【精品论文】spss描述性统计分析.ppt

主要内容 4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.6 多选项分析 4.5 交叉列联表分析 4.5 交叉表分析 4.5.1基本概念及统计原理 1.交叉表分析的概念 在实际分析中，常需要分析多个变量之间，一个变量是否对其他变量的取值存在影响，分析变量之间是否存在关系，这种分析就称为交叉表分析，用于定类型变量之间的关系分析。 交叉表是两个或多个变量交叉分组后形成的频数分布表，主要用于研究定类型变量之间有无相关性，给出了变量在不同取值下的数据分布。交叉表分析根据样本数据，产生二维或多维交叉表，并在产生交叉表的基础上，对两两变量间是否存在一定的相关性进行分析。 4.5 交叉表分析 2．交叉表分析的相关关系的主要检验方法 在分析中，难以在交叉表中直接发现行、列变量之间的关系及关系强度，需要借助非参数检验方法和度量变量间相关程度的统计量进行分析，通常采用检验和相关性检验。 卡方统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。 列联系数：用于名义变量之间的相关系数计算。 V系数（Phi and Cramer’s V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。 4.5 交叉表分析 4.5.2 SPSS实例分析 【例4-4】 在设置学生评价实验教学的调查表中，“实验准备”是其中的一项指标，为分析“实验准备”情况与评价结果的关系，建立的SPSS数据文件中的部分数据如下图所示，变量值标签如下表所示。（参见数据文件：data4-4.sav。） 变量 实验准备 评价结果 值与 值标签 1 差 1 差 2 一般 2 一般 3 准备充分 3 优 4.5 交叉列联表分析 第1步 数据组织：数据文件中建立两个变量：“实验准备”、“评价结果”，两个变量均为数值型或字符型的分类变量，其度量标准为“名义”，保存为SPSS数据文件data4-3.sav。 第2步 交叉表分析设置： 选择菜单：“分析→描述统计 →交叉表” ，打开“交叉表”对话框，将“实验准备”及“评价结果”字段分别加入“行(s)”及“列(c)”列表框中。 打开“统计量”对话框，选中“卡方”选项。 打开“单元显示”对话框，选中“观察值”及“四舍五入单元格计数”选项，二者都是缺省设置。 4.5 交叉表分析 第3步 主要结果及分析： 案例处理摘要 案例处理摘要 案例 有效的 缺失 合计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 实验准备 * 评价结果 50 100.0% 0 .0% 50 100.0% 案例处理摘要表给出了数据基本信息，包括参与分析的有效个案数、缺失信息等。在本例中，每个变量有50个有效个案参与分析，无缺失值。 4.5 交叉表分析 第3步 主要结果及分析： 实验准备* 评价结果交叉表 表中给出了数据的3×3交叉表，与原始数据在形式上基本一致 实验准备* 评价结果 交叉制表 计数 评价结果 合计 差 一般 优 实验准备 差 12 3 0 15 一般 9 8 1 18 准备充分 0 13 4 17 合计 21 24 5 50 4.5 交叉表分析 第3步 主要结果及分析： 卡方检验结果表 表中显示行、列变量通过卡方检验给出的独立性检验结果。共使用了三种检验方法。上表各种检验方法显著水平sig.都远远小于0.05,所以有理由拒绝实验准备与评价结果是独立的假设，即认为实验准备这个评价指标是同评价结果是相关的。 卡方检验 值 df 渐进 Sig. (双侧) Pearson 卡方 22.907a 4 .000 似然比 29.897 4 .000 线性和线性组合 20.357 1 .000 有效案例中的 N 50 a. 3 单元格(33.3%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 1.50。 4.5 交叉表分析 第3步 主要结果及分析： 分组条形图 本条形图相当于是实验准备*评价结果交叉表的直观表示，用图形表示可更直观地得出各种情况的比较。 主要内容 4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多重响应分析 4.6 多重响应分析 4.6.1 基本概念及统计原理 1.基本概念 多重响应分析是对多选项问题的分析方法。多选项问题要求问题的答案都是序号变量或名义变量，并且允许选择的答案可以有多个的问题。 多选项问题在问卷调查中普遍存在，要求被调查者从问卷中给出的若干个可选答案中选择一个以上的答案。 例如，调查消费者拥有的数码产品的种类，有如下的选项： （1）数码相机 （2）数码摄像机 （3）MP3 （4）DVD机 很显然，该问题可选的答案在一个以上，