列联表和方差检验分析

列联分析和方差分析的区别
方差分析得到的是自变量(因素)对总量y是否具有显著影响的整体判断,．回归分析得到的是在不独立的情况下自变量与因变晕之间的更加精确的回归函数式,也即判断相关关系的类型。

方差分析中的因素的水平的取值在回归分析中代表了自变量的取值.方差分析中用到了总量的很多组观测值,回归分析中只要求一组。

方差分析不管自变量与因变量之间的关系有多么复杂,总能得到因素对总量的影响是否显著的整体判断.回归分析只能分析出变量之间关系比较简单的回归函数式,对比较复杂的关系无能为力。

方差分析中的因素与总量的数据可以是定性的、计数的、也可以是计量的，或者说是离散的或连续的，尤其方差分析对于因素是定性数据也非常有效，而回归分析的数据则要求是连续的,总量也要求是连续的,所以回归分析对连续性变量非常有效。

不管是方差分析还是回归分析都假定总量服从正态分布．在回归分析中总量也假定服从正态分布.如表中数据为两个自变量的情形,同时要求方差是齐性的。

总之,方差分析给出自变量(因素)与因变量(总量)是否相互独立的初步判断,不需要自变量(因素)的具体数据,只需要因变量(总量)的观察数据．在不独立即相关的条件下,自变量与因变量到底是什么样的关系类型,则需应用回归分析作出进一步的判断,此时需要自变量(因素)及因变量(总量)的具体观察数据,得到它们之间的回归函数关系式。

上机练习 3 列联表分析与方差分析本上机练习的主要目的：熟悉如何利用SPSS与Excel进行列联表分析及方差分析。

本练习所使用数据文件为和“Salary.sav”。

“carown.dat”、“fastfood.sav”1. 列联表分析Q：如何利用列联表分析考察家庭成员数与家庭所拥有汽车数之间的关系？（数据文件为“Carown.dat”）在这之前，我们首先检验各变量是否存在野码（wild code）或异常值（outlier），这可以通过频数表以及箱形图（boxplot）来判断。

在家庭成员数的频数表中，我们发现，有一个样本的家庭成员数为0，而，该样本取值在其范围之外，即为野码（wild 该变量的取值范围为[1, +∞］code）。

对于野码的处理，一般可以采用将该样本的此变量设为缺失值或直接去掉该样本的做法。

在家庭所拥有汽车数的频数表中，我们发现，有一个样本的家庭所拥有汽车数为9，显然是一个极端值。

我们利用boxplot也证实了该样本为一个异常值（outlier）。

异常值处于该变量的正常取值范围内，但可能会对该变量的相关统计结果产生较为严重的影响。

对于异常值的处理，一般可以采用直接去掉该样本的做法或者根据情况进行调整。

而对于上述我们发现的异常值来说，我们可以直接去掉该样本。

在上述数据清理的工作完成之后，我们可以开始进行列联表分析。

因为列联表分析只适用于分类变量，我们需要利用Transform Recode IntoDifferent Variables…对家庭人数以及家庭所拥有汽车数进行分类，分别定义新变量member1和cars1与之对应。

具体对应关系如下：旧变量新变量新变量类别旧变量新变量新变量类别定义含义member member1 member1 cars cars1 cars1 1-2 1 1-2位成员 1 1 1辆3 2 3位成员≥２ 2 2辆以上≥４ 3 4位以上成员下面我们以定义新变量cars1为例来对Recode函数功能进行说明。

16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10分类：数据分析评论（0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。

常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。

1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别；B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

统计学中常用的数据分析方法列联表分析列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。

简介：一般，若总体中的个体可按两个属性A、B分类，A有r个等级A1,A2,…，Ar，B有c个等级B1,B2,…，Bc,从总体中抽取大小为n的样本，设其中有nij个个体的属性属于等级Ai和Bj，nij称为频数，将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c 表。

若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。

列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。

交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。

用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

列联表分析的基本问题是，判明所考察的各属性之间有无关联，即是否独立。

如在前例中，问题是：一个人是否色盲与其性别是否有关？在r×с表中，若以pi、pj和pij分别表示总体中的个体属于等级Ai，属于等级Bj和同时属于Ai、Bj的概率（pi，pj称边缘概率，pij称格概率）,“A、B两属性无关联”的假设可以表述为H0：pij=pi·pj，(i=1，2，…，r；j=1,2,…，с)，未知参数pij、pi、pj的最大似然估计（见点估计）分别为行和及列和（统称边缘和）为样本大小。

根据K.皮尔森(1904)的拟合优度检验或似然比检验（见假设检验）,当h0成立，且一切pi>0和pj>0时，统计量的渐近分布是自由度为(r－1)(с－1) 的Ⅹ分布，式中Eij=(ni·nj)/n称为期望频数。

当n足够大，且表中各格的Eij都不太小时，可以据此对h0作检验：若Ⅹ值足够大，就拒绝假设h0，即认为A与B有关联。

在前面的色觉问题中，曾按此检验，判定出性别与色觉之间存在某种关联。

需要注意：若样本大小n不很大,则上述基于渐近分布的方法就不适用。

列联表和卡方检验的定义及应用概述在统计学中，列联表和卡方检验是重要的分析工具。

列联表是用于比较两个或多个变量之间关系的一种表格形式，而卡方检验则是用于检验这些变量之间是否存在显著的关联性。

本文将介绍列联表和卡方检验的定义、原理和应用。

一、列联表1.1 定义列联表是一种展示两个或多个变量之间关系的二元频数表，用于比较不同组别之间的差异。

它通常由两个或多个分类变量和个体数（或频数）组成。

例如，我们可以用一个列联表来比较男女学生在一个考试中的得分情况，或者比较不同疾病在不同年龄段中的发生情况。

1.2 列联表的应用列联表可以用于研究任何两个或多个变量之间的关系。

它可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式，并在研究中提供有关变量之间关系的信息。

列联表还可以用于产生一些其他的统计工具，例如卡方检验和残差分析等。

二、卡方检验2.1 定义卡方检验是一种用于分析列联表数据的统计方法。

它基于一个假设：假设两个变量之间不存在显著的关联性。

如果列联表数据显示这种关联性可能存在，则拒绝这个假设，说明两个变量之间存在显著的关联性。

2.2 卡方检验的原理卡方检验的原理很简单。

它比较观测值和期望值之间的差异，其中期望值是假设两个变量之间不存在关系时的期望结果。

卡方值则是这些差异之和的平方除以期望值的总和，其值越大就意味着观测值与期望值之间的差异越大，显著性水平也越高。

2.3 卡方检验的步骤卡方检验可以分为三个主要步骤。

第一，建立研究假设。

我们需要制定研究假设：H0假设两个变量之间不存在关系，H1假设两个变量之间存在关系。

如果我们无法拒绝H0假设，则可以认为数据中不存在两个变量之间的显著关联性。

第二，计算卡方值。

我们需要计算出卡方值。

从列联表中计算每个单元格的观测值和期望值，然后计算出所有单元格观测值和期望值之间的差异。

将这些差异加起来，并用期望值的总和除以卡方值。

如果卡方值越大，则差异越大，两个变量之间的关系也越显著。

通常，我们需要将卡方值与指定的显著性水平进行比较。

方差分析与卡方检验方差分析（Analysis of Variance），简称ANOVA，是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。

它通过比较组内变异与组间变异的大小来判断不同组之间是否存在显著差异。

卡方检验（Chi-Square Test），又称χ²检验，是一种用于检验实际观测值与理论预期值之间是否存在显著差异的统计方法。

方差分析和卡方检验是常用的两种统计分析方法，本文将分别对它们进行介绍和比较。

一、方差分析方差分析是一种基于方差的统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异。

它适用于多个独立样本或多个相关样本之间的比较。

具体的步骤如下：1. 假设检验方差分析的假设检验通常基于以下假设：- 零假设（H0）：各组样本的均值相等。

- 备择假设（H1）：至少有一个组样本的均值与其他组不同。

2. 计算统计量方差分析中常用的统计量是F值。

F值是组间均方与组内均方之比，其具体计算公式为：F = 组间均方 / 组内均方3. 比较临界值根据给定的显著性水平（通常为0.05），查表或计算得到临界值。

4. 做出判断如果计算得到的F值大于临界值，则拒绝零假设，认为各组样本的均值存在显著差异；否则，接受零假设，认为各组样本的均值相等。

二、卡方检验卡方检验是一种用于检验实际观测值与理论预期值之间差异的统计方法。

它适用于分类变量之间的比较。

具体的步骤如下：1. 假设检验卡方检验的假设检验通常基于以下假设：- 零假设（H0）：实际观测值与理论预期值之间无显著差异。

- 备择假设（H1）：实际观测值与理论预期值之间存在显著差异。

2. 构建列联表根据实际观测值，构建列联表。

列联表是由多个分类变量组成的二维表格，用于统计不同组别之间的频数或频率。

3. 计算卡方值根据列联表中的实际观测频数和理论预期频数，计算卡方值。

卡方值的计算公式为：χ² = ∑ [(观测频数 - 预期频数)^2 / 预期频数]4. 比较临界值根据给定的自由度和显著性水平，查表或计算得到临界值。

教育调查数据分析的差异分析方法及应用近年来，教育调查数据的分析工作受到越来越多的重视。

对于开展科学有效的教育改革、推进教育发展，了解和分析教育调查数据中的差异是不可或缺的一个环节。

本文将介绍教育调查数据分析中的差异分析方法及其应用。

一、差异分析方法的介绍差异分析方法是指比较两个或多个不同的群体或变量之间的差异，明确其差异性大小及特点的一种分析方法，其核心在于通过比较不同之处，发现有意义的变异，探究其原因。

常见的差异分析方法有t检验、方差分析、卡方检验、列联表等。

（一）t检验t检验是一种基于样本的假设检验方法，用于比较两个样本均值之间的差异是否显著。

t检验分为独立样本t检验和相关样本t 检验。

在教育调查数据分析中，我们通常采用独立样本t检验，以比较两个或多个独立的群体之间在某个变量上的差异。

（二）方差分析方差分析是一种用来比较两个或多个群体组间差异的方法。

通过方差分析，我们可以从多方面比较差异。

在教育调查数据分析中，方差分析常用于比较三个或以上独立的群体之间的差异。

（三）卡方检验卡方检验是一种用于分析分类变量之间关联性的方法。

在教育调查数据分析中，卡方检验常用于分析两个分类变量之间的关联性。

（四）列联表列联表是一种用于分析两个或多个分类变量之间关系的方法。

通过列联表，我们可以更加直观地了解各项指标之间的关联性，为差异分析提供更为坚实的基础。

二、差异分析方法在教育调查数据分析中的应用（一）通过t检验分析教育水平的差异教育水平是教育调查中的一个重要指标，通过t检验，我们可以比较不同性别、不同民族、不同地区、不同年龄等群体在教育水平上的差异，了解各群体教育差异的大小和特点，为教育改革提供有针对性的政策建议。

（二）通过方差分析分析学生的成绩差异学生成绩的高低是衡量教育质量和学生能力的重要指标，通过方差分析，我们可以比较不同性别、不同地理区域、不同学科、不同学校等因素对学生成绩的影响程度，了解各因素对学生成绩差异的贡献程度，为制定提高学生成绩的教育措施提供依据。

16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。

常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。

1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

16种常用的数据分析方法汇总经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。

常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。

1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

列联表分析列联表分析是统计学中一种常用的方法，用于研究两个或更多个变量之间的关系。

它通过对数据进行分类和统计，能够揭示变量之间的相关性和相互影响。

列联表分析是一种二维表格形式的统计分析方法，也被称为交叉表或表格分析。

在一张列联表中，变量被分成若干行和列，交叉点处给出的是两个变量的交集部分的频数或频率。

通过对这些频数或频率进行分析，我们可以观察和推断两个变量之间的关系。

列联表可以应用于各种领域，例如市场调研、社会学、医学研究等。

在市场调研中，列联表可以用来分析不同产品类型的销售数据和顾客的购买偏好。

在社会学领域，列联表可以用来研究不同人群的特征和行为差异。

在医学研究中，列联表可以用来分析不同治疗方法的有效性和副作用。

列联表分析的基本原理是比较预期频数和观察频数之间的差异。

预期频数是基于各个变量的边际总数和整体频数的比例来计算的。

观察频数是实际观察到的频数。

通过比较预期频数和观察频数的差异，我们可以判断两个变量之间是否存在相关性。

进行列联表分析时，常用的统计指标包括卡方检验和列联比率。

卡方检验用于检验观察频数和预期频数之间的差异是否显著。

如果差异显著，即意味着两个变量之间存在相关性。

而列联比率则用于衡量两个变量之间的相关性强度，它是各个交叉点处的观察频数与预期频数的比值。

除了卡方检验和列联比率，还可以使用列联表的可视化方法来展示两个变量之间的关系。

常见的可视化方法有堆叠柱状图和热力图。

堆叠柱状图可以将两个变量的分布情况进行可视化比较，而热力图则可以直观地展示不同交叉点处的频数或频率大小。

在进行列联表分析时，需要注意的是样本的选取和数据的收集。

样本的选取应该具有一定的代表性，以确保统计结果的可靠性和推广性。

数据的收集应该严格按照统一的标准和方法进行，以减小误差和偏差的影响。

总之，列联表分析是一种重要的统计方法，可以用来揭示两个或更多个变量之间的关系。

通过对数据进行分类和统计，可以得出变量之间的相关性和相互影响。