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交叉表最新娱乐体验_交叉表查询是为了解决(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

交叉表

Tableau免费版，本地存储！数据界的小伙伴们，你们知道吗？Tableau Desktop Public的免费版现在支持本地存储了！以前用免费版的用户只能把数据上传到公共云，处理敏感或私有数据的时候总是有点不放心。现在好了，终于可以放心地在本地存储数据了。希望以后还能看到更多功能的开放，比如导出数据、生成交叉表和图像等。现在，Tableau Desktop Public的用户可以：把工作簿保存到本地桌面可视化公共和私有数据随时随地创建和保存可视化，不需要互联网连接享受新的自动保存功能在分享之前完善你的数据可视化总的来说，Tableau在可视化工具领域的竞争也越来越激烈了，特别是对于那些习惯用Excel的用户来说，Power BI免费版的功能更全面一些。不过，无论如何，Tableau Public的这一更新确实让用户们多了一个选择。

突发新闻：特朗普竞选团队对《得梅因纪事报》/塞尔泽民意调查结果作出了严厉回应，该调查显示哈里斯在爱荷华州领先 3 个百分点。他们指出，爱默生学院在约 1 小时前发布的民意调查结果显示特朗普领先 10 个百分点。他们还指出，塞尔泽向公众隐藏了她的交叉表——没有显示党派关系以及参与者的其他关键信息。 “与艾默生透明地报告其党派份额和 2020 年罢免投票情况不同，得梅因纪事报并未披露这些信息的分布，尽管他们在调查中提出了这一要求。” 美国总统大选倒计时「美国大选」

如何用问卷星搞定数据分析？大家好！最近好多小伙伴都在问我，问卷发出去之后，该怎么去分析这些数据呢？别急，今天我就来给大家分享一些超实用的数据分析方法，保证你效率杠杠的！数据图表分析 𐟓Š 首先，打开问卷星，找到你发布的问卷，然后点击“统计&分析”功能。系统会自动帮你统计和分析答卷，简直不要太方便！数据图表功能非常强大，有六种不同的图表类型可以选择：表格、饼状图、圆环图、柱状图、条形图和折线图。无论你是要做描述性分析还是探索性分析，这些图表都能满足你的需求。词频分析 𐟓– 接下来，我们来说说词频分析。这个方法特别适合用来分析主观题，比如开放性问题。通过词频分析，你可以快速看到大家的态度和看法，一秒就能知道大家的偏好。问卷星还支持生成词云图、饼状图、条形图和折线图，真的是非常直观。交叉分析 𐟔 交叉分析也是个非常实用的工具。它可以帮助你分析单一变量或多个变量之间的关系。通过交叉表和交叉图表，你可以直观地展示变量之间的相关性和差异。这个方法特别适合用来发现一些隐藏的关系和趋势。 SPSS分析 𐟒𛊦œ€后，重头戏来了！SPSS分析是问卷星的终极武器！打开“统计&分析”页面，点击“SPSS分析”，然后选择“新增分析”，选择你要分析的类型。问卷星目前支持信度效度、相关分析、T检验、描述统计、假设检验、方差分析、主成分分析、因子分析、回归分析等多种方法。不过要注意哦，当答卷数超过3000时，需要进入SPSSAU分析页面进行操作。希望这些方法能帮到大家！如果你有任何问题或需要更多帮助，欢迎随时留言哦！𐟘Š

接着来讨论相关子查询。使用 #SQLAlchemy# 构造出来的相关子查询，是可以字符串化成 SQL 语句的。比如，图1就是一个被字符串化的子查询，还没有被嵌入主查询的状态。光看这个 SQL 的话，FROM 子句中是隐式 JION，即笛卡尔积。不管任何情况，两张表做全交叉。然后在全交叉的结果中，根据 WHERE 语句进行筛选。很容易联想到：这种全量交叉的中间表，占用大量内存。同时 WHERE 子句在进行筛选时，需要基于全量交叉表执行，效率较低。这样一来，相关子查询的性能不是极差？其实恰恰相反。会形成全量交叉，是因为在嵌入到主查询之前，两张表的数据都是不确定的。表1中用哪一条数据，表2中用哪一条数据，都是未知数。好比是解方程时，有2个未知数：x 和 y 。表1做一次遍历，表2做n次遍历，n为表1的行数。可以联想成双层for循环，可想而知，计算量极大。但是一旦嵌入到主查询之后，抓查询自身会做遍历。针对主查询中，所遍历的一条数据，去执行子查询。这样一来，子查询中，原先的2个未知数中，有1个变成已知的了。子查询的 FROM 子句中，2张表变成了1张表，被去掉的表就是主查询所查的表。同时，WHERE 子句中的两个表达式，要么是 user_account.id ，要么是 address.user_id ，也变成了已知的数值（来源于主查询当前所遍历的数据）。整个子查询就变成了单表查询。这就是所谓的相关性：子查询中的已知条件与当前主查询正在的数据相关。这样一来，单看子查询的话，就会发现，子查询从原本定义的量表全量查询，变成了单表查询。虽然，主查询和子查询构成整体来看的话，仍旧是2表共同遍历。但是它可以实现针对主查询的每一条数据，去执行完整的查询逻辑。在不大幅增加性能压力的情况下，实现更灵活复杂的查询逻辑。

如何用Excel按月汇总销售数据嘿，大家好！今天我们来聊聊如何用Excel按月汇总销售数据。特别是当你每天都在收集销售数据，想要按月份整理成不同商品的销售额时，这个小技巧绝对能帮到你！第一步：提取年份和月份 𐟓… 首先，我们需要在C列后面添加两列。在D2单元格中输入YEAR函数，在E2单元格中输入MONTH函数。这两个函数的作用是从C列的日期中提取出年份和月份。输入公式后，记得复制这两个单元格，然后粘贴到D列和E列下面的行中。第二步：使用SUMIFS函数 𐟓Š 接下来，我们在L5单元格中输入SUMIFS函数。这个函数的参数包括统计对象范围、条件范围和条件。我们要统计的是商品名、年份和月份。比如，L5单元格会显示2016年1月的商品A的销售额。第三步：复制和粘贴公式 𐟓‹ 选择了表格中的其他单元格后，点击“开始”菜单中的“粘贴”按钮，然后点击“公式和数字格式”。这样，其他条件的统计结果就会显示出来，完成交叉表的制作。小结 𐟓 通过以上步骤，你就能轻松地将每天的数据按年、月进行汇总统计了。这个方法特别适合那些需要按月份整理销售数据的小伙伴们。希望这个小技巧能帮到你，让你的Excel操作更加得心应手！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

卡方检验实战：药物疗效差异揭秘 𐟒Š 卡方检验，特别是R㗃卡方检验，是一种用于分类变量数据关系的统计方法。要满足几个基本条件才能有效进行：分类变量：分组变量和观察变量都必须是分类变量。至少有一个是无序多分类变量（比如药物1、药物2、药物3），而观察变量（如疗效）则是有序二分类变量。独立性：观测值之间必须相互独立。同一随机样本：两个变量必须是同一随机样本的两种属性。样本量：样本量要足够大，每个格子内的期望频数都要大于1，且期望频数小于5的格子数不宜超过总格子数的1/5。如果期望频数太小，可以通过增加样本量或使用Fisher确切概率法来解决。如果分组太多，可以合理合并一些组来增加期望频数。无序变量与有序变量：无序多分类变量是没有内在顺序或等级的分类变量，每个类别是平等的。有序变量则可以进行数学运算和比较。接下来，我们来看看具体操作步骤：录入数据点击“加权个案”：选择“数据”菜单，点击“加权个案”，选择要加权的变量（如人数），然后点击确定。描述统计与交叉表：点击“分析”菜单，选择“描述统计”，然后点击“交叉表”。将分组变量和观察变量分别选入行与列，点击精确，选中“精确”，继续点击“统计量”，勾选“卡方”、“相依系数”、“Phi”和“Cramer变量”。点击单元格，勾选观察值、期望值和行，然后点击确定。原假设是：三种疗法治疗高血压的总体有效率相等。如果P值小于0.05，则拒绝原假设，说明三种疗法的总体有效率不相等，差异有统计学意义。在这个例子中，P=0.000，xⲽ19.500，说明疗法与效果的关联性为弱相关（相关系数为0.177）。当相关系数小于0.1时为极弱相关，0.1~0.3时为弱相关，0.3~0.5时为中等相关，大于0.5时为强相关。通过这些步骤和结果解读，我们可以更深入地了解数据背后的统计规律，为医学研究和决策提供有力支持。

𐟧”逊卡方检验全解析𐟔 𐟔 卡方独立性检验是数据分析中的一种常用方法，而皮尔逊卡方检验则是其中的重要分支。在进行此类检验时，我们应重点关注Pearson卡方值、自由度和显著性。 𐟓Š 观察期望频数也是关键一步。如果某个期望频数小于5，且该单元格的频数低于总体的25%，那么我们可以主要关注Pearson的结果。 𐟓ˆ 拟合优度测试则是另一种应用场景。在此测试中，我们需要先计算出期望的频数。接着，在SPSS中选择分析>非参数检验>单独样本，输入分类变量和期望频数，然后查看输出结果中的卡方统计量和显著性值。 𐟎�䖯𜌥𝓥䄧†2x2表格数据时，费舍尔精确概率检验也是一个有用的工具。如果在卡方独立性检验的交叉表输出中，某个单元格的期望计数小于5，SPSS会自动提供费舍尔的精确测试结果。 𐟒ᠦŽŒ握这些方法，你将能更有效地进行数据分析，提取出有价值的信息。

SPSS卡方检验2X2交叉表操作指南 𐟓Š 操作步骤：选择“分析”菜单，点击“描述统计”，然后选择“交叉表”（图1）。在“分组”中选择“行”，在“结果”中选择“列”（图2）。选择“精确”选项，点击“精确”（图3），然后在“统计”中选择“卡方”（图4）。在“单元格”设置中，计数选择“实测”，百分比选择“行”（图5）。 𐟓‹ 结果解释：如果样本量≥40，且最小期望数T≥5，选择第一行皮尔逊卡方检验结果，P值为渐进显著性（双侧）。如果样本量≥40，至少1个最小期望数1≤T＜5，选择第二行连续性校正检验结果，P值为渐进显著性（双侧）。如果n＜40，或至少1个最小期望数T＜1，选择Fisher精确检验，P值为精确显著性（双侧）。

宝宝米粉怎么选？关键在这两点！给宝宝添加辅食时，米粉因其易调配和稀稠程度好控制而备受青睐。𐟍š 𐟌ˆ 但辅食添加的目的是为宝宝提供足够的营养，尤其是铁元素。因此，市售的含铁米粉比家庭自制的更合适。正常宝宝选择的米粉中铁含量达到5.8 mg/100g就可以算是高铁米粉了。 𐟔 在选择米粉时，除了看铁含量，还要仔细查看食品配料表。最初最好选择成分单一的米粉，这样有助于观察宝宝是否对某种成分过敏。避免选择配料表复杂的米粉，因为它可能含有多种谷物，一旦宝宝过敏，难以确定过敏源。 𐟐‚ 另外，有些米粉可能在生产过程中存在交叉污染，可能含有牛肉、牛奶等成分，如果宝宝有明确的过敏史，需要特别注意规避。 𐟓栦œ€后，米粉不需要囤积太多，因为它只是宝宝辅食初期的选择。随着宝宝食物种类的增加，他们会逐渐接触到更多的含铁食物，如稀粥、面糊等。宝宝的饮食会逐渐接近成人。

卡方检验全攻略：从基础到进阶 𐟎ᦖ𙦣€验是一种非常实用的统计方法，主要用于比较不同样本之间的差异。它可以用来检验单个样本率、两个样本率，甚至是多个样本率之间的差异。下面我们来详细了解一下卡方检验的各种应用场景和一些关键步骤。单个样本率比较 𐟓Š 卡方检验最基础的应用场景是比较单个样本的实际频数与期望频数之间的差异。如果实际频数与期望频数差异较大，那么我们可以认为这个样本与理论预期不符。两个样本率比较 𐟔 当你有两个样本需要比较时，卡方检验可以帮助你判断这两个样本之间是否存在显著差异。这在实际研究中非常有用，比如在比较两组不同治疗方法的疗效时。多个样本率比较 𐟎悦žœ你需要比较三个或更多个样本率，卡方检验同样适用。通过计算卡方统计量，你可以找出那些与理论预期差异最大的样本，从而进行更深入的分析。 R•C交叉表卡方检验 𐟓ˆ R•C交叉表卡方检验是一种更复杂的应用场景，主要用于比较两个或多个分类变量之间的关系。这种方法可以帮助你找出哪些分类变量之间存在显著的关联。关键步骤 𐟔‘ 卡方检验的关键步骤包括：确定理论频数：根据研究假设和样本数据，计算每个格子的理论频数。计算卡方统计量：根据实际频数和理论频数，计算卡方统计量。判断显著性：通过比较卡方统计量与临界值，判断样本数据是否与理论预期存在显著差异。注意事项 ⚠️ 如果某个格子的实际频数太小，或者当1

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