【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 有時(shí)候還需要比較各個(gè)分組的方差是否相同，這就要進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)。例如，在進(jìn)行獨(dú)立右邊的 T檢驗(yàn)之前，就需要事先確定兩個(gè)數(shù)據(jù)的方差是否相同。 如果通過分析發(fā)現(xiàn)各個(gè)方差不同，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，那么就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換使得方差盡可能相同。在探索分析中可以使用 Levene檢驗(yàn)。 Levene檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)時(shí)，不強(qiáng)求數(shù)據(jù)必須服從正態(tài)分布，它先計(jì)算出各個(gè)觀測(cè)值減去組內(nèi)均值的差，然后再通過這些差值的絕對(duì)值進(jìn)行單因素方差分析。如果得到顯著性水平小于 ，那么就可以拒絕方差相同的假設(shè)。 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程 ? 研究問題 20名 10歲少兒的身高（ cm）資料，數(shù)據(jù)如表 39所示，試作探索性分析。 表 39 身高數(shù)據(jù) Id 男孩身高（ cm） 女孩身高（ cm） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 325 在菜單中選擇“ Explore”命令 圖 326 “Explore”對(duì)話框 圖 327 “Explore: Statistics”對(duì)話框 圖 328 “Explore： Plots”對(duì)話框 圖 329 “Explore： Options”對(duì)話框 結(jié)果和討論 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 （ 1）首先輸出如下個(gè)案觀察量摘要表，如下表所示。 （ 2）然后輸出如下表格。 （ 3）接著輸出如下 4個(gè)不同權(quán)重下作中心趨勢(shì)的粗略最大似然確定數(shù)， （ 4）再接著輸出百分位數(shù)，也是分組后的百分位數(shù)，如下表所示。 （ 5）分別輸出兩個(gè)組中的最大 5個(gè)數(shù)和最小 5個(gè)數(shù)，并且包括這些值對(duì)應(yīng)的 ID，如下表所示。 （ 6）輸出方差齊次性檢驗(yàn)結(jié)果。 （ 7）系統(tǒng)還進(jìn)行數(shù)據(jù)的莖葉情形描述。 圖 330 男孩身高的莖葉圖 圖 331 女孩身高的莖葉圖 （ 8）系統(tǒng)輸出箱圖，如圖 332所示。 圖 332 箱圖 （ 9）輸出 Spread vs. Level圖，如圖 333所示。 圖 333 Spread vs. Level圖 （ 10）輸出身高正態(tài)概率圖（ Normal Plot of身高），如圖 334所示。 圖 334 男孩身高變量的正態(tài)概率圖 圖 335 女孩身高變量的正態(tài)概率圖 （ 11）輸出離散正態(tài)概率圖（ Detrended Normal Plot of身高），男孩身高如圖336所示，女孩身高如圖 337所示。橫坐標(biāo)是身高，縱坐標(biāo)是和正態(tài)分布的偏離。 圖 336 男孩身高離散正態(tài)概率圖 圖 337 女孩身高離散正態(tài)概率圖 交叉列聯(lián)表分析 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：前面的分析都是對(duì)單個(gè)變量的數(shù)據(jù)分布情況進(jìn)行分析。但在實(shí)際分析中，還需要掌握多個(gè)變量在不同取值情況下的數(shù)據(jù)分布情況，從而進(jìn)一步深入分析變量之間的相互影響和關(guān)系，這種分析就稱為交叉列聯(lián)表分析。 列聯(lián)表的例子： 文化程度 Total 本科 ?？? 高中 初中 職稱 高級(jí)工程師 1 1 1 3 工程師 1 3 4 助理工程師 2 1 3 6 無技術(shù)職稱 3 3 Total 4 4 5 3 16 交叉列聯(lián)表分析除了列出交叉分組下的頻數(shù)分布外，還需要分析兩個(gè)變量之間是否具有獨(dú)立性或一定的相關(guān)性。要獲得變量之間的相關(guān)性，僅僅靠頻數(shù)分布的數(shù)據(jù)是不夠的，還需要借助一些變量間相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量和一些非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。 常用的衡量變量間相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量是簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（參見本書有關(guān)章節(jié)），但在交叉列聯(lián)表分析中，由于行列變量往往不是連續(xù)變量，不符合計(jì)算簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的前提條件。因此需要根據(jù)變量的性質(zhì)，選擇其他的相關(guān)系數(shù)，如Kendall等級(jí)相關(guān)系數(shù)、 Eta值等。 SPSS提供了多種適用于不同相關(guān)系數(shù)的相關(guān)關(guān)系，這些檢驗(yàn)的零假設(shè)是：行和列變量之間彼此獨(dú)立，不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。 SPSS將自動(dòng)給出檢驗(yàn)的相伴概率，如果相伴概率小于顯著性水平 ，那么應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為行列變量之間彼此相關(guān)。 計(jì)算公式如下。 （ 1）卡方統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是常用的檢驗(yàn)行列變量之間是否相關(guān)的方法。交叉列聯(lián)表的卡方檢驗(yàn)零假設(shè)是：行列變量之間獨(dú)立，計(jì)算公式為 卡方統(tǒng)計(jì)量服從（行數(shù) ?1） （列數(shù) ?1）個(gè)自由度的卡方統(tǒng)計(jì)， SPSS在自動(dòng)計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量后，還會(huì)給出相應(yīng)的相關(guān)概率。 （ 2） Contingency coefficient：列聯(lián)系數(shù)。用于名義變量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算。計(jì)算公式由卡方統(tǒng)計(jì)量修改而得，公式為 其中， N為樣本系數(shù) （ 3） Phi and Cramer‘s V： ψ 系數(shù)。用于名義變量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算。計(jì)算公式由卡方統(tǒng)計(jì)量修改而得，公式為 數(shù)值界于 0～ 1之間，其中 K為行數(shù)和列數(shù)較小的實(shí)際數(shù)。 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程 ? 研究問題 用兩個(gè)班級(jí)學(xué)生進(jìn)行兩個(gè)感冒疫苗的試驗(yàn)，兩個(gè)班級(jí)學(xué)生患感冒結(jié)果如表 310所示，問兩個(gè)班級(jí)學(xué)生的患病比例有無差別。 表 310 兩班級(jí)學(xué)生的患病情況 班 級(jí) 患 病 不 患 病 1 53 20 2 40 4 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 338 “Weight Cases”對(duì)話框 圖 339 在菜單中選擇“ Crosstabs”命令 圖 340 “Crosstabs”對(duì)話框 圖 341 “Crosstabs： Statistics”對(duì)話框 圖 342 “Crosstabs： Cell Display”對(duì)話框 圖 343 “Crosstabs： Table Format”對(duì)話框 結(jié)果和討論 （ 1）先輸出如下個(gè)案處理摘要表。 （ 2）下面所示表格是 “ 班級(jí) ” 變量和 “ 患病 ” 變量的交叉列聯(lián)表結(jié)果表格。 （ 3）交叉分組下頻數(shù)分布圖形，如圖 344所示。 （ 4）輸出卡方統(tǒng)計(jì)結(jié)果表。 （ 5）輸出相對(duì)危險(xiǎn)度表格如下所示。 多選項(xiàng)分析 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：多選項(xiàng)分析是對(duì)多選項(xiàng)問題的分析方法。所謂多選項(xiàng)問題，就是一個(gè)問題的答案都是順序變量或名義變量，并且允許選擇的答案可以有多種組合。 對(duì)于多選項(xiàng)問題，分解（編碼方案）的方法有兩種。 1．多選項(xiàng)二分法（ Multiple Dichotomies Method） 這種方法將每個(gè)可能的答案設(shè)置為一個(gè)SPSS變量，變量的取值有兩個(gè)，分別表示選中或沒選中。這種方法的缺點(diǎn)是需要的變量數(shù)比較多。比如一道題目有 6個(gè)選項(xiàng)，則一道多選題目就需要用 6個(gè)變量來表示。好處是比較簡(jiǎn)單。 2．多選項(xiàng)分類法（ Multiple Category Method） 多選項(xiàng)分類法首先估計(jì)多選項(xiàng)問題可能出現(xiàn)的答案?jìng)€(gè)數(shù)。比如一個(gè)多選題，如果最多有3個(gè)答案，那么就設(shè)置 3個(gè) SPSS變量，分別用來存放 3個(gè)可能的答案。如果某個(gè)案的答案只有兩個(gè)，那么第 3個(gè) SPSS變量取值為缺失值。 采用多選項(xiàng)分類法，進(jìn)行普通的頻數(shù)分析或交叉列聯(lián)表分析有時(shí)候不能達(dá)到我們的要求。比如，我們要了解某選項(xiàng)的選中次數(shù)，就需要將 3個(gè)變量中該選項(xiàng)的次數(shù)都累加起來，而不僅僅是一個(gè)變量中該選項(xiàng)的累加。 針對(duì)這種情況， SPSS提供了多選項(xiàng)分析方法，專門針對(duì)多選項(xiàng)問題。 SPSS在處理的過程中會(huì)自動(dòng)地將 3個(gè)變量中相同答案的頻率累加起來。 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程 ? 研究問題 1 某商場(chǎng)對(duì) 6種品牌的電視機(jī)進(jìn)行消費(fèi)者滿意度調(diào)查，隨機(jī)調(diào)查了 20位消費(fèi)者，讓他們選出最滿意的 3個(gè)電視機(jī)品牌，收集到相應(yīng)的數(shù)據(jù)，如表 311所示。試用多選項(xiàng)二分法利用SPSS對(duì)該問題進(jìn)行分析，包括頻數(shù)分析和交叉列聯(lián)表分析。 表 311 20名消費(fèi)者調(diào)查情況 ID 康 佳 長(zhǎng) 虹 西 湖 TCL 東 芝 創(chuàng) 維 性 別 1 1 0 1 0 1 0 1 2 1 0 1 1 0 0 0 3 0 0 0 1 1 1 0 4 1 0 1 1 0 0 0 5 1 0 0 1 0 1 0 6 0 0 1 1 1 0 1 7 0 1 1 1 0 0 1 8 1 0 0 0 1 1 1 9 0 0 1 1 1 0 0 10 0 1 1 1 0 0 0 11 1 1 1 0 0 0 0 12 1 0 1 0 0 1 1 13 0 1 1 1 0 0 1 14 1 0 1 1 0 0 0 15 0 0 1 1 0 1 0 16 1 1 1 0 0 0 0 17 1 1 1 0 0 0 0 18 0 1 1 0 0 1 1 19 0 1 1 1 0 0 1 20 1 1 0 1 0 0 1 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 345 在菜單中選擇“ Define Variable Sets”命令 圖 346 “Define Multiple Response Sets”對(duì)話框（一） 圖 347 在菜單中選擇“ Frequencies”命令 圖 348 “Multiple Response Frequencies”對(duì)話框（一） 圖 349 “Multiple Response Crosstabs”對(duì)話框（一） 圖 350 “Multiple Response Crosstabs： Define Variable”對(duì)話框 圖 351 “Multiple Response Crosstabs： Options”對(duì)話框（一） 第十一章 繪制統(tǒng)計(jì)圖 ? 統(tǒng)計(jì)圖是用點(diǎn)的位置、線段的升降、直條的長(zhǎng)短或面積的大小等來表達(dá)資料的內(nèi)容。它可以把資料所反映的變化趨勢(shì)、數(shù)量多少、分布狀態(tài)和相互關(guān)系等形象直觀地表現(xiàn)出來，以便于讀者的閱讀、比較和分析。 ? 本章將介紹 SPSS在繪制常用統(tǒng)計(jì)圖方面的功能。由于計(jì)算機(jī)繪圖具有快速、清晰、規(guī)范、可修正以保證準(zhǔn)確無誤等特點(diǎn)，故在論文、報(bào)告等寫作中有著十分重要的應(yīng)用價(jià)值。 條圖 散點(diǎn)圖 線圖 直方圖 餅圖 面積圖 箱式圖 正態(tài) 圖 正態(tài) PP圖 質(zhì)量控制圖 Pareto圖 自回歸曲線圖 高低圖 交互相關(guān)圖 序列圖 頻譜圖 誤差線圖 樸素的美 削尖腦袋的模樣 墻上長(zhǎng)滿了爬山虎 太陽照在紅墻內(nèi)外 反客為主的藍(lán)飄帶 我沒有放倒！ 直條圖 ? 主要功能 ? 調(diào)用 Graphs菜單的 Bar過程，可繪制直條圖。直條圖用直條的長(zhǎng)短來表示非連續(xù)性資料（該資料可以是絕對(duì)數(shù)，也可以是相對(duì)數(shù)）的數(shù)量大小。 研究血壓狀態(tài)與冠心病各臨床型發(fā)生情況的關(guān)系，分析資料如下所示，試?yán)L制統(tǒng)計(jì)圖。 血壓狀態(tài) 年齡標(biāo)化發(fā)生率（ 1/10萬） 冠狀動(dòng)脈機(jī)能不全 猝死 心絞痛 心肌梗塞 正常 臨界 異常 ? ，定義變量名：年齡標(biāo)化發(fā)生率為 RATE，冠心病臨床型為 DISEASE，血壓狀態(tài)為 BP。RATE按原數(shù)據(jù)輸入， DISEASE按冠狀動(dòng)脈機(jī)能不全 =猝死 =心絞痛 =心肌梗塞 =4輸入， BP按正常 =臨界 =異常=3輸入。 ? 選 Graphs菜單的 Bar...過程，彈出 Bar Chart定義選項(xiàng)框。在定義選項(xiàng)框的下方有一數(shù)據(jù)類型欄，系統(tǒng)提供 3種數(shù)據(jù)類型： ? Summaries for groups of cases：以組為單位體現(xiàn)數(shù)據(jù)； ? Summaries of separate variables：以變量為單位體現(xiàn)數(shù)據(jù)； ? Values of individual cases：以觀察樣例為單位體現(xiàn)數(shù)據(jù)。 ? 大多數(shù)情形下，統(tǒng)計(jì)圖都是以組為單位的形式來體現(xiàn)數(shù)據(jù)的。在定義選項(xiàng)框的上方有 3種直條圖可選： Simple為單一直條圖、 Clustered為復(fù)式直條圖、 Stacked為堆積式直條圖，本例選復(fù)式直條圖。 ? 點(diǎn)擊 Define鈕，彈出 Define Clustered Bar:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框，在左側(cè)的