应用SPSS 软件进行列联表分析 在许多调查研究中，所得到的数据大多为定性数据，即名义或定序尺度测量的数据。例如在一项全球教育水平的研究中，调查了400 余人的个人信息，包括性别、学历、种族等，对原始资料进行整理就可以得到频数分布表。 定义四个变量：gender（性别）、educat（学历）、minority（种族）、count（人数），其中前三个为分类变量，并且gender 变量取值为0、1,标签值定义为：0 表示female，1 表示male;educat 变量取值为1、2、3，标签值定义为：1 表示学历低，2 表示学历中等，3 表示学历高；minority变量值为0、1，标签值定义为：0 表示非少数种族，1 表示为少数种族。下面做gender、educat、minority的三维列联表分析及其独立性检验。数据文件如图1 所示。 图1 第一步：用“count”变量作为权重进行加权分析处理。从菜单上依次选 Data--weight Cases命令，打开对话框，如图2 所示。 图2 点选Weight Cases by 项，并将变量“count”移入 Frequency Variable 栏下，之后单击 OK 按钮。 第二步：从菜单上依次点选Analyze--Deseriptive Statistics--Crosstabs 命令，打开列联分析对话框(Crosstabs),如图3 所示。 图3 第三步：在 Crosstabs 对话框中，如图4 将变量性别 gender 从左侧的列表框内移入行变量Row(s)框内，并将受教育年限编码后得到的学历变量educat 移入列变量Column(s)框内（若此时单击OK 按钮，则会输出一个2*3 的二维列联表）。这里要输出一个三维列联表，将变量种族 minority 作为分层变量移入 Lay er 框中，并且可以勾选左下方的Display clu stered bar charts 项，以输出聚集的条形图，如图 8 图 9 所示。 图 4 第四步：选择统计量，单击Cosstabs 对话框下侧的Statistics 按钮，打开其对话框，如图 5 所示。 图 5 在 Statistics 对话框内，勾选 Chi-squ are 项，以输出表2 进行独立性检验。这里由于不是定距及定比尺度测量的数据，因此可以不选择简单相关系数Correlations 项。接下来根据数据的类型而选择相应的列联相关的测量值：在定类数据Nominal 栏下，勾选列联系数Contingency coefficient 和Phi and Cramer’s V 选项（这里Phi 系数可以不选，因它只用于2*2 的列联表，但SPSS 把它与Cramer 的V 统计量放在一个选项上，也就只好一并选上了），以及Lamabda和不确定系数Uncertainty coefficient。也可选择定序数据Or...
