多选题需要定义成多重响应集才能进行分析。
问卷星只需要用二分类即可。问卷星的多选题编码都是用的选或者不选二分类编码。
1.1定义多重响应集的步骤——二分类
我们可以看到多选题的频率分析和交叉表还不可以使用，因为还没定义多重响应集。因此，要对多选题进行分析，需要先定义多重响应集。
第一步：选择“分析”——“多重响应”——“定义变量集”
第二步：选择多选题，更改为“显示变量名”，方便观察，因为我们在编号时多选题的题号是一样的。
第三步：二分类编码。如果是0代表不选，1代表选择，那么“二分法计数值”这里就应该填1.如果1代表不选，2代表选择，这里应该填2.只有选择才会被计数。
1.2定义多重响应集的步骤——多分类
如果是定向多选题，并且编码时使用的是多分类的方式，这种情况需要使用多分类编码。
特别需要注意的是，问卷星中的编码不存在多分类，即使是如14题一样的定向多选题，它的编码是按照8个变量编码，对应选或者不选。
下面介绍多分类编码：
模拟数据：
1-8对应的是8个类别。
2.多选题的两种分析菜单
分析时建议使用菜单2的方式。不然下次用的时候多重响应的操作都不见了。
菜单2操作步骤：
和前面的操作步骤一样，多分类就用“类别”，二分类就用“二分法”。
选择“分析”——“表”——“定制表”进行分析
3.多选题的频率分析
3.1使用定制表进行统计——方法1
需要注意单选题和多选题分开分析，不然定制表的时候摘要无法进行统计。
第一步：在“定制表”中选择“表百分比”中的“列响应”和“多重响应”下面的“列响应”
第二步：将输出结果粘贴到Excel中。红色框中的百分比指的是数量/样本总数。27/141=19.1%。第一列相加起来是不等于100%的。第二列的百分比指的是数量/总的计数。27/188.因为一个任可能选择多个答案，所以总的计数是比总的样本数量多的。
这里的第二个列响应是有统计学意义的。比如在统计的人群中，没有安装第三方安全管家的占14.4%。
3.2使用多重响应——方法2
第一步：在对多选题设置好多重响应后，选择“分析”——“多重响应”——“频率”。
第二步：将多选题放进“表”中。如果我们的多选题分类是按照二分类，“缺失值”这里选择第一个。如果是按照多分类的方式，“缺失值”选择第二个。
第三步：输出结果解释。“个案摘要”中缺失百分比为0%，说明不存在缺失值。问题4的频率表格中个案百分比为95%，说明选用windows系统的人占95%
4.多选排序题的分析
排序题得到的结果就是重要程度的排名。
操作步骤：
第一步：在定制表之前需要对排序题的多重响应集进行设置。选择【分析】——【表】——【定制表】，将列%放入进去。选择【类别和总计】
第二步：按照值的顺序升序排序。
生成的表格就是按照频数分类从小到大排序的。
第三步：将表格按照匹配目标格式复制粘贴到Excel中，对单元格进行调整。
第四步：计算加权平均值。拿每一个的排名*对应的频数/总的频数.总的频数不要把“未选择”的加进去。
5.多选题的交叉分析
交叉分析指的是多选题与多选题、单选题与单选题、多选题与单选题混合交叉一起分析。
5.1问卷星中的交叉分析
比如我们需要对性别和使用电脑情况进行交叉分析，过程如下所示。图表最好用Excel重新画。
结果：这个结果说明男性群体中，96.77%的人使用过Windows系统，40.32%的人使用过macOS系统.....
5.2.1使用定制表——方法1
第一步：在【定制表】中，将“性别”拖入到列即可。
我们就可以得到不同性别的人在多选题上的频率分布情况。17/141（样本数）=27.4%,表示没有安装第三方管家的男性群体占据27.4%。
也可以做多选题与多选题的交叉分析，不过适用于选项3个左右的多选题分析。
5.2.2使用多重响应中的交叉表——方法2
性别需要定义范围，这里性别定义为男1女2，所以范围最小值为1，最大值为2.
在【选项】中，可以根据行百分比和列百分比分开汇总，根据自己的需求选择即可。
输出结果：
6.多选题的卡方检验
在【定制表】中的【检验统计】里选上卡方即可。
分析结果如果计数有<5的单元格，则说明不适合做卡方检验。P<0.05，说明Q4和性别存在显著差异的。（是相互影响的）
7.保存为三线表
将【定制表】的输出结果粘贴到word中，整理成三线表即可。最后一个性别与Q4的卡方检验表x^2代表卡方值，df代表自由度，sig代表显著性，sig<0.05说明存在显著差异。
01.概念
卡方检验是一种用途广泛的分析定类数据差异性的方法，用于比较定类与定类数据的关系情况，以及分析实际数据的比例与预期比例是否一致。
02.方法分类
03.卡方优度检验
卡方优度检验，是对一列数据进行统计检验，分析单个分类变量实际观测的比例与期望比例是否一致。
案例：
当前收集了100份数据用于研究，其中有48名男性，52位女性。在收集数据前预期男女比例应该是4:6(40%为男性，60%为女性)，现在想分析实际收集到的数据比例与预期的比例有没有显著的差异。
（1）卡方拟合优度检验支持两种数据格式：整理后的加权数据或原始数据。处理好数据后，上传数据到SPSSAU进行分析。
（2）选择【实验/医学研究】→【卡方优度检验】。
加权格式
（3）设置期望值：不勾选【期望值设置】,系统会默认各比例相等，本例中期望比例为4:6，所以需要手动设置。
小数/频数格式均可
分析结果：
上表格显示,男女的实际频数分别是48和52，预期频数分别是40和60；经过卡方拟合优度检验显示，实际比例和期望比例并没有呈现出显著性差异（X2=2.667，p=0.102>0.05）,意味着实际情况与期望情况基本一致，无明显的差异性。
04.交叉表卡方
卡方优度检验是对一个分类变量的检验，在实际研究中，研究两组分类变量的关系更加常见，例如想要了解阅读习惯与学历是否有关，此时可使用交叉卡方。
案例：分析不同性别学生对购买理财产品的意愿是否有差异
使用路径：通用方法→交叉（卡方）
可以选择按行统计百分数或者按列统计百分数，区别在于括号内百分数一个按列计算，一个按行计算，案例中选择“百分数（按列）”
交叉（卡方）分析结果
结果分析：
从上表可以看出，不同性别样本对于是否购买理财产品的意愿不会表现出显著性差异，说明性别和购买理财产品之间没有联系。反之，呈现出显著性；则说明性别对购买意愿会有影响，具体差异需要通过对比百分比得到。
其他指标分析：
*X或Y中有定序数据，则建议使用Lambda指标
*交叉类型表示交叉表横向格子数×纵向格子数
05.配对卡方
除了以上两种分析场景外，有时还需要分析配对分类数据的差异性。此类数据最常见于实验研究，用不同的方法检测同一批人，看两个方法的效果是否有差异。此时可使用配对卡方检验。
案例应用：
当前有两种办法可以诊断癌症，A方法简易且成本低廉但是准确率稍低；B方法结果可靠但操作麻烦且成本较高。共收集53名待诊患者，并且分别进行两种方法诊断，现希望通过研究判断两种诊断方法是否有差异。此数据为配对数据，而且为定类数据（诊断结果为定类数据），因而需要使用配对卡方检验。
使用路径：SPSSAU→医学研究→配对卡方
配对卡方分析结果
配对卡方有两种检验统计量，分别是McNemar检验和Bowker检验。二者的区别如下：
本案例中两种方法均只有阳性和阴性两种结果时，因此选择McNemar检验，SPSSAU会自动判断，匹配合适的方法。
SPSSAU智能分析建议
06.其他说明
事实上，计算卡方值的方法不止一种，常见包括Pearson卡方，yates校正卡方，fisher卡方，具体要结合期望频数、R*C交叉类型等选择采不同的检验方法。SPSSAU可自动选择最优方法，因此不需单独考虑使用哪种方法。
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运用SPSS进行医学诊断数据的
Kappa一致性检验
导读
在医学诊断试验中，经常会遇到将待评价的诊断实验方法的诊断结果与金标准的诊断结果进行比较的情况，或者是将两种不同的诊断方法用于同一样本的诊断结果进行比较，亦或者是将同一试验者对同一试验对象的前后两次的诊断结果进行比较等，我们将这些试验称为一致性检验。医学实践中，常用Kappa值作为评价判断一致性程度的指标。
本期，我们具体来Kappa一致性检验基本原理、适用范围及在SPSS中具体的操作应用。
下方为视频版和音频版，含软件操作步骤
一、基本原理
(1)Kappa系数的计算
(2)一致性判断标准
一般来说：当Kappa值在0.8-1.0之间时，比较的两试验结果一致性很好；在0.61-0.8之间时，一致性较好；在0.41-0.6之间时，一致性中等；在0.21-0.4之间时，一致性一般；在0-0.2之间时，一致性较差；Kappa值等于0，提示诊断试验的结果完全由随机因素决定；Kappa值小于0，提示诊断试验的结果完全不一致。
二、适用条件
Kappa一致性检验适用于具有相等顺序数值的两个顺序变量的关联性分析，即行与列的数值数目相同，交叉表呈正方形。若两个顺序变量的数值数目不同时，必须先将两个变量进行组别的调整才能计算Kappa系数。
三、案例解读
我们收集了两位医生针对一批矽肺胸片所作出的矽肺分级诊断结果，为了评价两位医生所做出的诊断结果是否一致，采用Kappa检验进行分析。数据如下：
具体操作如下：
(1)具体操作
①对诊断分级频数进行加权操作(详见《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析？》)，依次点击“数据——个案加权”，选择将“诊断分级频数”放入“频率变量”框中。
(点击图片查看大图)
②完成频数加权操作后，对两医生的诊断结果进行Kappa一致性检验。依次点击“分析——描述统计——交叉表”。
③出现“交叉表”窗口，将“A医生诊断结果”和“B医生诊断结果”分别放入行和列框中。
④点击“统计”，出现“交叉表：统计”对话框，勾选“Kappa”选项，点击“继续”。
⑤然后点击“确定”，得到检验结果。
(2)结果解读
查看“对称测量”表，由表中结果可知，Kappa值为0.078，小于0.2，提示两位医生对于矽肺分级的诊断结果一致性较差。
参考文献：
1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学第4版》.人民卫生出版社.
2、邱皓政.量化研究与统计分析(SPSS数据分析范例解析).重庆大学出版社.
本期供稿：Dana
文本编辑：飞雪
内容审核：陈老师
语音讲解：陈老师
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