spss學習系列24卡方檢驗(編輯修改稿)
2024-08-09 20:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 點【統(tǒng)計量】，打開“統(tǒng)計量”子窗口，勾選“風險”用來計算OR值和RR值；點【繼續(xù)】回到原窗口，點【確定】得到家庭收入2級* O1. 是否擁有家用轎車 交叉制表O1. 是否擁有家用轎車合計有沒有家庭收入2級Below 48,000計數(shù)32303335家庭收入2級 中的 %%%%Over 48,000計數(shù)225429654家庭收入2級 中的 %%%%合計計數(shù)257732989家庭收入2級 中的 %%%%風險估計值95% 置信區(qū)間下限上限家庭收入2級 (Below 48,000 / Over 48,000) 的幾率比.201.135.300用于 cohort O1. 是否擁有家用轎車 = 有.278.196.392用于 cohort O1. 是否擁有家用轎車 = 沒有有效案例中的 N989 （1）優(yōu)勢比OR是兩個比數(shù)之比：%，%，% / % = 。 高收入家庭的比數(shù)為：% / % = 。 故OR值=該值的95%置信區(qū)間=[, ], 不包含1（有統(tǒng)計學意義）；（2）相對危險度RR1是兩組人群擁有轎車的概率之比，% / % = , 說明高收入家庭擁有轎車的概率是低收入家庭的1 / = ，RR1值的95%置信區(qū)間=[, ], 不包含1（有統(tǒng)計學意義）；（3）相對危險度RR2是兩組人群沒有轎車的概率之比，% / % = . 注：上述三個指標實際上是等價的；另外，OR值也等于有車與無車的相對危險度之比（ / = ）。（四）分層卡方檢驗前文已經(jīng)得到家庭收入級別會影響轎車擁有情況，那么進一步，不同城市是否存在差異？即“城市”因素是否也是影響轎車擁有的協(xié)變量？另外“學歷”因素呢？分層卡方檢驗就是解決上述問題常用的一種方法。問題：在前文的基礎上，進一步在控制“城市”的影響的前提下，更準確地描述家庭收入與轎車擁有的關聯(lián)程度。1.【分析】——【描述統(tǒng)計】——【交叉表】，打開“交叉表”窗口；將變量“Ts9收入級別”選入【行】框，將變量“O1是否擁有轎車”選入【列】框；將變量“s1城市”選入【層1的1】框；2. 點【統(tǒng)計量】，打開“統(tǒng)計量”子窗口，勾選“風險”、“Cochran’s and MantelHaenszel統(tǒng)計量”，點【繼續(xù)】；點【確定】，得到結果家庭收入2級* O1. 是否擁有家用轎車* S1. 城市 交叉制表計數(shù)S1. 城市O1. 是否擁有家用轎車合計有沒有100北京家庭收入2級Below 48,000993102Over 48,00083134217合計92227319200上海家庭收入2級Below 48,0004103107Over 48,00070160230合計74263337300廣州家庭收入2級Below 48,00019107126Over 48,00072135207合計91242333合計家庭收入2級Below 48,00032303335Over 48,000225429654合計257732989風險估計S1. 城市值95% 置信區(qū)間下限
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