交叉表分析課件

SPSS23.0統(tǒng)計(jì)分析

——在心理學(xué)與教育學(xué)中的應(yīng)用2022/10/31第五章交叉表分析SPSS23.0統(tǒng)計(jì)分析

——在心理學(xué)與教育學(xué)中的應(yīng)用全書目錄第一章SPSS23.0簡介與基本操作第二章數(shù)據(jù)編輯與整理第三章數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 第四章描述統(tǒng)計(jì)分析第五章交叉表分析 第六章比較平均值 第七章方差分析 第八章相關(guān)分析 第九章回歸分析

全書目錄第一章SPSS23.0簡介與基本操作第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析交叉表是指兩個(gè)或多個(gè)分類變量各水平的頻數(shù)分布表，又稱頻數(shù)交叉表，列聯(lián)表。本章交叉表分析過程，既可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，也可以包括了獨(dú)立性卡方檢驗(yàn)、品質(zhì)相關(guān)性檢驗(yàn)（Phi相關(guān)檢驗(yàn)）。卡方檢驗(yàn)、Phi相關(guān)檢驗(yàn)是分析交叉表資料常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法，這兩類分析處理的數(shù)據(jù)都是屬于類別數(shù)據(jù)（名義變量數(shù)據(jù)）。交叉表是指兩個(gè)或多個(gè)分類變量各水平的頻數(shù)分布表，又稱頻數(shù)交叉一、獨(dú)立性檢驗(yàn)：是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的分類變量之間是相互獨(dú)立的或者是相互聯(lián)系的假設(shè)檢驗(yàn)。獨(dú)立性檢驗(yàn)，在有些研究中也稱為同質(zhì)性檢驗(yàn)。原假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間沒有關(guān)聯(lián)。備擇假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間有關(guān)聯(lián)，或存在相關(guān)。二、品質(zhì)相關(guān)性檢驗(yàn)：是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的分類變量（順序變量）之間相關(guān)性程度的假設(shè)檢驗(yàn)。原假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)性為0。備擇假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)性顯著。一、獨(dú)立性檢驗(yàn)：是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的分類變量之間是相互獨(dú)立的第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算一般交叉表分析使用的數(shù)據(jù)形式有兩種情況：第一種情況是已整理的匯總表數(shù)據(jù)；第二種情況是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉表分析。

以下分別舉例。交叉表分析的類型變量水平無論是2*2，還是R*C（R>2,C>2），都是使用相同的SPSS菜單命令。第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算5.1.1匯總表數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例【例5-1】探討慢性胃病的影響因素，研究者調(diào)查了339人，得到調(diào)查數(shù)據(jù)初步匯總情況如下：患慢性胃病

未患慢性胃病

精神焦慮患者

43162非精神焦慮患者

131215.1.1匯總表數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例【例5-1SPSS操作步驟如下：第1步：輸入數(shù)據(jù)。怎樣將實(shí)際問題中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化、表達(dá)為SPSS中的數(shù)據(jù)，也是SPSS學(xué)習(xí)過程中需要注意學(xué)習(xí)的一個(gè)方面，這是由實(shí)際問題到數(shù)據(jù)處理、研究分析的一個(gè)“橋梁”。在本例中，需要定義兩個(gè)變量“焦慮情況”，“患胃病情況”；變量“焦慮情況”有兩個(gè)水平：1為精神焦慮，2為非精神焦慮；“患胃病情況”有兩個(gè)水平：1為患病，2為不患??；變量“人數(shù)”為計(jì)數(shù)頻數(shù)。SPSS操作步驟如下：第五章交叉表分析課件第2步：進(jìn)行人數(shù)加權(quán)。在單擊菜單命令【數(shù)據(jù)】【個(gè)案加權(quán)】，打開【個(gè)案加權(quán)】對話框。第3步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令第2步：進(jìn)行人數(shù)加權(quán)。在單擊菜單命令【數(shù)據(jù)】【個(gè)案加權(quán)】，第4步：設(shè)置分析變量。選擇“焦慮情況”變量選入“行：”變量框中。選擇“患胃病情況”變量選入“列：”變量框中。第5步：輸出復(fù)式條形圖和分布表。選中“

顯示簇狀條形圖”復(fù)選框。第6步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框第4步：設(shè)置分析變量。選擇“焦慮情況”變量選入“行：”變量第五章交叉表分析課件第7步：設(shè)置交叉表的顯示。第7步：設(shè)置交叉表的顯示。第8步：設(shè)置輸出格式。第9步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第10步：結(jié)果分析。第8步：設(shè)置輸出格式。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第二個(gè)表格：精神焦慮與患胃病情況的交叉表。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第三個(gè)表格：卡方檢驗(yàn)。從表中可看出，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為7.469，顯著值Sig值為0.006<0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為精神焦慮與患慢性胃病是不獨(dú)立的，兩變量之間存在著關(guān)聯(lián)。第三個(gè)表格：卡方檢驗(yàn)。從表中可看出，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的第四個(gè)表格：對稱測量第四個(gè)表格：對稱測量計(jì)算皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，其統(tǒng)計(jì)原理與計(jì)算公式可參見參考胡竹菁《心理統(tǒng)計(jì)學(xué)》的第十一章第三節(jié)（胡竹菁.心理統(tǒng)計(jì)學(xué).2010年，第1版.北京:高等教育出版社）。

計(jì)算皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，其統(tǒng)計(jì)原理與第五章交叉表分析課件第三步：根據(jù)克萊姆

V系數(shù)值的大小和自由度查表確定克萊姆

V系數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在本例中，由前面計(jì)算的效應(yīng)量，和第二步查詢評定表的結(jié)果，可知卡方檢驗(yàn)為小效應(yīng)量，總自由度為（2－1）*（2－1）＝1，總體N為339，查詢表5-3統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力表，可知統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力為大約0.29，也就是說，本例中精神焦慮與患慢性胃病這兩個(gè)變量之間存在著關(guān)聯(lián)，其可能性為29%左右?？傊?，在本例中，統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)顯著（P小于0.05，拒絕原假設(shè)），并且是小效應(yīng)量。此時(shí)說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論的可靠性較低，還需進(jìn)一步的研究資料佐證此結(jié)論，研究結(jié)果推廣時(shí)要慎重。

第三步：根據(jù)克萊姆V系數(shù)值的大小和自由度查表確定克萊姆V第五章交叉表分析課件第四個(gè)表格：風(fēng)險(xiǎn)評估。[分析]：比值比（OR值）為2.471，也就是說，在精神焦慮的人群患胃病是非精神焦慮時(shí)的2.471倍。2.471可由表中2.162/0.875。第四個(gè)表格：風(fēng)險(xiǎn)評估。[分析]：比值比（OR值）為2.4715.1.2原始數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例：【例5-2】這里以“大學(xué)生學(xué)習(xí)與消費(fèi)調(diào)查問卷.sav”的數(shù)據(jù)為例，分析大學(xué)生的男女性別與英語四級通過情況、考研意向（考研、不考研、暫未定）、消費(fèi)觀念傾向水平（分為高、中、低三個(gè)等級）變量之間是否有關(guān)聯(lián)？

SPSS操作步驟如下：第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“大學(xué)生學(xué)習(xí)與消費(fèi)調(diào)查問卷.sav”文件。5.1.2原始數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例：【例5-2第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令.第3步：設(shè)置分析變量。第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】第4步：輸出復(fù)式條形圖和分布表。選中“

顯示簇狀條形圖”復(fù)選框。

第5步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“卡方”，表示將進(jìn)行卡方檢驗(yàn)分析。其他復(fù)選框都不選擇。

第6步：設(shè)置交叉表的顯示。點(diǎn)擊【單元格】按鈕，彈出“交叉表：單元顯示”的對話框。在“計(jì)算”欄內(nèi)：在本例中，選中“實(shí)測”、“期望”。在“百分比”欄內(nèi)：

選中“行”。其他復(fù)選框在本例中，均不選擇。

第4步：輸出復(fù)式條形圖和分布表。選中“

顯示簇狀條形圖”復(fù)第7步：設(shè)置輸出格式。

第8步：點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第9步：結(jié)果分析。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第二個(gè)表格：性別與英語四級的交叉表

第7步：設(shè)置輸出格式。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第三個(gè)表格：性別與英語四級的卡方檢驗(yàn)表。皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為22.292，顯著值Sig值為0.000<0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為性別與英語四級通過情況之間不獨(dú)立的，兩變量之間存在著關(guān)聯(lián)。

換句話說，男女性別在英語四級通過情況上存在差異，結(jié)合前面的交叉表的計(jì)數(shù)人數(shù)，認(rèn)為女生在四級通過人數(shù)比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于男生，而未通過的人數(shù)比例小于男生。第三個(gè)表格：性別與英語四級的卡方檢驗(yàn)表。皮爾遜卡方檢驗(yàn)的計(jì)算性別與英語四級的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第一步：效應(yīng)量克萊姆V系數(shù)為0.279。第二步：根據(jù)Cohen（1992）對克萊姆V系數(shù)效應(yīng)量大小的評定表（查詢表5-2），效應(yīng)量0.279，很接近0.30，為中效應(yīng)量。第三步：根據(jù)克萊姆V系數(shù)值的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。這里卡方檢驗(yàn)為中效應(yīng)量，總自由度為（2－1）*（2－1）＝1，總體N為286，查詢表5-3統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力表，可知統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力為大約0.99，即99%左右。由以上計(jì)算可知，在本例中，統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)顯著（P小于0.05，拒絕原假設(shè)），并且是中效應(yīng)量。此時(shí)說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論（拒絕原假設(shè)的結(jié)論）的可靠性尚可，基本可以認(rèn)同此結(jié)論（拒絕原假設(shè)）計(jì)算性別與英語四級的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第四個(gè)表格：交叉表（省略）。第五個(gè)表格：性別與考研意向類型的卡方檢驗(yàn)表。[分析]：在性別與考研意向類型的卡方檢驗(yàn)表中，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為2.857，顯著值Sig值為0.240>0.05，接受原假設(shè)，即性別與考研意向類型之間是獨(dú)立的，兩變量之間不存在著關(guān)聯(lián)。換句話說，男女性別在考研意向上不存在差異。第四個(gè)表格：交叉表（省略）。[分析]：在性別與考研意向類型的計(jì)算性別與消費(fèi)傾向類型的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第一步：效應(yīng)量克萊姆V系數(shù)為0.10。第二步：根據(jù)Cohen（1992）對克萊姆V系數(shù)值效應(yīng)量大小的評定表（查詢表5-2），本例中更小自由度為1，在該評定表中的第一行中查找，克萊姆V系數(shù)等于0.10，也就是說，為小效應(yīng)量。此時(shí)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力則不需要查詢。由以上計(jì)算可知，本例的統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)不顯著（P大于0.05，接受原假設(shè)），并且是小效應(yīng)量。此時(shí)可以認(rèn)同此統(tǒng)計(jì)結(jié)論（接受原假設(shè)），在此情境下不需要進(jìn)一步探討研究。計(jì)算性別與消費(fèi)傾向類型的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第六個(gè)表格：性別與消費(fèi)傾向類型的交叉表。（省略）第七個(gè)表格：性別與消費(fèi)傾向類型的卡方檢驗(yàn)表。（省略）具體分析，由同學(xué)們思考。第六個(gè)表格：性別與消費(fèi)傾向類型的交叉表。（省略）第五章交叉表分析課件【思考題】在實(shí)際應(yīng)用中，大部分測量數(shù)據(jù)都是獲得原始數(shù)據(jù)，即獲得每個(gè)作答的具體信息，在SPSS錄入的數(shù)據(jù)集中，一個(gè)被試占一行記錄。當(dāng)然，有時(shí)也會獲得的是計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，例如統(tǒng)計(jì)滿意度調(diào)查，或者簡要匯總某些教育信息時(shí)。無論是原始數(shù)據(jù)、還是匯總數(shù)據(jù)，最后所得的卡方檢驗(yàn)結(jié)果是一樣的。不同的是，匯總數(shù)據(jù)在SPSS操作時(shí)，需要對“人數(shù)”等變量進(jìn)行加權(quán)。由【例5-1】的原始資料錄入為原始數(shù)據(jù)文件“精神焦慮與慢性胃病的調(diào)查原始信息數(shù)據(jù).sav”，在SPSS中一行代表一個(gè)被試記錄，請對原始數(shù)據(jù)文件分析精神焦慮與慢性胃病是否存在聯(lián)系；并與【例5-1】的分析結(jié)果對比，比較兩種情況下的統(tǒng)計(jì)結(jié)果是否有差異。【思考題】在實(shí)際應(yīng)用中，大部分測量數(shù)據(jù)都是獲得原始數(shù)據(jù)，即獲

第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)分層交叉表分析也可稱為分層卡方分析，分層卡方檢驗(yàn)是把對象分解成不同的層次，每層分別研究檢驗(yàn)行變量與列變量的獨(dú)立性。如果分層卡方分析的分層變量在幾個(gè)分層之間的分布不均，既可能削弱了原本存在的行變量與列變量之間的關(guān)系，也可能使得原本不存在關(guān)系的兩個(gè)變量的關(guān)系呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性存在關(guān)系。因此有利有弊。為了避免分層卡方分析帶來的誤差，分層卡方分析往往需要大樣本數(shù)據(jù)。用于分層的變量往往是性別、年級、職業(yè)、地區(qū)等人口學(xué)變量。第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)分層交叉表分析也可稱為分層卡案例：【例5-3】為了解大學(xué)生的專業(yè)承諾、與大學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績之間的關(guān)系，通過問卷調(diào)查獲得了數(shù)據(jù)文件“專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績的關(guān)系.sav”?？紤]的男女性別可能有差異，性別可能是一個(gè)額外變量或控制變量，因此將性別變量作為分層變量。案例：【例5-3】為了解大學(xué)生的專業(yè)承諾、與大學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績的關(guān)系.sav”文件。第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令。第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績的關(guān)第3步：設(shè)置分析變量。選擇“專業(yè)承諾”變量選入“行：”變量框中。選擇“學(xué)習(xí)興趣”、“學(xué)習(xí)成績”變量選入“列：”變量框中。

此外，在“層1的1”框內(nèi)，將性別變量從左邊選擇到分層變量框內(nèi)。第4步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“卡方”復(fù)選框,,“柯克蘭和曼特爾-亨塞爾統(tǒng)計(jì)”，其他復(fù)選框都不選擇。

第5步：設(shè)置交叉表的顯示。點(diǎn)擊【單元格】按鈕，彈出“交叉表：單元顯示”的對話框。在“計(jì)算”欄內(nèi)：在本例中，選中“實(shí)測”。其他復(fù)選框在本例中，均不選擇。

第6步：設(shè)置輸出格式。點(diǎn)擊【格式】按鈕，彈出對話框。在本例中，按系統(tǒng)默認(rèn)選擇“⊙

升序”。第3步：設(shè)置分析變量。選擇“專業(yè)承諾”變量選入“行：”變量第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第8步：結(jié)果分析。。第

二個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)興趣*性別的交叉表。第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第二個(gè)表格：專業(yè)承諾第三個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)興趣*性別的卡方檢驗(yàn)表第三個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)興趣*性別的卡方檢驗(yàn)表第四個(gè)表格：對稱測量第四個(gè)表格：對稱測量表中“總計(jì)”所對應(yīng)的卡方檢驗(yàn)值，也就是未分層前的卡方檢驗(yàn)值。由結(jié)果可知，在“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目上的卡方值分別為15.479、35.371、51.591，所對應(yīng)的概率分別為0.000、0.000、0.000，都小于0.05，拒絕原假設(shè)，即在性別各個(gè)層次上，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣兩個(gè)變量存在著關(guān)聯(lián)，換句話說，無論是男性、還是女性，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣存在緊密的聯(lián)系。表中“總計(jì)”所對應(yīng)的卡方檢驗(yàn)值，也就是未分層前的卡方檢驗(yàn)值。計(jì)算效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第一步：“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目的效應(yīng)量克萊姆

V系數(shù)分別為：0.321，0.481，0.413。第二步：根據(jù)Cohen（1992）對克萊姆

V系數(shù)效應(yīng)量大小的評定表（查詢本書的表5-2），本例中更小自由度為1，在該評定表中的第一行中查找，“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)的克萊姆

V系數(shù)都介于0.3與0.5之間，為中效應(yīng)量。計(jì)算效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第三步：克萊姆

V系數(shù)的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在本例中，性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目的自由度都為（2－1）*（2－1）＝1，人數(shù)N分別為150，153，303，查詢表5-3統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力表，并根據(jù)表中的已有數(shù)據(jù)使用線性插值方法計(jì)算，可得統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分別為

0.92，0.92，0.99，也就是說，男性、女性，以及總體上的專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣存在緊密的聯(lián)系，其可能性分別為92%，92%，99%。由此，本例三個(gè)卡方檢驗(yàn)都為統(tǒng)計(jì)顯著（P小于0.05，拒絕原假設(shè)），并且中效應(yīng)量。此時(shí)說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論（拒絕原假設(shè)的結(jié)論）可信度尚可，應(yīng)該可以認(rèn)同這些結(jié)論（拒絕原假設(shè)）。第三步：克萊姆V系數(shù)的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在本第四至六個(gè)表格：層間一致性檢驗(yàn)、條件分層卡方檢驗(yàn)、優(yōu)勢比。比值比齊性檢驗(yàn)，也就是層間一致性檢驗(yàn)。sig值顯示差異不顯著，說明不同性別組中，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣的關(guān)系是相同的。第四至六個(gè)表格：層間一致性檢驗(yàn)、條件分層卡方檢驗(yàn)、優(yōu)勢比。比條件獨(dú)立性檢，也就是分層卡方檢驗(yàn)，這里的柯克蘭卡方值為50.287，曼特爾-亨塞爾47.801，對應(yīng)的P都小于0.05，拒絕原假設(shè)，結(jié)論是：考慮了性別的影響因素后，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣是有關(guān)聯(lián)的。條件獨(dú)立性檢，也就是分層卡方檢驗(yàn)，這里的柯克蘭卡方值為50.曼特爾-亨塞爾一般比值比估算為7.571，對應(yīng)的漸進(jìn)性顯著性為0.000，小于0.005，拒絕原假設(shè)。結(jié)論：在排除性別因素的影響后，與專業(yè)承諾低相比，專業(yè)承諾高的人群中學(xué)習(xí)興趣高是學(xué)習(xí)興趣低的人群的7.571倍。曼特爾-亨塞爾一般比值比估算為7.571，對應(yīng)的漸進(jìn)性顯著課堂練習(xí)計(jì)算專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)成績*性別的三個(gè)卡方檢驗(yàn)中的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，由同學(xué)們在課堂中計(jì)算練習(xí)。課堂練習(xí)第四、五個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)成績*性別的交叉表、卡方檢驗(yàn)表。第四、五個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)成績*性別的交叉表、卡（由同學(xué)們進(jìn)行判斷分析、計(jì)算效應(yīng)量）（由同學(xué)們進(jìn)行判斷分析、計(jì)算效應(yīng)量）

第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)一致性卡方檢驗(yàn)屬于配對卡方檢驗(yàn)的一種。一致性檢驗(yàn)經(jīng)常用在下列兩種情況中：一種是檢驗(yàn)測驗(yàn)診斷評價(jià)結(jié)果（或?qū)嶒?yàn)方法）與公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)的一致性；另一種是評價(jià)兩種方法對同一批樣本的實(shí)驗(yàn)效果一致性，或兩個(gè)專家對同一批樣本的評價(jià)結(jié)論的一致性，等等。一致性卡方檢驗(yàn)常用的評價(jià)指標(biāo)為Kappa值。Kappa值即內(nèi)部一致性系數(shù)，是作為評價(jià)判斷的一致性程度的重要指標(biāo)。取值在0～1之間。Kappa≥0.75兩者一致性較好；0.75>Kappa≥0.4兩者一致性一般；Kappa<0.4兩者一致性較差。第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)一致性卡方檢驗(yàn)屬于配對卡方檢驗(yàn)的一種。案例：【例5-4】兩位教師對104篇學(xué)生的論文進(jìn)行評審，請?jiān)u價(jià)這兩位老師的評價(jià)一致性。第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“兩教師對論文的成績評價(jià).sav”文件。第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令。案例：【例5-4】兩位教師對104篇學(xué)生的論文進(jìn)行評審，請?jiān)u第3步：設(shè)置分析變量。選擇“甲教師”變量選入“行：”變量框中。選擇“乙教師”變量選入“列：”框中。

第4步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“卡方”、以及“Kappa”兩個(gè)復(fù)選框。其他復(fù)選框都不選擇。

第5步：設(shè)置交叉表的顯示。點(diǎn)擊【單元格】按鈕，彈出“交叉表：單元顯示”的對話框。在“計(jì)算”欄內(nèi)：在本例中，選中“實(shí)測”。其他復(fù)選框在本例中，均不選擇。

第6步：設(shè)置輸出格式。點(diǎn)擊【格式】按鈕，彈出對話框。在本例中，按系統(tǒng)默認(rèn)選擇“⊙

升序”。設(shè)置完成后，點(diǎn)擊【繼續(xù)】按鈕回到上一級對話框。第3步：設(shè)置分析變量。選擇“甲教師”變量選入“行：”變量框第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第8步：結(jié)果分析。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第二個(gè)表格：甲教師、乙教師的交叉表。第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表第三個(gè)表格：甲教師、乙教師的卡方檢驗(yàn)表。在卡方檢驗(yàn)表中，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為32.621，顯著值Sig值為0.000<0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為甲教師與乙教師的評審之間不獨(dú)立的，兩變量之間存在著關(guān)聯(lián)。課后練習(xí)：卡方檢驗(yàn)的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力由學(xué)生課后在計(jì)算第三個(gè)表格：甲教師、乙教師的卡方檢驗(yàn)表。在卡方檢驗(yàn)表第四個(gè)表格：甲教師、乙教師的Kappα系數(shù)

[分析]：根據(jù)Kappa的標(biāo)準(zhǔn)：Kappa≥0.75兩者一致性較好；0.75>Kappa≥0.4兩者一致性一般；Kappa<0.4兩者一致性較差。在本例中的結(jié)果，Kappa值為0.590，屬于兩者一致性一般。第四個(gè)表格：甲教師、乙教師的Kappα系數(shù)[分析]：根據(jù)K

第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析分析兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)分析。這里只討論φ相關(guān)系數(shù)、C相依系數(shù)。斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)系數(shù)、皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)將在第八章中講述。第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析分析兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)分析。第五章交叉表分析課件案例：在關(guān)于兒童從眾行為與兒童的思維類型（場獨(dú)立性、場依存性）之間是否有關(guān)聯(lián)，兒童的從眾回答人數(shù)情況表如下：(需要同學(xué)們思考怎么在SPSS中輸入此表格的數(shù)據(jù)？)案例：在關(guān)于兒童從眾行為與兒童的思維類型（場獨(dú)立性、場依存性第1步：輸入數(shù)據(jù)。匯總表中涉及到兩個(gè)變量“思維類型”，“回答類型”；變量“思維類型”有兩個(gè)水平：1為場獨(dú)立性，2為場依存性；“回答類型”有兩個(gè)水平：1為從眾回答，2為不從眾回答；變量“人數(shù)”為計(jì)數(shù)頻數(shù)。第2步：進(jìn)行人數(shù)加權(quán)。在單擊菜單命令【數(shù)據(jù)】【個(gè)案加權(quán)】，打開【個(gè)案加權(quán)】對話框。選擇單選按鈕“⊙個(gè)案加權(quán)系數(shù)”，再將變量“人數(shù)”選入“頻率變量”框，單擊【確定】按鈕，完成變量“人數(shù)”加權(quán)。第3步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令第1步：輸入數(shù)據(jù)。匯總表中涉及到兩個(gè)變量“思維類型”，“回答第4步：設(shè)置分析變量。選擇“兒童思維類型”變量選入“行：”變量框中。選擇“兒童從眾回答”變量選入“列：”變量框中。第5步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，選中“卡方”、“Phi和克萊姆V”這兩個(gè)復(fù)選按鈕。第4步：設(shè)置分析變量。選擇“兒童思維類型”變量選入“行：”第6步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第7步：結(jié)果分析。第一個(gè)表格：個(gè)案處理摘要。（略）第二個(gè)表格：兒童思維類型*兒童從眾回答交叉表第6步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。第一個(gè)表格兒童思維類型、兒童從眾回答這兩個(gè)變量之間的獨(dú)立性檢驗(yàn)的卡方值為15.266，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在關(guān)聯(lián)性。對應(yīng)的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力由同學(xué)們課后計(jì)算。兒童思維類型、兒童從眾回答這兩個(gè)變量之間的獨(dú)立性檢驗(yàn)的卡方值第四個(gè)表格：對稱測量兒童思維類型、兒童從眾回答之間的Phi相關(guān)系數(shù)為-0.135，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在顯著的相關(guān)性。同理，兒童思維類型、兒童從眾回答之間的CramerV相關(guān)系數(shù)（也就是C系數(shù)）為0.135，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在顯著的相關(guān)性。特別說明：兒童思維類型、兒童從眾回答之間的Phi相關(guān)系數(shù)為-0.135，這里的負(fù)值表示2*2四分格中，ad小于bc第四個(gè)表格：對稱測量兒童思維類型、兒童從眾回答之間的Phi相案例：【例5-6】某一大學(xué)進(jìn)行研究生的英語學(xué)位考試，獲取該次考試中的部分試題作答數(shù)據(jù)和考生最后的成績評定，數(shù)據(jù)文件為“英語學(xué)位考試成績.sav”，試分析這些試題的區(qū)分度（Phi相關(guān)系數(shù)）。SPSS操作步驟：第1步：打開數(shù)據(jù)。打開數(shù)據(jù)文件“英語學(xué)位考試成績.sav”。案例：【例5-6】某一大學(xué)進(jìn)行研究生的英語學(xué)位考試，獲取該次第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令，第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉第3步：設(shè)置分析變量。選擇“v1，v2……v20”這20道試題變量選入“行：”變量框中。選擇“學(xué)位英語成績評定”變量選入“列：”變量框中。第4步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“Phi和克萊姆V”這兩個(gè)復(fù)選按鈕。其他復(fù)選框都不選擇。

第5步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第6步：結(jié)果分析。在結(jié)果窗口中查看計(jì)算結(jié)果，主要輸出內(nèi)容如下。第3步：設(shè)置分析變量。選擇“v1，v2……v20”這20道第一個(gè)表格：個(gè)案處理摘要。（略）第二、三個(gè)表格：v1*學(xué)位英語成績評定交叉表和對稱測量表第一個(gè)表格：個(gè)案處理摘要。（略）在對稱測量表格中，v1與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量的Phi相關(guān)系數(shù)為0.142，對應(yīng)的，對應(yīng)的漸進(jìn)顯著性P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即v1與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量有關(guān)聯(lián)。這也就是說，v1試題的區(qū)分度Phi相關(guān)系數(shù)顯著，或者說，v1試題的區(qū)分度較高，有較高的區(qū)分能力。在這20道試題中，與v1的Phi相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)相似，區(qū)分度較高、有較高的區(qū)分能力的試題還有v3，v4，v5，v7，v8，v9，v10，v11，v12，v14，v15，v16，v17，v19，v20。在對稱測量表格中，v1與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量的Phi相第四、五個(gè)表格：v2*學(xué)位英語成績評定交叉表和對稱測量表v2*學(xué)位英語成績評定怎么分析？第四、五個(gè)表格：v2*學(xué)位英語成績評定交叉表和對稱測量在對稱測量表格中，v2與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量的Phi相關(guān)系數(shù)為0.063，對應(yīng)的漸進(jìn)顯著性P值為0.117，大于0.05，接受原假設(shè)，即v2與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量沒有關(guān)聯(lián)。這也就是說，v1試題的區(qū)分度Phi相關(guān)系數(shù)不顯著，或者說，v2試題的區(qū)分度較低，沒有區(qū)分能力。在這20道試題中，與v2的Phi相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)相似，區(qū)分度較低、沒有區(qū)分能力的試題還有v6，v13，v18。在對稱測量表格中，v2與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量的Phi相

第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例一、獨(dú)立性卡方檢驗(yàn)的報(bào)告參考樣例需要報(bào)告：（1）匯總表；（2）卡方檢驗(yàn)值、顯著性，結(jié)論；（3）卡方檢驗(yàn)的效應(yīng)值和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力【例5-1】分析結(jié)果報(bào)告：第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例一、獨(dú)立性卡方檢驗(yàn)的報(bào)告參對焦慮情況、胃病情況進(jìn)行獨(dú)立性卡方檢驗(yàn)，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為7.469，顯著值Sig值為0.006<0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為精神焦慮與患慢性胃病是不獨(dú)立的，兩變量之間存在著關(guān)聯(lián)。皮爾遜卡方檢驗(yàn)的效應(yīng)量克萊姆

V系數(shù)值為0.148，介于0.1與0.3之間，為小效應(yīng)量。由于卡方檢驗(yàn)所對應(yīng)的是小效應(yīng)量，說明此統(tǒng)計(jì)結(jié)論的可靠性較低，還需進(jìn)一步的研究資料佐證此結(jié)論，研究結(jié)果推廣時(shí)要慎重。根據(jù)克萊姆

V系數(shù)值的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力大約0.29，也就是說，本例中精神焦慮與患慢性胃病這兩個(gè)變量之間存在著關(guān)聯(lián)，其可能性為29%左右。對焦慮情況、胃病情況進(jìn)行獨(dú)立性卡方檢驗(yàn)，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方二、分層卡方檢驗(yàn)的報(bào)告參考樣例本書【例5-3】分析結(jié)果二、分層卡方檢驗(yàn)的報(bào)告參考樣例在“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目上的卡方值分別為25.857、35.371、61.743，所對應(yīng)的概率分別為0.000、0.000、0.000，都小于0.05，拒絕原假設(shè)，即在性別各個(gè)層次上，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣兩個(gè)變量存在著關(guān)聯(lián)，換句話說，無論是男性、還是女性，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣存在緊密的聯(lián)系。“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目的效應(yīng)量克萊姆

V系數(shù)的值分別為：0.415，0.481，0.451，以上都屬于中效應(yīng)量?！靶詣e”=女、“性別”=男、總計(jì)所對應(yīng)的卡方檢驗(yàn)效應(yīng)量都為中效應(yīng)量，此時(shí)說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論（拒絕原假設(shè)的結(jié)論）可信度相對較高，應(yīng)該可以認(rèn)同此結(jié)論（拒絕原假設(shè)）。根據(jù)克萊姆

V系數(shù)值的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，可得統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分別為

0.92，0.92，0.99，也就是說，男性、女性，以及總體上的專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣存在緊密的聯(lián)系，其可能性分別為92%，92%，99%。在“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目上的卡方值分別為2三、品質(zhì)相關(guān)分析的報(bào)告參考樣例【例5-6】統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果三、品質(zhì)相關(guān)分析的報(bào)告參考樣例兒童思維類型、兒童從眾回答這兩個(gè)變量之間的獨(dú)立性檢驗(yàn)的卡方值為15.266，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在關(guān)聯(lián)性。接下來計(jì)算效應(yīng)量0.135，為小效應(yīng)量，其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力為大約0.29，即29%左右。因此，統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)顯著（P小于0.05，拒絕原假設(shè)），是小效應(yīng)量，說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論的可靠性較低，研究結(jié)果推廣時(shí)要慎重,還需要進(jìn)一步的研究資料佐證此結(jié)論。

兒童思維類型、兒童從眾回答之間的Phi相關(guān)系數(shù)為-0.135，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在顯著的相關(guān)性。

兒童思維類型、兒童從眾回答這兩個(gè)變量之間的獨(dú)立性檢驗(yàn)的卡方值【練習(xí)題】1.

某心理調(diào)查中，得到314名學(xué)生的智商分?jǐn)?shù)和性格類型情況，如下表。請分析性格類型與智商分?jǐn)?shù)之間是否存在關(guān)聯(lián)？

【練習(xí)題】1.某心理調(diào)查中，得到314名學(xué)生的智商分?jǐn)?shù)和性2.對于某項(xiàng)任選課程，男生持滿意態(tài)度的有25人，持不滿意態(tài)度的有38人，不置可否的人數(shù)為12；女生持滿意態(tài)度的有33人，持不滿意態(tài)度的有21人，不置可否的人數(shù)為9。問男女性別對該任選課程的態(tài)度是否有差異？3.某心理調(diào)查中，得到大學(xué)生網(wǎng)癮調(diào)查情況與人際交往情況，數(shù)據(jù)見“大學(xué)生網(wǎng)癮調(diào)查類型.sav”。請分析學(xué)生網(wǎng)癮情況與人際交往是否有存在一定的關(guān)聯(lián)？

2.對于某項(xiàng)任選課程，男生持滿意態(tài)度的有25人，持不滿意態(tài)度4.甲乙兩位評審教師對一批學(xué)生論文分別獨(dú)自做出了成績等級評價(jià)，見下表。請分析評價(jià)兩位評審教師的評分一致性。

4.甲乙兩位評審教師對一批學(xué)生論文分別獨(dú)自做出了成績等級評價(jià)5.大學(xué)生調(diào)查問卷中，得到性別與對吸煙的態(tài)度資料見表。請問性別與吸煙態(tài)度是否存在關(guān)聯(lián)或差異。5.大學(xué)生調(diào)查問卷中，得到性別與對吸煙的態(tài)度資料見表。請問性6.對一群失眠癥患者進(jìn)行治療，讓一些人服用安眠藥，另一些人服用糖衣藥片（他們都認(rèn)為自己服的是安眠藥），其中服用安眠藥組有56例睡眠好、15例睡眠不好；服用糖衣藥組有90例睡眠好、29例睡眠不好；問安眠藥與糖衣藥的效果有無差別。7.某班59名男女學(xué)生全部參加大學(xué)英語四級水平考試，女生合格16人、不合格23人，男生合格9人、不合格21人，問男女學(xué)生在英語四級通過情況上有無差別。6.對一群失眠癥患者進(jìn)行治療，讓一些人服用安眠藥，另一些人服SPSS23.0統(tǒng)計(jì)分析

——在心理學(xué)與教育學(xué)中的應(yīng)用2022/10/31第五章交叉表分析SPSS23.0統(tǒng)計(jì)分析

——在心理學(xué)與教育學(xué)中的應(yīng)用全書目錄第一章SPSS23.0簡介與基本操作第二章數(shù)據(jù)編輯與整理第三章數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 第四章描述統(tǒng)計(jì)分析第五章交叉表分析 第六章比較平均值 第七章方差分析 第八章相關(guān)分析 第九章回歸分析

全書目錄第一章SPSS23.0簡介與基本操作第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析交叉表是指兩個(gè)或多個(gè)分類變量各水平的頻數(shù)分布表，又稱頻數(shù)交叉表，列聯(lián)表。本章交叉表分析過程，既可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，也可以包括了獨(dú)立性卡方檢驗(yàn)、品質(zhì)相關(guān)性檢驗(yàn)（Phi相關(guān)檢驗(yàn)）?？ǚ綑z驗(yàn)、Phi相關(guān)檢驗(yàn)是分析交叉表資料常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法，這兩類分析處理的數(shù)據(jù)都是屬于類別數(shù)據(jù)（名義變量數(shù)據(jù)）。交叉表是指兩個(gè)或多個(gè)分類變量各水平的頻數(shù)分布表，又稱頻數(shù)交叉一、獨(dú)立性檢驗(yàn)：是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的分類變量之間是相互獨(dú)立的或者是相互聯(lián)系的假設(shè)檢驗(yàn)。獨(dú)立性檢驗(yàn)，在有些研究中也稱為同質(zhì)性檢驗(yàn)。原假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間沒有關(guān)聯(lián)。備擇假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間有關(guān)聯(lián)，或存在相關(guān)。二、品質(zhì)相關(guān)性檢驗(yàn)：是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的分類變量（順序變量）之間相關(guān)性程度的假設(shè)檢驗(yàn)。原假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)性為0。備擇假設(shè)

為：所觀測的兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)性顯著。一、獨(dú)立性檢驗(yàn)：是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的分類變量之間是相互獨(dú)立的第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算一般交叉表分析使用的數(shù)據(jù)形式有兩種情況：第一種情況是已整理的匯總表數(shù)據(jù)；第二種情況是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉表分析。

以下分別舉例。交叉表分析的類型變量水平無論是2*2，還是R*C（R>2,C>2），都是使用相同的SPSS菜單命令。第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算5.1.1匯總表數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例【例5-1】探討慢性胃病的影響因素，研究者調(diào)查了339人，得到調(diào)查數(shù)據(jù)初步匯總情況如下：患慢性胃病

未患慢性胃病

精神焦慮患者

43162非精神焦慮患者

131215.1.1匯總表數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例【例5-1SPSS操作步驟如下：第1步：輸入數(shù)據(jù)。怎樣將實(shí)際問題中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化、表達(dá)為SPSS中的數(shù)據(jù)，也是SPSS學(xué)習(xí)過程中需要注意學(xué)習(xí)的一個(gè)方面，這是由實(shí)際問題到數(shù)據(jù)處理、研究分析的一個(gè)“橋梁”。在本例中，需要定義兩個(gè)變量“焦慮情況”，“患胃病情況”；變量“焦慮情況”有兩個(gè)水平：1為精神焦慮，2為非精神焦慮；“患胃病情況”有兩個(gè)水平：1為患病，2為不患?。蛔兞俊叭藬?shù)”為計(jì)數(shù)頻數(shù)。SPSS操作步驟如下：第五章交叉表分析課件第2步：進(jìn)行人數(shù)加權(quán)。在單擊菜單命令【數(shù)據(jù)】【個(gè)案加權(quán)】，打開【個(gè)案加權(quán)】對話框。第3步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令第2步：進(jìn)行人數(shù)加權(quán)。在單擊菜單命令【數(shù)據(jù)】【個(gè)案加權(quán)】，第4步：設(shè)置分析變量。選擇“焦慮情況”變量選入“行：”變量框中。選擇“患胃病情況”變量選入“列：”變量框中。第5步：輸出復(fù)式條形圖和分布表。選中“

顯示簇狀條形圖”復(fù)選框。第6步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框第4步：設(shè)置分析變量。選擇“焦慮情況”變量選入“行：”變量第五章交叉表分析課件第7步：設(shè)置交叉表的顯示。第7步：設(shè)置交叉表的顯示。第8步：設(shè)置輸出格式。第9步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第10步：結(jié)果分析。第8步：設(shè)置輸出格式。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第二個(gè)表格：精神焦慮與患胃病情況的交叉表。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第三個(gè)表格：卡方檢驗(yàn)。從表中可看出，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為7.469，顯著值Sig值為0.006<0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為精神焦慮與患慢性胃病是不獨(dú)立的，兩變量之間存在著關(guān)聯(lián)。第三個(gè)表格：卡方檢驗(yàn)。從表中可看出，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的第四個(gè)表格：對稱測量第四個(gè)表格：對稱測量計(jì)算皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，其統(tǒng)計(jì)原理與計(jì)算公式可參見參考胡竹菁《心理統(tǒng)計(jì)學(xué)》的第十一章第三節(jié)（胡竹菁.心理統(tǒng)計(jì)學(xué).2010年，第1版.北京:高等教育出版社）。

計(jì)算皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，其統(tǒng)計(jì)原理與第五章交叉表分析課件第三步：根據(jù)克萊姆

V系數(shù)值的大小和自由度查表確定克萊姆

V系數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在本例中，由前面計(jì)算的效應(yīng)量，和第二步查詢評定表的結(jié)果，可知卡方檢驗(yàn)為小效應(yīng)量，總自由度為（2－1）*（2－1）＝1，總體N為339，查詢表5-3統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力表，可知統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力為大約0.29，也就是說，本例中精神焦慮與患慢性胃病這兩個(gè)變量之間存在著關(guān)聯(lián)，其可能性為29%左右。總之，在本例中，統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)顯著（P小于0.05，拒絕原假設(shè)），并且是小效應(yīng)量。此時(shí)說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論的可靠性較低，還需進(jìn)一步的研究資料佐證此結(jié)論，研究結(jié)果推廣時(shí)要慎重。

第三步：根據(jù)克萊姆V系數(shù)值的大小和自由度查表確定克萊姆V第五章交叉表分析課件第四個(gè)表格：風(fēng)險(xiǎn)評估。[分析]：比值比（OR值）為2.471，也就是說，在精神焦慮的人群患胃病是非精神焦慮時(shí)的2.471倍。2.471可由表中2.162/0.875。第四個(gè)表格：風(fēng)險(xiǎn)評估。[分析]：比值比（OR值）為2.4715.1.2原始數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例：【例5-2】這里以“大學(xué)生學(xué)習(xí)與消費(fèi)調(diào)查問卷.sav”的數(shù)據(jù)為例，分析大學(xué)生的男女性別與英語四級通過情況、考研意向（考研、不考研、暫未定）、消費(fèi)觀念傾向水平（分為高、中、低三個(gè)等級）變量之間是否有關(guān)聯(lián)？

SPSS操作步驟如下：第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“大學(xué)生學(xué)習(xí)與消費(fèi)調(diào)查問卷.sav”文件。5.1.2原始數(shù)據(jù)的交叉表分析及效應(yīng)量計(jì)算案例：【例5-2第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令.第3步：設(shè)置分析變量。第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】第4步：輸出復(fù)式條形圖和分布表。選中“

顯示簇狀條形圖”復(fù)選框。

第5步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“卡方”，表示將進(jìn)行卡方檢驗(yàn)分析。其他復(fù)選框都不選擇。

第6步：設(shè)置交叉表的顯示。點(diǎn)擊【單元格】按鈕，彈出“交叉表：單元顯示”的對話框。在“計(jì)算”欄內(nèi)：在本例中，選中“實(shí)測”、“期望”。在“百分比”欄內(nèi)：

選中“行”。其他復(fù)選框在本例中，均不選擇。

第4步：輸出復(fù)式條形圖和分布表。選中“

顯示簇狀條形圖”復(fù)第7步：設(shè)置輸出格式。

第8步：點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第9步：結(jié)果分析。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第二個(gè)表格：性別與英語四級的交叉表

第7步：設(shè)置輸出格式。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第三個(gè)表格：性別與英語四級的卡方檢驗(yàn)表。皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為22.292，顯著值Sig值為0.000<0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為性別與英語四級通過情況之間不獨(dú)立的，兩變量之間存在著關(guān)聯(lián)。

換句話說，男女性別在英語四級通過情況上存在差異，結(jié)合前面的交叉表的計(jì)數(shù)人數(shù)，認(rèn)為女生在四級通過人數(shù)比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于男生，而未通過的人數(shù)比例小于男生。第三個(gè)表格：性別與英語四級的卡方檢驗(yàn)表。皮爾遜卡方檢驗(yàn)的計(jì)算性別與英語四級的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第一步：效應(yīng)量克萊姆V系數(shù)為0.279。第二步：根據(jù)Cohen（1992）對克萊姆V系數(shù)效應(yīng)量大小的評定表（查詢表5-2），效應(yīng)量0.279，很接近0.30，為中效應(yīng)量。第三步：根據(jù)克萊姆V系數(shù)值的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。這里卡方檢驗(yàn)為中效應(yīng)量，總自由度為（2－1）*（2－1）＝1，總體N為286，查詢表5-3統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力表，可知統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力為大約0.99，即99%左右。由以上計(jì)算可知，在本例中，統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)顯著（P小于0.05，拒絕原假設(shè)），并且是中效應(yīng)量。此時(shí)說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論（拒絕原假設(shè)的結(jié)論）的可靠性尚可，基本可以認(rèn)同此結(jié)論（拒絕原假設(shè)）計(jì)算性別與英語四級的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第四個(gè)表格：交叉表（省略）。第五個(gè)表格：性別與考研意向類型的卡方檢驗(yàn)表。[分析]：在性別與考研意向類型的卡方檢驗(yàn)表中，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為2.857，顯著值Sig值為0.240>0.05，接受原假設(shè)，即性別與考研意向類型之間是獨(dú)立的，兩變量之間不存在著關(guān)聯(lián)。換句話說，男女性別在考研意向上不存在差異。第四個(gè)表格：交叉表（省略）。[分析]：在性別與考研意向類型的計(jì)算性別與消費(fèi)傾向類型的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第一步：效應(yīng)量克萊姆V系數(shù)為0.10。第二步：根據(jù)Cohen（1992）對克萊姆V系數(shù)值效應(yīng)量大小的評定表（查詢表5-2），本例中更小自由度為1，在該評定表中的第一行中查找，克萊姆V系數(shù)等于0.10，也就是說，為小效應(yīng)量。此時(shí)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力則不需要查詢。由以上計(jì)算可知，本例的統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)不顯著（P大于0.05，接受原假設(shè)），并且是小效應(yīng)量。此時(shí)可以認(rèn)同此統(tǒng)計(jì)結(jié)論（接受原假設(shè)），在此情境下不需要進(jìn)一步探討研究。計(jì)算性別與消費(fèi)傾向類型的卡方值的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第六個(gè)表格：性別與消費(fèi)傾向類型的交叉表。（省略）第七個(gè)表格：性別與消費(fèi)傾向類型的卡方檢驗(yàn)表。（省略）具體分析，由同學(xué)們思考。第六個(gè)表格：性別與消費(fèi)傾向類型的交叉表。（省略）第五章交叉表分析課件【思考題】在實(shí)際應(yīng)用中，大部分測量數(shù)據(jù)都是獲得原始數(shù)據(jù)，即獲得每個(gè)作答的具體信息，在SPSS錄入的數(shù)據(jù)集中，一個(gè)被試占一行記錄。當(dāng)然，有時(shí)也會獲得的是計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，例如統(tǒng)計(jì)滿意度調(diào)查，或者簡要匯總某些教育信息時(shí)。無論是原始數(shù)據(jù)、還是匯總數(shù)據(jù)，最后所得的卡方檢驗(yàn)結(jié)果是一樣的。不同的是，匯總數(shù)據(jù)在SPSS操作時(shí)，需要對“人數(shù)”等變量進(jìn)行加權(quán)。由【例5-1】的原始資料錄入為原始數(shù)據(jù)文件“精神焦慮與慢性胃病的調(diào)查原始信息數(shù)據(jù).sav”，在SPSS中一行代表一個(gè)被試記錄，請對原始數(shù)據(jù)文件分析精神焦慮與慢性胃病是否存在聯(lián)系；并與【例5-1】的分析結(jié)果對比，比較兩種情況下的統(tǒng)計(jì)結(jié)果是否有差異。【思考題】在實(shí)際應(yīng)用中，大部分測量數(shù)據(jù)都是獲得原始數(shù)據(jù)，即獲

第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)分層交叉表分析也可稱為分層卡方分析，分層卡方檢驗(yàn)是把對象分解成不同的層次，每層分別研究檢驗(yàn)行變量與列變量的獨(dú)立性。如果分層卡方分析的分層變量在幾個(gè)分層之間的分布不均，既可能削弱了原本存在的行變量與列變量之間的關(guān)系，也可能使得原本不存在關(guān)系的兩個(gè)變量的關(guān)系呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性存在關(guān)系。因此有利有弊。為了避免分層卡方分析帶來的誤差，分層卡方分析往往需要大樣本數(shù)據(jù)。用于分層的變量往往是性別、年級、職業(yè)、地區(qū)等人口學(xué)變量。第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)分層交叉表分析也可稱為分層卡案例：【例5-3】為了解大學(xué)生的專業(yè)承諾、與大學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績之間的關(guān)系，通過問卷調(diào)查獲得了數(shù)據(jù)文件“專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績的關(guān)系.sav”?？紤]的男女性別可能有差異，性別可能是一個(gè)額外變量或控制變量，因此將性別變量作為分層變量。案例：【例5-3】為了解大學(xué)生的專業(yè)承諾、與大學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績的關(guān)系.sav”文件。第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令。第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)成績的關(guān)第3步：設(shè)置分析變量。選擇“專業(yè)承諾”變量選入“行：”變量框中。選擇“學(xué)習(xí)興趣”、“學(xué)習(xí)成績”變量選入“列：”變量框中。

此外，在“層1的1”框內(nèi)，將性別變量從左邊選擇到分層變量框內(nèi)。第4步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“卡方”復(fù)選框,,“柯克蘭和曼特爾-亨塞爾統(tǒng)計(jì)”，其他復(fù)選框都不選擇。

第5步：設(shè)置交叉表的顯示。點(diǎn)擊【單元格】按鈕，彈出“交叉表：單元顯示”的對話框。在“計(jì)算”欄內(nèi)：在本例中，選中“實(shí)測”。其他復(fù)選框在本例中，均不選擇。

第6步：設(shè)置輸出格式。點(diǎn)擊【格式】按鈕，彈出對話框。在本例中，按系統(tǒng)默認(rèn)選擇“⊙

升序”。第3步：設(shè)置分析變量。選擇“專業(yè)承諾”變量選入“行：”變量第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第8步：結(jié)果分析。。第

二個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)興趣*性別的交叉表。第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第二個(gè)表格：專業(yè)承諾第三個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)興趣*性別的卡方檢驗(yàn)表第三個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)興趣*性別的卡方檢驗(yàn)表第四個(gè)表格：對稱測量第四個(gè)表格：對稱測量表中“總計(jì)”所對應(yīng)的卡方檢驗(yàn)值，也就是未分層前的卡方檢驗(yàn)值。由結(jié)果可知，在“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目上的卡方值分別為15.479、35.371、51.591，所對應(yīng)的概率分別為0.000、0.000、0.000，都小于0.05，拒絕原假設(shè)，即在性別各個(gè)層次上，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣兩個(gè)變量存在著關(guān)聯(lián)，換句話說，無論是男性、還是女性，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣存在緊密的聯(lián)系。表中“總計(jì)”所對應(yīng)的卡方檢驗(yàn)值，也就是未分層前的卡方檢驗(yàn)值。計(jì)算效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第一步：“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目的效應(yīng)量克萊姆

V系數(shù)分別為：0.321，0.481，0.413。第二步：根據(jù)Cohen（1992）對克萊姆

V系數(shù)效應(yīng)量大小的評定表（查詢本書的表5-2），本例中更小自由度為1，在該評定表中的第一行中查找，“性別”=女、“性別”=男、總計(jì)的克萊姆

V系數(shù)都介于0.3與0.5之間，為中效應(yīng)量。計(jì)算效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。第三步：克萊姆

V系數(shù)的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在本例中，性別”=女、“性別”=男、總計(jì)三個(gè)欄目的自由度都為（2－1）*（2－1）＝1，人數(shù)N分別為150，153，303，查詢表5-3統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力表，并根據(jù)表中的已有數(shù)據(jù)使用線性插值方法計(jì)算，可得統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分別為

0.92，0.92，0.99，也就是說，男性、女性，以及總體上的專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣存在緊密的聯(lián)系，其可能性分別為92%，92%，99%。由此，本例三個(gè)卡方檢驗(yàn)都為統(tǒng)計(jì)顯著（P小于0.05，拒絕原假設(shè)），并且中效應(yīng)量。此時(shí)說明統(tǒng)計(jì)結(jié)論（拒絕原假設(shè)的結(jié)論）可信度尚可，應(yīng)該可以認(rèn)同這些結(jié)論（拒絕原假設(shè)）。第三步：克萊姆V系數(shù)的大小和自由度查表確定統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在本第四至六個(gè)表格：層間一致性檢驗(yàn)、條件分層卡方檢驗(yàn)、優(yōu)勢比。比值比齊性檢驗(yàn)，也就是層間一致性檢驗(yàn)。sig值顯示差異不顯著，說明不同性別組中，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣的關(guān)系是相同的。第四至六個(gè)表格：層間一致性檢驗(yàn)、條件分層卡方檢驗(yàn)、優(yōu)勢比。比條件獨(dú)立性檢，也就是分層卡方檢驗(yàn)，這里的柯克蘭卡方值為50.287，曼特爾-亨塞爾47.801，對應(yīng)的P都小于0.05，拒絕原假設(shè)，結(jié)論是：考慮了性別的影響因素后，專業(yè)承諾與學(xué)習(xí)興趣是有關(guān)聯(lián)的。條件獨(dú)立性檢，也就是分層卡方檢驗(yàn)，這里的柯克蘭卡方值為50.曼特爾-亨塞爾一般比值比估算為7.571，對應(yīng)的漸進(jìn)性顯著性為0.000，小于0.005，拒絕原假設(shè)。結(jié)論：在排除性別因素的影響后，與專業(yè)承諾低相比，專業(yè)承諾高的人群中學(xué)習(xí)興趣高是學(xué)習(xí)興趣低的人群的7.571倍。曼特爾-亨塞爾一般比值比估算為7.571，對應(yīng)的漸進(jìn)性顯著課堂練習(xí)計(jì)算專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)成績*性別的三個(gè)卡方檢驗(yàn)中的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，由同學(xué)們在課堂中計(jì)算練習(xí)。課堂練習(xí)第四、五個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)成績*性別的交叉表、卡方檢驗(yàn)表。第四、五個(gè)表格：專業(yè)承諾*學(xué)習(xí)成績*性別的交叉表、卡（由同學(xué)們進(jìn)行判斷分析、計(jì)算效應(yīng)量）（由同學(xué)們進(jìn)行判斷分析、計(jì)算效應(yīng)量）

第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)一致性卡方檢驗(yàn)屬于配對卡方檢驗(yàn)的一種。一致性檢驗(yàn)經(jīng)常用在下列兩種情況中：一種是檢驗(yàn)測驗(yàn)診斷評價(jià)結(jié)果（或?qū)嶒?yàn)方法）與公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)的一致性；另一種是評價(jià)兩種方法對同一批樣本的實(shí)驗(yàn)效果一致性，或兩個(gè)專家對同一批樣本的評價(jià)結(jié)論的一致性，等等。一致性卡方檢驗(yàn)常用的評價(jià)指標(biāo)為Kappa值。Kappa值即內(nèi)部一致性系數(shù)，是作為評價(jià)判斷的一致性程度的重要指標(biāo)。取值在0～1之間。Kappa≥0.75兩者一致性較好；0.75>Kappa≥0.4兩者一致性一般；Kappa<0.4兩者一致性較差。第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)一致性卡方檢驗(yàn)屬于配對卡方檢驗(yàn)的一種。案例：【例5-4】兩位教師對104篇學(xué)生的論文進(jìn)行評審，請?jiān)u價(jià)這兩位老師的評價(jià)一致性。第1步：打開分析數(shù)據(jù)。打開“兩教師對論文的成績評價(jià).sav”文件。第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令。案例：【例5-4】兩位教師對104篇學(xué)生的論文進(jìn)行評審，請?jiān)u第3步：設(shè)置分析變量。選擇“甲教師”變量選入“行：”變量框中。選擇“乙教師”變量選入“列：”框中。

第4步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“卡方”、以及“Kappa”兩個(gè)復(fù)選框。其他復(fù)選框都不選擇。

第5步：設(shè)置交叉表的顯示。點(diǎn)擊【單元格】按鈕，彈出“交叉表：單元顯示”的對話框。在“計(jì)算”欄內(nèi)：在本例中，選中“實(shí)測”。其他復(fù)選框在本例中，均不選擇。

第6步：設(shè)置輸出格式。點(diǎn)擊【格式】按鈕，彈出對話框。在本例中，按系統(tǒng)默認(rèn)選擇“⊙

升序”。設(shè)置完成后，點(diǎn)擊【繼續(xù)】按鈕回到上一級對話框。第3步：設(shè)置分析變量。選擇“甲教師”變量選入“行：”變量框第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第8步：結(jié)果分析。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表。（略）第二個(gè)表格：甲教師、乙教師的交叉表。第7步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕。第一個(gè)表格：統(tǒng)計(jì)摘要表第三個(gè)表格：甲教師、乙教師的卡方檢驗(yàn)表。在卡方檢驗(yàn)表中，皮爾遜卡方檢驗(yàn)的卡方值為32.621，顯著值Sig值為0.000<0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為甲教師與乙教師的評審之間不獨(dú)立的，兩變量之間存在著關(guān)聯(lián)。課后練習(xí)：卡方檢驗(yàn)的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力由學(xué)生課后在計(jì)算第三個(gè)表格：甲教師、乙教師的卡方檢驗(yàn)表。在卡方檢驗(yàn)表第四個(gè)表格：甲教師、乙教師的Kappα系數(shù)

[分析]：根據(jù)Kappa的標(biāo)準(zhǔn)：Kappa≥0.75兩者一致性較好；0.75>Kappa≥0.4兩者一致性一般；Kappa<0.4兩者一致性較差。在本例中的結(jié)果，Kappa值為0.590，屬于兩者一致性一般。第四個(gè)表格：甲教師、乙教師的Kappα系數(shù)[分析]：根據(jù)K

第五章交叉表分析第一節(jié)交叉表格的獨(dú)立性檢驗(yàn)及效應(yīng)量計(jì)算第二節(jié)分層交叉表的獨(dú)立性檢驗(yàn)第三節(jié)一致性卡方檢驗(yàn)第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析第五節(jié)交叉表格分析的報(bào)告參考樣例第五章交叉表分析第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析分析兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)分析。這里只討論φ相關(guān)系數(shù)、C相依系數(shù)。斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)系數(shù)、皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)將在第八章中講述。第四節(jié)列聯(lián)表的品質(zhì)相關(guān)分析分析兩個(gè)分類變量之間的相關(guān)分析。第五章交叉表分析課件案例：在關(guān)于兒童從眾行為與兒童的思維類型（場獨(dú)立性、場依存性）之間是否有關(guān)聯(lián)，兒童的從眾回答人數(shù)情況表如下：(需要同學(xué)們思考怎么在SPSS中輸入此表格的數(shù)據(jù)？)案例：在關(guān)于兒童從眾行為與兒童的思維類型（場獨(dú)立性、場依存性第1步：輸入數(shù)據(jù)。匯總表中涉及到兩個(gè)變量“思維類型”，“回答類型”；變量“思維類型”有兩個(gè)水平：1為場獨(dú)立性，2為場依存性；“回答類型”有兩個(gè)水平：1為從眾回答，2為不從眾回答；變量“人數(shù)”為計(jì)數(shù)頻數(shù)。第2步：進(jìn)行人數(shù)加權(quán)。在單擊菜單命令【數(shù)據(jù)】【個(gè)案加權(quán)】，打開【個(gè)案加權(quán)】對話框。選擇單選按鈕“⊙個(gè)案加權(quán)系數(shù)”，再將變量“人數(shù)”選入“頻率變量”框，單擊【確定】按鈕，完成變量“人數(shù)”加權(quán)。第3步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令第1步：輸入數(shù)據(jù)。匯總表中涉及到兩個(gè)變量“思維類型”，“回答第4步：設(shè)置分析變量。選擇“兒童思維類型”變量選入“行：”變量框中。選擇“兒童從眾回答”變量選入“列：”變量框中。第5步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，選中“卡方”、“Phi和克萊姆V”這兩個(gè)復(fù)選按鈕。第4步：設(shè)置分析變量。選擇“兒童思維類型”變量選入“行：”第6步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第7步：結(jié)果分析。第一個(gè)表格：個(gè)案處理摘要。（略）第二個(gè)表格：兒童思維類型*兒童從眾回答交叉表第6步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。第一個(gè)表格兒童思維類型、兒童從眾回答這兩個(gè)變量之間的獨(dú)立性檢驗(yàn)的卡方值為15.266，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在關(guān)聯(lián)性。對應(yīng)的效應(yīng)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力由同學(xué)們課后計(jì)算。兒童思維類型、兒童從眾回答這兩個(gè)變量之間的獨(dú)立性檢驗(yàn)的卡方值第四個(gè)表格：對稱測量兒童思維類型、兒童從眾回答之間的Phi相關(guān)系數(shù)為-0.135，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在顯著的相關(guān)性。同理，兒童思維類型、兒童從眾回答之間的CramerV相關(guān)系數(shù)（也就是C系數(shù)）為0.135，對應(yīng)的P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即兒童思維類型與兒童從眾回答這兩個(gè)變量存在顯著的相關(guān)性。特別說明：兒童思維類型、兒童從眾回答之間的Phi相關(guān)系數(shù)為-0.135，這里的負(fù)值表示2*2四分格中，ad小于bc第四個(gè)表格：對稱測量兒童思維類型、兒童從眾回答之間的Phi相案例：【例5-6】某一大學(xué)進(jìn)行研究生的英語學(xué)位考試，獲取該次考試中的部分試題作答數(shù)據(jù)和考生最后的成績評定，數(shù)據(jù)文件為“英語學(xué)位考試成績.sav”，試分析這些試題的區(qū)分度（Phi相關(guān)系數(shù)）。SPSS操作步驟：第1步：打開數(shù)據(jù)。打開數(shù)據(jù)文件“英語學(xué)位考試成績.sav”。案例：【例5-6】某一大學(xué)進(jìn)行研究生的英語學(xué)位考試，獲取該次第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉表】菜單命令，第2步：啟動分析過程。點(diǎn)擊菜單【分析】【描述統(tǒng)計(jì)】【交叉第3步：設(shè)置分析變量。選擇“v1，v2……v20”這20道試題變量選入“行：”變量框中。選擇“學(xué)位英語成績評定”變量選入“列：”變量框中。第4步：統(tǒng)計(jì)量選擇。點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)】按鈕，彈出“交叉表：統(tǒng)計(jì)”的對話框。本例選中“Phi和克萊姆V”這兩個(gè)復(fù)選按鈕。其他復(fù)選框都不選擇。

第5步：在主對話框中點(diǎn)擊【確定】按鈕，提交執(zhí)行。

第6步：結(jié)果分析。在結(jié)果窗口中查看計(jì)算結(jié)果，主要輸出內(nèi)容如下。第3步：設(shè)置分析變量。選擇“v1，v2……v20”這20道第一個(gè)表格：個(gè)案處理摘要。（略）第二、三個(gè)表格：v1*學(xué)位英語成績評定交叉表和對稱測量表第一個(gè)表格：個(gè)案處理摘要。（略）在對稱測量表格中，v1與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量的Phi相關(guān)系數(shù)為0.142，對應(yīng)的，對應(yīng)的漸進(jìn)顯著性P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即v1與學(xué)位英語成績評定兩個(gè)變量有關(guān)聯(lián)。這也就是說，