymmetric050.02$1.953Q2嚴(yán)咗別 bepenesnt呵02?1.B58,02r學(xué)歷 DepQndaiL,.0221.953Oreirn- DfyOrdirlSomers1 dBy rn metric21?腑1.434Q15性別 Deptncemt211DBA3 P4n薩學(xué)歷 nRpertPif22309f1.434015d. Nd muniii* Te lull hfjcllie iis.b. Using the asvmplctic standard err

17、Qrasumingths null Irypoihesis. LJIellhood ratio c Square larobab lb.表4對稱性測度Si/miretric MeasuresValueftsvmp Atrt二 rrcr1Annrci PAnnrnf SinKlominsl ty Mom ins 1Phi.503.000Cramer's 7503.0000 onting cn cy Coeffic iortt.450.060Ordinal Ordinal/endall's tau-t48203911 937.000Kendall tau-C.52611JBT.00

18、0Gamrna.783t1.QB7.000M ofVdlid Caaes3/UMnmmsl tv Nominsl23G.052Cramer's V.239.052? ontin g er cy 亡 h 包 ffi t 適 rrf.232.052Drain al by ordinal<endali's tau-t.217.0872434，G15Kendall t 確 c.211.0072.434.015iSamma.449.1712.434.015N ofVald Caeoc104a Not assuminaths null twSh郵b. using the asympt

19、oic standard error assuming tie null hypothesis.在三維列聯(lián)表中，結(jié)合圖 7圖8，可以看出：非少數(shù)種族的女性低學(xué)歷的比例為72.9%,高于男性低學(xué)歷的比例 25.8%;而相反女性高學(xué)歷的比例僅為0.6%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于男性高學(xué)歷的比例。在少數(shù)種族中，從低學(xué)歷至高學(xué)歷， 無論男女都是同樣的遞減趨勢，即低學(xué)歷的所占比 百分比高，中等學(xué)歷的所占百分比其次，最少的就是高學(xué)歷的所占百分比，只不過女性這種趨勢更明顯，分別為 75%、25%、0%。¥00O討7OH4種族=少數(shù)種族£300femalemale學(xué)毋孚旳低 Fh中1學(xué)旳嗇在非少數(shù)種族類型中： 2 =93.724 ，非常大，相應(yīng)的 p 值小于 0.001. 因此在 0.001 的顯著 水平下高度顯著， 即拒絕： 性別與學(xué)歷相互獨立的原假設(shè)， 兩者之間具有高度顯著的相關(guān)關(guān) 聯(lián)。由聚集的條形圖可以直觀的看到： 女性低學(xué)歷比例比男性高， 同時男性高學(xué)歷比例又比 女性高。2在少數(shù)種族類型內(nèi)：2 =5.926 ，p=0.052>0.05, 因此在 0.05 的顯著水平下，沒有理由拒絕兩個變量獨立的原假設(shè)， 表示性別與學(xué)歷這兩個變量之間相互獨立， 沒有