分類報告-加權？ 細胞Chisq Pval著色？關於“消費者研究選擇”下的分類報告的兩個問題。 1。 有沒有一種方法可以像在“通過X擬合Y”和“擬合模型”分析中那樣向分類分析中添加權重變量？ 2。 在同一分析中，我很困惑如何單獨解釋單元格chisq pval（值和顏色）以及與LR和Pearson pvalue的關係。 單元格p值似乎並不重要（它們甚至遠高於0.05和0.1），但它們仍然是淺紅色/藍色。 另外，LR / Pearson pvalue <0.05，所以我知道該測試很重要，但我仍然對它與非重要細胞chisq pvalue的關係感到困惑。 任何幫助將不勝感激！分析工具回复：分類報告-加權？ 細胞Chisq Pval著色？在您提出的問題的一部分上，我可能會提供幫助，而我想再擴大一部分。至於單元格卡方值，我不知道您看到單個單元格的任何p值。單元格卡方值的計算方式為：與期望值（在沒有關聯的零假設下）的單元格偏差乘以期望值後得出。然後將這些單元卡方值相加，以進行假設檢驗，該檢驗的確給出ap值。因此，如果您的卡方檢驗顯示出顯著的關聯性，那麼我認為沒有任何方法可以將其映射回導致該問題的單個細胞中-這是所有細胞在一起的一個屬性（當然，看看如何行/列的百分比各不相同，這表明最大的差異位於何處。
您關於體重的其他問題與我上週提出的問題有關，沒有人回答。看起來，在名義X變量的擬合Y乘X平台中，權重和頻率可以互換。當然，統計屬性（例如置信區間）會受到很大影響。如果權重與人口普查局調查中的權重相同，則在使用權重時，置信區間會人為地變窄（因為權重或頻率，因為它們具有相同的影響）。但是，我認為，使用權重時，描述性統計數據要比省略權重更為準確。使我感到困惑（也是上週我的問題）的是，在“ Analyze Distribution”平台中忽略了權重變量。為什麼？而且，為什麼在X擬合Y中使用它，而不在分析分佈中使用它。在“分析分佈”中，如果將權重變量作為頻率，則它會（適當地）影響結果，但是如果用作權重變量則將被忽略。因此，我對兩個平台中權重和頻率的差異處理感到困惑。
