Excel是人们在现代商务办公中使用率极高的必备工具之一,行列用来分隔每个单元格内容的输入与编辑、数据的排序与筛选、
分类汇总与合并计算等等.
在流行病学和行为科学研究中,经常需要考察两个分类变量的统计学关联,进而探索其因果关联。与四格表资料相比,列联表是一种用多行多列来表达两个分类变量的特殊类型。对应分析首先对列联表数据阵作对应变换,并对其进行R -型和Q -型因子分析,分别得到R 型和Q型因子载荷矩阵;并据此在二维因子坐标系中做出因子平面点聚图(对应分析图)。对应分析图中,从二维坐标轴的(0,0)点出发,若代表行变量某个类别或等级的点,与代表列变量某个类别或等级的点在同一方位上距离较近,则表明二者有较强的关联性;若距离较远或不在同一方位,则表明两者关联性较弱或无关联性。这是一般的方差检验和因子分析所不能作到的。因而对应分析是探索行、列变量关联度的有力工具。
1.用SPSS11.0 对实例列联表资料,分别计算了方差值、列联系数C,和对应分析。结果表明,三者结合使用、相互佐证,效果较好,统计上和专业上均获得了良好的解释。这对于探索诸如不明疾病与原因时特别有用。
2.用SPSS11.0 作对应分析,可把许多中间计算过程省略,而直接输出概括性的统计结果和对应分析图,用直观的方式表达行、列变量间的关系,这是一般的卡方检验和因子分析所不能作到的。