转自：，徐云杰，博士，新加坡国立大学，信息系统系

步骤：

如果研究者所得的样本是按多个标准分类的，这是的情形包括： · 在多个因子的实验设计中，实验对象被随机分派到一组。研究者想知道各 组样本的人口统计特征是否一致，从而检验随机分派是否成功。 · 在社会调查中，样本可以按多个标准分类。研究者想知道这两个分类变量 之间有没有关系。比如，研究者对一个大学的研究生进行随机抽样后，想 知道男女生的比例是否会因为硕士或博士学位的不同而不同。 以一种情况为例，比如我们想知道三个实验组Group1， Group2，Group3 中男女的比例是否一致。这个问题也可以是说组别与性别是否在这个实验 中是独立的（independent），或者说性别是否受随机分派的影响。如果随机 分派是成功的，那么组别应该无法帮助我们预测性别，或者说组别与性别 无关。我们可以认为性别是因变量，随机分派所得的组别是自变量。我们

想知道他们俩有没有关系。本质上，对于卡方检验，把谁当因变量或自变 量并没有关系。但是区分变量的角色会使问题更容易理解。 我们建立如下SPSS数据格式。第一列是因变量，第二列是自变量（组别）， 第三列是观察到的样本的个数。

像以前一样，因为我们使用的是对观察点综合的数据，不是观察点本身的 罗列，我们需要对每行制定权重。使用data/weight cases：

然后，我们用crosstab来处理这种有两个变量的情况。

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