SPSSSPSS中表格的编制.ppt
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SPSSSPSS中表格的编制.ppt
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第5章SPSS中表格的编制,在分析处理数据时,有时需要编制一系列含有多种统计量的报表,从而获取一些有价值的信息,这些信息还可以供进一步深入的分析。
因此,如何能高效、快捷地将数据内涵呈现变得非常重要。
SPSS的CustomTables附加模块提供了一些特殊功能,用于支持各种定制报告功能。
许多定制功能对于调查分析和市场营销研究尤其有用。
CustomTables附加模块可以生成各种定制表。
尽管只需通过试用表生成器界面即可发现其大部分功能,但了解基本表结构以及用于描述可在表中使用的各结构元素的术语的有关信息仍十分有用。
表格通常包括以下几个部分:
(1)表头。
一般位于表格的上方,简明地描述表格所反映的中心内容。
(2)行变量。
即定义表格的行,在表格左边由上到下排列的变量称为行变量。
(3)列变量。
即定义表格的列,在表格上面横向排列的变量称为列变量。
(4)单元格。
由表格行和列的交叉点形成的区域。
(5)表格的实体部分。
由所有行和列交叉点形成的单元格组成,包括由表格中数字计算中的总和、平均数、百分比等基本信息。
(6)脚注。
位于表格的下方,说明表格生成的日期、时间或其他需要特别声明的内容。
根据表格中变量的位置、作用可将表格分为以下几种结构类型。
(1)简单表格。
由一个变量和若干统计汇总指标组成,变量可以在行或在列上。
(2)简单交叉表格。
在表格中行、列位置均设置一个变量,表格中内容包括变量的分类、统计汇总指标等。
(3)堆栈式表格。
即在行或列上有两个或两个以上变量。
(4)嵌套式表格。
即同一行或同一列上由不同层次的变量组成的表格。
(5)分层表格。
即按某变量的分类分别形成表格,每层一个表。
行、列和单元格,可以将堆积(堆栈)看作是将单个的表粘贴到一起并一同显示。
例如,可以在同一个表的不同部分显示有关Gender和Agecategory的信息。
尽管术语“堆栈”通常表示垂直显示,但也可以水平堆叠变量。
交叉制表是用于检查两个分类变量之间关系的基本方法。
例如,使用Agecategory作为行变量,Gender作为列变量,可以创建一个显示每个年龄组中男性和女性人数的二维交叉表。
与交叉制表相似,嵌套可以显示两个分类变量之间的关系,区别在于使用嵌套时一个变量嵌套在同一维度中的另一个变量内。
例如,可以在行维度中的Agecategory内部嵌套Gender,从而显示每个年龄组中的男性和女性人数。
可以使用层为表添加深度维度,创建三维的“立方体”。
实际上,层与嵌套十分类似,它们的主要区别在于一次只有一层类别可见。
例如,使用Agecategory作为行变量,Gender作为层变量生成一个表,在该表中男性和女性的信息将显示在表的不同层中。
制表例题,打开数据文件survey_sample.sav。
(参阅主题样本文件详细信息)。
此数据文件是对数千人的虚拟调查,包括基本的人口统计信息以及对各种问题的响应,其范围从政治观点到看电视的习惯。
构建表,打开制表生成器选择【分析】-【表】-【设定表.】,打开定制表生成器选择行变量和列变量要创建表,只需将变量拖放到表中所需的显示位置。
选择(单击)变量列表中的Agecategory并将其拖放到画布窗格上的“行”区域中画布窗格显示了将使用此单行变量创建的表。
选择变量列表中的Gender,并将其拖放到画布窗格上的“列”区域(您可能需要向下滚动变量列表才能找到此变量)。
画布窗格现在显示了按Gender的Agecategory双向交叉制表。
插入总计和小计缺省情况下,计数将显示在分类变量的单元格中。
还可以显示行、列和/或总计百分比。
右键单击画布窗格上的Agecategory,然后从弹出的上下文菜单中选择摘要统计量在“摘要统计量”对话框中,选择“统计量”列表中的行N%,然后单击箭头按钮将其添加到“显示”列表中。
单击应用到选定数据以保存这些设置并返回到表生成器。
画布窗格反映了您所做的更改,其中显示计数和行百分比的相应列。
缺省情况下,定制表中将不显示总计,但可以轻松向表中添加总计和小计。
右键单击画布窗格上的Agecategory,然后从弹出的上下文菜单中选择分类和总计在“分类和总计”对话框中,选择(单击)“值”列表中的3.00。
单击添加小计。
在“定义小计”对话框中,输入小计45,然后单击继续。
此操作将会插入一行,其中包含前三个年龄组的小计。
在“值”列表中选择(单击)6.00。
单击添加小计。
在“定义小计”对话框中,输入小计65+,然后单击继续。
这样将插入一行,其中包含后三个年龄组的小计。
要包含整体总计,请选中“显示”组中的总计复选框。
然后单击应用画布窗格预览中现在包括两个小计和整体总计的相应行。
单击确定以生成此表,该表将显示在浏览器中,关于刻度变量摘要两种分类变量的简单交叉制表在表的单元格中显示了计数或百分比,但是还可以在表的单元格中显示刻度变量的汇总。
要再次打开定制表生成器,请从菜单中选择【分析】-【表】-【设定表.】单击重置以清除以前的所有选择。
选择(单击)变量列表中的Agecategory并将其拖放到画布窗格上的“行”区域中。
选择变量列表中的HoursperdaywatchingTV,并将其拖放到表的行维度中的Agecategory。
现在,该表将显示每个年龄组收看电视的平均时数(均值),而不显示类别计数。
平均值为刻度变量的缺省摘要统计。
可以添加或更改表中显示的摘要统计。
右键单击画布窗格上的刻度变量,并从弹出的上下文菜单中选择摘要统计量在“摘要统计量”对话框中,选择“统计量”列表中的中位数,然后单击箭头按钮将其添加到“显示”列表中。
单击应用到选定数据以保存这些设置并返回到表生成器现在,画布窗格显示了表中将显示平均值和中位数。
创建此表之前,先对其稍做整理。
右键单击画布窗格上的Hoursperday.,取消选择(取消选中)弹出的上下文菜单上的显示变量标签。
表预览中仍然会显示此列(其中变量标签文本为灰色),但其不会显示在最终表中。
单击表生成器中的标题选项卡。
为表输入一个描述性标题,例如AverageDailyNumberofHoursofTelevisionWatchedbyAgeCategory。
单击确定以创建表。
“浏览器”窗口中将显示该表,交叉表,简单的交叉制表交叉表(列联表)显示两个或更多分类(名义或有序)变量之间的关系。
表的大小由每个变量的不同值的个数决定,表中每个单元格都代表一个唯一的值组合。
有若干种统计检验方法可用于确定表中的变量之间是否有关系本节使用文件demo.sav,调查收入水平和PDA(个人数字助理)拥有之间的关系打开数据文件demo.sav从菜单中选择:
【分析】-【描述统计】-【交叉表】选择Incomecategoryinthousands(inccat)作为行变量。
选择OwnsPDA(ownpda)作为列变量。
单击确定以运行该过程。
表中的单元格显示每个联合值组合的计数(个案数)。
例如,在收入范围$25,000$49,000之间,有455人拥有PDA。
计数与百分比通常,光凭每个单元格中的简单计数很难分析交叉制表。
例如,在$25,000$49,000收入类别的人当中,PDA拥有者的数量是低于$25,000类别的人当中的两倍多,但这并不能说明什么(或任何)问题,因为,这一收入类别的人的数量也是后者的两倍多。
再次打开“交叉表”对话框,单击“单元格”单击(选中)“百分比”组中的行。
单击继续,然后单击主对话框中的确定运行该过程。
现在,一幅更清晰的图片开始出现了。
拥有PDA的人的百分比随着收入类别的提高而增加。
交叉制表的显著性检验交叉制表的目的是显示两个变量之间的关系(或其需要)。
尽管这两个变量之间看似存在某种关系,但有没有任何理由可以认为不同收入类别之间PDA拥有数量的差异不仅仅是随机变异呢?
许多检验方法可用于确定两个交叉制表的变量之间的关系是否显著。
其中一种较常用的检验方法是卡方。
卡方的优点之一是它几乎适合任何类型的数据再次打开“交叉表”对话框。
单击“统计量”选项卡。
单击(选中)卡方。
单击继续,然后单击主对话框中的确定运行该过程。
显著性值(Asymp.Sig.)具有我们期望的信息。
显著性值越低,两个变量互相独立(不相关)的可能性越小。
在此情况下,显著性值非常低,显示为.000,这意味着,它显示两个变量实际上是相关的。
添加层变量您可以添加一个层变量来创建一个三元表,即行变量和列变量的类别按该层变量的类别进一步细分。
有时,此变量又称为控制变量,因为它可以揭示当您“控制”时行变量和列变量之间的关系会因第三个变量的效果发生怎样的变化。
再次打开“交叉表”对话框。
单击单元格。
取消选中行百分比。
单击继续。
选择LevelofEducation(ed)作为层变量。
单击确定以运行该过程。
如果看卡方统计表,就可以轻松地看到,在所有教育类别中(一个类别除外),收入和PDA拥有者之间的明显关系消失了(通常,显著性值低于0.05时,被视为“显著”)。
这表明,收入和PDA拥有者之间的明显关系仅仅是教育水平与PDA拥有者之间的潜在关系的产物,由于收入会随受教育水平的提高而提高,所以收入和其他变量之间的明显关系可能实际上是教育差异的结果。
练习:
打开demo.sav文件,做以互联网使用情况为行变量,性别为列变量,“ownsPDA”为层变量的交叉表,给出行百分比和总计,并且进行行列独立性的卡方检验。
在线分析处理式报表,在线分析处理式报表英文原为“OLAPCubes”,直译为OLAP立方式报表。
其中的OLAP是指多维在线分析处理过程,即是对于一个或多个分组变量所分的组,计算所研究变量的总和、平均数、标准差以及其他基本统计量,将分析的结果以多层的方式输出,表中的每一层依据一个分组变量的结果输出。
在线分析处理式报表适用于按给定范围对一个或多个分组变量做出描述,并可得到一些常用的统计量。
其优势是可以分层变化不同水平的组合,生成多维多层表格,从而可以使用户按照需要组织分组变量某个特定水平组合的输出。
操作过程:
选择“分析”“报告”“OLAP立方”例如,在demo.sav文件中,选择“分析”“报告”“OLAP立方”从左面的编辑框中选择需要进行在线分析处理的变量,移入摘要变量编辑框中,这里选择“incomecategoryinthousand”变量选择合适的分类变量,移入分组变量编辑框中,这里选择“gender”变量。
在线分析处理式报表能对同组变量内各变量的和、平均数及其他统计量逐个进行小结,而每组变量的分析结果列于不同的层次。
即最终输出的表格中,不会同时输出分组变量不同水平下的分析结果,而是用多层表的形式出现。
输出的表格将显示在结果输出窗口中,默认只显示合计值,用鼠标左键双击分类变量的位置,将呈现一个下拉框,从而可以查看各水平分析结果。
一般情况下,系统默认的统计函数有:
求和、计算记录的个数、求均值、求标准差、占总和的百分比、占记录总数百分比。
点击统计量按钮,则可更改统计函数,记录描述分析式报表,记录描述分析式报表即个案汇总式报表,它可以对所有记录进行统计描述。
与在线分析处理式报表相比,功能要更为强大,不仅可以计算描述性统计量,还可以分组进行汇总,并能够给出详细的记录列表。
记录描述分析式报表适用于按指定分组统计不同水平的交叉汇编,对变量进行记录列表,并计算相应的统计量。
操作过程:
选择“分析”“报告”“个案汇总”,将打开一个对话框左面的编辑框中列出SPSS系统中所包含的所有统计函数,右边的编辑框中列出将会显示在报表中的统计量,可根据需要进行选择在显示个案中,可选择前n条记录计算统计量编入报表中在demo.sav中,选择前4个变量到变量对话框,将“gender”作为分组变量默认显示的是前100条记录,可以进行修改。
同样,点击统计量按钮,可以更改统计函数。
按行汇总式报表,按行汇总式报表和按列汇总式报表这两个过程专门用于生成复杂表格,它们均可以对输出表格进行精密定义,以满足用户的各种严格要求。
不仅如此,为了方便用户使用,它们的输出结果均为纯文本格式,如果用户认为不满意,可以将它们读入到任何其它的文字处理软件进行编辑。
按行汇总式报表是指可以得到指定范围内对行数据进行描述性统计分析结果的输出报表。
操作过程:
选择“分析”“报告”“按行汇总”,将进入一个对话框:
从左边的编辑框中选择需要进行统计分析的变量,移入到数据列编辑框中,这里选择前4个从左边的编辑框中选择分组变量,移入到分组列编辑框中,这里选择“gender”可选择输出的排序顺序需在摘要中选择统计函数,将按行计算统计量点击数据列和分组列中的“格式”按钮,可分别定义列标题、分组列标题、标题对齐格式、变量输出格式、列宽度、列变量内容(变量值或者变量标签)等。
按列汇总式报表,按列汇总式报表的功能与按行汇总式报表非常相似,所不同的是按列汇总的功能更加强大,输出结果的定义也更加复杂。
按列汇总式报表是指可以得到指定范围内对列数据进行描述性统计分析结果的输出报表。
操作过程:
选择“分析”“报告”“按列汇总”。
将打开一个对话框从左边的编辑框中选择需要进行统计分析的变量,移入到数据列编辑框中可插入总计从左边的编辑框中选择分组变量,移入到分组列编辑框中可选择输出的排序顺序需在摘要中选择统计函数,将按行计算统计量,
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