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时间:2019-05-25
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1、第十四章卡方检验本章主要讲解Crosstabs菜单功能,该菜单项专门处理分类资料(包含有序分类和无序分类资料),类似的菜单还有Logistic,Loglinear菜单也是专门针对分类资料。引例:1、请分析性别与所喜爱的颜色是否有关?喜爱颜色性别红蓝绿男301010女2010202、请比较两种治疗方法是否有显著差别,哪种治疗方案更好?状态处理治愈未治愈13614222283、杀人犯的种族是否会影响判处死刑?对1976年-1977年美国弗罗里达州20个地区杀人案件中的326个被告进行调查,考虑的种族有白人和黑人。用“是”或“否”表示是否判死刑,调查数据如下:种族
2、判刑白黑是1917否141149析:在调查问卷中,常常涉及到上述类型的数据,该种类型的表格称为列联表,也称为交叉表,具有两个或多个分类型变量。其一般格式表现为,即行变R个水平,而列变量C个水平,最特殊的表为,即行变量和列变量均只有两个水平,如引例2和3。对该种类型数据的分析,常涉及到下列几个问题:①产生汇总分类数据——列联表,即计算行/列百分数、行/列汇总数等序列描述统计量②检验行变量与列变量是否独立(即有无相关性)完成上述两项任务,可通过SPSS-----Descriptive-----Crosstabs过程实现,下面是有关Crosstabs过程的详细内容
3、。一、CROSSTABS要求的数据格式CROSSTABS专门处理分类资料,有其特定的要求格式行变量列变量频数………….….…….…….………….……..…….如:针对引例1,SPSS对该数据进行分析需要的数据格式为:性别颜色频数113012101310212022102320在完成上述数据转换过程之后,进一步指定频数变量,即DATA---WEIGHTCASES---频数,该过程指定频数变量。二、CROSSTABS如何解决上述问题解决上述列联表中行变量与列变量是否相关,一个通常的方法是卡方检验,它用于检验分类型变量有无相关性,其统计假设为::行变量与列变量无关
4、联性(不相关):行变量与列变量有关联性(相关)卡方检验统计量计算公式略,有兴趣可参考其他教材,本处只讲解涉及到的统计假设,以及如何在SPSS中检验并如何分析SPSS输出结果。注:此方法一般要求样本容量不小于50,每一组频数都不小于5,如果出现小于5的情况,一般应选择合并。否则运用卡方检验分析出的结果是不可靠的。例1:见书260。无序分类变量的相关性检验分析:该数据满足卡方检验的要求,各组频数不小于5,样本容量也超过50。按照下述过程操作: Descriptive---crosstab---row---column---statisitcs---chi-s
5、quare-ok.下面给出SPSS最关键的一张输出表: Chi-SquareTestsValuedfAsymp.Sig.(2-sided)ExactSig.(2-sided)ExactSig.(1-sided)PearsonChi-Square6.133(b)1.013ContinuityCorrection(a)5.1181.024LikelihoodRatio6.3041.012Fisher'sExactTest.018.011Linear-by-LinearAssociation6.0841.014NofValidCases126aComputedon
6、lyfora2x2tableb0cells(.0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis13.78.在上述诸多的结果中应当看哪一项分析结果呢?标准如下:①当样本容量超过40,且每一组频数超过5,直接看卡方检验即可。若P值和显著性水平较为接近,则使用确切概率法。②当样本容量超过40,但有频数小于5,直接看校正卡方检验即可。③当样本容量小于40,且有频数小于5,则不适用卡方检验,而使用确切概率法。Crosstabs对话框中最重要的两个对话框1、EXACT该对话框主要决定计算概率的方法,包含两种类
7、型:近似概率法,确切概率法。默认状态下均选择第一项,即近似概率法,特殊情况下,如存在频数小于5的情况,应该使用确切概率法。2、Statistics(1)、Chi-square:用于检验行变量与列变量是否相关。对于特殊的还会给出校正卡方检验和确切概率的检验结果。(2)、Nominal:专门反映分类变量的相关性。实际上更适合于无序分类变量。(3)、Ordinal:专门反映分类变量的一致性。只适合于有序分类变量。所谓一致性,指的是行变量水平越高,列表量水平也越高,反之亦然。否则,认为行变量与列变量不具有一致性。(4)Kappa:内部一致性系数(5)McNemanr
8、:配对卡方检验。只适合于方形表格。即行变量和列变量水
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