双向无序列联表分析概览
前一期中，我们已经探讨了双向无序的列联表分析的基础知识。本篇我们将进一步深入讲解这一主题，主要从介绍及案例的SPSS操作演示等方面展开。
双向无序列联表分析简介
双向无序列联表是指行变量和列变量均为无序分类变量的表格。这种表格的统计方法和一般的四格表卡方检验是一致的。它是用于分析行变量和列变量中包含的、大于两个分组的无序分类变量之间的相关性。
在RC列联表中，主要涉及到两类变量：行变量和列变量。我们还需要理解这些行变量与列变量的属性。当行变量和列变量均为无序变量时，我们称之为双向无序的RC列联表，这时可以采用卡方检验来进行数据分析。
分类变量属性的解析
分类变量的属性是如何判断的呢？我们日常接触到的分类变量主要有两种：有序变量和无序变量。
例如，有序分类变量可以像物治疗的效果那样，分为无效、有效、显效、痊愈等阶段。而年龄的分类可以是<18岁、18-40岁、>40岁等。至于无序分类变量，则如性别分为男和女，国籍包括、俄罗斯、等。
SPSS操作演示及案例分析
分析示例引入
以一项实际研究为例，某省随机抽查了1043位居民的ABO血型和MN血型。研究的目的是探讨这两种血型的构成比是否有差别，或者说两种血型之间是否存在关联性。
研究假设与数据准备
H0：两种血型系统分布无差别。
H1：两种血型系统分布有差别。
在进行数据分析之前，需要做好数据录入工作。
数据录入详解
1. 变量视图设置包括ABO血型和MN血型的标签，以及用于设置权重的变量。
2. 在数据视图中，需注意该数据视图与R×C表的差异。
操作流程详述
1. 首先需要预设数据，包括设置权重变量等基本操作。
2. 接着是R×C表的基本设置，包括行变量和列变量的选择。行变量和列变量的选择只影响结果的排列，并不影响统计结果。
3. 选用适当的统计量，本次选用卡方检验。卡方检验用于判断行、列变量是否独立。
4. 列联表中的描述性指标包括观察值、期望值、各种百分比等，都是重要的统计描述内容。
结果解释与注意事项
1. 结果报告中显示了处理记录的缺失值情况，本例中所有记录均为有效值。
2. 对于百分比结果，需要正确理解分子和分母的选择，以及各类百分比的计算方法。
3. 在进行卡方检验时，需要注意两两比较的方法，以及当R×C表资料中含有较多小格频数时的处理方法。
额外资源与支持
参考: 《临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解》。
支持与服务
1. 针对单个问题的答疑咨询，提供1对1答疑、小额付费（48小时内有效）服务。
2. 答疑咨询年度会员服务，一年365天时限内提供各种统计分析问题的1对1答疑服务。