spss怎么做交叉表分析

1、首先我们打开之前导入的spps文件。 2、然后我们选择变量视图。 3、然后我们选择分析，定义多重变量。 4、然后我们从分析处，将单选与多选交叉分析。 5、然后我们定义交叉分析格式，点击选项。 6、然后我们定义范围，点击“确定”，输出结果即可。

很多人不知道spss如何做交叉表分析，现在就来告诉大家该如何做

材料/工具

电脑spss软件

“分析”——“多重响应”——“定义集合” 将所有的选项都选进“集合中的变量” 根据你的变量特征选择编码方式： 一般多选题都是“二分法”录入的 编辑“名称”“标签”后 一定要记得点击 “添加” 再重新：分析——多重响应——（您会看到之前没有的“频率”和“交叉表”）

方法

用SPSS打开数据文件，然后依次点击“分析”、“描述统计”、“交叉表格”

抱歉，刚看到你的求助。 1、可以做交叉表分析。如果你选择卡方值，对应的sig值小于0.05表示不同文化程度在不同组别的比例存在显著差异； 2、如果你的本科比率是连续数据，则采用t检验或秩和检验；如果你的本科比率是0/1分类数据，就需要采用卡方

按照想要做的表格进行选择，这里以选择“您的年龄"放入“行”，选中“您是否使用过知识付费”放入到“列”为例

多选的话，把题项看作变量，用0和1表示“未选择”和“选择”。比如第一题是多选题，有A、B、C、D、E、F六个选择项，有人选了A、C、D三个，其他的都没选，那么录入数据时，A、C、D三个的值都是1，B、E、F的值均为0。 然后，可以通过spss的多重响应模

选中右上角第二个按钮“Statistics",然后选中“卡方”和“Phi和Cramer V",点击"继续”

相关系数表里边的那个p值是用来度量他们这个相关性是不是可靠，相关系数是用来衡量有多相关，比方你这个表的p值是0.000，相关系数是0.252，就认为这两个变量肯定是相关的，但是呢是弱相关。就这样。补充说明一下，相关系数在正负一之间取值，它

选中右上角第三个按钮“单元格”，然后选中“观察值”和“行”，点击“继续”

似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。 线性：是卷积运算的性质之一，即设a，b为任意常数，则对于函数f(z，y)，h(x，y)和g(x，y)， {af(x，Y)+bh(z，y)}*g(z，y)=-af(x，y)*g(x，y)+bh(x，y)*g(z，y)。 同样

点击“确定”按钮，就能出现所需交叉列表

交叉表分析 主要是用来针对类别数据分析相关性的。 而相关分析 是针对连续性数据进行分析的。 所以 看你的数据类型，然后选择合适的哪一种分析结果作为依据

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spss两个分类变量交叉表应该怎样分析结果

看卡方值，p值，但是也要看理论频数

有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是什么意思

似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。

线性：是卷积运算的性质之一，即设a，b为任意常数，则对于函数f(z，y)，h(x，y)和g(x，y)，

{af(x，Y)+bh(z，y)}*g(z，y)=-af(x，y)*g(x，y)+bh(x，y)*g(z，y)。

同样有：f(x，y)*{ah(x，y)+bg(x，y)=af(x，y)*h(x，y)+bf(x，y)*g(x，y) 。

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，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。

卡方检验基本原理：

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

注意：卡方检验针对分类变量。

卡方检验基本步骤：

（1）提出原假设：

H0：总体X的分布函数为F(x).

如果总体分布为离散型，则假设具体为

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...

（2）将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，如可取

A1=（a0，a1]，A2=(a1，a2]，...，Ak=(ak-1,ak)，

其中a0可取-∞，ak可取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5，而区间个数k不要太大也不要太小。

（3）把落入第i个小区间的Ai的样本值的个数记作fi，成为组频数（真实值），所有组频数之和f1+f2+...+fk等于样本容量n。

（4）当H0为真时，根据所假设的总体理论分布，可算出总体X的值落入第i 个小区间Ai的概率pi，于是，npi就是落入第i个小区间Ai的样本值的理论频数（理论值）。

（5）当H0为真时，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近，当H0不真时，则fi/n与pi相差很大。基于这种思想，皮尔逊引进如下检验统计量，在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡方分布。

参考资料：百度百科-卡方检验

参考资料：百度百科-线性

参考资料：百度百科-似然比

spss中 交叉表分析得出的结果和相关性分析的结果不一样 哪个可信度更高。以哪个为准

交叉表分析 主要是用来针对类别数据分析相关性的。

而相关分析 是针对连续性数据进行分析的。

所以 看你的数据类型，然后选择合适的哪一种分析结果作为依据更多追问追答追问那我说下我的变量吧 分析的是交通因素 主要就是什么 1.很在意 到5不在意5个尺度 然后对应的是计划购买房屋户型 面积 和 房型。这个分析的不知道你能明白我的意思不追答交通因素那个是连续性数据，而户型、面积、房型一般是分类的数据。

采用相关分析的话 选择里面的斯皮尔曼等级相关会好一些，而不适用皮尔逊相关追问哦也就是不能用相关性分析是吧。那用的交叉表 然后选择了方差的选项的那个分析结果对嘛。对了 我的分析是说交通因素对这3个计划指标 计划购买户型面积房型的影响 也就是相关性。斯皮尔曼等级相关我需要在选项里面选择什么 然后怎么判断结果呢追答斯皮尔曼等级相关这个也就是在相关分析里面，相关分析默认是皮尔逊相关，你只要在下面三种不同的相关计算方法里面 进行选择就好了追问谢谢我回去试试。有问题在问你 不知道可以留一个联系方式不

我的spss数据做了响应集，也做了交叉表分析，为什么最后的数据没有显

不知道你的数据出错了，还是 方法出错了，我要看过数据才知道

spss高手进，r*c交叉表分析，

你在乱作，频数是数值型的，其他两个是文本的