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1、交叉分析表,市場調查或民意調查，常利用交叉分析表來探討兩個類別變數間之關聯性（如：地區別與某政策之贊成與否、性別與偏好政黨、教育程度與使用品牌、品牌與購買原因、所得與是否有數位相機、）。,交叉分析表市場調查或民意調查，常利用交叉分析表來探討兩個類別,建立交叉分析表,茲以政黨傾向.sav為例，進行說明建立交叉分析表之過程，該表有1000筆受訪者之資料，政黨傾向變數欄內之代碼意義為：（執行公用程式(U)/變數(R)即可查得）,建立交叉分析表茲以政黨傾向.sav為例，進行說明建立交叉,居住地區變數欄內之代碼意義為：,居住地區變數欄內之代碼意義為：,擬建立政黨傾向對居住地區之交叉分析表，其處理步驟為：
2、執行分析(A)/描述性統計(E)/交叉表(C),擬建立政黨傾向對居住地區之交叉分析表，其處理步驟為：,選政黨傾向，按 鈕，將其送到右側之列(O)方塊選居住地區，按 鈕，將其送到右側之直行(C)方塊,選政黨傾向，按 鈕，將其送到右側之列(O,按 鈕，設定要顯示觀察值(O)及直行(C)之百分比（縱向總計為分母之百分比）,按 鈕，設定要顯示觀察值(O)及,按繼續鈕，回上一層對話方塊按確定鈕，獲致,按繼續鈕，回上一層對話方塊,由表上之資料可看出：整體言，受訪者中，以無政黨傾向者居最（28.1%）。有明顯政黨傾向之受訪者中，以民進黨的支持率最高（22.8%），其次依序為國民黨（20.4%）、親民黨（19
3、.6%）、台聯（5.5%）、新黨（3.6%）。經由與地區別交叉分析後，可發現：北區主要是支持國民黨與親民黨（22.4%與20.2%），中區是親民黨（22.5%）與民進黨（21.5%）略勝於國民黨（18.5%），南區是民進黨獨大（31.7%），東區則還是國民黨（30.0%）與親民黨的天下（20.0%）。不過，由於未進行獨立性檢定，我們還不能斷下結論。（有關獨立性檢定之作法，詳本章下文卡方檢定之說明。）,由表上之資料可看出：整體言，受訪者中，以無政黨傾向者居最（2,馬上練習,針對政黨傾向.sav，求政黨傾向對性別之交叉分析表，同時顯示人數及縱向之直行百分比，並解釋其結果。,馬上練習針對政黨傾向.s
4、av，求政黨傾向對性別之,可約略看出，無論男女，均以無政黨傾向居最多數（28.7%與27.5%），支持度第二之政黨，在男性為民進黨（27.5%）；在女性則為國民黨（24.4%）。此外，就相對程度來看，支持民進黨者中，男性比例明顯超過女性（27.5%對18.4%）；支持國民黨者中，女性之比例明顯超過男性（24.4%對16.1%）。不過，由於未進行獨立性檢定，我們還不能斷下結論。,可約略看出，無論男女，均以無政黨傾向居最多數（28.7%,馬上練習,針對品牌偏好原因.sav，求品牌對偏好原因之交叉分析表，於表中同時顯示人數及縱向之直行百分比，並解釋其結果。,馬上練習針對品牌偏好原因.sav，求品牌對
5、偏好原因,由表上之資料可看出：整體上消費者偏好其使用品牌的主要原因，依序為價格便宜（36.0%）、外型美觀（34.0%）與品質優良（30.0%）。另由交叉分析，可看出：A牌之使用者，主要是因價格便宜（64.7%）而使用A牌產品。B牌之使用者，主要是因品質優良（72.7%）而使用B牌產品。C牌之使用者，主要是因外型美觀（50.0%）而使用C牌產品。,由表上之資料可看出：整體上消費者偏好其使用品牌的主要原因，依,將分析結果轉入Word,假定，要將先前馬上練習中偏好原因*品牌交叉表，轉到Word文件。其處理步驟為：以滑鼠右鍵點選輸出結果之交叉表，將出現一選單，選取複製(C)，記下交叉表內容,將分析結
6、果轉入Word假定，要將先前馬上練習中偏好原因,轉到Excel之空白工作表，按 貼上鈕，將選取內容複製過來,轉到Excel之空白工作表，按 貼上鈕，將選取,雙按B欄之標題按鈕右側，將其調整為最適欄寬，以便顯示完整文字於G3輸入合計字串將C5、C7、C9與C11之品牌內的 %改為%將C10之個數改為樣本數將所有百分比均改為只留一位小數，並加上%,雙按B欄之標題按鈕右側，將其調整為最適欄寬，以便顯示完整文字,選取B3:G11之內容按 複製鈕，記下所選取之內容,選取B3:G11之內容,再轉到Word文件，停於要插入交叉表之位置。按 貼上鈕，將選取內容複製過來,再轉到Word文件，停於要插入交叉表之位
7、置。按,將表格安排成置中格式，將其外框安排為雙線、內框為單線之表格，修飾一下表格之對齊方式,將表格安排成置中格式，將其外框安排為雙線、內框為單線之表格，,往後，即可於表格之下，輸入分析結果的文字內容：,往後，即可於表格之下，輸入分析結果的文字內容：,百分比,交叉表的百分比有三種：,百分比交叉表的百分比有三種：,橫列(R)求以橫向總計為分母之百分比,橫列(R)求以橫向總計為分母之百分比,直行(C)求以縱向總計為分母之百分比,直行(C)求以縱向總計為分母之百分比,總和(T)求以總樣本數為分母之百分比,總和(T)求以總樣本數為分母之百分比,此三種選擇，甚至可同時並存：,此三種選擇，甚至可同時並存：,
8、不過，為方便撰寫報告，通常僅選取所要之一種即可。有時，由於解釋時，通常以百分比進行說明，故也經常省略其觀察值(O)，只顯示某一百分比而已。如：,不過，為方便撰寫報告，通常僅選取所要之一種即可。有時，由於解,以前文所述之操作步驟，將其轉到Word，於撰寫報告時，再配合上最底下所加入之該欄總樣本數，也可約略判讀出各儲存格內之樣本數：,以前文所述之操作步驟，將其轉到Word，於撰寫報告時，再配合,卡方檢定-傳統作法,對於單選題之交叉表，通常得進行卡方獨立性檢定。以前文政黨傾向交叉地區別資料為例，其虛無假設（H0）與對立假設（H1）為：H0：政黨傾向與地區別無關H1：兩者有關=0.05傳統之作法為，先
9、計算卡方值，其運算公式為：,卡方檢定-傳統作法對於單選題之交叉表，通常得進行卡方獨立性,即讓每一格觀察值減去其期望值，求平方，再除以其期望值，將這些值逐一加總，即為卡方值：其內之每一格期望值的算法為：欄% 列% 總樣本數以第一列第一欄為例，其期望值為：45% 22.8% 1000102.6,即讓每一格觀察值減去其期望值，求平方，再除以其期望值，將這些,計算出卡方值為32.743後，再計算自由度：(r-1)*(c-1)r為列數、c為欄數。本例之自由度為3515。最後，依自由度查附錄一 卡方分配的臨界值，比較所計算之卡方值，是否超過所指定顯著水準（=0.05）的臨界值？若超過，則應棄卻欄變數與列變
10、數並無關聯之虛無假設。反之，則否。查附錄一 卡方分配的臨界值，於自由度15、=0.05，其臨界值為25.00。而我們所求算出之卡方值32.74325.00，故應棄卻政黨傾向與地區別無關之虛無假設。也就是說，政黨支持率會隨地區別不同而有顯著差異。,計算出卡方值為32.743後，再計算自由度：,卡方檢定-利用SPSS,利用SPSS則不必那麼辛苦，不僅會算出卡方值，還顯示出此卡方值之顯著性，不用經過查表即可判斷出檢定結果。只須於建立過程之交叉表對話方塊：,卡方檢定-利用SPSS利用SPSS則不必那麼辛苦，不僅會算,按 鈕，選擇要求得卡方統計量(H),按 鈕，選擇要求得卡方統計,按繼續鈕，回上一層對話
11、方塊。再按確定鈕，則除了顯示原交叉表外還可獲致卡方檢定之結果：其卡方值為32.743，顯著性（雙尾）為0.005。,按繼續鈕，回上一層對話方塊。再按確定鈕，則除了顯示原,判斷檢定結果時很簡單，只須看此顯著性是否小於所指定顯著水準之值。若是，即表示交叉表兩個變項間存有顯著關聯，可省去查表之麻煩。本例，由於其顯著性0.005=0.05，所以應棄卻政黨傾向與地區別無關之虛無假設。故而，我們判定政黨支持率與居住地區存有顯著關聯。,判斷檢定結果時很簡單，只須看此顯著性是否小於所指定顯著水準之,判讀並解釋,判讀表內那一個百分比較值得注意並解釋，於求縱向百分比之表內，應以橫向進行觀察。可拿一把尺來一橫，找出
12、該列幾個較高之百分比即可。若該列之總百分比太低，也可以不予分析：,判讀並解釋判讀表內那一個百分比較值得注意並解釋，於求縱向百分,分析時，先就最右側之總百分比，做一概述：整體言，受訪者中，以無政黨傾向者居最高（28.1%）。有明顯政黨傾向之受訪者中，以民進黨的支持率最高（22.8%），其次依序為國民黨（20.4%）、親民黨（19.6%）、台聯（5.5%）、新黨（3.6%）。然後，對各欄之數字高低，依序說明一下：經由卡方檢定，其顯著性0.005=0.05，應棄卻政黨傾向與地區別無關之虛無假設。亦即，政黨支持率與居住地區存有顯著關聯。以地區別來看，北區主要是支持國民黨與親民黨（22.4%與20.2%
13、），中區是親民黨（22.5%）與民進黨（21.5%）略勝於國民黨（18.5%），南區是民進黨獨大（31.7%），東區則還是國民黨（30.0%）與親民黨的天下（20.0%）。,分析時，先就最右側之總百分比，做一概述：,最後，才對以橫向進行觀察，所標出之各該列的幾個較高之百分比進行說明：以所支持之政黨別來看，民進黨之支持者主要集中於南區；國民黨與親民黨等泛藍政黨之支持者主要集中於北區與東區。而值得注意的是：居最多數之無政黨傾向者，也是以北部多於中區與南區，這些人才是將來各黨要爭取之主要對象。,最後，才對以橫向進行觀察，所標出之各該列的幾個較高之百分比進,應注意下列事項,卡方檢定僅適用於類別資料（名
14、目變數，如：性別、地區、政黨傾向、宗教信仰、是否有手機、）。各儲存格之期望次數不應少於5。通常要有80%以上的儲存格期望次數5，否則會影響其卡方檢定的效果。若有期望次數小於5時，可將其合併。,應注意下列事項卡方檢定僅適用於類別資料（名目變數，如：性別、,由於，各儲存格之期望次數不應少於5。通常要有80以上的儲存格期望次數5，否則會影響其卡方檢定的效果。故而，SPSS之卡方檢定結果，會於最底下計算期望值5之儲存格比例：,由於，各儲存格之期望次數不應少於5。通常要有80以上的儲存,本例，期望值（個數）5之儲存格比例，僅8.3%而已，故並無需進行任何調整。萬一，本例發生有期望值5之儲存格比例達20%
15、以上之情形，要進行合併時，也應將政黨性質相近者進行合併。如，將台聯併入民進黨組成一新的集合：泛綠；而將國民黨、親民黨與新黨組成一新的集合：泛藍。另外一種，避免期望值5之儲存格比例達20%以上的處理方法為：將樣本數比較少之台聯與新黨排除於分析之外。但這樣的作法較受爭議，因為無法表示出這兩黨之支持者的現象！,本例，期望值（個數）5之儲存格比例，僅8.3%而已，故並無,縮減組數-組距分組,無論是文字或數字，於交叉表中，均是將不重複出現之內容視為一個類別，去求算交叉表之相關統計數字。當碰上重複性較低之數字，很可能每一個數值均是唯一，而產生幾乎無法縮減其類別之情況。如，運動時間.sav資料：,縮減組數-
16、組距分組無論是文字或數字，於交叉表中，均是將不重,以分析(A)/描述性統計(E)/交叉表(C)求性別對運動時間之交叉表：,以分析(A)/描述性統計(E)/交叉表(C)求性別對運,其結果，有很多種運動時間係獨立存在，產生一列內容。由於組數太多，於資料分析時並無多大作用：,其結果，有很多種運動時間係獨立存在，產生一列內容。由於組數太,較理想之方式為：將毎次運動時間分組，以縮減其組數。若以轉換(T)/重新編碼(R)/成不同變數(D)，將毎次運動時間分為030、3160、6190、91120與121五組：,較理想之方式為：將毎次運動時間分組，以縮減其組數。若以轉換,將重新編碼結果安排到時間分組：,將重
17、新編碼結果安排到時間分組：,續以時間分組與性別重建一次交叉表：,續以時間分組與性別重建一次交叉表：,即可得到經縮減組數後之交叉表：,即可得到經縮減組數後之交叉表：,期望值個數5之儲存格比例為10%，並未超過20%。表格無須再行合併以縮減組別。卡方值為11.312，自由度為4，其顯著水準0.023=0.05。所以，應棄卻運動時間長短與性別無關之虛無假設。,期望值個數5之儲存格比例為10%，並未超過20%。表格無須,由表可知，全體受訪者運動時間主要以91120分鐘居多30.4%。交叉分析後，可發現男性之運動時間主要以91120分鐘居多（33.9%）；而女性之運動時間主要以030分鐘居多（33.9%
18、）。就相對比例言，在較長之運動時間部份（3160、91120分鐘與120分鐘）的比例，男性明顯高過女性；而女性則在較短之運動時間部份（031與6190分鐘）的比例，明顯高過男性。可見男性之運動時間普遍較女性來得長一點！,由表可知，全體受訪者運動時間主要以91120分鐘居多30.,馬上練習,針對手機月費.sav。注意，有手機欄若為2，即表示未使用手機，其月費當然為0，並不必將其納入交叉表。以轉換(T)/重新編碼(R)/成不同變數(D)，將月費分為0200、201400、401600、601四組。求手機月費對性別交叉表，並以卡方檢定兩者是否存有顯著關聯？,馬上練習針對手機月費.sav。注意，有手機
19、欄若為2，,縮減類別,進行交叉分析表時，通常要有80以上的儲存格期望次數5，否則會影響卡方檢定的效果。若有期望次數小於5時，可將其合併。如，手機.sav之資料：,縮減類別進行交叉分析表時，通常要有80以上的儲存格期望次數,以手機廠牌交叉性別後，其結果為將無手機者（其手機廠牌=0）均納入分析，故資料並不正確；且一些廠牌的出現次數並不高。,以手機廠牌交叉性別後，其結果為將無手機者（其手機廠,此外，其卡方檢定之結果顯示期望次數5者有50%，超過20%，故得將組數進行縮減。,此外，其卡方檢定之結果顯示期望次數5者有50%，超過20%,首先，執行轉換(T)/重新編碼(R)/成不同變數(D)，先將答案為5
20、9者合併為9.其他（因其等之次數最高僅為5而已），存入另一新變數廠牌分組：,首先，執行轉換(T)/重新編碼(R)/成不同變數(D),以縮減其組數，並將廠牌分組答案為0設定為遺漏值，將其排除掉：,以縮減其組數，並將廠牌分組答案為0設定為遺漏值，將其排除,續以廠牌分組與性別重建一次交叉表：,續以廠牌分組與性別重建一次交叉表：,即可得到經縮減組數後之交叉表：,即可得到經縮減組數後之交叉表：,期望值個數5之儲存格比例為0%，表格無須再行合併以縮減組別。本例之卡方值為6.033，自由度為4，其顯著水準0.197=0.05。所以，無法棄卻使用之手機廠牌與性別無關之虛無假設。,期望值個數5之儲存格比例為0%
21、，表格無須再行合併以縮減組別,撰寫報告時，對於卡方檢定結果顯示兩變數間無關之交叉分析表，僅須就其最右側之欄百分比進行解釋即可：整體言，受訪（者所使用之手機廠牌，主要以Nokia為最高（42.9%），其次為Motorola（20.2%）；再其次為SAGEN（12.6%）與ERICSSON（11.8%）。由於兩者無關，就不必再對交叉結果進行說明了！（通常，於報告中也會將此交叉表省略，以縮減篇幅。僅敘述一下其檢定結果並不顯著即可）,撰寫報告時，對於卡方檢定結果顯示兩變數間無關之交叉分析表，僅,長條圖,於執行交叉表分析之同時，亦可繪製長條圖。只須於建立過程之交叉表對話方塊，選擇顯示集群長條圖(B)：,長條圖於執行交叉表分析之同時，亦可繪製長條圖。只須於建立過程,則可另顯示一長條圖，以方便判讀分析結果：,則可另顯示一長條圖，以方便判讀分析結果：,
