能告诉你什么
Crosstabs 在浏览器中计算，沿用 SPSS 按变量排除缺失值的规则，并给出“有效个案数（成列）”一行。
- 每个变量的典型取值和离散程度，各占一行，便于比较。
- 变量是否偏态或厚尾：将偏度、峰度与其标准误对照判断。
- 每个变量有多少个案，以及在所有变量上都完整的个案有多少（有效个案数（成列））。
- 通过最小值和最大值发现超出合理范围的取值。
适用场景
适合使用
- 报告或论文开头的描述统计表：并列展示年龄、收入、得分等尺度变量。
- 建模前快速筛查大量数值变量。
- 比较准备合并或标准化的变量的量纲。
改用其他方法
- 需要中位数、百分位数或正态性检验：使用“探索”，百分位数也可用“频率”。
- 需要分组统计量：使用“均值”，或在“探索”中指定因子。
- 需要把标准化 z 分数保存为新变量：本面板只输出统计表。
- 地区 1–5 这类分类代码：代码的平均值没有意义，请使用“频率”。
在 Crosstabs 中如何操作
- 01
打开数据集
在工作区载入文件并切换到“统计”模式；系统会自动识别数值变量。
- 02
选择描述
在“描述”组中选择“描述”（DESCRIPTIVES）。
- 03
勾选数值变量
在“数值变量”列表中勾选要放入表中的所有变量。
- 04
选择缺失值处理与显示顺序
保留“按变量排除个案（SPSS 默认）”或改选“成列排除个案”；“显示顺序”可选变量列表、按字母、按平均值升序或降序。
- 05
运行
点击“运行”。如工作区设有权重，需先声明为频数权重或抽样权重；使用抽样权重时不报告标准误。
计算示例
以下结果由 Crosstabs 引擎在构建本页时根据模拟数据实际计算得出，并非手工填写。
数据
30 名模拟客户的年龄（岁）、月消费金额（美元，对数正态分布，因此右偏；其中两个值为空）和每周使用 App 次数。数据由固定随机种子生成。
| 项目 | N | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 | 偏度 | 峰度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| age | 30 | 18.00 | 59.00 | 37.47 | 10.37 | 0.179 | −0.756 |
| spend | 28 | 14.72 | 103.87 | 47.84 | 27.12 | 0.975 | 0.014 |
| sessions | 30 | 1.00 | 10.00 | 5.17 | 2.34 | 0.220 | −0.089 |
| 有效个案数（成列） | 28 |
按变量逐个排除缺失值（默认），因此各行的 N 可能不同。
结果解读
消费金额的 N = 28，因为有两个值为空；在所有列出变量上都有效的个案数，即有效个案数（成列），为 28。其偏度为 0.97（标准误 0.44），说明分布有较长的右尾：平均值 47.84 被少数高消费客户拉高，用“频率”或“探索”中的中位数概括更合适。年龄的偏度为 0.18，接近对称。
输出表格说明
- 结果摘要
- 表格上方的一句通俗说明：单个变量时给出平均值、标准差和个案数，多个变量时指出平均值最高和最低的变量。
- 描述统计
- 每个变量一行，含 N、最小值、最大值、平均值、平均值的标准误、标准差、方差、偏度、峰度及其标准误，最后是“有效个案数（成列）”。脚注说明缺失值规则和所用权重。
前提假设与注意事项
- 变量为定距或定比尺度，平均值和标准差才有意义。
- 偏度和峰度的标准误假定样本为随机抽样；它们只是粗略的筛查，而非正式的正态性检验。
- 按变量排除时，各行可能基于不同个案；若要求各行描述同一批人，请选择成列排除。
结果如何验证
在包括加权样本在内的 13 个参考样本上，各阶矩与 SciPy 1.18 和 NumPy 2.5 一致（偏度、峰度按 bias=False 计算，与 SPSS 的报告口径相同）：平均值误差在 1e-12 以内，方差、标准差和标准误在 1e-11 以内，偏度与峰度在 1e-10 以内，N、最小值和最大值完全相同。单元测试还检查成列与按变量排除、排序以及对字符串变量的拒绝。 验证证据（英文）
常见问题
为什么各行的 N 不同？
默认情况下，每个变量使用它自己所有的有效个案。选择“成列排除个案”后，各行都基于在所有列出变量上完整的个案；无论哪种方式，该数量都会显示为“有效个案数（成列）”。
如何根据此表判断偏度？
用偏度除以其标准误；在中等样本中，绝对值超过约 2 表示明显不对称。如需正式检验和中位数，请运行“探索”。
标准差是样本标准差还是总体标准差？
与 SPSS 一样是样本标准差，分母为 N − 1。使用频数权重时，N 为权重之和。
这里能得到中位数吗？
不能——DESCRIPTIVES 不计算中位数。请使用“探索”或“频率”，两者都报告中位数和百分位数。
相关过程
用你自己的数据运行描述统计
打开 .sav、CSV 或 Excel 文件。所有计算都在浏览器中完成，文件不会离开你的设备。
SPSS 是 IBM Corp. 的商标。Crosstabs 与 IBM 无关联，也未获得 IBM 认可。