Ⅰ 16種常用的數據分析方法-列聯分析
列聯分析通常用來分析兩個分類變數之間或者一個分類變數與順序變數之間是否存在關聯，關聯的緊密程度如何。
對關聯性問題的處理稱為獨立性檢驗（Test of Independence），通過交叉列聯表和 c2 檢驗進行列聯分析。
交叉列聯表分為二維表與三維表兩種，二維表交叉表可進行卡方檢驗，三維交叉表，可作Mentel-Hanszel分層分析。
列聯表結構
2*2 列聯表
r *c 列聯表
案例
公司在4個不同的地區設有分公司，公司准備進行工資級別調整。採用抽樣調查方式，從4個分公司共抽取420個樣本 (人)，了解職工對此調整的看法，交叉統計結果如下：
觀察頻數分布表&百分比分布表的分布
列聯交叉表中的統計值有兩種類型：頻數與百分比，對於兩種類型的分布表，觀察其分布時，要注意：
一、頻數分布表
1、觀察邊緣分布
行邊緣分布：行觀察值的合計數的分布
列邊緣分布：列觀察值的合計數的分布
2、觀察條件分布與條件頻數
變數 X 條件下變數 Y 的分布，或在變數 Y 條件下變數 X 的分布
每個具體的觀察值稱為條件頻數
二、百分比分布
為在相同的基數上進行比較，可以計算相應的百分比，稱為 百分比分布
1、觀察行百分比：行的每一個觀察頻數除以相應的行合計數( fij / ri )
2、觀察列百分比：列的每一個觀察頻數除以相應的列合計數( fij / cj )
3、觀察總百分比：每一個觀察值除以觀察值的總個數( fij / n )
交叉列聯表分析步驟
1.【分析】—【描述統計】—【交叉表】
【精確】
一般情況下，"精確檢驗"（Exact Tests）對話框的選項都默認為系統默認值，不作調整。
【統計量】
【單元格】
【格式】
2.結果分析：
卡方檢驗
a. 16 單元格(100.0%) 的期望計數少於 5。最小期望計數為 .56。
原假設：H0：職稱、學歷兩者相互獨立。
皮爾遜（Pearson）的Chi-Square 值為18.553，自由度為9，
p=.029<0.05，拒絕原假設，即在5%的顯著性水平下不同文化程度對職稱的影響存在著顯著差異。
結論：文化程度越高，職稱越高。
Ⅱ 獨立性檢驗就是分析列聯表中行變數和列變數是否相互獨立
卡方檢驗試用條件1.隨機樣本數據； 2.卡方檢驗的理論頻數不能太小. 兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況： 1.所有的理論數T≥5並且總樣本量n≥40,用Pearson卡方進行檢驗. 2.如果理論數T＜5但T≥1,並且n≥40,用連續性校正的卡方進行檢驗. 3.如果有理論數T＜1或n＜40,則用Fisher』s檢驗. 上述是適用於四格表.R×C表卡方檢驗應用條件： 1.R×C表中理論數小於5的格子不能超過1/5； 2.不能有小於1的理論數.若不符合R×C表的卡方檢驗.可以通過增加樣本數、列合並來實現.統計專業研究生工作室原創，請勿復雜粘貼
Ⅲ SPSS如何獨立性檢驗
在SPSS里設置三個變數：滿意程度、是否報班、人數
然後將人數變數人數加權（在菜單欄選擇數據——加權變數）
最後選擇卡方檢驗（在菜單欄選擇分析——描述分析——交叉分析，在當中選擇卡方值就可以了）
Ⅳ 如何記憶卡方獨立性檢驗
獨立性檢驗」驗證從兩個變數抽出的配對觀察值組是否互相獨立（例如：每次都從A國和B國各抽一個人，看他們的反應是否與國籍無關）。
獨立性檢驗主要用於兩個或兩個以上因素多項分類的計數資料分析，也就是研究兩類變數之間的關聯性和依存性問題。如果兩變數無關聯即相互獨立，說明對於其中一個變數而言，另一變數多項分類次數上的變化是在無差范圍之內；如果兩變數有關聯即不獨立，說明二者之間有交互作用存在。
獨立性檢驗一般採用列聯表的形式記錄觀察數據, 列聯表是由兩個以上的變數進行交叉分類的頻數分布表，是用於提供基本調查結果的最常用形式，可以清楚地表示定類變數之間是否相互關聯。又可具體分為：
四格表的獨立性檢驗：又稱為2*2列聯表的卡方檢驗。四格表資料的獨立性檢驗用於進行兩個率或兩個構成比的比較，是列聯表的一種最簡單的形式。
行x列表資料的獨立性檢驗：又稱為RxC列聯表的卡方檢驗。行x
Ⅳ 高二獨立性檢驗的步驟
獨立性檢驗的思想及步驟
獨立性檢驗的基本思想類似於數學上的「反證法」。要確認「兩個分類變數有關系」這
一結論成立的可信程度。
首先假設結論不成立，即「這兩個分類變數幾乎沒有關系」（「幾乎獨立」）成立，則 ， 此時，我們所構造的隨機變數應該很小。如果由觀測數據計算得到的k不是很小，則在一定程度上說明假設不合理。而且 觀測值k越大，說明假設（「幾乎無關或獨立」）不成立的可能性就越大，即兩者有關的可能性越大，這樣我們就可以由 的觀測值k並結合已往估算經驗值表定出我們有多大程度等等把握可以認為「兩個分類變數有關系」。