4.17 4.23 4.24 4.25 4.31 4.32 4.34 4.37 4.38 4.40 4.43 4.44 4.47 4.50 4.52
2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 1.0 2.0 1.0 1.0 26.7 27.7 28.7 29.7 31.7 32.7 33.7 34.7 36.6 37.6 38.6 39.6 41.6 42.6 43.6 系统对变量x作频数分布表（此处只列出了开头部分），Vaild右侧为原始值，Frequency为频数，Percent为各组频数占总例数的百分比（包括缺失记录在内），Valid percent为各组频数占总例数的有效百分比，Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。
6.2 Descriptives过程(描述性统计分析)
以上面的题为例，分析—统计描述—描述—选项—均值、标准差、方差、最小值、最大值、均值的标准误、变量例表---继续---确定。
下面是一个典型的Descriptives过程结果统计表： 描述统计量 X 有效的 N （列表状态） N 统计量 101 101 极小值 统计量 2.70 极大值 统计量 7.22 均值 统计量 4.6995 标准误 .08573 标准差 统计量 .86162 §6.4 Crosstabs过程（交叉表）
Crosstabs过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断。在分析时可以产生二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。统计推断则包括了我们常
222
用的X检验、Kappa值，分层X（XM-H）。如果安装了相应模块，还可计算n维列联表的确切概率（Fisher's Exact Test）值。
6.4.2 分析实例
例6.2 某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指肠溃疡，以甲氰咪胍作对照组，问两种方法治疗效果有无差别（医统第二版P37 例3.10）？ 处 理 呋喃硝胺 愈 合 54 未愈合 8 合计 62 甲氰咪胍 合 计 44 98 20 28 64 126 解：由于此处给出的直接是频数表，因此在建立数据集时可以直接输入三个变量――行变量、列变量和指示每个格子中频数的变量，然后用Weight Cases对话框指定频数变量，最后调用Crosstabs过程进行X2检验。假设三个变量分别名为R、C和W，则数据集结构和命令如下： R 1.00 1.00 2.00 2.00 C 1.00 2.00 1.00 2.00 W 54.00 44.00 8.00 20.00 也可以这样
治疗情况 1.00 1.00 2.00 2.00 药物 1.00 2.00 1.00 2.00 X 54.00 44.00 8.00 20.00 在变量视图—治疗情况的值中标签（1=愈合，2=未愈合） 在变量视图—药物的值中标签（1=呋喃硝胺，2=甲氰咪胍） 在变量视图—治疗情况、药物、X的类型全为数值
一、1. Data==>Weight Cases (数据==>加权个案) 2. Weight Cases by单选框：选中加权个案单选框 3. Freqency Variable(频率变量)：选入X 4. 单击OK钮(单击确定按钮)
二、5. Analyze==>Descriptive Statistics==>Crosstabs (分析==>描述统计==>
交叉表) 6. Rows(行)框：选入药物、 7. Columns(列)框：选入治疗情况
8. Statistics（统计量）钮：Chi-square(卡方)复选框：选中：单击Continue（继
续）钮 9. 单击OK(确定)钮
6.4.3 结果解释
上题的结果如下：
案例处理摘要 有效的 N 药物 * 治疗情况 126 百分比 100.0% N 案例 缺失 百分比 0 0.0% N 126 合计 百分比 100.0% 首先是处理记录缺失值情况报告，可见126例均为有效值。
药物* 治疗情况 交叉制表
计数
呋喃硝胺
药物
甲氰咪胍
合计
治疗情况 愈合
54 44 98 未愈合
8 20 28 合计
62 64 126 上面为列出的四格交叉表，实际使用时可以在其中加入变量值标签，使看起来更清楚。
卡方检验
Pearson 卡方 连续校正 似然比
Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N
b
值 df 渐进 Sig. (双
侧)
精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) 6.133 5.118 6.304 a
1 1 1 .013 .024 .012 .014
.018 .011
6.084 126
1
上表给出了一堆检验结果，从左到右为：检验统计量值(Value)、自由度(df)、双侧近似概率、双侧精确概率(Exact Sig.2-sided)、单侧精确概率(Exact Sig.1-sided)； 从上到下为：
Pearson卡方（Pearson Chi-Square即常用的卡方检验）、 连续性校正的卡方值(Continuity Correction)、 对数似然比方法计算的卡方(Likelihood Ratio)、 Fisher's确切概率法(Fisher's Exact Test)、 线性相关的卡方值(Linear by Linear Association)、
有效记录数(N of Valid Cases)。另外，Continuity Correction和Pearson
卡方值处分别标注有a和b，表格下方为相应的注解：a.只为2*2表计算。b.0%个格子的期望频数小于5，最小的期望频数为13.78。因此，这里无须校正，直接采用第一行的检验结果，即X2=6.133，P=0.013。
如何选用上面众多的统计结果令许多初学者头痛，实际上我们只需要在未校正卡方、校正卡方和确切概率法三种方法之间选择即可，其余的对我们而言用处不大，可以视而不见。
例：许根友要求统计的。丙氨酸氨基转移酶（ALT）调查，男性244人有50人异常，女性255人有6人结果异常，结果是否有统计学意义。 假设三个变量检查情况、性别、数量分别名为R、C和W， 检查情况中 1=阳性,2=阴性, 性别中 1=男,2=女 则数据集结构和命令如下： R 1.00 1.00 2.00 2.00 C 1.00 2.00 1.00 2.00 W 50.00 6.00 194.00 249.00 一、1. Data==>Weight Cases (数据==>加权个案)
2. Weight Cases by单选框：选中加权个案单选框 3. Freqency Variable(频率变量)：选入W 4. 单击OK钮(单击确定按钮)
5. Analyze==>Descriptive Statistics==>Crosstabs (分析==>描述统计==>交叉
表)
6. Rows(行)框：选入男女、 7. Columns(列)框：阳性、阴性
8. Statistics（统计量）钮：Chi-square(卡方)复选框：选中,单击Continue（继
续）钮,单元格---百分比---行
9. 单击OK(确定)钮
看第一行： X2卡方值是41.777，P<0.001，有显着性意义。
如果，单元格---百分比---行
SPSS简明教程 检验和T检验
