个案加权是什么意思(Spss来自中个案加权在什么情况下需要？)

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Spss来自中个案加权在什么情况下需要？ 不是原始数据，需要对频数加权的时候 卡方检验用于解决哪些问题？一文看懂 一、什么是卡方检验？ 卡方检验（2×2）是以卡方分布为基础的假设检验，是

Spss来自中个案加权在什么情况下需要？

不是原始数据，需要对频数加权的时候

卡方检验用于解决哪些问题？一文看懂

一、什么是卡方检验？

卡方检验（2×2）是以卡方分布为基础的假设检验，是一种统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在显著的相关性。这个检验通常用来判断某一个变量是否能够有效地预测另一个变量。卡方检验主要包括：Pearson卡方检验、卡方拟合优度检验、Yates校正卡方检验、Flsher精确检验、分层卡方分析、配对卡方检验。选取SPSS软件，输入数据即可自动选取合适的卡方检验方法，则更为方便，也是最常用的方法。

它的无效假设H0是：观察频数与期望频数没有差别。该检验的基本思想是：首先假设H0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果P值很小，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。

②检验分类变量的出现概率与指定概率的符合性。

在SPSS中，卡方检验（2×2）可以使用“交叉表”模块来完成。首先，需要选择数据文件中的两个分类变量，然后在“输出”选项卡中选择“卡方”检验。点击“确定”按钮后，SPSS会自动生成一个交叉表，并在下方给出卡方检验的结果。

假设，用*物A治疗急性心肌梗死患者198例，24小时内死亡11例，病死率为5.56%，另42例治疗时采用*物B，24小时内死亡6例，病死率为14.29%，欲检验两组病死率有无差别，利用卡方检验完成步骤如下：

选择Data→weightcases→勾选Weightcase**y，将频数放入FrequencyVariable→OK。因为本例中数据库每一行代表多个观测对象，所以需要对其进行加权处理。

如果数据是以单个观测对象的形式，即每一行代表1个观测对象，则无需加权（如下图）。

主对话框设置：将分组变量Drug放入Row(s)框中→将指标变量Outcome放入Column(s)框中（实际上χ2检验是关注实际和理论频数是否一致，这里Row(s)框和Column(s)框内变量也可以颠倒放，并不影响最终结果）。

Statistics设置：勾选Chi-square，确定使用成组计数资料的卡方检验→Continue。

Cells设置：Counts中勾选Observed和Expected，输出实际观测频数和理论频数；Percentages中勾选Row，输出每组转归百分比→Continue→OK。

上表中不仅有服用两种*物后患者实际转归（生存/死亡）的频数和相应百分比，还输出了相应的理论频数（所在行列合计数乘积/总例数）。需要注意的是，这里的理论频数和总例数直接决定了下面卡方检验结果的选择。

②总例数≥40，出现1个理论频数≥1且40，存在1个理论频数=3.00.05。两种*物治疗急性心肌梗塞患者的预后并不相同，A*病死率为5.6%，低于B*(14.3%)，但差异无统计学意义（χ2=2.796，P=0.095）。

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什么是加权个案

加权个案是对频数变量赋以权重。通常多数在做卡方检验时会用到，权即由测量值精度的不同在平差计算中所取的权重不同。精度越高，权越大。“加权”的意思就是“乘以权重”，即“乘以系数”的意思。普通测量中的定权：世嫌同精度丈量时，边长的权与边长成反比。当每公里水准测量的精度相同时，水准路线观测高差的权与路线长度成反比。当各测站观测高差的精度相同时，水准路线观测高差中返宽的权与测站数成反比。由不同个数的同精度观测值求得算术平均值，其权与观测值个数成正比。扩展资料：加权法：给出一组数据，其中3出现6次，4出现3次，2出现1次。6、3、1就叫权数。这种方法叫加权法。一般说的平均数卖亮，就是把所有的数加起来，再除以这些数的总个数。表示为：(p1+p2+p3+…。。+pn)/n。但有的数据记录中有一些相同的数据，在计算的时候，哪一个数有几个相同数，就把这个数乘上几，这个几，就叫权，加权，就是乘上几后再加。平均数还是要除以总个数。还是以上面的各个数为例：各个数字的个数分别表示为：k1，k2，k3……。kn。加权平均的公式是：(k1p1+k2p2+……knpn)/(k1+k2+。。。。。。kn)。参考资料来源：百度百科——SPSS在社会调查中的应用参考资料来源：百度百科——加权

数学中的加权是什么意思？

增加权重计算后得出的数值。 举个很简单的例子。如果你参加了公司招聘考试，要参加两轮考试，第一轮笔试，第二轮面试。笔试你考了88分（满分100分），面试你考了90分。那两轮下来，你的总成绩的算术平均分就是 （88+90）/2=89分。但是呢，一般情况下，算最后总成绩的平均分的时候，笔试和面试成绩的比重是不一样的。笔试占40%，面试占60%。这个过程就是加权。算出来的加权平均数：88*40%+90*60%=89.2总成绩就是按89.2参加排名。

什么是加权个案

加权个案是对频数变量赋以权重。通常多数在做卡方检验时会用到，权即由测量值精度的不同在平差计算中所取的权重不同。精度越高，权越大。“加权”的意思就是“乘以权重”，即“乘以系数”的意思。普通测量中的定权：世嫌同精度丈量时，边长的权与边长成反比。当每公里水准测量的精度相同时，水准路线观测高差的权与路线长度成反比。当各测站观测高差的精度相同时，水准路线观测高差中返宽的权与测站数成反比。由不同个数的同精度观测值求得算术平均值，其权与观测值个数成正比。扩展资料：加权法：给出一组数据，其中3出现6次，4出现3次，2出现1次。6、3、1就叫权数。这种方法叫加权法。一般说的平均数卖亮，就是把所有的数加起来，再除以这些数的总个数。表示为：(p1+p2+p3+…。。+pn)/n。但有的数据记录中有一些相同的数据，在计算的时候，哪一个数有几个相同数，就把这个数乘上几，这个几，就叫权，加权，就是乘上几后再加。平均数还是要除以总个数。还是以上面的各个数为例：各个数字的个数分别表示为：k1，k2，k3……。kn。加权平均的公式是：(k1p1+k2p2+……knpn)/(k1+k2+。。。。。。kn)。参考资料来源：百度百科——SPSS在社会调查中的应用参考资料来源：百度百科——加权

个案是什么意思

这里是指一个事例，不是个案，意思就是不仅仅只有这事情，事例

SPSS统计分析案例:对应分析_数据分析师-数据分析

关键词：spss对应分析、数据分析、数据分析师

两个分类变量间的关系，无法直接使用常见的皮尔逊相关系数来表述，多采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理，当分类变量的取值较多时，列联表频数的形式就变得更为复杂，很难从中归纳出变量间的关系。

对应分析，则是解决分类变量间关系这个复杂问题的有力武器。也称为相应分析，是一种多元统计分析方法，目的是在同时描述各变量分类间关系时，在一个低维度空间中对对应表中的两个分类变量进行关系的描述。

对于男性而言，个人职位是否与吸烟有关，假设有人收集了这样的一组数据，如下：

数字表示人数，仅从交叉表内数据大小按照热度区分的话，效果大概是这个样子，红色越深的格子表示人数越多：

我们发现初级雇员普遍吸烟，中度最多，其他的表现并不明显，总体上很难发现什么规律。

除了热图之外，还可以考虑常见的条形图，效果如下：

可视化的效果要比前面热图好很多，给人的直观感觉是，职位较高的男性，重度吸烟的比例较低，多数从不吸烟。

经过以上两种图示化方法的预处理，我们能从其中总结职位和吸烟关系的把握并不大。

熟悉SPSS统计分析的人可能还会想到，是否可以先采用交叉表卡方检验来观察职位和吸烟之间的关系呢？

在SPSS的数据视图下，对数据按频数变量进行加权，然后依次点击【分析】→【描述统计】→【交叉表】，在【交叉表：统计】对话框内勾选【卡方】，其他参数默认设置。来看结果：

原假设职位和吸烟两个变量间相互独立，渐进显著性小于0.01，说明两个变量间不完全独立，存在某种关系。

卡方检验的结果给我们吃下一颗放心丸子，职位和吸烟之间的关系值得深入研究，但它们之间的关系到底应该如何描述呢？前面尝试的热力图、条形图、交叉表卡方检验均没有给出完美结论。

之所以前面先讲述三种方法，主要目的是告诉大家，对应分析实际上也是一种数据可视化的技术，同时它也能输出卡方检验，下面具体来看。

步骤1：案例数据导入SPSS软件

SPSS对应分析对数据的要求是按变量存储，一般包括三个变量，两个名义变量和一个频数变量，如果原始数据在Excel文件中是一个二维表，需要首先将其转换为一维表格，再导入SPSS软件。

小蚊子老师主编的畅销书《谁说菜鸟不会数据分析》（P164）中介绍过实用方法，在Excel数据文件中，采用【数据透视表向导】功能，利用【多重合并计算数据区域】的方法，快速地实现二维表转为一维表，我在 SPSS常见问题答疑电子书 中也有类似的讲述，对此感兴趣的可以参考学习。

数据较少时，最简单的方法就是复制粘贴，也可以快速实现二维表转一维表。不管如何处理，最终导入SPSS的数据文件长这样：

步骤二：数据加权

我们的分析任务是搞清楚职位和吸烟程度两个名义变量的关系，要对他们进行量化考察，需要用频数数据加权，SPSS数据视图下，依次点击菜单【数据】→【个案加权】，将频数数据移入右侧【频率变量】框内，对职位和吸烟两个变量进行加权。

步骤三：对应分析主面板参数设置

菜单栏中依次点击【分析】→【降维】→【对应分析】，打开对应分析主面板，依次将【不同职位】【吸烟程度】两个名义变量移入行和列框内。

点击下方【定义范围】按钮，以定义行范围为例，行变量【不同职位】有5个分类水平，标签值从小到到依次为1-5，所以最小值输入数字“1”，最大值输入数字“5”，然后点击右侧【更新】按钮，此时下方的【类别约束】框内自动出现1-5一个序列，类似操作，完成对列变量范围的定义。点击【继续】返回主面板。

步骤四：对应分析模型参数设置

一般默认采取2维，距离测量勾选【卡方】。对应分析也是一种降维技术，通常选择在一个二维表和二维图形中考察分类变量间的关系。

行和列变量间的距离测度软件默认选择【卡方】，当用卡方测量距离时，SPSS软件只默认选择【除去行列平均值】作为标准化方法。

最底部的【正态化方法】相对比较复杂，理解起来有一定难度，建议选择软件默认选项【对称】，检查两个变量分类间的差异或相似。

步骤五：对应分析统计参数设置

软件默认勾选【对应表】【行点概述】【列点概述】，点击【继续】按钮，返回主面板。

步骤六：对应分析图参数设置

对应分析最重要的结果之一，就是对应图，主面板上点击【图】按钮，打开图对话框，散点图选项中默认勾选【双标图】，也就是我们最终想要的对应图了。其他默认设置，点击【继续】按钮，返回主面板。

最后在主面板中点击【确定】按钮，SPSS软件开始执行对应分析。

1、对应表

对应表实际上就是交叉表，行与列交叉的单元格显示为频数，行与列的活动边际，具体为对应行和列的和。对应表看看即可，了解一下，不用深究。

此表类似于因子分析的总方差表，第一列【维】较抽象，可以理解为因子分析的因子，第2-5列分别为奇异值、惯量、卡方值及sig值，随后给出各个维度所能解释两个变量关系的百分比。

首先来看卡方检验的结果，卡方值=164.416，显著性Sig值=0.000<0.01，表明此次分析的两个名义变量，职位和吸烟程度不完全独立，存在一定关系，这和前面交叉表卡方检验结果一致。

卡方检验通过之后，再来解读对应分析的其他结果更有意义。

摘要表数据表明，前两个维度累积惯量可解释99.5%的信息，效果非常不错，此次分析较成功。

这两个表格，主要输出各类别在各维度上的得分，后续最重要的对应图，将依据这两组维度得分进行绘制。

模型摘要表中，我们已经确认前两个维度解释能力很棒，那么SPSS软件默认将采用这两个维度的得分制作二维散点图，也就是现在的对应图。

此时我们可以看到，不同职位的5个类别和吸烟程度的4个类别被标记为不同的颜色进行区分，职位点和吸烟点间距离有远有近，距离的远近包含了它们之间的关系。

总体观察来看，容易发现初级雇员和中度距离较近，可以理解为初级雇员多为中度吸烟；而高级雇员和从不吸烟的距离比较近，说明高级别雇员很少吸烟。此外职别最低的初级工程师和重度吸烟较近，说明这个级别的职工重度吸烟居多。

沈浩老师博客和小蚊子数据分析博客曾对对应分析对应图的解读做过总结，一共有7种解读的方式，按照四象限以及市场定位的方法，本例分析的对应图可以作出如下优化：

以维度1原点为界，吸烟程度中的轻度、中度、重度均在左侧，而从不吸烟则单独出现在右侧，说明从不吸烟和其他三种类别区别较大，与此对应的是，高级工程师和高级雇员这三个职位也集中在右侧，可以理解为职别较高的人最有可能是从不吸烟。采用同样的方式，容易发现，初级雇员与轻度和中度吸烟距离较近，职别最低的初级工程师与重度吸烟距离近，这和总体观察时的结论一致。

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spss26.0的卡方检验？

1. SPSS 26.0的卡方检验是可行的。2. 因为SPSS是一款专业的统计分析软件，其中包含了卡方检验功能。卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间是否存在相关性或差异。SPSS 26.0提供了卡方检验的功能，可以方便地进行相关统计分析。3. 除了卡方检验，SPSS 26.0还提供了其他多种统计方法和分析工具，如t检验、方差分析、回归分析等，可以满足不同研究需求的统计分析要求。同时，SPSS 26.0还具有友好的用户界面和强大的数据处理能力，使得研究人员可以更加高效地进行数据分析和结果。因此，对于需要进行卡方检验的研究人员而言，SPSS 26.0是一个非常有用的工具。

加权系数到底是什么？

加权这个概念好像是初中学的吧，主要是让算几门成绩平均后的总成绩。权重系数在数学上，为了显示若干量数在总量中所具有的重要程度，分别给予不同的比例系数，这就是加权。加权的指派系数就是权数，又称权重、权值。权数分为两种，即自重权数与加重权数。权重系数是表示某一指标项在指标项系统中的重要程度，它表示在其它指标项不变的情况下，这一指标项的变化，对结果的影响。权重系数的大小与目标的重要程度有关。对于不同学科，不同年龄阶段，每个指标项的重要程度是不同的，所以各指标项的权重系数必须根据实际情况作出合理的规定。不要把这个东西想的很特殊。让你求几门成绩的平均分数总该会吧就在那个基础上，把每科成绩成个数，那个数就是加权系数。而这个系数是根据需要而定的（题中会给出这些系数）比如说：体校的总成绩咋算呢（有语文啊、数学啊、英语啊、体育等等）他当然是体育成绩占成分多啊，所以体育成绩的加权系数会大一些。也就是那个什么重视程度的理解，这个程度用一个数表示出来而已。

什么是加权核算法啊？

举个例子：第一次进货产品价格10元，数量10件；第二次进货15元，数量20件；第三次进货20元，数量30件。用加权平均发法计算产品的平均价格那么加权数就是（10+20+30）件＝60件第一次进货的权数就是10/60，第二次进货权数是20/60，第三次进货权数是30/60加权平均价格就是＝10×10/60+15*20/60+20*30/60＝××××

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