什么是表格册
表格册把一组固定的表头（例如总体、性别、年龄段、地区）应用到一系列题目上。每张表有相同的列、相同的百分比算法、相同的基数定义和相同的检验规则。正是这种一致性让它容易读：看懂一张表，就看懂了全部。
费工夫的不是计算，而是定义：哪些个案计入基数？哪些题目组成一个题目组？用哪个权重、检验哪些列对？如果在零散的表格里处理这些问题，到下一波调查时就无法追溯。
在 Crosstabs 中用项目管理表格册
Crosstabs 把表格册保存为本地项目，其中是一个有版本的模型。它保存的不只是结果，还有生成表格的定义：
- 行：题目组、矩阵题、多选题组和量表题。
- 列：类别顺序固定的多组表头。
- 以命名定义保存的筛选、权重和调查设计。
- 显著性字母的检验设置和表格顺序。
- 带结构映射的波次、开放题编码，以及关联到表格的发现。
- XLSX、PDF、PPTX 和 DOCX 的导出设置，可附方法说明、注意事项和显著性摘要。
好表头的规则
每个表头组必须由相互排斥的列组成，否则列间检验无效。显著性字母只在同一组内的列之间比较；字母虽然在整个表头中连续编排，但不会拿“男性”和“55 岁及以上”比较。
请事先规划列基数：受访者少于 30 人的列不参与检验。“总体”列放在最前面；即使百分比已加权，每张表也要显示未加权基数。
示例：表格册中的一张表（示例数据）
题目“你最喜欢哪个产品？”与表头“总体 | 年龄段”交叉（说明用示例数据，与英文版示例 “Product preference by age group” 相同，不是真实调查）。每个年龄段列的基数都是 100，全部参与检验。3 列意味着每行有 3 个列对；按 Bonferroni 校正，每对的严格水平为 0.05 ÷ 3 = 0.0167。
产品 A：18–34 岁（45.0%）在 95% 水平上高于 55 岁及以上（20.0%），因此标“C”；35–54 岁（35.0%）只在 90% 水平上高于 55 岁及以上，标小写“c”。产品 C 的模式相反：55 岁及以上的 45.0% 显著高于两个较年轻的年龄段，标“AB”。产品 B 没有任何列存在显著差异。
在表格册中，这张表与其他所有题目使用相同的列、检验规则和脚注，下一波调查也能按同样的定义重新生成。下面是这张表的列百分比和显著性字母（大写 95%，小写 90%，每行做 Bonferroni 校正）：
- 产品 A：总体 33.3%；18–34 岁（A） 45.0% C，35–54 岁（B） 35.0% c，55 岁及以上（C） 20.0%
- 产品 B：总体 35.0%；18–34 岁（A） 30.0%，35–54 岁（B） 40.0%，55 岁及以上（C） 35.0%
- 产品 C：总体 31.7%；18–34 岁（A） 25.0%，35–54 岁（B） 25.0%，55 岁及以上（C） 45.0% AB
- 基数（n）：总体 300，每个年龄段 100
不带原始数据也能分享
表格册经常需要分享，原始数据却不能外传。仅定义清单刻意不含受访者数据行：只有应用到新的数据文件时才会重建分析，并列出与该文件不匹配的定义，而不是悄悄跳过。