（精选文档）SPSS统计分析教程列联表分析

1、2 列联表分析（Crosstabs）列联表是指两个或多个分类变量各水平的频数分布表，又称频数交叉表。SPSS的Crosstabs过程，为二维或高维列联表分析提供了22种检验和相关性度量方法。其中卡方检验是分析列联表资料常用的假设检验方法。例子：山东烟台地区病虫测报站预测一代玉米螟卵高峰期。预报发生期y为3级（1级为6月20日前，2级为6月21-25日，3级为6月25日后）；预报因子5月份平均气温x1（）分为3级（1级为16.5以下，2级为16.6-17.8，3级为17.8以上），6月上旬平均气温x2（）分为3级（1级为20以下，2级为20.1-21.5，3级为21.5以上），6月上旬降雨量x3

2、（mm）分为3级（1级为15mm以下，2级为15.1-30mm，3级为30mm以上），6月中旬降雨量x4（mm）分为3级（1级为29mm以下，2级为29.1-36mm，3级为36mm以上）。数据如下表。山东烟台历年观测数据分级表（）年份 596061626364656667697071727374757677y131131121321223221x1322313233123111221x2123112211112311112x3311312132212123231x4311111111131121111注：摘自农业病虫统计测报 131页。 1) 输入分析数据在数据编辑器窗口打开“data1-3

3、.sav”数据文件。数据文件中变量格式如下：2) 调用分析过程在菜单选中“Analyze-Descriptive- Crosstabs”命令，弹出列联表分析对话框，如下图3) 设置分析变量选择行变量：将“五月气温x1，六月上气温x2，六月上降雨x3，六月中降雨x4”变量选入“Rows:”行变量框中。选择列变量：将“玉米螟卵高峰发生期y”变量选入 “Columns:”列变量框中。4) 输出条形图和频数分布表 Display clustered bar charts: 选中显示复式条形图。 Suppress table: 选中则不输出多维频数分布表。5) 统计量输出点击“Statistics”按钮

4、，弹出统计分析对话框（如下图）。Chi-Square: 卡方检验。选中可以输出皮尔森卡方检验（Pearson）、似然比卡方检验（Likelihood-ratio）、连续性校正卡方检验 （Continuity Correction）及Fisher精确概率检验（Fishers Exact test）的结果。Correlations: 选中输出皮尔森（Pearson）和Spearman相关系数，用以说明行变量和列变量的相关程度。Nominal: 两分类变量的关联度（Association）测量Contingency Coefficient: 列联系数，其值越大关联性越强。 Phi and Crame

5、rs V：Cramer列联系数，其值越大关联性越强。 Lambda: 减少预测误差率，1表示预测效果最好，0表示预测效果最差。 Uncertainty Coefficient: 不定系数Ordinal: 两有序分类变量（等级变量）的关联度测量Gamma: 关联度，+1表示完全正关联，-1表示负关联，0表示无联。 Somersd：列联度，其取值范围和意义同上。 Kendalls tau-b：Nominal by Interval: 一个定性变量和一个定量变量的关联度Eta：关联度统计量。Kappa：吻合度系数，其取值-1至+1，其值越大吻合程度越高。 Risk：危险度分析。 McNemar：配对

6、计数资料的卡方检验。Cochrans and Mantel-Haenszel statistics： 检验在协变量存在下，两个二分类变量是否独立。6) 设置列联表的显示单击“Cells”按钮，弹出列联表显示内容对话框（如下图）。Counts: 频数 Observed: 观测频数。 Expected: 期望频数。Percentages: 百分比 Row: 占本行的百分比。 Column: 占本列的百分比。 Total: 占全部的百分比。Residuals: 残差分析 Unstandardized: 非标准化残差分析。 Standardized: 标准化残差分析。 Adj. Standardize

7、d: 调整的标准化残差分析。Noninteger Weights: Round cell counts: 临近列计算。 Truncate cell counts:。 Round case Weights临近记录度量 Truncate case Weights No adjustments: 不调整。7）设置输出格式单击Format按钮，弹出列联表输出格式对话框（如下图）。Row Order: 频数 Ascending: 行变量从小到大升序排列。 Descending: 行变量从大到小降序排列。8）设置检验单击“Exact”按钮，弹出精确检验对话框（如下图）。 Asymptotic only 近

8、似的，系统设置。Monte Carlo Confidence level: 99% 置信度，系统默认99%。Number of samples: 10000 样本数量，系统默认10000。Exact Time limit per test: 5 minutes 限时检验时间，系统默认值5分钟。9）提交执行设置完成后，在列联表分析对话框中，点击OK 按钮，计算结果输出在结果窗口中。10）结果与分析在结果窗口中查看计算结果，主要输出内容如下。五月气温 * 玉米螟卵高峰发生期 Crosstab 玉米螟卵高峰发生期 Total 6月20日前 6月21-25日 6月25日以后 五月气温 16.5以下 C

9、ount（频数）Expected Count（期望值）12.722.031.366.016.6-17.8 Count（频数）Expected Count（期望值）22.732.011.366.017.8以上 Count（频数）Expected Count（期望值）52.712.001.366.0Total Count（频数）Expected Count88.066.044.01818.0 Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square皮尔森卡方检验7.750(a)4.101Likelihood Ratio似然比卡方检验8.5104.075Linear-by-Linear Association6.2481.012N of Valid Cases18 a 9 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1.33.（其余的省约）结果分析：从交叉表（Crosstab）对角线中看出，只有“五月气温与玉米螟卵高峰发生期”对角线上出现的频数大于期望值（52.7，32.0，31.3）。从卡方检验表