如何使用spss進(jìn)行交叉列聯(lián)表分析？卡方檢驗(yàn)?zāi)臄?shù)據(jù)應(yīng)使用交叉列聯(lián)表，數(shù)據(jù)輸入格式為：建立兩個(gè)變量，變量1為組，正常對(duì)照組用數(shù)據(jù)1表示，病例組用數(shù)據(jù)2表示；變量2為療效等分類變量，1為分類屬性1，2是

如何使用spss進(jìn)行交叉列聯(lián)表分析？

卡方檢驗(yàn)?zāi)臄?shù)據(jù)應(yīng)使用交叉列聯(lián)表，數(shù)據(jù)輸入格式為：建立兩個(gè)變量，變量1為組，正常對(duì)照組用數(shù)據(jù)1表示，病例組用數(shù)據(jù)2表示；變量2為療效等分類變量，1為分類屬性1，2是分類屬性2，另一個(gè)變量3是權(quán)重，輸入數(shù)據(jù)后的案例數(shù)，首先對(duì)頻率進(jìn)行加權(quán)，然后單擊“分析描述性統(tǒng)計(jì)交叉表-選擇變量1到行，變量2到列”，然后單擊下面的“統(tǒng)計(jì)”打開對(duì)話框，選中“卡方”，然后單擊“繼續(xù)”，然后單擊“確定”。結(jié)果的第三個(gè)表是你想要的卡方檢驗(yàn)。第一行中的第一個(gè)數(shù)字是卡方值，然后是自由度，然后是p值。

配對(duì)設(shè)計(jì)列聯(lián)表資料卡方檢驗(yàn)的自由度怎么算哇？

您的數(shù)據(jù)應(yīng)該是交叉鏈接的。數(shù)據(jù)輸入格式為：創(chuàng)建兩個(gè)變量，變量1為組。

正常對(duì)照組數(shù)據(jù)

1，病例組數(shù)據(jù)

2，變量2為療效分類變量，1為分類屬性1，2為分類屬性2。還有一個(gè)變量

3，就是盒子的數(shù)目。數(shù)據(jù)錄入完成后，通過(guò)分析統(tǒng)計(jì)交叉分析加權(quán)頻率，選擇變量1作為一行。

因此，我要選擇列中的變量2，然后單擊“統(tǒng)計(jì)信息”打開對(duì)話框。我想檢查卡方，然后單擊“繼續(xù)”，然后單擊“確定”。第三個(gè)表是卡方檢驗(yàn)，第一行的第一行是卡方值，然后是自由度，最后是p值。

卡方檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)樣本的實(shí)際觀測(cè)值和理論推斷值之間的偏差程度。實(shí)際觀測(cè)值與理論推斷值的偏差程度決定了卡方值的大小?？ǚ街翟酱?，越不一致。偏差越小，卡方值越小，越一致。如果數(shù)量值完全相等，則卡方值為0，表示理論值完全一致。

列聯(lián)表是什么？

列聯(lián)表是觀察數(shù)據(jù)按兩個(gè)或更多屬性（定性變量）分類時(shí)的頻率表。一般來(lái)說(shuō)，如果種群中的個(gè)體可以用兩個(gè)屬性a和B來(lái)分類，a有R級(jí)A1、A2有C級(jí)B1、B2，那么NIJ就是一個(gè)具有R行和C列的二維列聯(lián)表，簡(jiǎn)稱R×C表。如果考慮兩個(gè)以上的屬性，則列聯(lián)表可以用類似的方法生成，稱為多維列聯(lián)表。列聯(lián)表又稱交互分類表。所謂交互分類，是指同時(shí)用一句話中兩個(gè)變量的值對(duì)所研究的案例進(jìn)行分類。交互分類的目的是將兩個(gè)變量分組，然后比較各組的分布情況，找出變量之間的關(guān)系。

列聯(lián)表的指標(biāo)？

在確定變量之間的相關(guān)性之后，可以使用各種定量指標(biāo)來(lái)描述相關(guān)性的程度。例如，一般R×C表可用列聯(lián)系數(shù)表示。

對(duì)于一般的R×C表，特別是在多維表分析中，如果獨(dú)立性假設(shè)被拒絕，通常需要進(jìn)一步檢驗(yàn)假設(shè)。例如，對(duì)于三維表格，可能需要考慮一個(gè)變量是否獨(dú)立于其他兩個(gè)變量。這種局部獨(dú)立性仍然可以用大樣本x檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)。但在多維情況下，變量之間的相關(guān)性可能相當(dāng)復(fù)雜。用格概率直接表示許多假設(shè)是不方便的。一種是將格點(diǎn)概率（或期望頻率）的對(duì)數(shù)表示為未知參數(shù)的線性形式，如各變量的主效應(yīng)和各階的相互作用效應(yīng)，遵循線性統(tǒng)計(jì)模型。這種模型稱為對(duì)數(shù)線性模型。在該模型中，變量獨(dú)立性假設(shè)等價(jià)于相互作用效應(yīng)為零的假設(shè)。此外，對(duì)數(shù)線性模型可以用來(lái)擬合各種特定的模型，并根據(jù)實(shí)際觀測(cè)頻率估計(jì)未知參數(shù)。估計(jì)的方法通常是最大似然法。由于這類似然方程的解往往不是顯式的，所以通常需要用迭代法求解。因此，多維列聯(lián)表分析只有在現(xiàn)代高速電子計(jì)算機(jī)日益普及的情況下才得以充分發(fā)展，并逐步達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的程度。