交叉分析【多选&多选】

先画清两套题项电池：它们是不是各占若干列、取值是不是勾选指示。两套都是 0/1，问题又是「联选结构」，才用本页。一套 0/1、另一套互斥标签，换另外两个交叉入口。

• 多选×多选：多选题 A 2–100 列，多选题 B 2–100 列；格子=共选，行内占比=B 侧响应份额。

• 多重响应：只有一套选项，报告计数、响应率与普及率。

• 多选×单选 / 单选×多选：另一侧改成互斥类别，分母换成该类别的到访人数。

• 列联表：两侧都是互斥单选，一人只进一个格子。

输入

多选题 A 与多选题 B 都是二元定类列。正值记为选中一次；2、99 不会按原数字加权。两侧列集合不应重叠，否则共选变成「自己和自己」。

• 多选题 A（主题题项 / 行）：最少 2 个，最多 100 个。

• 多选题 B（关联题项 / 列，banner）：最少 2 个，最多 100 个。

输出

多重响应频率交叉分析表：行=A 的纯选项名，列=B 各项的频数与占比，外加行总数、整表共用的 χ² 与 p。图是「多选×多选 · 共选普及率热力矩阵」。洞察按整张共选表给一次显著性判断。

产品限制

• 行内占比加总为 100%（舍入误差除外），因为分母是该行 B 侧响应之和，不是勾了 A 的人数。

• 勾了 A、但 B 两项都未勾的人不进入该行总数；本例「不想上数学课」在多重响应里有 222 人，本表该行总数却是 57。

• χ² 把共选矩阵当成普通列联表，一人可同时贡献多个格子，独立性不成立，p 只作描述。

• 编号列、李克特 1–5 分不能充当 0/1 选项。

研究问题。 厌学表现被拆成五列 0/1。研究者想知道：前三项（不想上课、不愿作业、提到就烦）与后两项（考前焦虑、故意逃避）是不是成套联选，还是各走各的。

工作表「有效样本数据」。多选题 A = 不想上数学课 / 不愿完成数学作业 / 一提到数学就感到烦躁；多选题 B = 考试前因数学感到焦虑不安 / 故意逃避数学相关的活动。三行总数分别是 57、46、29，整表 χ²=0.615，p=0.735。下载同一份表后按这五列复现。

下载教学示例表（学生问卷）

1. 步骤 1 · 导入问卷表

   把学生问卷 xlsx 放进工作台。确认活动表是「有效样本数据」。体积上限 20 MB。

2. 步骤 2 · 拆清两套 0/1

   画像里五列厌学表现应是 0 与 1。前三列进 A，后两列进 B，不要左右重复勾同一列。

3. 步骤 3 · 打开本方法

   目录搜「多选&多选」或「交叉分析」。不要点成多重响应，也不要点成列联表。

4. 步骤 4 · 填角色后运行

   多选题 A 勾前三项，多选题 B 勾考前焦虑与故意逃避。运行分析。

5. 步骤 5 · 先核行总数

   若「不想上数学课」行总数不是 222 而是 57，说明分母已经切到 B 侧响应。再读 χ²。图与表冲突时信表。

下表由同一份教学示例跑多选×多选得到。以「不想上数学课」行为例：与「考前焦虑」共选 19 次（行内 33.333%），与「故意逃避」共选 38 次（66.667%），行总数 57。19+38=57，33.333+66.667=100。这是响应份额：在「已经勾了不想上课、并且对 B 侧有过勾选」的那些响应里，逃避约占三分之二。

另外两行同样是行内对半开的结构：不愿作业一行焦虑 39.13%、逃避 60.87%；提到就烦一行焦虑 31.034%、逃避 68.966%。三行共用 χ²=0.615、p=0.735，α=0.05 下不能拒绝「共选矩阵像独立抽出来的」。

【多重响应·卡方检验】分组=不想上数学课、不愿完成数学作业、一提到数学就感到烦躁，目标选项=考试前因数学感到焦虑不安、故意逃避数学相关的活动，统计不显著(p=0.735, α=0.05)。结论：不同分组在目标选项上的选择不存在显著差异。

读表顺序：确认 A/B 哪侧是行、哪侧是 banner → 行总数是不是远小于该 A 项的普及人数 → 行内百分比加总是否约 100% → 再看共用的 χ²。本例 p=0.735，只能写「未见联选结构偏离独立」，不能写成「两套表现互相无关」的实质结论。若要报告「勾了不想上课的 222 人里有多少也勾焦虑」，应另行按个案口径计算 19/222，本表没有这个数。

记受访者 i 在 A 项 j、B 项 ℓ 上的示性为 s_{ij}^A=1(x_{ij}>0)、s_{iℓ}^B=1(y_{iℓ}>0)。共选次数与行内响应份额为：

个案普及率会是 n_{jℓ}/N_j，N_j 为勾了 A 项 j 的人数。本产品输出的是 p_{jℓ} 而不是 n_{jℓ}/N_j。Pearson χ² 直接套在 {n_{jℓ}} 上。因为同一人可让多个 j 或多个 ℓ 同时为 1，格子不独立，p 值只用来描述共选是否明显倾斜。

• 不要把 57 读成「不想上课的人数」——那是 B 侧响应合计。

• 行内 100% 只说明 B 侧份额切完，不说明这些人都只选了 B 里的一项。

• 两侧列重叠会制造虚假共选，角色里应互斥。

• χ² 显著与否都不能当因果：共选可能来自题干相邻、疲劳或真共病。

• 脏编码只计一次勾选；空行仍留在表里，只是该格为 0。

看完两套 0/1 的联选后，常见下一步是退回单套构成，或把其中一侧换成互斥身份变量。

• 吴明隆. 问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M]. 重庆大学出版社.

• Agresti, A. Categorical Data Analysis[M]. 3rd ed. Wiley, 2013.

• IBM. SPSS Statistics: Multiple Response Crosstabs.

• Loughborough, J., & others. Analysing multiple response data. International Journal of Market Research.