Lệnh Crosstabs có sẵn từ Analyze > Descriptive statistics > Crosstabs. Để minh họa, chúng ta sẽ sử dụng các biến Sex và PoliticalParty từ dữ liệu ví dụ CrossTabs trước đó. Thao tác này sẽ phân loại mọi người theo giới tính và đảng phái chính trị của họ. Những dữ liệu này có sẵn, nếu bạn quan tâm đến việc dùng thử, trong tệp crossTabsData.sav.
![Hình ảnh](https://bsgdtphcm.vn/api/upload/20241224i0wcrosstabs.jpg)
[Hình ảnh minh họa hộp thoại Crosstabs với các biến giới tính và đảng phái chính trị. Biến Sex được chuyển đến trường hàng. Biến PoliticalParty được chuyển đến trường cột.]
Phân tích sẽ cần ít nhất một biến phân loại cho các hàng và ít nhất một biến cho các cột. Các biến Sex và PoliticalParty trong ví dụ này sẽ cần được di chuyển sang phải đến các trường Row và Column để chọn chúng cho phân tích. Các nút Format và Statistics có một số tùy chọn bổ sung cho các phân tích.
Kết quả đầu ra sẽ trông như thế này:
![Hình ảnh](https://bsgdtphcm.vn/api/upload/2024122439gcrosstabsOutput.jpg)
[Hình ảnh minh họa kết quả đầu ra Crosstabs cho biến giới tính và điểm cuối kỳ 2.]
Phần hữu ích nhất của kết quả đầu ra này là bảng ở giữa, hiển thị dữ liệu được phân loại theo cả giới tính và điểm cuối kỳ. Mỗi ô có tần số ở trên cùng. Tỷ lệ phần trăm phản ánh tỷ lệ phần trăm hàng, tỷ lệ phần trăm cột và tỷ lệ phần trăm tổng thể. Nếu đây là quá nhiều thông tin, bạn có thể chọn ít tỷ lệ phần trăm hơn trong hộp thoại vào lần tới khi bạn chạy phân tích này.
Điều cần lưu ý là các tiêu đề hàng và cột là nam/nữ và Dân chủ/Cộng hòa. Các nhãn này được sử dụng vì các biến Sex và PoliticalParty đã được định cấu hình trong Variable View với các Nhãn Giá trị cụ thể này. Nếu các nhãn biến được để trống, các nhãn cột và hàng sẽ là 1 và 2, điều này gây nhầm lẫn. Việc mã hóa các Nhãn Giá trị này cho các biến phân loại trước khi tiến hành phân tích là rất đáng giá.
Kiểm định Chi bình phương ở cuối kết quả đầu ra là một chủ đề mà chúng ta sẽ quay lại sau.
Ví dụ này cho thấy đôi khi PSPP cung cấp một lượng thông tin gần như quá tải. Trách nhiệm của nhà thống kê là hiểu điều gì là quan trọng nhất hoặc phù hợp nhất. Chỉ chọn những yếu tố quan trọng nhất của kết quả đầu ra cho báo cáo của bạn. Đừng làm cho khán giả của bạn choáng ngợp với những thông tin không quan trọng.
|