探索性數據分析調用此過程可產生所有個案或不同分組個案的綜合統計量及圖形,提供各種不同的統計量與描述作圖,可進行數據篩查,發現奇異值,描述性分析,假設檢驗及不同分組個案的特征描述可幫助用戶決定選擇哪種統計方法進行數據分析,選擇將數據轉換成正態方法及是否使用非參數目的探索性數據分析調用此過程可產生所有個案或不同分組目的按Analyze--DescriptiveStatistics--Explore順序單擊，打開Explore主對話框?；静僮靼碅nalyze--DescriptiveStatisti選擇一個或多個變量進入Dependent框作為因變量此作為分組變量，可以是字符變量，對因變量的分析將按該變量的觀測值進行分組分析?？捎卸鄠€分組變量，這時會按多個變量的交叉組合進行分組。該框中的變量作為個案標識符可同時輸出基本統計量和圖形只輸出基本統計量只輸出圖形Explore主對話框選擇一個或多個變量進入Dependent框作為因變量此作為分輸出基本統計量均值的置信區間，可鍵入1—99%的任意值，根據該值算出置信區間的上下限。給出中心趨勢的的穩健最大似然估計量，當數據分布均勻，且兩尾較長，或當數據中存在極端值時，可給出比均值或中位數更合理的估計。輸出最大和最小的5個數，且在輸出窗口中加以標明。輸出5%、10%、25%、50%、75%、90%和95%的百分位數。Statistics對話框輸出基本統計量給出中心趨勢的的穩健最大似然估計量，當數據分布只有指定分組變量才有效，可輸出分布—水平圖，同時輸出回歸直線斜率以及對方差的Levene’s檢驗不輸出分布—水平圖功效估計根據在Power參數框中指定的變換對原始數據進行變換。不對數據進行轉換Explore欄中Plots對話框箱型圖每一個因變量生成一個箱形圖所有因變量生成一個箱形圖不顯示任何箱形圖生成莖葉圖，為默認生成直方圖輸出帶檢驗的正態圖只有指定分組變量才有效，可輸出分布—水平圖，同時輸出回歸直線確定缺失值的處置：因變量或分組變量中帶有缺失值的觀測量都將在分析過程中被剔除。在分析過程中剔除此分析中含缺失值個案。分組變量的缺失值被單獨分為一組，在結果中產生一個附加分類。Explore欄中Options對話框確定缺失值的處置：Explore欄中Options對話框實例child.sav,根據因子變量性別對身高進行探索性數據分析EXAMINEVARIABLES=x5BYx2/PLOTBOXPLOTSTEMLEAF/COMPAREGROUP/STATISTICSDESCRIPTIVES/CINTERVAL95/MISSINGLISTWISE/NOTOTAL.實例child.sav,根據因子變量性別對EXAMINE檢驗列聯表分析列聯表相關性測度檢驗列聯表分析列聯表相關性測度數據的類型與列聯分析數據定量數據(數值型數據)定性數據(品質數據)離散數據連續數據列聯分析數據的類型與列聯分析數據定量數據定性數據離散數據連續數據列定性數據定性變量的結果表現為類別例如：性別(男,女)各類別用符號或數字代碼來測度使用定類或定序尺度你吸煙嗎?1.是；2.否你贊成還是反對這一改革方案?1.贊成；2.反對對定性數據的描述和分析通常使用列聯表可使用檢驗定性數據定性變量的結果表現為類別列聯表

(例題分析)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊成該方案68755779279反對該方案32753331141合計10012090110420【例】一個集團公司在四個不同的地區設有分公司，現該集團公司欲進行一項改革，此項改革可能涉及到各分公司的利益，故采用抽樣調查方式，從四個分公司共抽取420個樣本單位(人)，了解職工對此項改革的看法，調查結果如下表列聯表

(例題分析)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊成列聯表按多個(兩個或兩個以上)變量的不同取值對不同情形進行劃分，也即劃分不同的行或列。用以分行的變量稱為行(row)變量，和用以分列的變量則稱為列(column)變量。表格中間各行變量和列變量不同取值的交匯處，就是這種情形出現的頻數或計數(count)。列聯表中行變量和列變量的個數稱為列聯表的維數。二維的列聯表又稱為交叉表(crosstable)。三維或三維以上的列聯表叫做高維列聯表。列聯表

(contingencytable)列聯表按多個(兩個或兩個以上)變量的不同取值對不同情形進行劃列聯表中每個行變量或列變量又有兩個或更多的不同取值，這些取值常稱為水平(level)。每一種不同的水平組合就代表一種不同的情形。列聯表

(contingencytable)列聯表中每個行變量或列變量又有兩個或更多的不同取值，這些取值列聯表的結構

(22列聯表)列(cj)合計j=1j=2i=1f11f12f11+f12i=2f21f22f21+f22合計f11+f21f12+f22n列(cj)行(ri)列聯表的結構

(22列聯表)列(cj)合計j=列聯表的結構

(r

c列聯表的一般表示)列(cj)合計j=1j=2…i=1f11f12…r1i=2f21f22…r2:::::合計c1c2…n列(cj)行(ri)fij表示第i行第j列的觀察頻數列聯表的結構

(rc列聯表的一般表示)列(cj)合計關于某項政策調查的結果觀點：贊成觀點：反對低收入中等收入高收入低收入中等收入高收入男201055810女25157279高維列聯表關于某項政策調查的結果觀點：贊成觀點：反對低收入中等收入高收觀察值的分布邊緣分布行邊緣分布行觀察值的合計數的分布例如，贊成改革方案的共有279人，反對改革方案的141人列邊緣分布列觀察值的合計數的分布例如，四個分公司接受調查的人數分別為100人，120人，90人，110人條件分布與條件頻數變量X條件下變量Y的分布，或在變量Y條件下變量X的分布每個具體的觀察值稱為條件頻數觀察值的分布邊緣分布觀察值的分布

(圖示)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊成該方案68755779279反對該方案32753331141合計10012090110420行邊緣分布列邊緣分布條件頻數觀察值的分布

(圖示)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊百分比分布

(概念要點)條件頻數反映了數據的分布，但不適合對比為在相同的基數上進行比較，可以計算相應的百分比，稱為百分比分布行百分比：行的每一個觀察頻數除以相應的行合計數(fij

/ri)列百分比：列的每一個觀察頻數除以相應的列合計數(fij

/cj)總百分比：每一個觀察值除以觀察值的總個數(fij

/n)百分比分布

(概念要點)條件頻數反映了數據的分布，但不適合對期望頻數的分布假定行變量和列變量是獨立的一個實際頻數fij

的期望頻數eij

，是總頻數的個數n乘以該實際頻數fij

落入第i行和第j列的概率，即期望頻數的分布假定行變量和列變量是獨立的

統計量用于檢驗列聯表中變量間擬合優度和獨立性用于測定兩個分類變量之間的相關程度

計算公式為統計量用于檢驗列聯表中變量間擬合優度和獨立性列聯表中的相關測量一.

相關系數列聯相關系數

V相關系數列聯表中的相關測量一.相關系數

相關系數

(correlationcoefficient)測度22列聯表中數據相關程度對于22列聯表，

系數的值在0～1之間

相關系數計算公式為相關系數

(correlationcoefficie列聯相關系數

(coefficientofcontingency)用于測度大于22列聯表中數據的相關程度計算公式為C的取值范圍是0C<1C=0表明列聯表中的兩個變量獨立C的數值大小取決于列聯表的行數和列數，并隨行數和列數的增大而增大根據不同行和列的列聯表計算的列聯系數不便于比較列聯相關系數

(coefficientofcontingV相關系數

(Vcorrelationcoefficient)計算公式為

V的取值范圍是0V1

V=0表明列聯表中的兩個變量獨立

V=1表明列聯表中的兩個變量完全相關不同行和列的列聯表計算的列聯系數不便于比較當列聯表中有一維為2，min[(r-1),(c-1)]=1,此時V=V相關系數

(Vcorrelationcoeffici、C、V的比較同一個列聯表，、C、V的結果會不同不同的列聯表，、C、V的結果也不同在對不同列聯表變量之間的相關程度進行比較時，不同列聯表中的行與行、列與列的個數要相同，并且采用同一種系數、C、V的比較同一個列聯表，、C、V的結果會不同操作步驟按Analyze--DescriptiveStatistics--Crosstabs順序打開Crosstabs主對話框。操作步驟按Analyze--DescriptiveSt該框中的變量作為分布表中的行變量，該框中的變量作為控制變量，決定頻數分布表中的層，可有多個控制變量顯示每一組中各變量的分類條形圖。只輸出統計量，不輸出多維列聯表。Crosstabs對話框該框中的變量作為分布表中的列變量，exact精確檢驗該框中的變量作為分布表中的行變量，該框中的變量作為控制變量，卡方檢驗計算相關系數：Pearson相關系數和Spearman相關系數適用于定類變量的統計量：相關性檢驗適用于連兩定序變量,相關性檢驗適用于一定類一定距變量：用于檢驗相關性Statistics對話框內部一致性系數,用于檢驗兩個評估人對同一對象的評估是否具有一致系。相對危險度,檢驗某事件發生和某因子之間的關系進行兩個相關的二值變量的非參數檢驗進行一個二值因素變量和一個二值響應變量的獨立性檢驗?？ǚ綑z驗計算相關系數：適用于定類變量的統計量：相關性檢驗適用Crosstabs的CellDisplay對話框選擇在列聯表中輸出的統計量，包括觀測量數、百分比、殘差輸出觀測量的實際數量如果行和列變量在統計上是獨立的或不相關的，那么會在單元格中輸出期望的觀測值的數量。輸出單元格中觀測量的數目占整行全部觀測量數目的百分比輸出單元格中觀測值的數目占整列全部觀測量數目的百分比輸出單元格中觀測量的數目占全部觀測量數目的百分比計算非標準化殘差計算標準化殘差計算調整后殘差Crosstabs的CellDisplay對話框選擇在列TableFormat對話框決定各行的排列順序：各行的排列按升序各行的排列按降序TableFormat對話框決定各行的排列順序：實例分析CROSSTABS/TABLES=a13BYa14/FORMAT=AVALUETABLES/CELLS=COUNT/COUNTROUNDCELL.對居民儲蓄調查數據.sav建立列聯表，分析戶口和職業的關系

實例分析CROSSTABS對居民儲蓄調查數據.sav建立列聯為了探討吸煙與慢性支氣管炎有無關系，調查了339人，情況如下：（數據為：吸煙與支氣管炎.sav）患慢性支氣管炎未患慢性支氣管炎吸煙43162不吸煙13121實例分析為了探討吸煙與慢性支氣管炎有無關患慢性支氣管炎未患慢在Data菜單中選WeightCases…項，打開WeightCases對話框。WeightCasesby,再將變量x3選入FrequenceVariable框，單擊OK完成加權。按Analyze--DescriptiveStatistics--Crootabs順序打開Crootabs主對話框。將x1變量選入Row框作為行變量，將x2變量選入Column框作為列變量。打開Statistics對話框，選中Chi-square、Contingencycoefficient和PhiandCramer’sV復選框，單擊Continue返回。單擊Cell按鈕，打開Celldisplay對話框，選中observed和Expected復選框，單擊Continue返回；單擊OK。1操作步驟:實例分析在Data菜單中選WeightCases…項，打開Weig

統計摘要表，列出觀測量有效值個數、缺失值個數和總的個數。從列聯表中可看出，吸煙人中患病者有43人，比期望值33.9大，不吸煙人中患病者只有13人，比期望值22.1小。

輸出結果如下表：表吸煙與患病統計摘要表2輸出結果及分析統計摘要表，列出觀測量有效值個數、缺失值個數和表吸煙與患病列聯表表卡方檢驗表吸煙與患病列聯表表卡方檢驗

卡方檢驗表中可看出，Chi-Square值為7.469，顯著值為0.006<0.05，應否定零假設，即認為吸煙與患慢性支氣管炎是不獨立的。由于使用卡方檢驗要求每個單元格頻數不少于5，當條件不滿足時，還可用Fisher精確檢驗。其雙側檢驗顯著值為0.007。對稱性測量表表明，變量間相關關系弱,不應拒絕原假設表對稱性檢驗表卡方檢驗表中可看出，Chi-Square值為練習2為了解住房條件對婆媳關系的影響,對600戶家庭進行調查,見婆媳關系與住房條件.sav問住房條件與婆媳有無關系?婆媳關系住房條件差一般好緊張577860一般458763和睦4845117練習2為了解住房條件對婆媳關系的影響,婆媳關系練習2為了解住房條件對婆媳關系的影響,對600戶家庭進行調查,見婆媳關系與住房條件.sav問住房條件與婆媳有無關系?WEIGHTBY頻數.CROSSTABS/TABLES=婆媳關系BY住房條件/FORMAT=AVALUETABLES/STATISTIC=CHISQCCPHICORR/CELLS=COUNTEXPECTEDROWCOLUMNTOTAL/COUNTROUNDCELL.練習2為了解住房條件對婆媳關系的影響,WEIGHT1:居民儲蓄調查數據分析儲戶存(取)款金額的基本描述統計量,并對城市儲戶和農村儲戶進行比較.作業11:居民儲蓄調查數據作業1作業2某班42名男女同學全部參加大學英語4級水平考試,男生合格2人,不合格26人,女生合格6人,不合格8人,問男女生在英語學習水平上有無顯著差別?將以上結果保存為word文件,并對結果作出統計分析,要寫明第幾次作業.作業2某班42名男女同學全部參加大學英語將以上結果保存為探索性數據分析調用此過程可產生所有個案或不同分組個案的綜合統計量及圖形,提供各種不同的統計量與描述作圖,可進行數據篩查,發現奇異值,描述性分析,假設檢驗及不同分組個案的特征描述可幫助用戶決定選擇哪種統計方法進行數據分析,選擇將數據轉換成正態方法及是否使用非參數目的探索性數據分析調用此過程可產生所有個案或不同分組目的按Analyze--DescriptiveStatistics--Explore順序單擊，打開Explore主對話框?；静僮靼碅nalyze--DescriptiveStatisti選擇一個或多個變量進入Dependent框作為因變量此作為分組變量，可以是字符變量，對因變量的分析將按該變量的觀測值進行分組分析?？捎卸鄠€分組變量，這時會按多個變量的交叉組合進行分組。該框中的變量作為個案標識符可同時輸出基本統計量和圖形只輸出基本統計量只輸出圖形Explore主對話框選擇一個或多個變量進入Dependent框作為因變量此作為分輸出基本統計量均值的置信區間，可鍵入1—99%的任意值，根據該值算出置信區間的上下限。給出中心趨勢的的穩健最大似然估計量，當數據分布均勻，且兩尾較長，或當數據中存在極端值時，可給出比均值或中位數更合理的估計。輸出最大和最小的5個數，且在輸出窗口中加以標明。輸出5%、10%、25%、50%、75%、90%和95%的百分位數。Statistics對話框輸出基本統計量給出中心趨勢的的穩健最大似然估計量，當數據分布只有指定分組變量才有效，可輸出分布—水平圖，同時輸出回歸直線斜率以及對方差的Levene’s檢驗不輸出分布—水平圖功效估計根據在Power參數框中指定的變換對原始數據進行變換。不對數據進行轉換Explore欄中Plots對話框箱型圖每一個因變量生成一個箱形圖所有因變量生成一個箱形圖不顯示任何箱形圖生成莖葉圖，為默認生成直方圖輸出帶檢驗的正態圖只有指定分組變量才有效，可輸出分布—水平圖，同時輸出回歸直線確定缺失值的處置：因變量或分組變量中帶有缺失值的觀測量都將在分析過程中被剔除。在分析過程中剔除此分析中含缺失值個案。分組變量的缺失值被單獨分為一組，在結果中產生一個附加分類。Explore欄中Options對話框確定缺失值的處置：Explore欄中Options對話框實例child.sav,根據因子變量性別對身高進行探索性數據分析EXAMINEVARIABLES=x5BYx2/PLOTBOXPLOTSTEMLEAF/COMPAREGROUP/STATISTICSDESCRIPTIVES/CINTERVAL95/MISSINGLISTWISE/NOTOTAL.實例child.sav,根據因子變量性別對EXAMINE檢驗列聯表分析列聯表相關性測度檢驗列聯表分析列聯表相關性測度數據的類型與列聯分析數據定量數據(數值型數據)定性數據(品質數據)離散數據連續數據列聯分析數據的類型與列聯分析數據定量數據定性數據離散數據連續數據列定性數據定性變量的結果表現為類別例如：性別(男,女)各類別用符號或數字代碼來測度使用定類或定序尺度你吸煙嗎?1.是；2.否你贊成還是反對這一改革方案?1.贊成；2.反對對定性數據的描述和分析通常使用列聯表可使用檢驗定性數據定性變量的結果表現為類別列聯表

(例題分析)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊成該方案68755779279反對該方案32753331141合計10012090110420【例】一個集團公司在四個不同的地區設有分公司，現該集團公司欲進行一項改革，此項改革可能涉及到各分公司的利益，故采用抽樣調查方式，從四個分公司共抽取420個樣本單位(人)，了解職工對此項改革的看法，調查結果如下表列聯表

(例題分析)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊成列聯表按多個(兩個或兩個以上)變量的不同取值對不同情形進行劃分，也即劃分不同的行或列。用以分行的變量稱為行(row)變量，和用以分列的變量則稱為列(column)變量。表格中間各行變量和列變量不同取值的交匯處，就是這種情形出現的頻數或計數(count)。列聯表中行變量和列變量的個數稱為列聯表的維數。二維的列聯表又稱為交叉表(crosstable)。三維或三維以上的列聯表叫做高維列聯表。列聯表

(contingencytable)列聯表按多個(兩個或兩個以上)變量的不同取值對不同情形進行劃列聯表中每個行變量或列變量又有兩個或更多的不同取值，這些取值常稱為水平(level)。每一種不同的水平組合就代表一種不同的情形。列聯表

(contingencytable)列聯表中每個行變量或列變量又有兩個或更多的不同取值，這些取值列聯表的結構

(22列聯表)列(cj)合計j=1j=2i=1f11f12f11+f12i=2f21f22f21+f22合計f11+f21f12+f22n列(cj)行(ri)列聯表的結構

(22列聯表)列(cj)合計j=列聯表的結構

(r

c列聯表的一般表示)列(cj)合計j=1j=2…i=1f11f12…r1i=2f21f22…r2:::::合計c1c2…n列(cj)行(ri)fij表示第i行第j列的觀察頻數列聯表的結構

(rc列聯表的一般表示)列(cj)合計關于某項政策調查的結果觀點：贊成觀點：反對低收入中等收入高收入低收入中等收入高收入男201055810女25157279高維列聯表關于某項政策調查的結果觀點：贊成觀點：反對低收入中等收入高收觀察值的分布邊緣分布行邊緣分布行觀察值的合計數的分布例如，贊成改革方案的共有279人，反對改革方案的141人列邊緣分布列觀察值的合計數的分布例如，四個分公司接受調查的人數分別為100人，120人，90人，110人條件分布與條件頻數變量X條件下變量Y的分布，或在變量Y條件下變量X的分布每個具體的觀察值稱為條件頻數觀察值的分布邊緣分布觀察值的分布

(圖示)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊成該方案68755779279反對該方案32753331141合計10012090110420行邊緣分布列邊緣分布條件頻數觀察值的分布

(圖示)一分公司二分公司三分公司四分公司合計贊百分比分布

(概念要點)條件頻數反映了數據的分布，但不適合對比為在相同的基數上進行比較，可以計算相應的百分比，稱為百分比分布行百分比：行的每一個觀察頻數除以相應的行合計數(fij

/ri)列百分比：列的每一個觀察頻數除以相應的列合計數(fij

/cj)總百分比：每一個觀察值除以觀察值的總個數(fij

/n)百分比分布

(概念要點)條件頻數反映了數據的分布，但不適合對期望頻數的分布假定行變量和列變量是獨立的一個實際頻數fij

的期望頻數eij

，是總頻數的個數n乘以該實際頻數fij

落入第i行和第j列的概率，即期望頻數的分布假定行變量和列變量是獨立的

統計量用于檢驗列聯表中變量間擬合優度和獨立性用于測定兩個分類變量之間的相關程度

計算公式為統計量用于檢驗列聯表中變量間擬合優度和獨立性列聯表中的相關測量一.

相關系數列聯相關系數

V相關系數列聯表中的相關測量一.相關系數

相關系數

(correlationcoefficient)測度22列聯表中數據相關程度對于22列聯表，

系數的值在0～1之間

相關系數計算公式為相關系數

(correlationcoefficie列聯相關系數

(coefficientofcontingency)用于測度大于22列聯表中數據的相關程度計算公式為C的取值范圍是0C<1C=0表明列聯表中的兩個變量獨立C的數值大小取決于列聯表的行數和列數，并隨行數和列數的增大而增大根據不同行和列的列聯表計算的列聯系數不便于比較列聯相關系數

(coefficientofcontingV相關系數

(Vcorrelationcoefficient)計算公式為

V的取值范圍是0V1

V=0表明列聯表中的兩個變量獨立

V=1表明列聯表中的兩個變量完全相關不同行和列的列聯表計算的列聯系數不便于比較當列聯表中有一維為2，min[(r-1),(c-1)]=1,此時V=V相關系數

(Vcorrelationcoeffici、C、V的比較同一個列聯表，、C、V的結果會不同不同的列聯表，、C、V的結果也不同在對不同列聯表變量之間的相關程度進行比較時，不同列聯表中的行與行、列與列的個數要相同，并且采用同一種系數、C、V的比較同一個列聯表，、C、V的結果會不同操作步驟按Analyze--DescriptiveStatistics--Crosstabs順序打開Crosstabs主對話框。操作步驟按Analyze--DescriptiveSt該框中的變量作為分布表中的行變量，該框中的變量作為控制變量，決定頻數分布表中的層，可有多個控制變量顯示每一組中各變量的分類條形圖。只輸出統計量，不輸出多維列聯表。Crosstabs對話框該框中的變量作為分布表中的列變量，exact精確檢驗該框中的變量作為分布表中的行變量，該框中的變量作為控制變量，卡方檢驗計算相關系數：Pearson相關系數和Spearman相關系數適用于定類變量的統計量：相關性檢驗適用于連兩定序變量,相關性檢驗適用于一定類一定距變量：用于檢驗相關性Statistics對話框內部一致性系數,用于檢驗兩個評估人對同一對象的評估是否具有一致系。相對危險度,檢驗某事件發生和某因子之間的關系進行兩個相關的二值變量的非參數檢驗進行一個二值因素變量和一個二值響應變量的獨立性檢驗?？ǚ綑z驗計算相關系數：適用于定類變量的統計量：相關性檢驗適用Crosstabs的CellDisplay對話框選擇在列聯表中輸出的統計量，包括觀測量數、百分比、殘差輸出觀測量的實際數量如果行和列變量在統計上是獨立的或不相關的，那么會在單元格中輸出期望的觀測值的數量。輸出單元格中觀測量的數目占整行全部觀測量數目的百分比輸出單元格中觀測值的數目占整列全部觀測量數目的百分比輸出單元格中觀測量的數目占全部觀測量數目的百分比計算非標準化殘差計算標準化殘差計算調整后殘差Crosstabs的CellDisplay對話框選擇在列TableFormat對話框決定各行的排列順序：各行的排列按升序各行的排列按降序TableFormat對話框決定各行的排列順序：實例分析CROSSTABS/TABLES=a13BYa14/FORMAT=AVALUETABLES/CELLS=COUNT/COUNTROUNDCELL.對居民儲蓄調查數據.sav建立列聯表，分析戶口和職業的關系

實例分析CROSSTABS對居民儲蓄調查數據.sav建立列聯為了探討吸煙與慢性支氣管炎有無關系，調查了339人，情況如下：（數據為：吸煙與支氣管炎.sav）患慢性支氣管炎未患慢性支氣管炎吸煙43162不吸煙13121實例分析為了探討吸煙與慢性支氣管炎有無關患慢性支氣管炎未患慢在Data菜單中選WeightCases…項，打開WeightCases對話框。WeightCasesby,再將變量x3選入FrequenceVariable框，單擊OK完成加權。按Analyze--DescriptiveStatistics--