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1、SPSS频数分析与卡方检验,2016/4/14,S P S S,part1,1,一般人口学特征分析,分析一般人口学特征的频率、均值、标准差、最大（小）值，等。,2,数据的分组及简单分析,将数据按照一定规则进行分组，并分析每组的分布情况。,3,卡方检验,用于比较率/构成比。,变量的分类,数值型变量以数值的形式反应某个指标的情况，如身高（cm）、体重（Kg）等； 分类变量以类别的形式反应某个指标的情况，如性别（男或女）、文化水平（初中、高中、大专等）。,一般人口特征分析,一般人口特征分析示例,分类变量描述分析：分析-描述统计-频率（勾上“显示频率表格”）,一般人口特征分析示例,数值变量描述分析：首
2、先计算年龄转换-计算变量-将目标函数命名为“age”-数字表达式：“2013-年份变量”,更改小数位,一般人口特征分析示例,数值变量描述分析：分析-描述统计-频率（无需勾上“显示频率表格”）,一般人口特征分析,一般人口特征分析练习题1、计算性别的频数及百分比；2、计算年龄，并且分析出年龄的均值、标准差、极值。,part2,1,一般人口学特征分析,分析一般人口学特征的频率、均值、标准差、最大（小）值，等。,2,数据的分组及简单分析,将数据按照一定规则进行分组，并分析每组的分布情况。,3,卡方检验,用于比较率/构成比。,数据的分组及简单分析,年龄的分组转换-重新编码为不同变量,数据的分组及简单分析
3、,年龄的分组分组，依次输入每一组的年龄范围；赋完值后点击继续，更改，再点击确定，完成分组。,数据的分组及简单分析,年龄的分组按照分类变量的分析方法，对年龄组情况进行描述.,在“值标签”中给每一组加上标签,数据的分组及简单分析,数据的分组及简单分析练习题对年龄进行分组，并且分析每一个年龄段的频数分布情况,part3,1,一般人口学特征分析,分析一般人口学特征的频率、均值、标准差、最大（小）值，等。,2,数据的分组及简单分析,将数据按照一定规则进行分组，并分析每组的分布情况。,3,卡方检验,用于比较率/构成比。,卡方检验,卡方检验定义卡方检验（chi-square test,chi-squared
4、,test），主要用于率或构成比之间的比较，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。,卡方检验,数据-拆分文件-将“gender”选入-点击“比较组”-点击确定,分析-描述统计-频率（要勾选显示频率表格）-点击确定,得到四格表中的数据,准备工作,卡方检验,step1：先将各部分数值填写入新建文件的四格表中，便于输入spss。,step2：在spss中新建文件，并且将各部分数据依次输入，在变量视图中调整好类型、宽度及小数位。,Tip：四格表卡方检验固定数据为4行3列，前两列分别表示行与列，最后一列表示每一种出现的频数。,Tip：将性别中男
5、标记为0，女标记为1；素养水平中及格标注为0，不及格标注为1.,卡方检验,step3：对数据进行加权，加权可以让上面的那种数据结构表示呈交叉表。如果没有加权的话，会出现错误。加权的方法是：数据-加权个案。,step4：将“num”选入数据框内，点击确认.,卡方检验,step5：接着在菜单栏上执行：分析-描述统计-交叉表，打开交叉表对话框。,step6：将“sex”选入行，将“goal”选入列，点击统计量-选择卡方，点击继续，再点击确认。,卡方检验,step7：结果解释,最后出现的是卡方检验的结果了，第一个表格是交叉表，显示了期望值和实际值。,接着是卡方检验表，这是最关键的结果。假如我们的总样本
6、数N40且交叉表中每一个cells中频数均大于5，卡方检验的结果是精确的，可以参考第一行的指标，也就是pearson-卡方（显然我们的案例满足这个条件）sig值大于0.05，说明差异不显著，说明健康素养水平在性别之间差异无统计学意义；另外，假如样本总量N40，或者cells中有一个频数大于1小于5，我们只能看校正后的卡方值，也就是第二行数据；若出现样本总量N40，或者cells中有一个频数小于1，或者cells中频数大于1小于5的格子总数大于总格子数的1/5情况（只会出现在多个率或多个构成比比较的卡方检验），我们看fisher精确概率法获得的值，也就是第四行。,卡方检验,step1：接着在菜单栏上执行：分析-描述统计-交叉表，打开交叉表对话框。,step2：将“gender”（分组标准）选入行，将“a01”（要比较的内容）选入列，点击统计量-选择卡方，点击继续，再点击确认。,卡方检验的简单版spss操作,前一种方法是常规的分析方法，如果操作存在困难，用这种简单的方式也可以达到同样的效果。（此处不操作拆分文件）,卡方检验,卡方检验练习题计算男女在题目a05得分上是否存在显著性差异。,谢谢观看,湖北省健教所2016.4.14,
