spss交叉表结果怎么描述
问题描述
- 精选答案
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卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用的假设检验方法,原假设为 H0:观察频数与期望频数没有差别。如果分析结果P值(统计量取极端情况的概率值)很小,说明观察值与期望值差别较大,应当拒绝原假设。
卡方检验最常用于考察
分类变量在两组或多组间的分布是否具备显著性差异。
也可用于检验两种方法的结果是否一致,比如使用两种方法诊断同一批人,结果是否一致。
SPSS的操作为:
第一步:将样本数据录入SPSS,在变量视图中设置好变量的类型;
第二步:分析——描述统计——交叉表,分别把要考察的分类变量和分组的变量放入行和列中。分类变量比如对某种诊断的反映结果(本例中为对问题1的选择结果,1或0);分组变量比如1、0两个组,本例是考察这两个组在问题1的结果上是否具备显著差异性。
第三步:设置分析条件,点开”精确“按钮,设置置信水平为95%(或者更严格的99%),点击继续;点开”统计量“,选中"卡方"、“相关性”。其他选项默认或者按需选择即可。
第四步:结果解读。以上输出的结果如下,这里说一下卡方检验结果表。
表中给出了多种检验结果,其中Pearson卡方是最标准也是最常用的卡方检验结果,适用于样本量充足的情况(脚注中说明了0单元格的期望计数少于5,最小期望计数为6.3,说明该样本量已满足Pearson卡方的要求),只需要看Pearson的结果即可。
这里Pearson卡方检验结果sig<0.05,说明这两个组在问题1上具有显著性差异,该差异满足95%的显著性水平。
- 其他回答
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SPSS交叉表的结果可以通过描述主要的统计数据和趋势来解释。
以下是一些常见的描述性语句:
1. "交叉表显示了两个变量之间的关系。"
2. "这个交叉表展示了不同变量之间的相关性或差异。"
3. "在交叉表中,我们发现了一个明显的模式/趋势。"
4. "根据交叉表的结果,我们可以看到不同变量之间的显著差异/关系。"
5. "从交叉表中可以看出两个变量之间的相关性/关联。"
6. "根据交叉表,我们可以看到不同组别之间的差异/相似性。"
此外,还可以通过使用具体的统计数据来描述交叉表的结果,例如:
1. "根据交叉表,我们发现A组在B变量上的平均值较高。"
2. "交叉表显示,在不同年龄段中,男性和女性之间的就业率差异显著。"
3. "根据交叉表,我们可以看到在不同教育水平中,收入差异明显。"
总之,描述SPSS交叉表结果时,需要明确交叉变量、主要的统计数据和趋势,并使用具体的语言来解释结果。
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