分类报告-加权？ 细胞Chisq Pval着色？关于“消费者研究选择”下的分类报告的两个问题。 1。 有没有一种方法可以像在“通过X拟合Y”和“拟合模型”分析中那样向分类分析中添加权重变量？ 2。 在同一分析中，我很困惑如何单独解释单元格chisq pval（值和颜色）以及与LR和Pearson pvalue的关系。 单元格p值似乎并不重要（它们甚至远高于0.05和0.1），但它们仍然是浅红色/蓝色。 另外，LR / Pearson pvalue <0.05，所以我知道该测试很重要，但我仍然对它与非重要细胞chisq pvalue的关系感到困惑。 任何帮助将不胜感激！分析工具回复：分类报告-加权？ 细胞Chisq Pval着色？在您提出的问题的一部分上，我可能会提供帮助，而我想再扩大一部分。至于单元格卡方值，我不知道您看到单个单元格的任何p值。单元格卡方值的计算方式为：与期望值（在没有关联的零假设下）的单元格偏差乘以期望值后得出。然后将这些单元卡方值相加，以进行假设检验，该检验的确给出ap值。因此，如果您的卡方检验显示出显着的关联性，那么我认为没有任何方法可以将其映射回导致该问题的单个细胞中-这是所有细胞在一起的一个属性（当然，看看行/列的百分比各不相同，这表明最大的差异位于何处。
您关于体重的其他问题与我上周提出的问题有关，没有人回答。看起来，在名义X变量的拟合Y乘X平台中，权重和频率可以互换。当然，统计属性（例如置信区间）会受到很大影响。如果权重与人口普查局调查中的权重相同，则在使用权重时，置信区间会人为地变窄（因为权重或频率，因为它们具有相同的影响）。但是，我认为，使用权重时，描述性统计数据要比省略权重更为准确。让我感到困惑（也是上周我的问题）的是，在“分析分布”平台中忽略了权重变量。为什么？而且，为什么在X拟合Y中使用它，而不在分析分布中使用它。在“分析分布”中，如果将权重变量作为频率，则它会（适当地）影响结果，但是如果用作权重变量则将被忽略。因此，我对两个平台中权重和频率的差异处理感到困惑。
