男生列三个占比加起来超过 100%，要不要改用响应率让它加总为 100%？

看你的句子。组画像用个案普及率：57.54% 的男生勾了不想上课，三个数相加>100% 表示人均不止一项。只有问「男生全部勾选里不想上课占多少份额」才改用 145/272≈53.3%。本表默认打印前者；强行改成加总 100% 会丢掉「男生比女生多勾了约 0.25 项」这条信息。

分组变量（banner）该放性别还是放厌学选项？

放互斥的学生性别。banner 是列：男、女。厌学选项是行上的菜单。把 0/1 选项放进「单选题」会让 0 与 1 变成两个假组。若研究问题其实是「不想上课覆盖了哪类人」，应改入口为多选×单选，而不是在本页对调阅读方向却不改角色。

列联表里男生列加总 100%，本页男生列加总却超过 100%，哪一张算错了？

两张都可以对。列联表的分析变量是互斥单选（例如年级），每个男生只进一个年级格，列内构成加总 100%。本页分析的是可多选菜单，同一男生可同时进三行，列内加总=人均勾选×100%。用错入口（把 0/1 当年级）才会真的算错。

演示表和「多选×单选」数字一样，为什么还要单独做这一页？

教学示例用了同一对变量，底层计数可以相同，但角色槽、可扩展方式和句子主语不同。本页允许 1–10 道身份题共用一套菜单；多选×单选允许 1–10 道单选去扫描同一套选项。论文里应写清「按性别描述多选剖面」还是「按选项比较性别覆盖」，不能靠一张表的外观混用名称。

交叉分析【单选&多选】

这篇能回答什么

交叉分析【单选&多选】从互斥身份出发，给每个水平画一幅多选菜单。单选题放进 X（分组 / banner），多选题项放进 Y（0/1 菜单）。你沿「学生性别（男）」这一列往下读：不想上课 57.54%、不愿作业 30.952%、提到就烦 19.444%。三个数加起来约 108%，这是正常的——一人可勾多项，列内加总是人均勾选×100%，不是互斥构成。

编码约束与多选×单选对偶：这里 X 必须是互斥定类，Y 必须是二元勾选。可以一次放多道单选（最多 10），每道身份题单独成表，共用同一套多选菜单。教学示例只用学生性别 × 三项厌学。

什么时候不该用

两个身份题互相交叉（性别×办学性质）请用列联（交叉）分析，那里列内占比必须加总 100%。没有身份题、只数菜单本身，用多重响应分析或频数分析（仅当类别互斥）。两套勾选清单对打，用多选×多选。

如何选择方法

开口第一句若是「男生勾了什么、女生勾了什么」，进本页。开口若是「不想上课这个选项在谁那里更普遍」，进多选×单选。开口若是「四年级占男生多少」，两边都互斥，进列联表。

单选×多选：X=1–10 个互斥单选，Y=2–100 个 0/1；读的是组内菜单剖面。
多选×单选：主语换成选项，比较它在各水平上的覆盖。
列联表：组内占比加总 100%，每人只占一个分析类别。
多重响应：丢掉身份题，只看全样本菜单。

交叉分析【多选&单选】

分析每一个多选题的题项在每一个单选题项的分布与差异情况。

多重响应分析

针对问卷的多选题分析比例情况与普及情况。

列联（交叉）分析

用于探索不同分组群体在目标分类变量上的交叉分布与内部结构差异。

频数分析

对数据的不同数值的频数进行统计，了解其数据分布状况，支持按指定变量进行分组对比。

输入、输出与限制

输入

单选题是「一人一值」的定类字段。多选题项是勾选指示。若误把厌学 0/1 放进「单选题」，系统会把 0、1 当成两个组，剖面完全错位。

单选题：最少 1 个，最多 10 个（定类）。
多选题项：最少 2 个，最多 100 个（二元定类）。

输出

表头仍把单选水平铺成列，行是菜单项。占比=该组勾了该项的人数 ÷ 该组到访人数。图标题为「单选×多选 · 学生性别分组普及率」。洞察按「分组=学生性别，目标选项=…」陈述整张菜单是否随组变化。

产品限制

列内百分比不加总成 100%；加总反映人均勾选强度。
总计行 272 / 205 是响应次数，用来还原人均勾选，不能替换 252 / 248。
χ² 建在菜单项×组的计数上，勾选不独立，显著只说明剖面不像同一套多项式。
单选水平过多时先合并，否则剖面被稀有组拉毛。

案例

研究问题。 先按学生性别切开样本，再问：男生这 252 人的厌学菜单，和女生这 248 人的菜单，是不是同一张清单？关心的是组画像，不是某一个选项的「主角地位」。

单选题=学生性别，多选题项=不想上数学课、不愿完成数学作业、一提到数学就感到烦躁。男生列：57.54% / 30.952% / 19.444%，响应合计 272。女生列：31.048% / 31.855% / 19.758%，响应合计 205。χ²=11.654，p=0.003。下载后角色与「多选&单选」对调填写。

下载教学示例表（学生问卷）

在 StatsX 中操作

步骤 1 · 载入同一份问卷

打开工作台并送入学生问卷。活动表保持「有效样本数据」。
步骤 2 · 核对接力棒

性别列应显示男、女两个标签；三项厌学应是勾选。不要把课堂专注的 1–5 分放进多选题项。
步骤 3 · 选「单选&多选」

目录标题必须是「交叉分析【单选&多选】」。写反成「多选&单选」会改角色槽位。
步骤 4 · 身份在前、菜单在后

单选题勾学生性别。多选题项勾三列厌学。需要第二道身份题时再加办学性质（每题一张表）。
步骤 5 · 沿列读剖面

先加总男生三个占比是否大于 100%，再对比女生列。最后看整表 p。图只作剖面形状，人数以表为准。

互斥标签与 0/1 菜单在画像上应能一眼分开。

如何阅读输出

先读男生列，把它当成一份菜单：252 名男生里，57.54% 勾了不想上课（145 人），30.952% 勾了不愿作业（78 人），19.444% 勾了提到就烦（49 人）。三者之和 107.936%，对应人均 272/252≈1.08 项。女生列三个普及率之和约 82.7%，人均 205/248≈0.83 项。差别主要是菜单第一项：男生更常勾「不想上课」，后两项两列几乎贴在一起。

多重响应频率交叉分析表

分组题项	学生性别（男）频数	学生性别（男）占比(%)	学生性别（女）频数	学生性别（女）占比(%)	总数	X²	P
不想上数学课	145	57.54	77	31.048	222	11.654	0.003
不愿完成数学作业	78	30.952	79	31.855	157	11.654	0.003
一提到数学就感到烦躁	49	19.444	49	19.758	98	11.654	0.003
总计	272		205		477	11.654	0.003

左右滑动可查看完整表格

行上的「总数」222 / 157 / 98 是全样本勾了该菜单项的人数，写组画像时它们是配角。主角是列。若改问「男生所有勾选里不想上课占多少响应份额」，应另算 145/272≈53.3%；表里打印的 57.54% 不是这个数。整表 χ²=11.654、p=0.003，表示两列菜单不像从同一套比例抽出来。

洞察口径是「身份组 × 菜单项」整表检验，p=0.003。翻成组画像：男生菜单更重（人均约 1.08 项），女生更轻（约 0.83 项）；重量差几乎全部来自第一项不想上课，后两道菜两边份量接近。

论文句式建议：「男生的三项厌学普及率为 57.54%、30.95%、19.44%（人均 1.08 项）；女生为 31.05%、31.86%、19.76%（人均 0.83 项）。」然后再写 χ² 与 p。不要写成「男生有 57.54% 的勾选属于不想上课」——那是响应份额，本页默认不是它。

理论与公式

对固定组 g，菜单项 j 的个案普及率与组内人均勾选为：

本页打印 π_{jg}。列联表打印的是互斥类别的组内构成，要求 ∑_类别构成=100%，每人贡献且只贡献一个类别。多选菜单打破这条，所以 ∑_j π_{jg} 可以超过 100%。χ² 仍用 {n_{jg}}；它检验的是「两列菜单的计数结构」，不是「两组人互斥类别构成」。

注意事项

列内超过 100% 说明菜单非互斥，不是算错。
人均勾选用总计行÷N_g，不要用三个占比简单平均（未加权时恰好相等，有缺失就不是）。
多道单选会复制菜单、各出一张 χ²，写进论文要说明比较了几道身份题。
0/1 误入单选题槽位会把未选当成一个「组」。
显著剖面差不能推出「性别导致厌学」，抽样与题干顺序都可能制造落差。

常见问题

参考文献

风笑天. 社会调查中的问卷设计[M]. 中国人民大学出版社.
Lavrakas, P. J. Encyclopedia of Survey Research Methods. Sage.
IBM. SPSS Multiple Response sets and Crosstabs.
Groves, R. M. et al. Survey Methodology. Wiley.