1、第四章 SPSS基本統(tǒng)計分析描述性統(tǒng)計分析7/25/20221SPSS的主要分析工具Analyze菜單描述性統(tǒng)計分析Descriptive Statistics菜單均數(shù)間的比較Compare Means菜單一般線性模型General Linear Model菜單相關(guān)分析Correlate菜單多元線性回歸與曲線擬合 Regression菜單對數(shù)線性模型Loglinear菜單聚類分析與判別分析Classify菜單因子分析與對應(yīng)分析Data Reduction菜單信度分析與多維尺度分析Scale菜單非參數(shù)檢驗Nonparametric Tests菜單7/25/20222 描述性統(tǒng)計分析是統(tǒng)計分析的第

2、一步，做好這第一步是下面進行正確統(tǒng)計推斷的先決條件。SPSS的許多模塊均可完成描述性分析，但專門為該目的而設(shè)計的幾個模塊則集中在Descriptive Statistics菜單中，包括：Frequencies：頻數(shù)分析過程，特色是產(chǎn)生頻數(shù)表Descriptives：數(shù)據(jù)描述過程，進行一般性的統(tǒng)計描述Explore：數(shù)據(jù)探察過程，用于對數(shù)據(jù)概況不清時的探索性分析Crosstabs：列聯(lián)表分析過程Ratio statistics：比率分析7/25/202234.1 頻數(shù)分析4.1.1 頻數(shù)分析的目的和基本任務(wù) 1、目的：基本統(tǒng)計分析往往從頻數(shù)分析開始。通過頻數(shù)分析能夠了解變量取值的狀況，對把握數(shù)據(jù)

3、的分布特征是非常有用的。 例如：在問卷數(shù)據(jù)分析中，通常應(yīng)首先對本次調(diào)查的被調(diào)查者的狀況，如被訪者的總?cè)藬?shù)、年齡特點、職業(yè)特點、性別特征等進行分析和總結(jié)。通過這些分析，能夠在一定程度上反映樣本是否具有總體代表性，抽樣是否存在系統(tǒng)偏差等，并以此證明以后相關(guān)問題分析的代表性和可信性。這些可以通過頻數(shù)分析來實現(xiàn)。7/25/20224 2、基本任務(wù) （1）頻數(shù)分析的第一個基本任務(wù)是編制頻數(shù)分布表。頻數(shù)（Frequency）：即變量值落在某個區(qū)間（或某個類別）中的次數(shù)百分比（Percent）：即各頻數(shù)占總樣本數(shù)的百分比有效百分比（Valid Percent）：即各頻數(shù)占有效樣本數(shù)的百分比，這里有效樣本數(shù)總

4、樣本缺失樣本數(shù)累計百分比（Cumulative Percent）：即各百分比逐級累加起來的結(jié)果。最終取值為100。7/25/20225 （2）頻數(shù)分析的第二個任務(wù)是繪制統(tǒng)計圖條形圖（Bar Chart）：用寬度相同的條形的高度或長短來表示頻數(shù)分布變化的圖形，適用于定序和定類變量的分析。餅圖（Pie Chart）：用圓形及圓內(nèi)扇形的面積來表示頻數(shù)百分比變化的圖形，以利于研究事物內(nèi)在結(jié)構(gòu)組成等問題。直方圖（Histograms）：用矩形的面積來表示頻數(shù)分布變化的圖形，適用于定距型變量的分析。7/25/20226注：變量的尺度：a 定類 （Category Scale）：只能計次b 定序 （Ordi

5、nal Scale）：計次、排序c 定距（Interval Scale）：計次、排序、加減d 定比 （Ratio Scale）：計次、排序、加減、乘除7/25/202274.1.2 頻數(shù)分析的基本操作（1）選擇菜單AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies。（2）將若干頻數(shù)分析變量選擇到Variable(s)框中。（3）單擊Chart按鈕選擇繪制統(tǒng)計圖形，在Chart Values框中選擇條形圖中縱坐標（或餅圖中扇形面積）的含義，其中Frequencies表示頻數(shù)；Percentages表示百分比。 至此，SPSS將自動編制頻數(shù)分布表并顯示到輸出窗口中。7

6、/25/20228頻數(shù)分析過程對話框統(tǒng)計量選擇對話框 7/25/202294.1.3 SPSS頻數(shù)分析的擴展功能 1、計算分位數(shù)（Percentile Values） 分位數(shù)是變量在不同分位點上的取值。分位點在0100之間。一般使用較多的是四分位點（Quartiles），即將所有數(shù)據(jù)按升序排序后平均等分成四份，各分位點依次是25，50，75。于是四分位數(shù)便分別是25，50，75點所對應(yīng)的變量值。此外，還有八分位數(shù)、十六分位數(shù)等。 SPSS提供了計算任意分位數(shù)的功能，用戶可以指定將數(shù)據(jù)等分為n份（Cut points for n equal groups）。還可以直接指定分位點（Percenti

7、le）。7/25/202210 2、計算其他基本描述統(tǒng)計量 SPSS頻數(shù)分析還能夠計算其他基本統(tǒng)計量，其中包括描述集中趨勢（Central Tendency）的基本統(tǒng)計量、描述離散程度（Dispersion）的基本統(tǒng)計量、描述分布形態(tài)（Distribution）的基本統(tǒng)計量等。7/25/2022113、頻數(shù)分布表格式（Format）的定義 （1）調(diào)整頻數(shù)分布表中數(shù)據(jù)的輸出順序（Order by） 頻數(shù)分布表中的內(nèi)容的輸出順序可以按變量值的升序輸出（Ascending values），按變量值的降序輸出（Descending values），按頻數(shù)的升序輸出（ Ascending counts）

8、，按頻數(shù)的降序輸出（ Descending counts）。7/25/202212 （2）壓縮頻數(shù)分布表（Suppress tables with more than n categories） 如果變量取值的個數(shù)或取值區(qū)間的個數(shù)太多，頻數(shù)分布表將很龐大，此時可以壓縮它。SPSS默認，如果變量取值的個數(shù)或取值區(qū)間的個數(shù)大于10，則不輸出相應(yīng)的頻數(shù)分布表。應(yīng)用中可以修改該值。7/25/2022134.1.4 頻數(shù)分析的應(yīng)用舉例 利用居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)進行頻數(shù)分析，有以下兩個分析目標：目標一：分析儲戶的戶口和職業(yè)的基本情況。目標二：分析儲戶一次存（取）款金額的分布，并對城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶進行比較。7

9、/25/202214分析：目標一：分析儲戶的戶口和職業(yè)的基本情況 （1）戶口和職業(yè)兩個變量都是定類型變量，可通過基本頻數(shù)分析實現(xiàn)。 （2）職業(yè)變量的取值（分類）數(shù)目較多，為使頻數(shù)分布表更一目了然，應(yīng)對內(nèi)容的輸出順序進行調(diào)整，單擊Format按鈕，選擇Descending counts按頻數(shù)的降序輸出。 （3）單擊Chart按鈕指定輸出戶口變量的餅圖和職業(yè)變量的條形圖。7/25/202215目標二：分析儲戶一次存（取）款金額的分布，并對城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶進行比較。1、分析思路：（1）由于存（取）款金額數(shù)據(jù)為定距型變量，直接采用頻數(shù)分析不利于對其分布形態(tài)的把握，因此考慮依據(jù)第三章中的數(shù)據(jù)分組功能對

10、數(shù)據(jù)分組后再編制頻數(shù)分布表。（2）進行數(shù)據(jù)拆分，并分別計算城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶的一次存（取）款金額的四分位數(shù)，并通過四分位數(shù)比較兩者分布上的差異。7/25/2022162、分析過程：（1）數(shù)據(jù)分組，將存（取）款金額重新分成五組，五組區(qū)間分布為，少于500元，5002000元，20003500元，35005000元，5000元以上。分組后進行頻數(shù)分析并繪制帶正態(tài)曲線的直方圖。（2）利用SPSS的頻數(shù)分析計算所有樣本的存（取）款金額的四分位數(shù)；然后，按照戶口類型對數(shù)據(jù)進行拆分（Split file）并重新計算分位數(shù)，分別得到城鎮(zhèn)戶口和農(nóng)村戶口的存（取）款金額的四分位數(shù)。7/25/2022174.2

11、計算基本描述統(tǒng)計量4.2.1 基本描述統(tǒng)計量 常見的基本描述統(tǒng)計量有三大類：刻畫集中趨勢的統(tǒng)計量刻畫離中趨勢的統(tǒng)計量刻畫分布形態(tài)的統(tǒng)計量7/25/2022181、刻畫集中趨勢的描述統(tǒng)計量 集中趨勢是指一組數(shù)據(jù)向某一中心值靠攏的傾向。（1）均值（Mean）：即算術(shù)平均數(shù)，是反映某變量所有取值的集中趨勢或平均水平的指標。如某企業(yè)職工的平均月收入。其計算公式為：7/25/202219（2）中位數(shù)（Median）：即一組數(shù)據(jù)按升序排序后，處于中間位置上的數(shù)據(jù)值。如評價社會的老齡化程度時，可用中位數(shù)。（3）眾數(shù)（Mode）：即一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)值。如生產(chǎn)鞋的廠商在制定各種型號鞋的生產(chǎn)計劃時應(yīng)該

12、運用眾數(shù)。7/25/202220（4）均值標準誤差（Standard Error of Mean）：描述樣本均值與總體均值之間的平均差異程度的統(tǒng)計量。其計算公式為： 其中： 為總體標準差，n為樣本單位數(shù)7/25/2022212、刻畫離散程度的描述統(tǒng)計量 離散程度是指一組數(shù)據(jù)遠離其“中心值”的程度。 如果數(shù)據(jù)都緊密地集中在“中心值”的周圍，數(shù)據(jù)的離散程度較小，說明這個“中心值”對數(shù)據(jù)的代表性好；相反，如果數(shù)據(jù)僅是比較松散地分布在“中心值”的周圍，數(shù)據(jù)的離散程度較大，則此“中心值”說明數(shù)據(jù)特征是不具有代表性的。7/25/202222常見的刻畫離散程度的描述統(tǒng)計量如下：（1）樣本標準差（Standa

13、rd Deviation：Std Dev）：表示變量取值距離均值的平均離散程度的統(tǒng)計量。其計算公式為： 標準差值越大，說明變量值之間的差異越大，距均值這個“中心值”的離散趨勢越大。7/25/202223（2）樣本方差（Variance）：也是表示變量取值離散程度的統(tǒng)計量，是樣本標準差的平方。其計算公式為：（3）全距（Range）：也稱極差，是數(shù)據(jù)的最大值（Maximum）與最小值（Minimum）之間的絕對差。7/25/2022243、刻畫分布形態(tài)的描述統(tǒng)計量 數(shù)據(jù)的分布形態(tài)主要指數(shù)據(jù)分布是否對稱，偏斜程度如何，分布陡峭程度等。 刻畫分布形態(tài)的統(tǒng)計量主要有兩種：（1）偏度（Skewness）：

14、描述變量取值分布形態(tài)對稱性的統(tǒng)計量。其計算公式為：7/25/202225 當分布為對稱分布時，正負總偏差相等，偏度值等于0；當分布為不對稱分布時，正負總偏差不相等，偏度值大于0或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大，為正偏或稱右偏；偏度值小于0表示負偏差值大，為負偏或稱左偏。偏度絕對值越大，表示數(shù)據(jù)分布形態(tài)的偏斜程度越大。另外，SPSS還計算偏度標準誤差（S.E.of Skewness）。7/25/202226（2）峰度（Kurtosis）：描述變量取值分布形態(tài)陡峭程度的統(tǒng)計量。其計算公式為： 當數(shù)據(jù)分布與標準正態(tài)分布的陡峭程度相同時，峰度值等于0；峰度大于0表示數(shù)據(jù)的分布比標準正態(tài)分布更陡峭，

15、為尖峰分布；峰度小于0表示數(shù)據(jù)的分布比標準正態(tài)分布平緩，為平峰分布。另外，SPSS還計算峰度標準誤差（S.E.of Kurtosis）。7/25/2022274.2.2 計算基本描述統(tǒng)計量的基本操作（1）選擇菜單AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives,出現(xiàn)如下窗口：7/25/202228（2）將需計算的數(shù)值型變量選擇到Variable(s)框中。（3）單擊Option按鈕指定計算哪些基本描述統(tǒng)計量，出現(xiàn)如下窗口：7/25/202229 在上面窗口中，用戶可以指定分析多變量時結(jié)果輸出的次序（Display Order）。其中，Variable list

16、表示按變量在數(shù)據(jù)窗口中從左到右的次序輸出；Alphabetic表示按字母順序輸出；Ascending Means表示按均值升序輸出；Descending Means表示按均值降序輸出。 至此，SPSS便自動計算所選變量的基本描述統(tǒng)計量并顯示到輸出窗口中。7/25/2022304.2.3 計算基本描述統(tǒng)計量的應(yīng)用舉例 利用居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)，對一次存（取）款金額變量計算基本描述統(tǒng)計量。有以下分析目標：計算存（取）款金額的基本描述統(tǒng)計量，并分別對城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶進行比較 分析：首先按照戶口對數(shù)據(jù)進行拆分（Split file），然后計算存（取）款金額的基本描述統(tǒng)計量。7/25/2022314.3

17、交叉分組下的頻數(shù)分析4.3.1 目的和基本任務(wù) 1、目的：交叉分組下的頻數(shù)分析又稱列聯(lián)表分析。通過前面的頻數(shù)分析能夠掌握單個變量的數(shù)據(jù)分布情況，在實際分析中，不僅要了解單個變量的分布特征，還要分析多個變量不同取值下的分布，進而分析變量之間的相互影響和關(guān)系。對于這種涉及兩個或兩個以上變量分布情況的研究通常要利用交叉分組下的頻數(shù)分析來完成。7/25/2022322、基本任務(wù)： （1）根據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)，產(chǎn)生二維或多維交叉列聯(lián)表； （2）在交叉列聯(lián)表的基礎(chǔ)上，對兩兩變量間是否存在一定的相關(guān)性進行分析。4.3.2 交叉列聯(lián)表的主要內(nèi)容 編制交叉列聯(lián)表是交叉分組下頻數(shù)分析的第一個任務(wù)。交叉列聯(lián)表是兩個

18、或兩個以上的變量交叉分組后形成的頻數(shù)分布表。 例：職工基本情況數(shù)據(jù)按職稱和文化程度編制的二維交叉列聯(lián)表（見下頁表）：7/25/2022337/25/202234 上表中的職稱變量稱為行變量（Row），文化程度稱為列變量（Column）。行標題和列標題分別是兩個變量的變量值（或分組值）。表格中間是觀測頻數(shù)（Observed Counts）和各種百分比。16名職工中，本科、專科、高中、初中的人數(shù)分別為4，4，5，3，構(gòu)成的分布稱為交叉列聯(lián)表的列邊緣分布；高級工程師、工程師、助理工程師、無技術(shù)職稱的人數(shù)分別為3，4，6，3，構(gòu)成的分布稱為交叉列聯(lián)表的行邊緣分布；4個本科學歷職工中各職稱的人數(shù)分別是1

19、，1，2等，這些頻數(shù)構(gòu)成的分布稱為條件分布，即在行變量（列變量）取值條件下的列變量（行變量）的分布。7/25/202235 在交叉列聯(lián)表中，除了頻數(shù)外還引進了各種百分比。例如表中第一行中的33.3， 33.3， 33.3分別是高級工程師3人中各學歷人數(shù)所占的比例，稱為行百分比（Row percentage），一行的百分比總和為100；表第一列中的25.0，25.0，50.0分別是本科學歷4人中各職稱人數(shù)所占的比例，稱為列百分比（Column percentage），一列的列百分比總和為100，表中的6.3，6.3，12.5等分別是總?cè)藬?shù)16人中各交叉組中人數(shù)所占的百分比，稱為總百分比（Tota

20、l percentage），所有格子中的總百分比之和也為100。7/25/2022364.3.3 交叉列聯(lián)表行列變量間關(guān)系的分析 對交叉列聯(lián)表中的行變量和列變量之間關(guān)系進行分析是交叉分組下頻數(shù)分析的第二個任務(wù)。 為了理解行、列變量之間的關(guān)系，可以從分析兩個極端的例子出發(fā)： （1）年齡與工資收入的交叉列聯(lián)表（一）工 資 收 入年齡段低中高青40000中05000老006007/25/202237（2）年齡與工資收入交叉列聯(lián)表（二） 表一中表示年齡與工資收入呈正相關(guān)關(guān)系，表二表示年齡與工資收入呈負相關(guān)關(guān)系。但大多數(shù)情況下，觀測頻數(shù)分散在列聯(lián)表的各個單元格中，不容易直接發(fā)現(xiàn)行列變量之間的關(guān)系強弱程度

21、，此時就要借助非參數(shù)檢驗方法。通常用的方法是卡方檢驗和相關(guān)性檢驗等。工 資 收 入年齡段低中高青00600中05000老400007/25/202238交叉列聯(lián)表的卡方檢驗卡方檢驗屬假設(shè)檢驗的范疇，步驟如下：（1）建立原假設(shè)（ ） 在列聯(lián)表分析中卡方檢驗的原假設(shè)為行變量與列變量獨立（2）選擇和計算檢驗統(tǒng)計量 列聯(lián)表分析卡方檢驗統(tǒng)計量是Pearson卡方統(tǒng)計量，其數(shù)學定義為：7/25/202239 其中，r為列聯(lián)表的行數(shù)，c為列聯(lián)表的列數(shù)； 為觀察頻數(shù)， 為期望頻數(shù)（Expected Count）。期望頻數(shù)的計算方法是： 其中，RT是指定單元格所在行的觀測頻數(shù)合計，CT是指定單元格所在列的觀測頻

22、數(shù)合計，n是觀測頻數(shù)的合計。7/25/202240（3）確定顯著性水平（Significant Level）和臨界值 顯著性水平 是指原假設(shè)為真卻將其拒絕的風險，即棄真的概率。通常設(shè)為0.05或0.01。在卡方檢驗中，由于卡方統(tǒng)計量服從一個（行數(shù)1）（列數(shù)1）個自由度的卡方分布，因此，在行列數(shù)目和顯著性水平確定時，卡方臨界值是可唯一確定的。7/25/202241（4）結(jié)論和決策 對統(tǒng)計推斷做決策通常有兩種方式：根據(jù)統(tǒng)計量觀測值和臨界值比較的結(jié)果進行決策。如果卡方觀測值大于臨界值，則認為實際分布與期望分布之間的差距顯著，可以拒絕原假設(shè)，斷定列聯(lián)表的行列變量間不獨立，存在相關(guān)關(guān)系；反之，接受原假設(shè)

23、。根據(jù)統(tǒng)計量觀測值的概率p值和顯著性水平 比較的結(jié)果進行決策。如果p值小于等于 ，則認為卡方觀測值出現(xiàn)的概率是很小的，拒絕原假設(shè)，斷定列聯(lián)表的行列變量間不獨立，存在依存關(guān)系；反之，接受原假設(shè) 這兩種決策方式本質(zhì)上是完全一致的。7/25/2022424.3.4 交叉分組下的頻數(shù)分析的基本操作（1）菜單選項AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs，出現(xiàn)窗口7/25/202243（2）如果進行二維列聯(lián)表分析，則將行變量選擇到Row(s)框中，將列變量選擇到Column(s)框中。如果Row(s) 和Column(s)框中有多個變量名，SPSS會將行列變量一一配對后

24、產(chǎn)生多張二維列聯(lián)表。如果進行三維或多維列聯(lián)表分析，則將其他變量作為控制變量選到Layer框中。多控制變量間可以是同層次的，也可以是逐層疊加的，可通過Previous或Next按鈕確定控制變量間的層次關(guān)系。7/25/202244（3）選擇Display clustered bar charts選項，指定繪制各變量交叉分組下頻數(shù)分布柱形圖。Suppress tables表示不輸出列聯(lián)表，在僅分析行列變量間關(guān)系時可選擇該選項。（4）單擊Cells按鈕指定列聯(lián)表單元格中的輸出內(nèi)容，窗口如下：7/25/202245 SPSS默認列聯(lián)表單元格中只輸出觀測頻數(shù)（Observed）。為便于分析，通常還應(yīng)指定輸

25、出Percentage框中的行百分比（Row）、列百分比（Column）、總百分比（Total）。Counts框中的Expected表示輸出期望頻數(shù)；Residuals框中的各個選項表示在各個單元格中輸出剩余。其中，Unstandardized為非標準化剩余，定義為觀測頻數(shù)期望頻數(shù)；Standardized為標準化剩余，又稱Pearson剩余，定義為：7/25/202246（5）單擊Format按鈕指定列聯(lián)表各單元格的輸出排列順序。Ascending表示以行變量取值的升序排列，是SPSS默認項；Descending表示以行變量取值的降序排列。（6）單擊Statistics按鈕指定用哪種方法分析

26、行變量和列變量間的關(guān)系，窗口如下，其中，Chi-Square為卡方檢驗。7/25/2022474.3.5 SPSS中列聯(lián)表分析的其他方法 對列聯(lián)表中行列變量的分析，除上述卡方檢驗方法之外，SPSS還提供了其他測度變量間相關(guān)關(guān)系的檢驗方法，方法選擇窗口見上面Statistics窗口，包括：適用于兩定類變量的方法：Nominal框中列出的方法屬該類方法。適用于兩定序變量的方法：Ordinal框中列出的方法屬該類方法。適用于一定類變量、一定距變量的方法：Nominal by interval框中的Eta方法屬該類方法。其他方法。7/25/2022484.3.6 交叉分組下的頻數(shù)分析應(yīng)用舉例 利用居民

27、儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)以下目標： 分析城鎮(zhèn)和農(nóng)村儲戶對“未來兩年內(nèi)收入狀況的變化趨勢”是否持相同的態(tài)度。 分析：該問題列聯(lián)表的行變量為戶口，列變量為未來收入狀況，在列聯(lián)表中輸出各種百分比、期望頻數(shù)、剩余、標準化剩余，顯示各交叉分組下頻數(shù)分布柱形圖，并利用卡方檢驗方法，對城鎮(zhèn)和農(nóng)村儲戶對該問題的態(tài)度是否一致進行分析。7/25/2022494.4 比率分析4.4.1 比率分析的目的和主要指標 比率分析用于對兩變量間變量值比率變化的描述分析，適用于定距型變量。 例如根據(jù)1999年各地區(qū)保險業(yè)務(wù)情況的數(shù)據(jù)，分析各地區(qū)財產(chǎn)保險業(yè)務(wù)的保費收入占全部業(yè)務(wù)保費收入的比例情況。7/25/202250 通常的

28、分析可以生成各個地區(qū)財產(chǎn)保險業(yè)務(wù)的保費收入占全部業(yè)務(wù)保費收入的比率變量，然后對該比率變量計算基本描述統(tǒng)計量（如均值、中位數(shù)、標準差、全距等），進而刻畫比率變量的集中趨勢和離散程度。 SPSS的比率分析除能夠完成上述分析外，還提供了其他相對比描述指標，大致也屬于集中趨勢描述指標和離散程度描述指標的范疇，具體包括：7/25/202251（1）加權(quán)比率均值（Weighted mean）：兩變量均值的比，屬集中趨勢描述指標。（2）AAD（Average Absolute Deviation）平均絕對離差：是對比率變量離散程度的描述，計算公式為： 其中， 是比率數(shù)，M是比率變量的中位數(shù)，N為樣本數(shù)7/2

29、5/202252（3）COD（Coefficient of Dispersion）離散系數(shù)：也是對比率變量離散程度的描述，計算公式為：（4）PRD（Price-related Differential）相關(guān)價格微分：是比率均值與加權(quán)比率均值的比，也是比率變量離散程度的描述。7/25/202253（5）COV變異系數(shù)：用于對比率變量離散程度的描述，分為基于均值的變異系數(shù)（Mean centered COV）和中位數(shù)的變異系數(shù)（Median centered COV ）。前者是通常意義下的變異系數(shù)，是標準差除以均值；后者定義為：7/25/2022544.4.2 比率分析的基本步驟（1）選擇菜單An

30、alyzeDescriptive StatisticsRadio，出現(xiàn)窗口7/25/202255（2）將比率變量的分子選擇到Numerator框中，將比率變量的分母選到Denominator框中。（3）如果做不同組間的比率比較，則將分組變量選擇到Group Variable框中。（4）單擊Statistics按鈕指定輸出哪些關(guān)于比率的描述統(tǒng)計量，出現(xiàn)如下窗口：7/25/202256 至此，SPSS將自動計算比率變量，并將相關(guān)指標輸出到輸出窗口中。7/25/2022574.4.3 比率分析的應(yīng)用舉例 根據(jù)1999年各地區(qū)保險業(yè)務(wù)情況的數(shù)據(jù)，分析各地區(qū)財產(chǎn)保險業(yè)務(wù)的保費收入占全部業(yè)務(wù)保費收入的比例

31、情況，可以采用SPSS的比率分析來實現(xiàn)。7/25/2022584.5 多選項分析4.5.1 多選項分析的目的 SPSS中的多選項分析是針對問卷調(diào)查中的多選項問題的。例如，居民儲蓄調(diào)查的問卷中有一個問題是“本次存（取）款的目的”，并列出了十一種目的供被調(diào)查者選擇，對該問題顯然會有一個以上的答案。這類問題就屬于多選項問題。7/25/202259 對多選項問題的分析一般包括以下兩步：（1）將多選項問題分解 （2）利用前面講到的頻數(shù)分析或交叉分組下的頻數(shù)分析等方法進行分析。4.5.2 多選項問題的分解 1、多選項二分法（Multiple Dichotomies Method） 將多選項問題中的每個答案

32、設(shè)為一個SPSS變量，每個變量只有0或1兩個取值，分別表示選擇了該答案和不選擇該答案。7/25/202260 2、多選項分類法（Multiple Category Method） 首先估計多選項問題最多可能出現(xiàn)的答案個數(shù)，然后為每個答案設(shè)置為一個SPSS變量，變量取值為多選項問題中的可選答案。 例如，居民儲蓄調(diào)查中的存（取）款目的我們設(shè)置了目的一、目的二、目的三三個變量，每個變量取值都是一種情況。7/25/2022614.5.3 多選項分析的基本操作 1、多選項分析的基本思路 第一，按多選項二分法或多選項分類法將多選項問題分解成若干問題，并設(shè)置若干個SPSS變量。 第二，采用多選項頻數(shù)分析或多

33、選項交叉分組下的頻數(shù)分析數(shù)據(jù)。 第一步已經(jīng)介紹過了，下面介紹第二步。7/25/202262 2、定義多選項變量集（1）選擇菜單AnalyzeMultiple ResponseDefine Sets；（2）從數(shù)值型變量中將進入多選項變量集的變量選擇到Variables in Sets框中；（3）在Variables Are Coded As框中指定多選項變量集中是按照哪種方法分解的。Dichotomies表示以多選項二分法分解，并在Counted Value中輸入對哪組值進行分析；Categories表示以多選項分類法分解，并在Range框和through框中輸入變量取值的最小值和最大值。7/25/202263（4）為多選項變量集命名，系統(tǒng)會自動在該名字前加字符$；（5）單擊Add按鈕將定義好的多選項變量集加到Mult Response Sets框中。SPSS可以定義多個多選項變量集。 3、多選項頻數(shù)分析的基本操