第3讲一维频率分析和交叉表分析

上机内容Excel数据文件SPSS数据文件作业：设计调查问卷针对有实践环节（上机）课程的考核方式，向同学们进行调查。设计一份相关的调查问卷（尽量包含课上所讲的题型），并进行抽样调查、发放问卷（填写问卷）、回收问卷（收集数据）。要求：问卷应包含：封面信、指导语、问题、答案、编码等几部分。设计调查方案，包括调查目的与内容、调查对象、调查实施方法、进度安排等说明。5个人一组，要求每组至少回收30份问卷。第4章单变量的一维频率分析4.1

利用SPSS对单选题进行一维频率分析4.2在SPSS或Excel中绘制一维频率分布统计图4.3利用SPSS对填空题进行一维频率分析4.4撰写调查报告频率分析（1）频率：选择某答案的人数占回答问卷人数的百分比。频率分析是所有问卷调查中最广泛使用的分析技巧。因为它的频率分布表的建表方式最简单，分析阅读最容易，是一般大众最能接受的分析结果。普通报纸杂志上对调查结果通常也只是建立频率分布表而已。因为如果使用其他分析方法，读者也不见得能看懂，如何引起共鸣呢？频率分析（2）基本统计分析往往从频率分析开始，通过频率分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。例如，在问卷数据分析中，通常应首先对本次调查的被调查者的状况（基本信息），如被访者的总人数、性别、学历、职业等进行分析和总结。通过这些分析，能够在一定程度上反映出样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差。这些分析可以通过频率分析来实现。频率分析（3）频率分析的第一个基本任务是编制频率分布表，第二个基本任务是绘制统计图。统计图是一种最为直接的数据刻画方式。频率分析有一维的和二维（交叉）的：本章将介绍单变量的一维频率分析，包括调查问卷中常用的单选题（定性变量，分类数据）的一维频率分析和填空题（定量变量，数值型数据）的一维频率分析。第5章介绍双变量的交叉表分析（二维频率分析）第6章介绍调查问卷中常用的多选题（定性变量，分类数据）的频率分析。4.1

利用SPSS对单选题进行一维频率分析有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。SPSS有数字分析和作图分析两种方法。用Word撰写调查分析报告。4.1

利用SPSS对单选题进行一维频率分析例4-1用SPSS实现品牌支持率的一维频率分析（绘制图形方法）。4.1

利用SPSS对单选题进行一维频率分析例4-1用SPSS实现品牌支持率的一维频率分析。1．菜单：“Analyze”->“DescriptiveStatistics”->“Frequencies”，打开一维频率分析对话框2．确定进行一维频率分析的变量3．选择统计分析结果4．将频率分布表拷贝到Word中直接修改，作为调查报告的一部分百分比：以样本总数为分母计算有效百分比：以有效数据总数为分母计算4.1

利用SPSS对单选题进行一维频率分析撰写调查报告时，一般需要的是频率分布表中的有效频数（人数）和有效百分比。表4-3品牌支持率的频率分布表品牌倾向人数百分比HB22822.8%IPSON20420.4%Kanon19619.6%MARK555.5%NOVO363.6%其他28128.1%总计1000100%用Word编辑一维频率分布表用SPSS虽可求得一维频率分布表，但SPSS毕竟不适合用来撰写调查报告，通常还是用Word来处理。所以要学会如何从SPSS取得分析结果，并将其转换成Word文件的内容。4.2在SPSS或Excel中绘制一维频率分布统计图有道是：“文不如表，表不如图”，即所谓的“一图胜千言”。取得一维频率分布表后，在分析上，为方便解释，经常将其绘制成柱形图（条形图）或饼图。绘制统计图表是Excel的专长，所绘制的图表比SPSS或SAS统计软件绘制的图表看起来漂亮得多。在SPSS中绘制一维频率分布统计图例4-1用SPSS实现品牌支持率的一维频率分析（绘制图形方法）。1．菜单：“图形”->“条形图”（饼图）

2．在SPSS中对图形进行修改3.将频率分布统计图拷贝到Word中，作为调查报告的一部分在Excel中绘制一维频率分布统计图例4-4

根据例4-2求得的品牌支持率的频率分布表，绘制品牌支持率的柱形图在Excel中绘制一维频率分布统计图例4-5根据例4-2求得的品牌支持率的频率分布表，绘制品牌支持率的饼图。品牌支持率的调查报告关于不同品牌支持率的一维频率表和柱形图如表XX和图XX所示。根据此次调查的结果显示：在1000名受访者中，以其他品牌倾向的人居多（28.1%）。有明显品牌倾向的受访者中，以HB的支持率最高（22.8%），其次依次是IPSON（20.4%）、Kanon（19.6%）、MARK（5.5%）、NOVO（3.6%）。由于，其他倾向的人的比例如此之高，可见将来各品牌仍有很大的成长空间。4.3利用SPSS对填空题进行一维频率分析前面所有一维频率分布表的例子，其答案都是非连续型的数字数据（分类数据）。但如果碰上如月费、百分制分数、收入、身高等连续型数据（数值型数据），就得先将数据分成几个区间。在SPSS中，通过重新编码，将数值型数据转换为分类数据（新变量），然后再对新变量求一维频率分布表。4.3利用SPSS对填空题进行一维频率分析例4-6用SPSS实现手机平均月费的频率分布分析。4.3利用SPSS对填空题进行一维频率分析例4-6用SPSS实现手机平均月费的频率分布分析。请问您平均每个月手机的话费约为＿＿元？重新编码生成新变量菜单：“转换”

->“重新编码为不同变量”OldandNewValues：平均月费

->月费分组对新变量进行属性设置小数值4.3利用SPSS对填空题进行一维频率分析例4-6用SPSS实现手机平均月费的频率分布分析。请问您平均每个月手机的话费约为＿＿元？对新变量进行一维频率分析菜单：“分析”->“描述统计”->“频率”新变量：月费分组4.3利用SPSS对填空题进行一维频率分析例4-6用SPSS实现手机平均月费的频率分布分析。月费分组人数百分比1～20元2823.5%21～40元3932.8%41～60元3126.1%61～80元97.6%81～100元54.2%101元及以上75.9%总计119100%在191名受访大学生中，有119名同学有手机（占62.3%），而有72名同学没有手机。在有手机的119名受访大学生中，平均每月手机话费在21~40元的同学最多，约占三分之一（32.8%）；有近五分之一（7.6%＋4.2%＋5.9%=17.7%）同学的每月手机话费在60元以上。4.4撰写调查报告调查数据收集、整理完毕，输入计算机,利用统计软件进行分析，形成结论之后，就可着手撰写调查报告。撰写调查报告是整个社会调查活动过程的最后环节，它的作用就是把调查研究的结果以文字、图表等形式传达给他人，同其他人进行交流。调查报告是一项社会调查研究成果的集中体现，其撰写的好坏将直接影响到整个社会调查研究工作的成果质量和社会作用。因此，必须高度重视社会调查研究报告的写作。4.4撰写调查报告调查研究报告的类型与特点1．应用性调查报告与学术性调查报告2．描述性调查报告与解释性调查报告撰写调查报告的基本要求1．观点与材料统一2．内容与形式统一3．整体结构完整性与内容陈述条理性相统一应用性调查报告的结构与写作应用性调查报告没有固定不变的格式，但一般来说，各种调查报告在结构上都可分成标题、导言、主体和结尾几个部分。4.4撰写调查报告导言部分以介绍情况、说明目的为主；主体部分则以详细描述社会现象的实况、报告实地调查的结果为主；结尾部分则以对这一社会现象的讨论以及解决问题的建议为主，以引起社会的重视，或供有关部门参考。第5章双变量的交叉表分析5.1

利用SPSS对两个定性变量（两个单选题）进行交叉表分析5.2交叉表的相关性检验双变量的交叉表分析市场调查或民意调查，经常利用交叉表来分析两个分类（定性）变量之间的关系，比如：性别与品牌偏好、教育程度（学历）与使用品牌、收入与是否有数码相机、性别与移动电话类型偏好、地区与移动电话类型偏好，等等。交叉表经常用于市场研究，进行市场机会、市场细分分析等。5.1

利用SPSS对两个定性变量进行交叉表分析例5-1分析不同性别（或种族、或居住地区）的美国人对生活方面（幸福感、生活是否充满激情）的认识情况。

这个问题可以分解为6个小问题：（1）分析不同性别的美国人对幸福感的认识情况（2）分析不同种族的美国人对幸福感的认识情况（3）分析居住在不同地区的美国人对幸福感的认识情况（4）分析不同性别的美国人对生活是否充满激情的认识情况（5）分析不同种族的美国人对生活是否充满激情的认识情况（6）分析居住在不同地区的美国人对生活是否充满激情的认识情况5.1

利用SPSS对两个定性变量进行交叉表分析例5-1分析不同性别（或种族、或居住地区）的美国人对生活方面（幸福感、生活是否充满激情）的认识情况。

1.用SPSS的Crosstabs求交叉表

菜单“Analyze”->“DescriptiveStatistics”->“Crosstabs”，在左侧的源变量框中选择“性别”进入行框中，选择“幸福感”进入列框中。2.单击“单元格”，在百分比框中选择行选项（显示行百分比，即按“性别”分组显示百分比。3.在Excel中修饰交叉表并绘制百分比堆积柱形图4.在Word中撰写交叉表分析报告5.1

利用SPSS对两个定性变量进行交叉表分析“性别”与“幸福感”的交叉表性别非常幸福比较幸福不太幸福合计男人数20637453633百分比32.5%59.1%8.4%100%女人数261498112871百分比30.0%57.2%12.9%100%合计人数4678721651504百分比31.1%58.0%11.0%100%5.1

利用SPSS对两个定性变量进行交叉表分析男女对幸福感认识的百分比堆积柱形图5.1

利用SPSS对两个定性变量进行交叉表分析在Word中撰写交叉表分析报告（男女对幸福感的认识情况）交叉表分析报告，一般包含表格、百分比堆积柱形图和结论（建议）。此次调查了1517名美国人，其中有13人对“幸福感”没有回答。关于不同性别的美国人对幸福感认识的交叉表和柱形图如表XX和图XX所示。此次调查的结果显示：受访者中，无论男女，认为“比较幸福”的居最多数（男59.1%，女57.2%），认为“非常幸福”的人数居中（男32.5%，女30.0%）。此外，就相对程度来看，认为生活幸福（“比较幸福”和“非常幸福”的比例之和）的美国人中，男性比例明显超过女性（91.6%对87.2%），可以看出女性的幸福感低于男性，而感觉“不太幸福”的女性的比例则高于男性。说明女性更渴望生活幸福。5.2

交叉表的相关性检验研究交叉表（二维列联表）的一个主要目的是看这两个变量有无相关性。也就是说，在交叉表的基础上作进一步分析，可以得到行变量和列变量之间是否有联系、联系的紧密程度如何等更深层次的信息。5.2.1交叉表的卡方检验5.2.2用SPSS进行交叉表的相关性检验假设检验由于对总体不了解，任何有关总体的叙述，都只是假设而已（统计假设）。除非进行普查，否则一个统计假设是对或错，根本就不可能获得正确的答案。但因为绝大多数情况是不允许也无法进行普查，所以才会通过抽样调查，用抽查结果所获得的数据，来检验先前的统计假设，以判断其对或错。假设检验的原理如果一个人说他从来没有骂过人。他能够证明吗？如果非要证明他没有骂过人，他必须出示他从小到大每一时刻的录音录像，所有书写的东西等，还要证明这些物证是完全的、真实的、没有间断的。这简直是不可能的。即使他找到一些证人，比如他的同学、家人和同事来证明，那也只能够证明在那些证人在场的某些片刻，他没有被听到骂人。但是，反过来，如果要证明这个人骂过人很容易，只要有一次被抓住就足够了。看来，企图肯定什么事物很难，而否定却要相对容易得多。物理学以及其他科学都是在否定中发展的，这也是假设检验背后的哲学。假设检验的原理假设检验是一种方法，目的是为了决定一个关于总体特征的定量的断言（比如一个假设）是否真实。通过计算从总体中抽出的随机样本的适当的统计量来检验一个假设。如果得到的统计量的实现值在假设为真时应该是罕见的（小概率事件），将有理由拒绝这个假设。

假设检验的原理在假设检验中，一般要设立一个原假设（前面的“从来没骂过人”就是一个例子）。而设立该假设的动机主要是企图利用人们掌握的反映现实世界的数据来找出假设与现实之间的矛盾（这里所谓的矛盾，就是按照原假设，现实世界数据的出现仅仅属于小概率事件，是不大可能出现的），从而否定这个假设，并称该检验显著（Significant）。多数统计实践中（除了理论探讨之外）的假设检验都是以否定原假设为目标。如果否定不了，那就说明证据不足，无法否定原假设。但这不能说明原假设正确，就像一两次没有听过他骂人还远不能证明他从来没有驾过人。假设检验的过程和逻辑例：一个顾客买了一包标有500g重的红糖，觉得份量不足，于是找到监督部门。当然他们会觉得一包份量不够可能是随机的，于是监督部门就去商店称了50包红糖，得到均值（平均重量）是498.35g。这的确比500g少，但这是否能够说明厂家生产的这批红糖平均起来不够份量呢？假设检验的过程和逻辑假设检验的逻辑步骤为：第一，写出零假设和备选假设。第二，确定检验统计量。第三，确定显著性水平α（一般取0.05）。第四，根据数据计算检验统计量的实现值。第五，根据这个实现值计算p值。第六，进行判断：如果p值小于或等于α，就拒绝零假设，这时犯（第一类）错误的概率最多为α；如果p值大于α，就不拒绝零假设，因为证据不足。5.2.1交叉表的卡方检验例5-5分析在例5-1的问题（1）中，性别和幸福感是否相关。相关性检验的零假设和备选假设为：H0：性别和幸福感之间无关（即不同性别的美国人在幸福感的分布上没有显著差异，或不同幸福感的美国人在性别的分布上没有显著差异）H1：性别和幸福感之间相关（即不同性别的美国人在幸福感的分布上有显著差异，或不同幸福感的美国人在性别的分布上有显著差异）5.2.2用SPSS进行交叉表的相关性检验例5-5分析在例5-1的问题（1）中，性别和幸福感是否相关。菜单:“Analyze”->“DescriptiveStatistics”->“Crosstabs”选项：“Statistics”选项中的“Chi-square”

卡方检验用于检验行变量与列变量之间是否相关，适用于两个分类（定性）变量，或一个分类变量与一个定序变量之间的相关性分析。5.2.2用SPSS进行交叉表的相关性检验例5-5分析在例5-1的问题（