spss 卡方检验_SPSS独立性检定

本文介绍了如何使用SPSS进行独立性检验,以教育程度和收入为例,通过卡方检验得出两变量存在相关性的结论,并展示了SPSS的操作步骤和结果分析,表明教育程度与收入呈正相关。

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独立性检验原理

独立性检验是统计学的一种检验方式,属于卡方检验,它是根据次数资料判断两变量彼此相关或相互独立的假设检验。

零假设(H0):两变量是无关的,即两变量独立。

备择假设(H1):两变量是相关的。

SPSS实操

下面以教育程度与收入的数据为例,其中教育程度与收入两个变量都分为“1、2、3、4”四个等级,介绍卡方独立性检验的SPSS操作步骤。

Step1:依次单击菜单“分析-描述统计-交叉表”,打开交叉表对话框,将“教育程度”选入“行”,将“收入”选入“列”,如图1.1。

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图1.1

Step2:单击统计,打开交叉表:统计对话框,勾选“卡方”、“Phi和克莱姆V”、“相关性”,如图1.2,点击继续,回到主界面。

### SPSS中的双变量分析SPSS 提供了多种法来执行双变量分析,这取决于所使用的数据类型以及具体的研究目标。以下是几种常用的双变量分析法及其应用: #### 描述性统计分析 对于连续型变量之间的关系,可以通过计算皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient) 来衡量两者间的线性关联程度[^1]。如果其中一个或两个变量是非正态分布,则可以选择斯皮尔曼等级相关 (Spearman Rank Correlation)[^3]。 ```spss CORRELATIONS /VARIABLES=var1 var2 /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. ``` 上述代码展示了如何在SPSS中运行两变量间皮尔逊相关性的基本语句结构。 #### 假设检验 当研究者希望测试某一理论假设时,t检验是一种常用的法用于比较均值差异;卡方检验则适合用来评估类别型变量之间是否存在显著联系[^2]。 - **独立样本T检验** ```spss T-TEST GROUPS=group_var(0 1) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=target_var /CRITERIA=CIN(.95). ``` 此脚本实现了基于分组变量`group_var`(取值为0和1表示不同群体)对目标测量指标`target_var`做独立样品T检定过程。 - **卡方检验** ```spss CROSSTABS /TABLES=row_var BY col_var /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ /CELLS=COUNT EXPECTED ROW COLUMN TOTAL /COUNT ROUND CELL. ``` 这里给出了交叉表形式下的独立性测验命令序列。 #### 预测建模 回归分析可用于探索解释变量与响应变量的关系模式并构建预测模型。简单线性回归是最基础的形式之一,在仅有单个自变量的情况下适用。 ```spss REGRESSION /DEPENDENT dep_var /METHOD=ENTER indep_var. ``` 该段落说明了怎样利用SPSS内置函数完成一次标准的最小二乘法拟合直线作业流程。 ### 注意事项 选择合适的统计技术前需考虑数据特性及科学问题本质特征等因素影响最终决策制定向。
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