クロス集計表・カイ二乗検定  Last modified: May 15, 2002

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。


使用例


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


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