第六章:描述性统计分析 Descriptive Statistics菜单详解 (医学统计之星:张文彤) 描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的 先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几 个模块则集中在 Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四 个过程: Frequencies过程的特色是产生频数表; Descriptives过程则进行一般 性的统计描述; Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析; Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,我们常用的X2 检验也在其中完成 心本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在 Summarize菜单中。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一, Frequencies过程就是专门为产 生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位 点的数值,以及常用的条图,圆图等统计图。 山和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的均是详细频数表,即并 不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。如果想用 Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表,请先用第二章学过的 Recode过程 产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1界面说明 Frequencies对话框的界面如下所示
第六章：描述性统计分析－－ Descriptive Statistics 菜单详解 （医学统计之星：张文彤） 描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的 先决条件。SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几 个模块则集中在 Descriptive Statistics 菜单中，最常用的是列在最前面的四 个过程：Frequencies 过程的特色是产生频数表；Descriptives 过程则进行一般 性的统计描述；Explore 过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的 X 2 检验也在其中完成。 本章讲述的四个过程在 9.0 及以前版本中被放置在 Summarize 菜单中。 §6.1 Frequencies 过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies 过程就是专门为产 生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位 点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并 不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。如果想用 Frequencies 过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的 Recode 过程 产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明 Frequencies 对话框的界面如下所示：
价分组量p Variable[s]: OK 参血磷值冈 Paste Reset Cancel Hel y Display frequency tables Statistics Charts Format 该界面在SPSS中实在太普通了,无须多言,重点介绍一下各部分的功能如下 【 Display frequency tables复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【 Statistics钮】 单击后弹出 Statistics对话框如下,用于定义需要计算的其他描述统计量 Frequencies: Statistics Percentile Values Central Tendency Continue T Quartiles ean Cancel Cut points for 10 equal groups Median Help 厂 Percentile(s 厂Mode Add 厂Sum Change Remove Values are group midpoints Dispersion Distribution 厂Std. deviation厂 Minimum 厂 Skewness 厂 Variance 厂 Maximum 厂 Kurtosis 厂 Range 厂SE.mean 现将各部分解释如下:
该界面在 SPSS 中实在太普通了，无须多言，重点介绍一下各部分的功能如下： 【Display frequency tables 复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【Statistics 钮】 单击后弹出 Statistics 对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量。 现将各部分解释如下：
o Percentile values复选框组定义需要输出的百分位数,可计算四分位 数( Quartiles)、每隔指定百分位输出当前百分位数( Cut points for qual groups)、或直接指定某个百分位数( Percentiles),如直 接指定输出P2.5和P97.5。 o Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标:均数 Mean)、中位数( Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。 o Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标:标准差 (Std. deviation)、方差( Variance)、全距( Range)、最小值( Minimum)、 最大值( Maximum)、标准误(S.E.mean)。 Distribution复选框组用于定义描述分布特征的两个指标:偏度系数 ( Skewness)和峰度系数( Kurtosis)。 Values are group midpoints复选框当你输出的数据是分组频数数据, 并且具体数值是组中值时,选中该复选框以通知SPSS,免得它犯错误。 山众数(Mode)指所有数值中出现频率最高的一个值,在国内用的非常少 【 Charts钮】 弹出 Charts对话框,用于设定所做的统计图。 o Chart type单选钮组定义统计图类型,有四种选择:无、条图(Bar chart)、圆图( Pie chart)、直方图 Histogram),其中直方图还可以选 择是否加上正态曲线( With normal curve o Chart values单选钮组定义是按照频数还是按百分比做图(即影响纵坐 标刻度) 【 Format钮】 弹出 Format对话框,用于定义输出频数表的格式,不过用处不大,一般不管。 o Order by单选钮组定义频数表的排列次序,有四个选项: Ascending values为根据数值大小按升序从小到大作频数分布; Descending values 为根据数值大小按降序从大到小作频数分布; Ascending counts为根据 频数多少按升序从少到多作频数分布; Descending counts为根据频数多 少按降序从多到少作频数分布。 Multiple variables单选钮组如果选择了两个以上变量做频数表,则 Compare variables可以将他们的结果在同一个频数表过程输出结果中显 示,便于互相比较, Organize output by variables则将结果在不同的 频数表过程输出结果中显示。 o Suppress tables more than...复选框当频数表的分组数大于下面设定 数值时禁止它在结果中输出,这样可以避免产生巨型表格。 6.1.2分析实例
o Percentile Values 复选框组 定义需要输出的百分位数，可计算四分位 数(Quartiles)、每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)、或直接指定某个百分位数(Percentiles)，如直 接指定输出 P2.5 和 P97.5。 o Central tendency 复选框组 用于定义描述集中趋势的一组指标：均数 (Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。 o Dispersion 复选框组 用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差 (Std.deviation)、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值(Minimum)、 最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)。 o Distribution 复选框组 用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数 （Skewness）和峰度系数(Kurtosis)。 o Values are group midpoints 复选框 当你输出的数据是分组频数数据， 并且具体数值是组中值时，选中该复选框以通知 SPSS，免得它犯错误。 众数(Mode)指所有数值中出现频率最高的一个值，在国内用的非常少。 【Charts 钮】 弹出 Charts 对话框，用于设定所做的统计图。 o Chart type 单选钮组 定义统计图类型，有四种选择：无、条图（Bar chart）、圆图(Pie chart)、直方图 Histogram），其中直方图还可以选 择是否加上正态曲线（With normal curve）。 o Chart Values 单选钮组 定义是按照频数还是按百分比做图（即影响纵坐 标刻度）。 【Format 钮】 弹出 Format 对话框，用于定义输出频数表的格式，不过用处不大，一般不管。 o Order by 单选钮组 定义频数表的排列次序，有四个选项：Ascending values 为根据数值大小按升序从小到大作频数分布；Descending values 为根据数值大小按降序从大到小作频数分布；Ascending counts 为根据 频数多少按升序从少到多作频数分布；Descending counts 为根据频数多 少按降序从多到少作频数分布。 o Multiple Variables 单选钮组 如果选择了两个以上变量做频数表，则 Compare variables 可以将他们的结果在同一个频数表过程输出结果中显 示，便于互相比较，Organize output by variables 则将结果在不同的 频数表过程输出结果中显示。 o Suppress Tables more than...复选框 当频数表的分组数大于下面设定 数值时禁止它在结果中输出，这样可以避免产生巨型表格。 6.1.2 分析实例
例6.1某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下,请绘制频数表、直 方图,计算均数、标准差、变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5(卫统第三版 p2331.1题)。 4.773.376.143.953.564.234.314.715.694.124.564.375.396.305.21 7.225.543.935.214.125.185.774.795.125.205.104.704.743.504.69 4.384.896.255.324.504.633.614.444.434.254.035.854.093.354.08 4.795.304.973.183.975.165.105.864.795.344.244.324.776.366.38 4.885.553.044.553.354.874.175.855.165.094.524.384.314.585.72 6.554.764.614.174.034.473.403.912.704.604.095.965.484.404.55 5.383.894.604.473.644.345.186.143.244.903.05 解:为节省篇幅,这里只给岀精确频数表的做法,假设数据已经输好,变量名为 X,具体解法如下: 1. Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies 2. Variables框:选入X 3.单击 Statistics钮: 4.选中Mean、Std. deviation、 Median复选框 5.单击 Percentiles:输入2.5:单击Add:输入97.5:单击Ad: 6.单击 Continue钮 7.单击 Charts钮: 8.选中 Bar charts 9.单击 Continue钮 10.单击OK 得出结果后手工计算出CV D上面做出的直方图分组太多,需要进一步编辑 6.1.3结果解释 上题除直方图外的的输出结果如下 Frequencies
例 6.1 某地 101 例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下，请绘制频数表、直 方图，计算均数、标准差、变异系数 CV、中位数 M、p2.5 和 p97.5（卫统第三版 p233 1.1 题）。 4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71 5.69 4.12 4.56 4.37 5.39 6.30 5.21 7.22 5.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90 3.05 解：为节省篇幅，这里只给出精确频数表的做法，假设数据已经输好，变量名为 X，具体解法如下： 1. Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies 2. Variables 框：选入 X 3. 单击 Statistics 钮： 4. 选中 Mean、Std.deviation、Median 复选框 5. 单击 Percentiles：输入 2.5：单击 Add：输入 97.5：单击 Add： 6. 单击 Continue 钮 7. 单击 Charts 钮： 8. 选中 Bar charts 9. 单击 Continue 钮 10.单击 OK 得出结果后手工计算出 CV。 上面做出的直方图分组太多，需要进一步编辑。 6.1.3 结果解释 上题除直方图外的的输出结果如下： Frequencies
statistics Median Std Deviation 861615 最上方为表格名称,左上方为分析变量名,可见样本量N为101例,缺失值0 例,均数Mean=4.69,中位数 Median=4.61,标准差STD=0.8616,P2.5=3.04, P97.5=6.45。 Percent alid Percent Percent valid 2,7000 30400 10 3.2400 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 Descriptives过程是连续资料统计描述应用最多的一个过程,他可对变量进行 描述性统计分析,计算并列出一系列相应的统计指标。这和其他过程相比并无不 同。但该过程还有个特殊功能就是可将原始数据转换成标准正态评分值并以变量 的形式存入数据库供以后分析 6.2.1界面说明 【 Save standardized values as variables复选框】 确定是否将原始数据的标准正态评分存为新变量。 【 Options钮】
最上方为表格名称，左上方为分析变量名，可见样本量 N 为 101 例，缺失值 0 例，均数 Mean=4.69，中位数 Median=4.61，标准差 STD=0.8616，P2.5=3.04， P97.5=6.45。 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 Descriptives 过程是连续资料统计描述应用最多的一个过程，他可对变量进行 描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标。这和其他过程相比并无不 同。但该过程还有个特殊功能就是可将原始数据转换成标准正态评分值并以变量 的形式存入数据库供以后分析。 6.2.1 界面说明 【Save standardized values as variables 复选框】 确定是否将原始数据的标准正态评分存为新变量。 【Options 钮】
弹出 Options对话框,大部分内容均在前面 Frequences过程的 Statistics对话 框中见过,只有最下方的 Display order单选钮组是新的,可以选择为变量列表 顺序、字母顺序、均数升序或均数降序。 6.2.2结果解释 下面是一个典型的 Descriptives过程结果统计表 escriptive statistic Std. Deviation 72200 861615 valid N (istis) 望可知,这里的大部分内容都在上一节见过,因此就不再多解释了。 D讲了两个过程,也许大家已经发现了:结果中的统计专业单词多数在对话框 中就已经出现,因此我们以后会详细解释对话框的内容,结果中相同的单词不再 重复解释。 §6.3 Explore过程 Explore过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析,主要用于对资料的 性质、分布特点等完全不清楚时,故又称之为探索性分析。它在一般描述性统计 指标的基础上,增加有关数据其他特征的文字与图形描述,如枝叶图、箱图等, 显得更加详细、全面,有助于用户制定继续分析的方案 6.3.1界面说明 【 Display单选钮组】 用于选择输出结果中是否包含统计描述、统计图或两者均包括 【 Dependent list框】 用于选入需要分析的变量 【 Factor list框】 如果想让所分析的变量按某种因素取值分组分析,则在这里选入分组变量。 【 Label cases by框】
弹出 Options 对话框，大部分内容均在前面 Frequences 过程的 Statistics 对话 框中见过，只有最下方的 Display Order 单选钮组是新的，可以选择为变量列表 顺序、字母顺序、均数升序或均数降序。 6.2.2 结果解释 下面是一个典型的 Descriptives 过程结果统计表： 一望可知，这里的大部分内容都在上一节见过，因此就不再多解释了。 讲了两个过程，也许大家已经发现了：结果中的统计专业单词多数在对话框 中就已经出现，因此我们以后会详细解释对话框的内容，结果中相同的单词不再 重复解释。 §6.3 Explore 过程 Explore 过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，主要用于对资料的 性质、分布特点等完全不清楚时，故又称之为探索性分析。它在一般描述性统计 指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形描述，如枝叶图、箱图等， 显得更加详细、全面，有助于用户制定继续分析的方案。 6.3.1 界面说明 【Display 单选钮组】 用于选择输出结果中是否包含统计描述、统计图或两者均包括。 【Dependent List 框】 用于选入需要分析的变量。 【Factor List 框】 如果想让所分析的变量按某种因素取值分组分析，则在这里选入分组变量。 【Label cases by 框】
选择一个变量,他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录ID 号的变量。 【 Statistics钮】 弹出 Statistics对话框,用于选择所需要的描述统计量。有如下选项: Descriptives复选框:输出均数、中位数、众数、5%修正均数、标准误、 方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位全距、峰度系数、峰度系 数的标准误、偏度系数、偏度系数的标准误及指定的均数可信区间 M- estima tors复选框:作中心趋势的粗略最大似然确定,输出四个不同 权重的最大似然确定数 Outliers复选框:输出五个最大值与五个最小值。 o Percentiles复选框:输出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数 【Plot钮】 弹出Plot对话框,用于选择所需要的统计图。有如下选项: Boxplots单选框组:确定箱式图的绘制方式,可以是按组别分组绘制 ( Factor levels together),也可以不分组一起绘制( Depentends together),或者不绘制(None)。 Descriptive复选框组:可以选择绘制茎叶图( Stem-and-leaf)和直方图 Normality plots with test复选框:绘制正态分布图并进行变量是否符 合正态分布的检验。 Spread vs. Level with Levene test单选框组:当选择了分组变量时, 绘制 spread- versus- level图(我还没有找到他的中文名字该叫什么), 设置绘图时变量的转换方式,并进行组间方差齐性检验 【 Options钮】 用于选择对缺失值的处理方式,可以是不分析有任一缺失值的记录、不分析计算 某统计量时有缺失值的记录,或报告缺失值。 6.3.2结果解释 以例6.1的数据为例,按默认方式下的选择, Explore过程的输出如下: xplore
选择一个变量，他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录 ID 号的变量。 【Statistics 钮】 弹出 Statistics 对话框，用于选择所需要的描述统计量。有如下选项： o Descriptives 复选框：输出均数、中位数、众数、5%修正均数、标准误、 方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位全距、峰度系数、峰度系 数的标准误、偏度系数、偏度系数的标准误及指定的均数可信区间。 o M-estimators 复选框：作中心趋势的粗略最大似然确定，输出四个不同 权重的最大似然确定数。 o Outliers 复选框：输出五个最大值与五个最小值。 o Percentiles 复选框：输出第 5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数。 【Plot 钮】 弹出 Plot 对话框，用于选择所需要的统计图。有如下选项： o Boxplots 单选框组：确定箱式图的绘制方式，可以是按组别分组绘制 (Factor levels together)，也可以不分组一起绘制(Depentends together)，或者不绘制(None)。 o Descriptive 复选框组：可以选择绘制茎叶图(Stem-and-leaf)和直方图 (Histogram)。 o Normality plots with test 复选框：绘制正态分布图并进行变量是否符 合正态分布的检验。 o Spread vs. Level with Levene Test 单选框组：当选择了分组变量时， 绘制 spread-versus-level 图（我还没有找到他的中文名字该叫什么）， 设置绘图时变量的转换方式，并进行组间方差齐性检验。 【Options 钮】 用于选择对缺失值的处理方式，可以是不分析有任一缺失值的记录、不分析计算 某统计量时有缺失值的记录，或报告缺失值。 6.3.2 结果解释 以例 6.1 的数据为例，按默认方式下的选择，Explore 过程的输出如下： Explore
Case Processing Summary Missing 1000% 1000% 首先是例行的处理记录缺失值情况报告,可见101例均为有效值 Mean 95% Confidence Interal Lower Bound 4.529411 for Mean 4869599 5% Trimmed Mean 4688119 Std. Deviation 861615 27000 Maximum interquartile Range 1.060000 Kurtosis 476 上表详细列出了常用的描述统计量,如果有标准误也会列出(如偏度和峰度系 数) X X Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem Leaf 8.00 3.00123334 556689999 24.0 4.000001111222333333344444 4 5555556666677777777788899 17.00 0ll1111222333334
首先是例行的处理记录缺失值情况报告，可见 101 例均为有效值。 上表详细列出了常用的描述统计量，如果有标准误也会列出（如偏度和峰度系 数）。 X X Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 1.00 2 . 7 8.00 3 . 00123334 9.00 3 . 556689999 24.00 4 . 000001111222333333344444 25.00 4 . 5555556666677777777788899 17.00 5 . 01111111222333334
6.00 566 556778889 112333 1.00 5 1. 00 Extremes (>=7.2) Stem width 1.0000 Each leaf 1 case(s) 以上是茎叶图,整数位为茎,小数位为叶。这样可以非常直观的看出数据的分布 范围及形态,在国外非常流行。 以上是箱式图,中间的黑粗线为均数,红框为四分位间距的范围,上下两个细线 为最大、最小值 §6.4 Crosstabs过程 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 则包括了我们常用的X检验、Kapa值,分层2(Xk)。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。 Crosstabs过程不能产生一维频数表(单变量频数表),该功能由 Frequencies 过程实现。 6.4.1界面说明 【Rows框】
9.00 5 . 556778889 6.00 6 . 112333 1.00 6 . 5 1.00 Extremes (>=7.2) Stem width: 1.0000 Each leaf: 1 case(s) 以上是茎叶图，整数位为茎，小数位为叶。这样可以非常直观的看出数据的分布 范围及形态，在国外非常流行。 以上是箱式图，中间的黑粗线为均数，红框为四分位间距的范围，上下两个细线 为最大、最小值。 §6.4 Crosstabs 过程 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 则包括了我们常用的 X 2检验、Kappa 值，分层 X 2（X 2 M-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。 Crosstabs过程不能产生一维频数表（单变量频数表），该功能由Frequencies 过程实现。 6.4.1 界面说明 【Rows 框】
用于选择行*列表中的行变量。 【 Columns框】 用于选择行*列表中的列变量。 【 Layer框】 Layer指的是层,对话框中的许多设置都可以分层设定,在同一层中的变量使用 相同的设置,而不同层中的变量分别使用各自层的设置。如果要让不同的变量做 不同的分析,则将其选入 Layer框,并用 Previous和Next钮设为不同层。 Layer 在这里用的比较少,在多元回归中我们将进行详细的解释。 【 Display clustered bar charts复选框】 显示重叠条图。 【 Suppress table复选框】 禁止在结果中输出行*列表。 【 Exact钮】 针对2*2以上的行*列表设定计算确切概率的方法,可以是不计算( Asymptotic only)、蒙特卡罗模拟( Monte carlσ)或确切计算(Eκact)。蒙特卡罗模拟默 认进行10000次模拟,给出9%可信区间;确切计算默认计算时间限制在5分钟 内。这些默认值均可更改 ○如果你在安装SPSs时没有安装 EXACT模块,则此处对话框中不会出现 Exact 钮 D多在3*3及以上的行*列表中,确切概率的精确计算是极为漫长的过程。我曾 经用SAS6.12在P133机上计算过一个12格表的确切概率,整整跑了两个小时 后,SAS告诉我说机器内存不足:(。SPSS的计算速度比SAS要慢许多倍,因此 般只需要选用蒙特卡罗模拟算岀概率值的9%可信区间就行了,精度完全可以满 足需要,而速度极快(10000次模拟一般耗时在10秒左右)。 【 Statistics钮】 弹出 Statistics对话框,用于定义所需计算的统计量。 Chi- square复选框:计算Ⅹ2值。 o Correlations复选框:计算行、列两变量的 Pearson相关系数和 Spearman 等级相关系数
用于选择行*列表中的行变量。 【Columns 框】 用于选择行*列表中的列变量。 【Layer 框】 Layer 指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中的变量使用 相同的设置，而不同层中的变量分别使用各自层的设置。如果要让不同的变量做 不同的分析，则将其选入 Layer 框，并用 Previous 和 Next 钮设为不同层。Layer 在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。 【Display clustered bar charts 复选框】 显示重叠条图。 【Suppress table 复选框】 禁止在结果中输出行*列表。 【Exact 钮】 针对 2*2 以上的行*列表设定计算确切概率的方法，可以是不计算（Asymptotic only）、蒙特卡罗模拟（Monte Carlo）或确切计算（Exact）。蒙特卡罗模拟默 认进行 10000 次模拟，给出 99%可信区间；确切计算默认计算时间限制在 5 分钟 内。这些默认值均可更改。 如果你在安装 SPSS 时没有安装 EXACT 模块，则此处对话框中不会出现 Exact 钮。 在 3*3 及以上的行*列表中，确切概率的精确计算是极为漫长的过程。我曾 经用 SAS 6.12 在 P133 机上计算过一个 12 格表的确切概率，整整跑了两个小时 后，SAS 告诉我说机器内存不足:(。SPSS 的计算速度比 SAS 要慢许多倍，因此一 般只需要选用蒙特卡罗模拟算出概率值的 99%可信区间就行了，精度完全可以满 足需要，而速度极快（10000 次模拟一般耗时在 10 秒左右）。 【Statistics 钮】 弹出 Statistics 对话框，用于定义所需计算的统计量。 o Chi-square 复选框：计算 X 2值。 o Correlations 复选框：计算行、列两变量的 Pearson 相关系数和 Spearman 等级相关系数
