一个简单的 2x2 交叉表可以进行独立分析，甚至手动分析。然而，随着您的数据变得越来越复杂并且具有多个子组，您可能需要更强大的工具。交叉表中有用的一些关键元素如下。
列联表
列联表，也称为交叉表，用于总结和分析两个或多个分类变量之间的关系。上面的例子是列联表最简单的形式之一。
对列联表进行良好的分析有助于：
以矩阵格式呈现数据，其中行和列代表所研究变量的不同类别。
可视化并比较变量的频率分布
识别模式、趋势和潜在关联
逗号分隔值
逗号分隔值（CSV）是交叉表最常用的数据格式。顾名思义，它存储和共享以逗号分隔每个值的表格数据。这种格式非常方便，因为 CSV 文件易于被各种软件应用程序读取和编辑。
卡方统计量
卡方是一种统计检验，通过将每个类别中观察到的频率与变量独立时的预期频率进行 埃及邮件列表 比较来评估两个分类变量之间的关联。
基于这种比较，该检验评估观察到的频率和预期频率之间的差异是否是随机的或表明变量之间的关系。
卡方分布
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统计假设检验
统计假设检验大致如下：
制定零假设，表示没有影响或关联
提出备选假设，即存在影响或关联
进行测试来证明或反驳上述内容
统计分析中的假设检验为研究人员提供了一个基于样本数据对总体进行推断的结构化框架。
研究人员使用样本数据计算检验值，然后将其与相关统计分布的临界值进行比较，以确定是否拒绝原假设。
统计意义
在统计假设检验中，没有研究人员可以 100% 确定结果。这就是统计意义发挥作用的地方。简而言之，统计显著性是由于某些感兴趣的因素而不是偶然因素而导致零假设为真或为假的概率。
本质上，它是人们说结果是真实的信心。它通常通过小于或等于 5% 的调整后 p 值来表示。
这一过程有助于研究人员验证他们的研究结果，得出结论并根据经验证据做出明智的决定，确保他们的研究结果的稳健性和可靠性。
这些元素构成了交叉表分析课程的基础。现在，让我们继续讨论如何实际进行分析。