不定项多选题交叉表分析

缘起

单选题适合常规统计分析方法即可，而多选题因为选项可以多次选择，具有非排他性，因此统计分析上也有特殊的方法。学习多选题分析需要掌握两个关键知识，一是多选题如何录入，这个应该大家都知道，二是如何进行分析，常规多选题分析只能进行交叉表分析，这里松哥在给大家介绍一种多选题卡方检验的方法。lets go！

不定项多选题交叉表分析

如果想了解其它不同变量对该多重响应变量的影响，如不同性别和年龄对电信服务选择种类的影响，可以使用交叉表进行分析。例如，本例希望分性别进行考察，操作如下：

（1）分析-多重响应（U）-交叉表（C），图25.16，将性别“gender”放入行，并定义范围（0,1），列放入刚才定义的多重响应集$Telservices。

（2）选项设置：图25.17，根据自己研究目的，行百分比、列百分比；个案百分比与响应百分比。

图25.16 多响应交叉表对话框

图23.17选项设置

主要结果解读：

个案摘要的结果同前，所示给出了有效数据和缺失数据的基本信息。本例中1000受访者中的111人被划为缺失，实际上是111人没有选择任何电信服务。图25.18为交叉表分析结果。单元格内显示的是使用各种服务的男女人数以及以受访客户数为基数列百分比。多线路使用与男性交叉的单元格内，224是使用此项服务男性人数，51.7%为使用此项服务的男性占总个男性人数的百分比。

图25.18 男女各种电信服务的频率

不定项多选题交叉表卡方检验

然而上述方法只能得到交叉表的描述性分析，如果想知道男女不同性别选择电信服务构成有没有差别，则需要通过如下方式进行分析。

（1）分析-表-多重响应集（S），图25.19，按图所示操作，定义多重响应集；将9个电信服务项目放入“集合中的变量”框；编码方法为二分法，计数为1；定义集合名称后，添加入“多重响应集合（S）”框。

图25.19定义多重响应集

（2）分析-表-定制表，操作如图25.20。

图25.20表-定制表

（3）定制表设置：图25.21，展示方式包括，常规、紧凑和层，个人喜好选择“紧凑型”，大家随意。将“电信服务”放入列，性别放入行。

图25.21 定制表设置

（4）检验统计设置，图25.22，选择独立性检验（卡方）（T），同时为了比较列，即9个电信服务之间有无差异，选择“比较列比例”，并选择Bonferroni校正。

图25.22检验统计设置

主要结果：

图25.23（A）为性别与电信服务的交叉表；图25.23（B）为交叉表卡方检验结果，卡方值为4.666，P=0.862>0.05，说明不同性别在电信服务选择上差异无统计学意义。图25.23（C）为列水平的两两比较，因为本例并未发现差异有统计学意义，因此，列比较也没有发现有差异的项目。为了能够让大家能够理解，如果有差异，结果将如何展示，松哥用了另外一组数据的分析结果，展示为图25.34。结果显示题项A和C差异有统计学意义，题项C和D之间差异有统计学意义。

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