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时间:2018-12-28
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1、实用标准文案应用SPSS软件进行列联表分析在许多调查研究中,所得到的数据大多为定性数据,即名义或定序尺度测量的数据。例如在一项全球教育水平的研究中,调查了400余人的个人信息,包括性别、学历、种族等,对原始资料进行整理就可以得到频数分布表。定义四个变量:gender(性别)、educat(学历)、minority(种族)、count(人数),其中前三个为分类变量,并且gender变量取值为0、1,标签值定义为:0表示female,1表示male;educat变量取值为1、2、3,标签值定义为:1表示学历低,2表示学历中等,3表示学历高;minority变量值为0、1,标签值定义为:0表示非
2、少数种族,1表示为少数种族。下面做gender、educat、minority的三维列联表分析及其独立性检验。数据文件如图1所示。图1第一步:用“count”变量作为权重进行加权分析处理。从菜单上依次选Data--weightCases命令,打开对话框,如图2所示。精彩文档实用标准文案图2点选WeightCasesby项,并将变量“count”移入FrequencyVariable栏下,之后单击OK按钮。第二步:从菜单上依次点选Analyze--DeseriptiveStatistics--Crosstabs命令,打开列联分析对话框(Crosstabs),如图3所示。图3精彩文档实用标准文
3、案第三步:在Crosstabs对话框中,如图4将变量性别gender从左侧的列表框内移入行变量Row(s)框内,并将受教育年限编码后得到的学历变量educat移入列变量Column(s)框内(若此时单击OK按钮,则会输出一个2*3的二维列联表)。这里要输出一个三维列联表,将变量种族minority作为分层变量移入Layer框中,并且可以勾选左下方的Displayclusteredbarcharts项,以输出聚集的条形图,如图8图9所示。图4第四步:选择统计量,单击Cosstabs对话框下侧的Statistics按钮,打开其对话框,如图5所示。图5精彩文档实用标准文案在Statistics对
4、话框内,勾选Chi-square项,以输出表2进行独立性检验。这里由于不是定距及定比尺度测量的数据,因此可以不选择简单相关系数Correlations项。接下来根据数据的类型而选择相应的列联相关的测量值:在定类数据Nominal栏下,勾选列联系数Contingencycoefficient和PhiandCramer’sV选项(这里Phi系数可以不选,因它只用于2*2的列联表,但SPSS把它与Cramer的V统计量放在一个选项上,也就只好一并选上了),以及Lamabda和不确定系数Uncertaintycoefficient。也可选择定序数据Ordinal栏下得Gamma、Somers的d、
5、Kendall的和。至于NominalbyInterval栏下的Eta选项就不必选了,因为这里不是定距及定比尺度测量的数据。单击Continue按钮回到Crosstabs主对话框。第五步:单击Crosstabs对话框下侧的Cells按钮,打开其对话框,如图6所示。在CellDisplay对话框内,勾选Counts(计数)栏下的Observed(观测频数)与Expected(期望频数)两个选项;并勾选Percentage百分栏下得Row(行百分比)、Column(列百分比)和Total(总百分比)三个选项。由此,可以输出列联表(如表1)。单击Continue按钮回到Crosstabs主对话框
6、。图6第六步:单击Crosstabs对话框下侧的Format按钮,打开TableFormat对话框,如图7所示。它只是一个输出格式的定义,行序(RowOrder)按照Ascending(升序)还是Descending(降序)排列,系统隐含设置是按照Ascending(升序)排列(事实上,一般不必打开此对话框,只用系统隐含设置即可)。单击Continue按钮回到Crosstabs主对话框。精彩文档实用标准文案图7第七步:在Crosstabs对话框中,单击OK按钮执行。输出结果如表1~4所示。表1性别、学历、种族交叉表精彩文档实用标准文案表2卡方检验表表3方向性测度精彩文档实用标准文案表4对称
7、性测度在三维列联表中,结合图7图8,可以看出:非少数种族的女性低学历的比例为72.9%,高于男性低学历的比例25.8%;而相反女性高学历的比例仅为0.6%,远远低于男性高学历的比例。在少数种族中,从低学历至高学历,无论男女都是同样的递减趋势,即低学历的所占比百分比高,中等学历的所占百分比其次,最少的就是高学历的所占百分比,只不过女性这种趋势更明显,分别为75%、25%、0%。图8精彩文档实用标准文案图9在非少数种族类型中
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