【精品】交叉表分析

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1、data05-02为某公司工资数据(n=15)。使川变量性别sex、收入高低earnings分析男女经理间薪金是否平等。对以利用data05-01中的数据，使用变fiocccat80为工作性质分类,region为地区，childs为每个家庭的孩子数。将childs为行变量,occcat80为列变量‘region为控制变量选入Layerof框屮，进行交叉表分析。列联表(交叉表)分析1、项目名称Crosstabs过程4、实训原理Crosstabs过程用于定类数据和定序数据进行统计描述和简单的统计推断。在分析时可以产生

2、二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。4-1列联表分析的含义与任务在实际分析中，当问题涉及到多个变量时，我们不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多变量的联合分布特征，进而分析变量Z间的相互影响和关系。很明显，如果述采用单纯的频数分析方法显然不能满足要求。因此，我们需要借助交叉分组卜的频数分析，即列联表分析。列联表分析的主要任务有两个：(1)根据样木数据产生二维或多维交叉列联表。交叉列联表是两个或两个以上变量交叉分组后形成的频数分布表。(2)在交义列联表的基础上，分析两变量Z间是

3、否具有独立性或一定的相关性。4-2卡方检验的原理为了理解列联表中行变量(Row)和列变量(Column)之间的关系，我们需要借助非参数检验方法。通常采用的方法是卡方检验。和一般假设检验一样，卡方检验主要包括三个步骤：(1)建立零假设：行变量和列变量相互独立。(2)选择和计算检验统计量。列联表分析中的检验统计量是Pearson卡方统计量。其公式为:(4-9-1)y2=yy"Z;)尤rej=Jij具中，r为列联表的行数，c为列联表的列数，严为实际观测频数，广'期望观测频数。期望频数的计算公式为:RTxCTn(4-9

4、-2)其屮，RT是指定单元格所在行的观测频数合计，CT是指定单元格所在列的观测频数合计，n是观测频数的合计。由式(4-9-1)可以看出，卡方统计量的人小取决于两个因素：一个是列联表的格子数；另一个是观测频数和期望频数的差值。在列联表固定的情况下，卡方统计量取值的大小取决于观测频数和期望频数的总差值。当总差值越大时，卡方值也就越大，表明行列变量之间越相关；反之，当总差值越小时，卡方值也就越小，表明行列变量之间越独立。(1)得出结论并做决策。根据卡方统计量的概率P值和显著性水平仅进行比较，做出拒绝述是接受原假设的结论

5、。如果卡方检验的概率P值小丁•显著性水平则拒绝原假设，认为行列变量Z间不独立，两者Z间存在依存关系。反Z,如果卡方检验的概率P值大于显著性水平则接受原假设，认为行列变量之间独立，两者之间不存在依存关系。在卡方检验中还需要注意：交叉列联表中不应有期望频数小于1的单元格,或者不应有大量期望频数小丁5的单元格。如果交义列联表屮有20%以上单元格中的期望频数小于5,则不应用卡方检验，可以采用似然比(LikelihoodRatio)卡方检验等方法进行修正。5、背景材料某新产晶上币前一个刀中，分别对北京、上海、深圳三地进行了

6、币场调查，调查表屮有一项是关于顾客获知该产品的渠道。随机抽取了300份调查表，统计顾客获知产品渠道的数据如下，SPSS数据文件见4-9.savo表4-9-1顾客获知某新产品渠道的调查数据城市北京上海深圳合计朋友电视网络报刊2096034261333261653028622712388合计12398793006、实训步骤6-1选择菜单“Analyze"->DescriptiveStatisticsv->"Crosstabs"弹出如图4・9・1所示的窗口，进入列联表分析界面。图4-9-1列联表分析窗口6-2选择列联表

7、中的行变量进入Row⑸框，如表4・9・1屮的获取新产品的渠道变量。6-3选择列连表中的列变量进入Column(s)框，如表4・9・1中的城市变量。6-4Layer框：Layer指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层屮的变量使用相同的设置，而不同层屮的变量分别使用各白层的设置。如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入Layer框，并用Previous和Next钮设为不同层。Layer在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。6-5选择Displayclusteredbarcharts复选框

8、表示输出分组条图。选择Suppress6-1选择菜单“Analyze"->DescriptiveStatisticsv->"Crosstabs"弹出如图4・9・1所示的窗口，进入列联表分析界面。图4-9-1列联表分析窗口6-2选择列联表中的行变量进入Row⑸框，如表4・9・1屮的获取新产品的渠道变量。6-3选择列连表中的列变量进入Column(s)框，如表4・9・1中的城