目的
指定された2変数の組合せでクロス集計表を作成し,独立性の検定(カイ二乗検定)を行います。変数の指定がないときには,全ての変数の組合せに対してクロス集計・独立性の検定を行います。
オプション
width=m 出力時の1行当たりの文字数(80≦m≦300)
missing-value=xxx 欠損値の指定
selection=n0(yyy,zzz) 分析対象ケースの選択
n0 は変数番号を表す整数値。yyy, zzz は yyy < zzz の数で,
変数 n0 の値が,yyy 以上,zzz 以下のケースを分析対象とする。
変数がある値のケースだけを分析対象にするときは,
selection=n0(yyy) と書いてよい。
variables=n1:n2,n3:n5 分析に使用する変数の番号
n1,n2,n3 などは,変数番号を表す整数値
コロンの前の変数を行方向、コロンの後の変数を列にとって集計表を作る。
variables=変数番号リスト
変数番号リスト中の全ての変数の組合せで集計表を作る。
variables=変数番号リストA:変数番号リストB
変数番号リスト A と変数番号リスト B の,全ての変数の組合せで集計表を作る。
variables= が省略されたときは,全ての変数の組合せで集計表を作る。
auto-mode=n1,n2-n3,n4 連続変数を自動的にカテゴリー化して集計する。
n1,n2,n3 などは,変数番号を表す整数値
連続する変数番号はマイナス記号で連結して略記できる。
n-class=xx 自動的にカテゴリー化するときのおおよそのカテゴリー数
出力オプション(ch-sq-test 以外は,標準ではオフになっている)
expectation=Y 集計表に期待値を加える。
row-percent=Y 集計表に行方向のパーセントを加える。
col-percent=Y 集計表に列方向のパーセントを加える。
chi-sq-test=Y 独立性の検定(二乗検定)を行う。
correlation=Y 関連性係数を計算する。
fisher=Y 2×2分割表において,フィッシャーの直接確率法による検定を行う。
detail=Y 2×2分割表において,フィッシャーの直接確率法による検定の詳細結果を表示する。
オプションの記述例
1番目と3番目,5番目と6番目,7番目と8番目の変数の組合せでクロス集計表を作る。
variables=1:3,5:6,7:8
注:variables= が省略されたときは,全ての変数の組合せで集計表を作る。
7 番目と 3 番目,9 番目と10番目の変数の組合せでクロス集計表を作る。ただし,10 番目の変数は連続変数なのでカテゴリー化してから集計する。
variables=7:3,9:10/auto-mode=10
2 番目と 4 番目の変数の組合せでクロス集計表を作る。集計表には期待値を含め,行方向のパーセントを加え,独立性の検定を行う。
variables=2:4/expectation=Y/row-percent=Y/chi-sq-test=Y
9 番目と 1 番目の変数の組合せでクロス集計表を作る。フィッシャーの直接確率法による検定を行い,詳細結果を表示する。
variables=9:1/fisher=Y/detail=Y