请教SPSS交叉列联作表

　　SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。 　　在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种： 　　（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为： 　　其中，f0表示实际观察频数，fe表示期望频数。 　　卡方统计量服从（行数 1） （列数 1）个自由度的卡方统计。SPSS在计算卡方统计量时，同时给出相应的相伴概率，由此判断行列变量之间是否相关。 　　（2）列联系数（Contingency coefficient）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下： 　　（3） 系数（Phi and Cramer's V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下： 　　系数介于0和1之间，其中，K为行数和列数较小的实际数。 　　交叉列联表分析的具体操作步骤如下： 　　打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。 　　在该主对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击 按钮可选择一个或者几个变量进入右边的"行"（Row(s)）变量列表框、"列"（Column(s)）变量列表框和"层"（Layer）变量列表框中。 　　如果是二维列联表分析，只需选择行列变量即可，但如进行三维以上的列联表分析，可以将其他变量作为控制变量选到"层"（Layer）变量列表框中。有多个层控制变量时，可以根据实际的分析要求确定它们的层次，既可以是同层次的也可以是逐层叠加的。 　　在"交叉表"对话框底端有两个可选择项： 　　显示复式条形图（Display clustered bar chart）：指定绘制各个变量不同交叉取值下关于频数分布的柱形图； 　　取消表格（Suppress table）：不输出列联表的具体表格，而直接显示交叉列联表分析过程中的统计量，如果没有选中统计量，则不产生任何结果。所以，一般情况下，只有在分析行列变量间关系时选择此项。 　　该对话框的右端有4个按钮，从上到下依次为【精确】（Exact）按钮、【统计量】（Statistics）按钮、【单元格】（Cells）按钮和【格式】（Format）按钮。单击可进入对应的对话框。 　　单击【精确】（Exact）按钮，打开"精确检验"（Exact Tests）对话框，如图3-14所示。 　　该对话框提供了3种用于不同条件的检验方式来检验行列变量的相关性。用户可选择以下3种检验方式之一： 　　仅渐近法（Asymptotic only）：适用于具有渐近分布的大样本数据，SPSS默认选择该项。 　　Monte Carlo（蒙特卡罗法）：此项为精确显著性水平值的无偏估计，无需数据具有渐近分布的假设，是一种非常有效的计算确切显著性水平的方法。在"置信水平"（Confidence Level）参数框内输入数据，可以确定置信区间的大小，一般为90、95、99。在"样本数"（Number of samples）参数框中可以输入数据的样本容量。 　　精确（Exact）：观察结果概率，同时在下面的"每个检验的时间限制为"（Time limit per test）的参数框内，选择进行精确检验的最大时间限度。 　　用户在本对话框内进行选择后，单击【继续】（Continue）按钮即可返回"交叉表"主对话框。一般情况下，"精确检验"（Exact Tests）对话框的选项都默认为系统默认值，不作调整。