第四章 SPSS基本統(tǒng)計(jì)分析_免費(fèi)下載.ppt

1、第四章,SPSS基本統(tǒng)計(jì)分析 描述性統(tǒng)計(jì)分析,SPSS的主要分析工具Analyze菜單,報(bào)告Rports 描述性統(tǒng)計(jì)分析Descriptive Statistics菜單 表格Tables 均數(shù)間的比較Compare Means菜單 一般線性模型General Linear Model菜單 相關(guān)分析Correlate菜單 多元線性回歸與曲線擬合 Regression菜單 對(duì)數(shù)線性模型Loglinear菜單 聚類分析與判別分析Classify菜單 因子分析與對(duì)應(yīng)分析Data Reduction菜單 信度分析與多維尺度分析Scale菜單 非參數(shù)檢驗(yàn)Nonparametric Tests菜單 時(shí)間序列

2、分析Time series,描述性統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)分析的第一步，做好這第一步是下面進(jìn)行正確統(tǒng)計(jì)推斷的先決條件。SPSS的許多模塊均可完成描述性分析，但專門為該目的而設(shè)計(jì)的幾個(gè)模塊則集中在Descriptive Statistics菜單中，包括： Frequencies：頻數(shù)分析過程，特色是產(chǎn)生頻數(shù)表（主要針對(duì)分類變量） Descriptives：數(shù)據(jù)描述過程，進(jìn)行一般性的統(tǒng)計(jì)描述（主要針對(duì)數(shù)值型變量） Explore：數(shù)據(jù)探察過程，用于對(duì)數(shù)據(jù)概況不清時(shí)的探索性分析 Crosstabs：多維頻數(shù)分布交叉表分析（列聯(lián)表分析） Ratio statistics：比率分析,4.1 頻數(shù)分析,4.1.1

3、頻數(shù)分析的目的和基本任務(wù) 1、目的：基本統(tǒng)計(jì)分析從數(shù)數(shù)分析開始。頻數(shù)分析能夠了解變量取值的狀況，對(duì)把握數(shù)據(jù)的分布特征是非常有用的。 2、基本任務(wù) （1）頻數(shù)分析的第一個(gè)基本任務(wù)是編制頻數(shù)分布表。 頻數(shù)（Frequency）：即變量值落在某個(gè)區(qū)間（或某個(gè)類別）中的次數(shù) 百分比（Percent）：即各頻數(shù)占總樣本數(shù)的百分比 有效百分比（Valid Percent）：即各頻數(shù)占有效樣本數(shù)的百分比，這里有效樣本數(shù)總樣本缺失樣本數(shù) 累計(jì)百分比（Cumulative Percent）：即各百分比逐級(jí)累加起來的結(jié)果。最終取值為100。,（2）頻數(shù)分析的第二個(gè)任務(wù)是繪制統(tǒng)計(jì)圖 條形圖（Bar Chart）：用

4、寬度相同的條形的高度或長短來表示頻數(shù)分布變化的圖形，適用于定序和定類變量的分析。 餅圖（Pie Chart）：用圓形及圓內(nèi)扇形的面積來表示頻數(shù)百分比變化的圖形，以利于研究事物內(nèi)在結(jié)構(gòu)組成等問題。 直方圖（Histograms）：用矩形的面積來表示頻數(shù)分布變化的圖形，適用于定距型變量的分析。,注：變量的計(jì)量尺度： a 定類 （Category Scale）：只能計(jì)次 b 定序 （Ordinal Scale）：計(jì)次、排序 c 定距（Interval Scale）：計(jì)次、排序、加減 d 定比 （Ratio Scale）：計(jì)次、排序、加減、乘除,4.1.2 頻數(shù)分析的基本操作 （1）選擇菜單Analy

5、zeDescriptive StatisticsFrequencies。 （2）將若干頻數(shù)分析變量選擇到Variable(s)框中。 （3）單擊Chart按鈕選擇繪制統(tǒng)計(jì)圖形，在Chart Values框中選擇條形圖中縱坐標(biāo)（或餅圖中扇形面積）的含義，其中Frequencies表示頻數(shù)；Percentages表示百分比。,輸出百分位數(shù)： 輸出四分位數(shù)，顯示25%、50%、75%的百分位數(shù)； 將數(shù)據(jù)平均分為所設(shè)定的相等等份，可輸入2100 的整數(shù)，如鍵入4則輸出第25、50、75百分位數(shù) 自定義百分位數(shù)，可輸入0100 的整數(shù)。,離散趨勢,分布形態(tài)欄,集中趨勢欄,輸出統(tǒng)計(jì)量對(duì)話框,4.1.3 S

6、PSS頻數(shù)分析的擴(kuò)展功能 1、計(jì)算分位數(shù)（Percentile Values） 分位數(shù)是變量在不同分位點(diǎn)上的取值。分位點(diǎn)在0100之間。一般使用較多的是四分位點(diǎn)（Quartiles），即將所有數(shù)據(jù)按升序排序后平均等分成四份，各分位點(diǎn)依次是25，50，75。于是四分位數(shù)便分別是25，50，75點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的變量值。此外，還有八分位數(shù)、十六分位數(shù)等。 SPSS提供了計(jì)算任意分位數(shù)的功能，用戶可以指定將數(shù)據(jù)等分為n份（Cut points for n equal groups）。還可以直接指定分位點(diǎn)（Percentile）。,2、計(jì)算其他基本描述統(tǒng)計(jì)量 SPSS頻數(shù)分析還能夠計(jì)算其他基本統(tǒng)計(jì)量，其中包括

7、描述集中趨勢（Central Tendency）的基本統(tǒng)計(jì)量、描述離散程度（Dispersion）的基本統(tǒng)計(jì)量、描述分布形態(tài)（Distribution）的基本統(tǒng)計(jì)量等。,Format 對(duì)話框,控制頻數(shù)表輸出的分類數(shù)量。默認(rèn)為10,多變量框中可設(shè)定多變量表格輸出的格式,設(shè)置頻數(shù)表輸出的格式,選擇頻數(shù)表中排列順序 按變量升序排列，此為默認(rèn) 按變量降序排列 按變量各種取值發(fā)生的頻數(shù)的升序排列 按變量各種取值發(fā)生的頻數(shù)的降序排列,3、頻數(shù)分布表格式（Format）的定義 （1）調(diào)整頻數(shù)分布表中數(shù)據(jù)的輸出順序（Order by）：頻數(shù)分布表中的內(nèi)容的輸出順序可以按變量值的升序輸出（Ascending v

8、alues），按變量值的降序輸出（Descending values），按頻數(shù)的升序輸出（ Ascending counts），按頻數(shù)的降序輸出（ Descending counts）。,（2）multiple variables單選框組： 如果選擇了兩個(gè)以上變量作頻數(shù)表，則compare variables可以將所有變量的結(jié)果在同一個(gè)頻數(shù)表過程輸出結(jié)果中顯示，便于互相比較；organize output by variables則將結(jié)果在不同的頻數(shù)表過程輸出結(jié)果中顯示，每一個(gè)變量一張表。,（3）壓縮頻數(shù)分布表（Suppress tables with more than n categori

9、es） 如果變量取值的個(gè)數(shù)或取值區(qū)間的個(gè)數(shù)太多，頻數(shù)分布表將很龐大，此時(shí)可以壓縮它。SPSS默認(rèn)，如果變量取值的個(gè)數(shù)或取值區(qū)間的個(gè)數(shù)大于10，則不輸出相應(yīng)的頻數(shù)分布表。應(yīng)用中可以修改該值。,4.1.4 頻數(shù)分析的應(yīng)用舉例 利用居民儲(chǔ)蓄調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)分析，有以下兩個(gè)分析目標(biāo)： 目標(biāo)一：分析儲(chǔ)戶的戶口和職業(yè)的基本情況。 目標(biāo)二：分析儲(chǔ)戶一次存款金額的分布，并對(duì)城鎮(zhèn)儲(chǔ)戶和農(nóng)村儲(chǔ)戶進(jìn)行比較。,分析： 目標(biāo)一：分析儲(chǔ)戶的戶口和職業(yè)的基本情況 （1）戶口和職業(yè)兩個(gè)變量都是定類型變量，可通過基本頻數(shù)分析實(shí)現(xiàn)。 （2）職業(yè)變量的取值（分類）數(shù)目較多，為使頻數(shù)分布表更一目了然，應(yīng)對(duì)內(nèi)容的輸出順序進(jìn)行調(diào)整，單擊

10、Format按鈕，選擇Descending counts按頻數(shù)的降序輸出。 （3）單擊Chart按鈕指定輸出戶口變量的餅圖和職業(yè)變量的條形圖。,目標(biāo)二：分析儲(chǔ)戶一次存款金額的分布，并對(duì)城鎮(zhèn)儲(chǔ)戶和農(nóng)村儲(chǔ)戶進(jìn)行比較。 1、分析思路： （1）由于存（?。┛罱痤~數(shù)據(jù)為定距型變量，直接采用頻數(shù)分析不利于對(duì)其分布形態(tài)的把握，因此考慮依據(jù)第三章中的數(shù)據(jù)分組功能對(duì)數(shù)據(jù)分組后再編制頻數(shù)分布表。 （2）進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分，并分別計(jì)算城鎮(zhèn)儲(chǔ)戶和農(nóng)村儲(chǔ)戶的一次存（?。┛罱痤~的四分位數(shù)，并通過四分位數(shù)比較兩者分布上的差異。,2、分析過程： （1）數(shù)據(jù)分組，將存（?。┛罱痤~重新分成五組，五組區(qū)間分布為，少于500元，50020

11、00元，20003500元，35005000元，5000元以上。分組后進(jìn)行頻數(shù)分析并繪制帶正態(tài)曲線的直方圖。 （2）利用SPSS的頻數(shù)分析計(jì)算所有樣本的存（取）款金額的四分位數(shù)；然后，按照戶口類型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分（Split file）并重新計(jì)算分位數(shù)，分別得到城鎮(zhèn)戶口和農(nóng)村戶口的存（?。┛罱痤~的四分位數(shù)。,4.2 計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量,4.2.1 基本描述統(tǒng)計(jì)量 常見的基本描述統(tǒng)計(jì)量有三大類： 刻畫集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量 刻畫離中趨勢的統(tǒng)計(jì)量 刻畫分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量,1、刻畫集中趨勢的描述統(tǒng)計(jì)量 集中趨勢是指一組數(shù)據(jù)向某一中心值靠攏的傾向。 （1）均值（Mean）：即算術(shù)平均數(shù)，是反映某變量所有取值的集

12、中趨勢或平均水平的指標(biāo)。如某企業(yè)職工的平均月收入。其計(jì)算公式為：,（2）中位數(shù)（Median）：即一組數(shù)據(jù)按升序排序后，處于中間位置上的數(shù)據(jù)值。如評(píng)價(jià)社會(huì)的老齡化程度時(shí)，可用中位數(shù)。 （3）眾數(shù)（Mode）：即一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)值。如生產(chǎn)鞋的廠商在制定各種型號(hào)鞋的生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)應(yīng)該運(yùn)用眾數(shù)。,（4）均值標(biāo)準(zhǔn)誤差（Standard Error of Mean）：描述樣本均值與總體均值之間的平均差異程度的統(tǒng)計(jì)量。其計(jì)算公式為： 其中： 為總體標(biāo)準(zhǔn)差，n為樣本單位數(shù),2、刻畫離散程度的描述統(tǒng)計(jì)量 離散程度是指一組數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離其“中心值”的程度。 如果數(shù)據(jù)都緊密地集中在“中心值”的周圍，數(shù)據(jù)的離散程

13、度較小，說明這個(gè)“中心值”對(duì)數(shù)據(jù)的代表性好；相反，如果數(shù)據(jù)僅是比較松散地分布在“中心值”的周圍，數(shù)據(jù)的離散程度較大，則此“中心值”說明數(shù)據(jù)特征是不具有代表性的。,常見的刻畫離散程度的描述統(tǒng)計(jì)量如下： （1）全距（Range）：也稱極差，是數(shù)據(jù)的最大值（Maximum）與最小值（Minimum）之間的絕對(duì)離差。 （2）方差（Variance）：也是表示變量取值離散程度的統(tǒng)計(jì)量，是各變量值與算數(shù)平均數(shù)離差平方的算術(shù)平均數(shù)。其計(jì)算公式為：,（3）標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation：Std Dev）：表示變量取值距離均值的平均離散程度的統(tǒng)計(jì)量。其計(jì)算公式為： 標(biāo)準(zhǔn)差值越大，說明變量值之間的差

14、異越大，距均值這個(gè)“中心值”的離散趨勢越大。,3、刻畫分布形態(tài)的描述統(tǒng)計(jì)量 數(shù)據(jù)的分布形態(tài)主要指數(shù)據(jù)分布是否對(duì)稱，偏斜程度如何，分布陡峭程度等。 刻畫分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量主要有兩種： （1）偏度（Skewness）：描述變量取值分布形態(tài)對(duì)稱性的統(tǒng)計(jì)量。其計(jì)算公式為：,當(dāng)分布為對(duì)稱分布時(shí)，正負(fù)總偏差相等，偏度值等于0；當(dāng)分布為不對(duì)稱分布時(shí)，正負(fù)總偏差不相等，偏度值大于0或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大，稱為正偏或右偏；偏度值小于0表示負(fù)偏差值大，稱為負(fù)偏或左偏。偏度絕對(duì)值越大，表示數(shù)據(jù)分布形態(tài)的偏斜程度越大。,（2）峰度（Kurtosis）：描述變量取值分布形態(tài)陡峭程度的統(tǒng)計(jì)量。其計(jì)算公式為：

15、當(dāng)數(shù)據(jù)分布與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的陡峭程度相同時(shí)，峰度值等于0；峰度大于0表示數(shù)據(jù)的分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布更陡峭，為尖峰分布；峰度小于0表示數(shù)據(jù)的分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布平緩，為平峰分布。,4.2.2 計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量的操作 （1）選擇菜單AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives,出現(xiàn)如下窗口：,（2）將需計(jì)算的數(shù)值型變量選擇到Variable(s)框中。 （3）單擊Option按鈕指定計(jì)算哪些基本描述統(tǒng)計(jì)量，出現(xiàn)如下窗口：,Options 對(duì)話框,基本統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)Variables框中有多個(gè)變量時(shí)，此框確定其輸出順序： 按Variables框中的排列順序輸出 按各變量

16、的字母順序輸出 按均值的升序排列 按均值的降序排列,分布,在上面窗口中，用戶可以指定分析多變量時(shí)結(jié)果輸出的次序（Display Order）。其中，Variable list表示按變量在數(shù)據(jù)窗口中從左到右的次序輸出；Alphabetic表示按字母順序輸出；Ascending Means表示按均值升序輸出；Descending Means表示按均值降序輸出。 至此，SPSS便自動(dòng)計(jì)算所選變量的基本描述統(tǒng)計(jì)量并顯示到輸出窗口中。,4.2.3 計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量的應(yīng)用舉例 1. 利用居民儲(chǔ)蓄調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)一次存款金額變量計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量。有以下分析目標(biāo)：計(jì)算存款金額的基本描述統(tǒng)計(jì)量，并分別對(duì)城鎮(zhèn)儲(chǔ)戶

17、和農(nóng)村儲(chǔ)戶進(jìn)行比較 分析：首先按照戶口對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分（Split file），然后計(jì)算存（?。┛罱痤~的基本描述統(tǒng)計(jì)量。,2. 分析儲(chǔ)戶一次存款的數(shù)量是否存在不均衡現(xiàn)象。 分析：假設(shè)儲(chǔ)戶一次存款金額服從正態(tài)分布，跟據(jù)3 原則，異常值通常為3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍之外的值，可通過對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理來判斷。標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)學(xué)定義為：,通過標(biāo)準(zhǔn)化可以得到一系列新變量值，通常稱為標(biāo)準(zhǔn)化值或z分?jǐn)?shù)。計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化值可以通過對(duì)話框中的復(fù)選框save standardized values as variables來實(shí)現(xiàn)，并將結(jié)果保存在一個(gè)新變量中。該變量的命名規(guī)則為字母z+原變量名的前七個(gè)字符。 接下來可對(duì)新變量進(jìn)行排序并瀏覽

18、其標(biāo)準(zhǔn)化值的取值情況，可以發(fā)現(xiàn)z分?jǐn)?shù)值得絕對(duì)數(shù)大于3的儲(chǔ)戶是存在的。對(duì)其分組為三組：za53并進(jìn)行頻數(shù)分析可以發(fā)現(xiàn)存款金額存在一定的不均衡現(xiàn)象。,5.3 交叉分組下的頻數(shù)分析,5.3.1 目的和基本任務(wù) 1、目的：交叉分組下的頻數(shù)分析又稱列聯(lián)表分析。通過前面的頻數(shù)分析能夠掌握單個(gè)變量的數(shù)據(jù)分布情況，在實(shí)際分析中，不僅要了解單個(gè)變量的分布特征，還要分析多個(gè)變量不同取值下的分布，進(jìn)而分析變量之間的相互影響和關(guān)系。對(duì)于這種涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上分組變量聯(lián)合頻數(shù)分析的研究通常要利用交叉分組下的頻數(shù)分析來完成。列聯(lián)表還可以檢驗(yàn)兩個(gè)分組變量的獨(dú)立性。,2、基本任務(wù)： （1）根據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)，產(chǎn)生二維或多維

19、交叉列聯(lián)表； （2）在交叉列聯(lián)表的基礎(chǔ)上，對(duì)兩兩變量間是否存在一定的相關(guān)性進(jìn)行分析。 5.3.2 交叉列聯(lián)表的主要內(nèi)容 編制交叉列聯(lián)表是交叉分組下頻數(shù)分析的第一個(gè)任務(wù)。交叉列聯(lián)表是兩個(gè)或兩個(gè)以上的變量交叉分組后形成的頻數(shù)分布表。 例：職工基本情況數(shù)據(jù)按職稱和文化程度編制的二維交叉列聯(lián)表（見下頁表）：,上表中的職稱變量稱為行變量（Row），文化程度稱為列變量（Column）。行標(biāo)題和列標(biāo)題分別是兩個(gè)變量的變量值（或分組值）。表格中間是觀測頻數(shù)（Observed Counts）和各種百分比。16名職工中，本科、專科、高中、初中的人數(shù)分別為4，4，5，3，構(gòu)成的分布稱為交叉列聯(lián)表的列邊緣分布；高級(jí)工

20、程師、工程師、助理工程師、無技術(shù)職稱的人數(shù)分別為3，4，6，3，構(gòu)成的分布稱為交叉列聯(lián)表的行邊緣分布；4個(gè)本科學(xué)歷職工中各職稱的人數(shù)分別是1，1，2等，這些頻數(shù)構(gòu)成的分布稱為條件分布，即在行變量（列變量）取值條件下的列變量（行變量）的分布。,在交叉列聯(lián)表中，除了頻數(shù)外還引進(jìn)了各種百分比。例如表中第一行中的33.3， 33.3， 33.3分別是高級(jí)工程師3人中各學(xué)歷人數(shù)所占的比例，稱為行百分比（Row percentage），一行的百分比總和為100；表中第一列的25.0，25.0，50.0分別是本科學(xué)歷4人中各職稱人數(shù)所占的比例，稱為列百分比（Column percentage），一列的列百分

21、比總和為100，表中的6.3，6.3，12.5等分別是總?cè)藬?shù)16人中各交叉組中人數(shù)所占的百分比，稱為總百分比（Total percentage），所有格子中的總百分比之和也為100。,5.3.3 交叉分組下的頻數(shù)分析的基本操作 （1）菜單選項(xiàng)AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs，出現(xiàn)窗口如下：,該框中的變量作為分布表中的行變量和列變量。,該框中的變量作為控制變量，決定頻數(shù)分布表中的層，可有多個(gè)控制變量。,顯示每一組中各變量的分類條形圖。,只輸出統(tǒng)計(jì)量，不輸出多維列聯(lián)表。,Crosstabs 對(duì)話框,（2）如果進(jìn)行二維列聯(lián)表分析，則將行變量選擇到Row(s

22、)框中，將列變量選擇到Column(s)框中。如果Row(s) 和Column(s)框中有多個(gè)變量名，SPSS會(huì)將行列變量一一配對(duì)后產(chǎn)生多張二維列聯(lián)表。如果進(jìn)行三維或多維列聯(lián)表分析，則將其他變量作為控制變量選到Layer框中。多控制變量間可以是同層次的，也可以是逐層疊加的，可通過Previous或Next按鈕確定控制變量間的層次關(guān)系。,（3）選擇Display clustered bar charts選項(xiàng)，指定繪制各變量交叉分組下頻數(shù)分布條形圖。Suppress tables表示不輸出列聯(lián)表，在僅分析行列變量間關(guān)系時(shí)可選擇該選項(xiàng)。 （4）單擊Cells按鈕指定列聯(lián)表單元格中的輸出內(nèi)容，窗口如下

23、：,Crosstabs的Cell Display 對(duì)話框,選擇在列聯(lián)表中輸出的統(tǒng)計(jì)量，包括觀測量數(shù)、百分比、殘差,輸出觀測量的實(shí)際數(shù)量 如果行和列變量在統(tǒng)計(jì)上是獨(dú)立的或不相關(guān)的，那么會(huì)在單元格中輸出期望的觀測值的數(shù)量。,輸出單元格中觀測量的數(shù)目占整行全部觀測量數(shù)目的百分比 輸出單元格中觀測值的數(shù)目占整列全部觀測量數(shù)目的百分比 輸出單元格中觀測量的數(shù)目占全部觀測量數(shù)目的百分比,計(jì)算非標(biāo)準(zhǔn)化殘差 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化殘差 計(jì)算調(diào)整后殘差,SPSS默認(rèn)列聯(lián)表單元格中只輸出觀測頻數(shù)（Observed）。為便于分析，通常還應(yīng)指定輸出Percentage框中的行百分比（Row）、列百分比（Column）、總百分比（

24、Total）。Counts框中的Expected表示輸出期望頻數(shù)；Residuals框中的各個(gè)選項(xiàng)表示在各個(gè)單元格中輸出剩余。其中，Unstandardized為非標(biāo)準(zhǔn)化剩余，定義為觀測頻數(shù)期望頻數(shù)；Standardized為標(biāo)準(zhǔn)化剩余，又稱Pearson剩余，定義為：,（5）單擊Format按鈕指定列聯(lián)表各單元格的輸出排列順序。Ascending表示以行變量取值的升序排列，是SPSS默認(rèn)項(xiàng)；Descending表示以行變量取值的降序排列。 （6）單擊Statistics按鈕指定用哪種方法分析行變量和列變量間的關(guān)系，窗口如下，其中，Chi-Square為卡方檢驗(yàn)。,4.3.4 交叉列聯(lián)表行列變

25、量間關(guān)系的分析 對(duì)交叉列聯(lián)表中的行變量和列變量之間關(guān)系進(jìn)行分析是交叉分組下頻數(shù)分析的第二個(gè)任務(wù)。 為了理解行、列變量之間的關(guān)系，可以從分析兩個(gè)極端的例子出發(fā)： （1）年齡與工資收入的交叉列聯(lián)表（一）,（2）年齡與工資收入交叉列聯(lián)表（二） 表一中表示年齡與工資收入呈正相關(guān)關(guān)系，表二表示年齡與工資收入呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。但大多數(shù)情況下，觀測頻數(shù)分散在列聯(lián)表的各個(gè)單元格中，不容易直接發(fā)現(xiàn)行列變量之間的關(guān)系強(qiáng)弱程度，此時(shí)就要借助非參數(shù)檢驗(yàn)方法。通常用的方法是卡方檢驗(yàn)。,交叉列聯(lián)表的卡方檢驗(yàn),卡方檢驗(yàn)屬假設(shè)檢驗(yàn)的范疇，步驟如下： （1）建立原假設(shè) 在列聯(lián)表分析中卡方檢驗(yàn)的原假設(shè)為行變量與列變量獨(dú)立 （2）選擇

26、和計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 列聯(lián)表分析卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量，其數(shù)學(xué)定義為：,其中，r為列聯(lián)表的行數(shù)，c為列聯(lián)表的列數(shù)； 為觀察頻數(shù)， 為期望頻數(shù)（Expected Count）。期望頻數(shù)的計(jì)算方法是： 其中，RT是指定單元格所在行的觀測頻數(shù)合計(jì)，CT是指定單元格所在列的觀測頻數(shù)合計(jì)，n是觀測頻數(shù)的合計(jì)。 期望頻數(shù)的分布反映的是行列變量互不相干下的分布。,例如，具有本科學(xué)歷的高級(jí)工程師的期望頻數(shù)是0.75的計(jì)算公式是3*4/16=0.75。這里，期望頻數(shù)可以理解為，總共16個(gè)職工的學(xué)歷分布是25%：25%：31.3%：18.8%，如果遵從這種學(xué)歷的總體比例關(guān)系，高級(jí)職稱三人的學(xué)歷分布也

27、應(yīng)為25%：25%：31.3%：18.8%，于是期望頻數(shù)為3*25%、3*25%、3*31.3%、3*18.8%。同理可以理解，總共16個(gè)職工的職稱分布為18.8%：25%：37.5%：18.8%，本科學(xué)歷4人的期望頻數(shù)分別為4*18.8%、4*25%、4*37.5%、4*18.8%。,卡方統(tǒng)計(jì)量觀測值的大小取決于兩個(gè)因素：第一：列聯(lián)表的單元格子數(shù)；第二：觀測頻數(shù)與期望頻數(shù)的總差值。在列聯(lián)表確定的情況下，卡方統(tǒng)計(jì)量觀測值的大小取決于觀測頻數(shù)與期望頻數(shù)的總差值。當(dāng)總差值越大時(shí)，卡方值也就越大，實(shí)際分布與期望分布的差距越大，表明行列變量之間越相關(guān)；反之表明行列變量之間越獨(dú)立。那么，在統(tǒng)計(jì)上卡方統(tǒng)計(jì)

28、量的觀測值究竟達(dá)到什么程度才能斷定行列變量不獨(dú)立呢？由于該檢驗(yàn)中的pearson卡方統(tǒng)計(jì)量近似服從卡方分布，因此可依據(jù)卡方理論找到某自由度和顯著性水平下的卡方值，即卡方臨界值。,（3）確定顯著性水平（Significant Level）和臨界值 顯著性水平 是指原假設(shè)為真卻將其拒絕的風(fēng)險(xiǎn)，即棄真的概率。通常設(shè)為0.05或0.01。在卡方檢驗(yàn)中，由于卡方統(tǒng)計(jì)量服從自由度為（行數(shù)1）（列數(shù)1）的卡方分布，因此，在行列數(shù)目和顯著性水平確定時(shí)，卡方臨界值是可唯一確定的。,（4）結(jié)論和決策 對(duì)統(tǒng)計(jì)推斷做決策通常有兩種方式： 根據(jù)統(tǒng)計(jì)量觀測值和臨界值比較的結(jié)果進(jìn)行決策。如果卡方觀測值大于臨界值，則認(rèn)為實(shí)際

29、分布與期望分布之間的差距顯著，可以拒絕原假設(shè)，斷定列聯(lián)表的行列變量間不獨(dú)立，存在相關(guān)關(guān)系；反之，接受原假設(shè)。 根據(jù)統(tǒng)計(jì)量觀測值的概率p值和顯著性水平 比較的結(jié)果進(jìn)行決策。如果p值小于等于 ，則認(rèn)為卡方觀測值出現(xiàn)的概率是很小的，拒絕原假設(shè)，斷定列聯(lián)表的行列變量間不獨(dú)立，存在依存關(guān)系；反之，接受原假設(shè)。,什么是P 值?,是一個(gè)概率值； 如果原假設(shè)為真，P-值是抽樣分布中大于或小于樣本統(tǒng)計(jì)量的概率；(也可以理解為比現(xiàn)在情況更極端、更壞的可能性) 被稱為觀察到的(或?qū)崪y的)顯著性水平。,雙側(cè)檢驗(yàn)的P 值,左側(cè)檢驗(yàn)的P 值,右側(cè)檢驗(yàn)的P 值,利用 P 值進(jìn)行檢驗(yàn) (決策準(zhǔn)則),若p-值 ,不拒絕 H0

30、若p-值 , 拒絕 H0,4.3.5 交叉分組下的頻數(shù)分析應(yīng)用舉例 利用居民儲(chǔ)蓄調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)： 1、分析城鎮(zhèn)和農(nóng)村儲(chǔ)戶對(duì)“未來收入狀況的變化趨勢”是否持相同的態(tài)度。 2、分析城鎮(zhèn)和農(nóng)村儲(chǔ)戶對(duì)什么合算的認(rèn)同是否一致。,分析：1、該問題列聯(lián)表的行變量為戶口，列變量為未來收入狀況，在列聯(lián)表中輸出各種百分比、期望頻數(shù)、剩余、標(biāo)準(zhǔn)化剩余，顯示各交叉分組下頻數(shù)分布柱形圖，并利用卡方檢驗(yàn)方法，對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村儲(chǔ)戶對(duì)該問題的態(tài)度是否一致進(jìn)行分析。 2、該問題列聯(lián)表的行變量為戶口，列變量為什么合算，在列聯(lián)表的基礎(chǔ)上進(jìn)行卡方檢驗(yàn)。,5.3.6 SPSS中列聯(lián)表分析的其他方法 對(duì)列聯(lián)表中行列變量的分析

31、，除上述卡方檢驗(yàn)方法之外，SPSS還提供了其他測度變量間相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)方法，包括： 適用于兩定類變量的方法：Nominal框中列出的方法屬該類方法。 適用于兩定序變量的方法：Ordinal框中列出的方法屬該類方法。 適用于一定類變量、一定距變量的方法：Nominal by interval框中的Eta方法屬該類方法。 其他方法。,4.4 多選項(xiàng)分析（頻數(shù)分析和交叉分析）,多選項(xiàng)問題的概念：多選項(xiàng)問題是根據(jù)實(shí)際調(diào)查的需要，要求被調(diào)查者從問卷給出的若干個(gè)可選答案中選擇一個(gè)以上的答案。目前，市場研究或許多領(lǐng)域?qū)δ呈挛镌u(píng)價(jià)的研究中常常遇到這樣的問題。 可以選多個(gè)，分為限選和不限選： 限選：如在11種工

32、作種類中，選你喜歡的，最多可選4種（Var1-Var4)；求所有人喜歡各種工作的頻數(shù)或頻率。 不限選：如在所列的20種電器中，你家所擁有的電器，不限選（Var1-Var20），求所有被調(diào)查家庭擁有各種電器的頻數(shù)或頻率。,4.4.1 多選項(xiàng)問題的分解,多選項(xiàng)二分法及其編碼（multiple dichotomies method）： 多選項(xiàng)二分法是將多選項(xiàng)問題中的每一個(gè)答案設(shè)為一個(gè)SPSS變量，每個(gè)變量值有0或1兩個(gè)取值，分別表示選擇了該答案和不選擇該答案。如對(duì)下面問題有9個(gè)可能的答案，每個(gè)可選擇的答案由一個(gè)變量表示，每個(gè)變量的值只能有表明“是”和“否”的兩個(gè)代碼0或者1。,左邊的表格為向顧客發(fā)放

33、的顏色調(diào)查，在選擇服裝時(shí)，您喜歡什么顏色作為主體顏色，在答案的“”中打“” （可多選） 這是一組問題，每個(gè)問題均有兩個(gè)答案，回答者只能選擇其中一種。在建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，變量名使用相同的變量主名，后面加以不同序號(hào)組成，本組問題的9個(gè)變量名可以是color1-color9。而答案的編碼規(guī)則為：回答“是”變量值為1，回答“否”變量值為0，其他值為缺失值。,多選項(xiàng)分類法及其編碼（multiple category method ）：多選項(xiàng)分類法中，首先應(yīng)估計(jì)多選項(xiàng)問題最多可能出現(xiàn)的答案個(gè)數(shù)；然后為每個(gè)答案設(shè)置一個(gè)SPSS變量，變量取值為多選項(xiàng)問題中的所有可選答案。如上面有關(guān)選擇服裝的主體顏色，您可以選擇

34、喜歡的三種，在提供的10種答案前上選擇。 1、紅 2、橙 3、黃 4、綠 5、青 6、藍(lán) 7、紫 8、黑 9、白10說不清 這是一個(gè)問題，可以有三個(gè)答案。在建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，要建立三個(gè)變量color1-color3表示回答者選擇的三個(gè)顏色。如選擇結(jié)果為1、紅、6、藍(lán)、8、黑，則變量color1的值為1,變量color2的值為6,變量color3的值為8。,如果采用多選二分法則有6個(gè)選項(xiàng)，故應(yīng)設(shè)6個(gè)變量，運(yùn)用0-1編碼方法編碼，即：1，0，1，0，1，1。 如果采用多選分類法，則編碼為1，3，5，6，0，0。,1 3 5 6,問題2：擇業(yè)中考慮的主要因素（多選）,1經(jīng)濟(jì)收入 2專業(yè)對(duì)口 3發(fā)展前途

35、 4地理區(qū)位 5個(gè)人愛好 6風(fēng)險(xiǎn)大小 7勞動(dòng)強(qiáng)度 8社會(huì)福利 9其他,編碼應(yīng)為：1，0，1，1，1，0，1，1，0。 或1，3，4，5，7，8，0，0，0。,1 3 6,問題3：您擇業(yè)中考慮的主要因素有（限選三項(xiàng)）,1經(jīng)濟(jì)收入 2 專業(yè)對(duì)口 3發(fā)展前途 4地理區(qū)位 5個(gè)人愛好 6風(fēng)險(xiǎn)大小 7勞動(dòng)強(qiáng)度 8社會(huì)福利 9社會(huì)地位 10其他,因?yàn)橄捱x三項(xiàng)，故應(yīng)設(shè)三個(gè)變量，編碼依次為1， 3，6。,4.4.2 多選項(xiàng)分析的基本操作,首先將每個(gè)題的若干答案組成一個(gè)綜合變量即變量集(Set)，然后對(duì)綜合變量的各種取值進(jìn)行分析。只有通過定義多選項(xiàng)變量集，spss才能確定應(yīng)對(duì)哪些變量取相同值的個(gè)案數(shù)進(jìn)行累加。

36、多選項(xiàng)分析在SPSS中是通過Analyze - Multiple Response中的各項(xiàng)功能實(shí)現(xiàn)的。 1.Define Sets： （1）從左邊的變量中將多選變量集的變量選擇到variables in sets框中，建立多選二分變量集或多選分類變量集。 （2）在variables are coded as框中指定多選變量集中的變量是按照那種方法編碼的。Dichotomies表示以多選二分法編碼，并在counted value中輸入用哪個(gè)數(shù)值來表示選中該選項(xiàng)。categories表示以多選分類法編碼，并在range框中輸入變量取值的最小值和最大值。,（3）為多選項(xiàng)變量集命名，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)在該名字

37、前加字符$。 （4）單擊add按鈕將定義好的多選項(xiàng)變量集加到mult response sets框中。Spss可以定義多個(gè)多選項(xiàng)變量集。 2.Frequencies：對(duì)多選變量集進(jìn)行頻數(shù)分析。從mult response sets中把待分析的多選項(xiàng)變量集選擇到tables for框中； 3.Crosstabs：對(duì)多選變量集與其他變量集或與原基本變量進(jìn)行交叉表分析。,（1）選擇列聯(lián)表的行變量并定義取值范圍；（2）選擇列聯(lián)表的列變量并定義取值范圍；（3）選擇列聯(lián)表的控制變量并定義取值范圍；（4）單擊option按鈕選擇列聯(lián)表的輸出內(nèi)容和計(jì)算方法。Match variable across resp

38、onse sets選項(xiàng)表示，如果列聯(lián)表的行列變量均為多選項(xiàng)變量集時(shí)，第一個(gè)變量集的第一個(gè)變量與第二個(gè)變量集的第一個(gè)變量作交叉分組，依次類推。結(jié)果中：注意Pct of Responses（占總回答數(shù)的）和Pct of Case（占總個(gè)案數(shù) ）的區(qū)別。,4.4.3多選項(xiàng)分析的應(yīng)用舉例,利用居民儲(chǔ)蓄調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)以下兩個(gè)分析目標(biāo)： 1.分析儲(chǔ)戶的儲(chǔ)蓄目的； 2.分析不同年齡段儲(chǔ)戶的儲(chǔ)蓄目的。,分析,1.為進(jìn)行多選項(xiàng)分析，首先定義名為cxmd的多選項(xiàng)變量集，其中包括a7_1、a7_2、a7_3三個(gè)變量，然后對(duì)多選項(xiàng)變量集進(jìn)行頻數(shù)分析； 2.對(duì)不同年齡段儲(chǔ)戶儲(chǔ)蓄目的進(jìn)行分析，采用多選項(xiàng)交叉分組下

39、的頻數(shù)分析。,4.5 探索分析 Explore,1. 分析目的和方法 奇異性：數(shù)據(jù)過大或過?。ㄕ页?、分析原因、是否剔除） 分布特征：數(shù)據(jù)是否來自正態(tài)總體 考察方法：統(tǒng)計(jì)量和統(tǒng)計(jì)圖形（箱式圖、莖葉圖、QQ圖） 2. 一般是考察定距變量 3. Analyze + Descriptive Statistics + Explore 分析變量（Dependent List）：數(shù)值型變量 分組變量（Factor List）：分類變量 標(biāo)識(shí)變量(Label Cases by):用某變量的值作為觀察值得標(biāo)識(shí)如id,選擇一個(gè)或多個(gè)變量進(jìn)入Dependent框作為分析變量，單擊OK可獲得分析變量的一系列基本統(tǒng)計(jì)量

40、和圖形。,此作為分組變量，可以是字符變量，對(duì)分析變量的分析將按該變量的觀測值進(jìn)行分組分析?？捎卸鄠€(gè)分組變量，這時(shí)會(huì)按多個(gè)變量的交叉組合進(jìn)行分組。,該框中的變量作為標(biāo)識(shí)符，在輸出諸如異常值時(shí)，用該變量進(jìn)行標(biāo)識(shí)，只允許有一個(gè)標(biāo)識(shí)符。,可同時(shí)輸出基本統(tǒng)計(jì)量和圖形 只輸出基本統(tǒng)計(jì)量 只輸出圖形,Explore 主對(duì)話框,輸出基本統(tǒng)計(jì)量 均值的置信區(qū)間，可鍵入199%的任意值，根據(jù)該值算出置信區(qū)間的上下限。,給出中心趨勢的最大似然比的穩(wěn)健估計(jì)量，當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻，且兩尾較長，或當(dāng)數(shù)據(jù)中存在極端值時(shí)，可給出比均值或中位數(shù)更合理的估計(jì)。,輸出最大和最小的5個(gè)數(shù)，且在輸出窗口中加以標(biāo)明。,輸出5%、10%、25

41、%、50%、75%、90%和95%的百分位數(shù)。,Statistics對(duì)話框,Statistics子對(duì)話框：用于選擇需要的描述統(tǒng)計(jì)量； descriptives：輸出均值、中位數(shù)、眾數(shù)、5%修正均值、估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值、全距、四分位差、峰度系數(shù)及其標(biāo)準(zhǔn)誤、偏度系數(shù)及其標(biāo)準(zhǔn)誤及指定的均值置信區(qū)間； m-estmators：做集中趨勢的最大穩(wěn)健估計(jì)，該統(tǒng)計(jì)量是利用迭代方法計(jì)算出來的，受異常值的影響要小得多。如果該估計(jì)量離均值較遠(yuǎn)，則說明數(shù)據(jù)可能存在異常值，此時(shí)宜用該估計(jì)量替代均值以反映集中趨勢。一共會(huì)輸出四種m估計(jì)量，其中huber適用于數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布時(shí)，另三種則適用于數(shù)據(jù)中

42、有許多異常值的情況； outliers：輸出五個(gè)最大值和五個(gè)最小值。 percentiles：輸出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%分位數(shù)。,plots子對(duì)話框：用于選擇需要的統(tǒng)計(jì)圖； boxplots復(fù)選框：確定箱式圖的繪制方式，可以分組繪制（factor levels together），也可以不分組繪制（dependents together），或者不繪制（none） ； descriptive復(fù)選框：可以選擇繪制莖葉圖（stem-and-leaf）和直方圖（histogram）； normality plot with test：繪制正態(tài)分布圖（QQ圖），并進(jìn)行變量

43、是否符合正態(tài)分布的檢驗(yàn)；,莖葉圖 (stem-and-leaf),1.用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布 2.由“莖”和“葉”兩部分構(gòu)成，其圖形是由數(shù)字組成的 3.以該組數(shù)據(jù)的高位數(shù)值作樹莖，低位數(shù)字作樹葉 4.樹葉上只保留一位數(shù)字 5.莖葉圖類似于橫置的直方圖，但又有區(qū)別： 直方圖可觀察一組數(shù)據(jù)的分布狀況，但沒有給出具體的數(shù)值 莖葉圖既能給出數(shù)據(jù)的分布狀況，又能給出每一個(gè)原始數(shù)值，保留了原始數(shù)據(jù)的信息 6.圖的下方會(huì)標(biāo)示出莖寬和實(shí)際值的倍數(shù)，每行的莖和葉組成的數(shù)字再乘以莖寬，即得到實(shí)際數(shù)據(jù)的近似值如莖寬為10，則圖中的2.3代表23，同樣在圖的下方也會(huì)標(biāo)示出每片葉子代表的記錄數(shù)。,未分組數(shù)據(jù)莖葉

44、圖,練習(xí),利用居民儲(chǔ)蓄調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)一次存款金額變量進(jìn)行探索性分析。,4.6 比率分析,4.6.1 比率分析的目的和主要指標(biāo) 比率分析用于對(duì)兩變量間變量值比率變化的描述分析，適用于數(shù)值型變量。 例如根據(jù)1999年各地區(qū)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)情況的數(shù)據(jù)，分析各地區(qū)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的保費(fèi)收入占全部業(yè)務(wù)保費(fèi)收入的比例情況。,通常的分析可以生成各個(gè)地區(qū)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的保費(fèi)收入占全部業(yè)務(wù)保費(fèi)收入的比率變量，然后對(duì)該比率變量計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量（如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、全距等），進(jìn)而刻畫比率變量的集中趨勢和離散程度。 SPSS的比率分析除能夠完成上述分析外，還提供了其他相對(duì)比描述指標(biāo)，大致也屬于集中趨勢描述指標(biāo)和離散程度描述指標(biāo)

45、的范疇，具體包括：,（1）加權(quán)比率均值（Weighted mean）：兩變量均值的比，屬集中趨勢描述指標(biāo)。 （2）AAD（Average Absolute Deviation）平均絕對(duì)離差：是對(duì)比率變量離散程度的描述，計(jì)算公式為： 其中， 是比率數(shù)，M是比率變量的中位數(shù)，N為樣本數(shù),相對(duì)數(shù)或平均數(shù)計(jì)算平均數(shù)的計(jì)算 相對(duì)數(shù)（或平均數(shù)）用 Y 表示，有 Y=a/b， a、b為總量指標(biāo)。 求各期 Y的平均一般不能采用簡單算術(shù)平均法，即 因?yàn)楦髌跀?shù)據(jù)Yi 的對(duì)比基礎(chǔ) bi 不同，它們對(duì)全期總平均水平的影響作用應(yīng)輕重有別.,計(jì)算公式：1. 分別計(jì)算其分子、分母的平均數(shù) 2. 對(duì)比得 ： 上式實(shí)質(zhì)上等于對(duì)

46、各期Y加權(quán)算術(shù)平均。,（3）COD（Coefficient of Dispersion）離散系數(shù)：也是對(duì)比率變量離散程度的描述，計(jì)算公式為： （4）PRD（Price-related Differential）相關(guān)價(jià)格微分：是比率均值與加權(quán)比率均值的比，也是比率變量離散程度的描述。,（5）COV變異系數(shù)：用于對(duì)比率變量離散程度的描述，分為基于均值的變異系數(shù)（Mean centered COV）和中位數(shù)的變異系數(shù)（Median centered COV ）。前者是通常意義下的變異系數(shù)，是標(biāo)準(zhǔn)差除以均值；后者定義為：,4.6.2 比率分析的基本步驟 （1）選擇菜單AnalyzeDescriptiv

47、e StatisticsRadio，出現(xiàn)窗口,（2）將比率變量的分子選擇到Numerator框中，將比率變量的分母選到Denominator框中。 （3）如果做不同組間的比率比較，則將分組變量選擇到Group Variable框中。 （4）單擊Statistics按鈕指定輸出哪些關(guān)于比率的描述統(tǒng)計(jì)量，出現(xiàn)如下窗口：,至此，SPSS將自動(dòng)計(jì)算比率變量，并將相關(guān)指標(biāo)輸出到輸出窗口中。,報(bào)表中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（case summaries)過程,case summaries過程用于按指定的分組變量的不同水平進(jìn)行交叉描述性統(tǒng)計(jì)分析。 Analyze-report-case summary進(jìn)入。 var

48、iables框：選擇需要進(jìn)行分析的變量，可多選； grouping variables框：選擇用于分組的變量。如果選擇了多個(gè)分組變量，則系統(tǒng)會(huì)按各個(gè)變量的不同取值的交叉組合對(duì)匯總變量進(jìn)行分析。,Display case :用于確定是否輸出詳細(xì)的記錄列表，下面的三個(gè)復(fù)選框用于選擇具體的輸出方式。 Statistics子對(duì)話框用于選擇一些常用的統(tǒng)計(jì)量。 title子對(duì)話框： title框：用于定義輸出表格的標(biāo)題，默認(rèn)標(biāo)題為case summaries。 caption框：用于給輸出表格加上注解文字。,subheadings for totals:用于選擇是否給每個(gè)分組均顯示所計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的名稱； e

49、xclude case with missing values listwise:用于選擇是否在分析中刪除帶有缺失值的變量。 missing statistics appear as:用于輸出一個(gè)字符串，用于在輸出結(jié)果中表示缺失值。,報(bào)表中的描述性統(tǒng)計(jì)分析舉例,1. 對(duì)居民儲(chǔ)蓄調(diào)查數(shù)據(jù)中的居民存款金額按照戶口和職業(yè)進(jìn)行分類匯總得到均值、中位數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差。 分析：可以使用split file過程，然后使用descriptive過程來完成。但是我們用這里的case summary過程一步就能完成。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ Basic tables過程）,Basic tables 過程可對(duì)定類資料或

50、定量資料進(jìn)行各種復(fù)雜格式的描述。 菜單操作：Analyze- tables - Basic tables summaries框：選擇需要進(jìn)行匯總的變量，可以是定類變量也可以是定距變量，可以選入多個(gè)，但所有變量只能使用同樣的匯總指標(biāo)。 subgroups框：用于定義分組匯總時(shí)的分組情況。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ Basic tables過程）,down框：選入分行匯總變量；表格中的匯總指標(biāo)按照該變量的不同取值分行輸出，可以選入多個(gè)。 across框：選入分列匯總變量； separate table框：選入分層匯總變量； all combination :默認(rèn)選項(xiàng)，所有分組變量按照選入順序依次嵌

51、套； each separately :所有分組變量分別輸出分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果，只是放在同一個(gè)表格中。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ Basic tables過程）,statistics子對(duì)話框： percentile cutpoint框：選中percentile統(tǒng)計(jì)量時(shí)可用，用于選擇分界百分位點(diǎn)。 format框：用于設(shè)置各種統(tǒng)計(jì)量的顯示格式。 label框：用于設(shè)定各種統(tǒng)計(jì)量的顯示標(biāo)簽，默認(rèn)為統(tǒng)計(jì)量名稱，可以更改為中文。 sorting by cell count框 :選擇是否按照表中的頻數(shù)順序輸出。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ Basic tables過程）,layout子對(duì)話框：用于設(shè)定各種標(biāo)題/

52、標(biāo)簽的顯示方式。 summary variable lables框：用于選擇匯總變量標(biāo)簽的顯示方式，可以在左側(cè)、頂部和分不同表格輸出中選擇。 statistics lables框：用于選擇統(tǒng)計(jì)量標(biāo)簽的顯示方式。 group in summary variable dimension 框：如果在前面將匯總變量和分組變量選在了同一方向顯示，則可在此處選擇是將匯總變量是與各亞組之下還是將分則變量值與匯總變量之下。 lable groups with value lables only框 :如果選中該框，則各分組的變量名標(biāo)簽將被省略，他們將用數(shù)值標(biāo)簽或數(shù)值本身來表示。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ Bas

53、ic tables過程）,totals子對(duì)話框：選擇是否進(jìn)行匯總以及設(shè)定匯總標(biāo)簽。 totals over each group variable框：要求給出每一分組的匯總結(jié)果，缺失值將不納入?yún)R總分析?？稍谙路降膌able框中更改分組匯總標(biāo)簽。 table-margin totals 框：為表格的每一個(gè)維度生成匯總結(jié)果，缺失值將不納入?yún)R總分析。 format子對(duì)話框：,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ Basic tables過程）,format子對(duì)話框： empty cell appearance框：選擇無頻數(shù)單元格的表示方式，默認(rèn)為空，可改為用零表示。 missing statistics app

54、ear as 框：選擇對(duì)缺失值的表示方式，默認(rèn)為小數(shù)點(diǎn)，可更改為十個(gè)字符長度內(nèi)的任意字符串。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ Basic tables過程）,例如：將收入情況和未來收入情況按照戶口和職業(yè)進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（general tables過程）,Basic tables 過程已經(jīng)為我們提供了非常強(qiáng)大的制表能力但它只能分別對(duì)定量資料或分類資料進(jìn)行匯總而且對(duì)于多選題數(shù)據(jù)無能為力， general tables則可以解決以上問題。 菜單操作：Analyze- tables - general tables statistics lables appear：選擇統(tǒng)計(jì)量標(biāo)簽的顯

55、示方式。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ general tables 過程）,across the top：每個(gè)統(tǒng)計(jì)量單獨(dú)占一列，標(biāo)簽在列頂部顯示； down the side：每個(gè)統(tǒng)計(jì)量單獨(dú)占一行，標(biāo)簽在行首顯示； in the layer：每個(gè)統(tǒng)計(jì)量單獨(dú)占一頁，標(biāo)簽在頁首顯示； rows框 :選入行變量，這些變量實(shí)際上就是需要進(jìn)行匯總分析的變量，可選入多個(gè)，使用右邊的選擇框?qū)R總指標(biāo)加以定義； columns框 :選入列變量，類似于分組變量，可選多個(gè)。 layers框：選入分層匯總變量。,表格中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（ general tables 過程）,selected variable框組：用于對(duì)行/列變量的匯總指標(biāo)、顯示標(biāo)簽、組合方式加以定義。 defines cell：定類變量 is summarized：定距變量 omit lable :在結(jié)果中