作为一款专业的数据分析软件，IBM SPSS Statistics为用户提供了全面的、多方位的数据分析手段，我们可以在其中使用各种分析方法对数据进行统计分析，对数据分析师、医药学分析都有非常大的好处。
接下来小编就为大家介绍一下如何使用IBM SPSS Statistics的交叉表分析来统计两个变量的交叉频率分布及其百分比分布。
一、交叉表分析概述
图1：数据窗口
数据分析是基于数据表中的变量来进行的，我们可以探究一个变量中的数据之间的相互关系，也可以探究两个甚至更多变量之间的交叉关系，交叉表分析就是用来统计两个变量之间的交叉频率分布关系的一种常用的分析方法。
上图是新生儿性别、出生日期、死亡日期和死亡分组的数据，小编这里将用交叉表来分析新生儿死亡分株和性别之间的关系。
二、分析方法
1.交叉表分析
图2：交叉表分析
交叉表分析属于描述统计，是较为基础的的一类分析方法，在“分析”——“描述统计”中找到“交叉表”，点击可进入交叉表分析窗口。
2.设置行、列
图3：变量设置
小编这里将性别设置为行，将死亡分组设置为列。
点击左侧的变量名称，再点击对应的转换箭头即可将其添加到行或列中。
3.设置百分比
图4：百分比设置
只显示频数是很难看出变量之间的交叉性和关联性的，所以一般来说我们还需要设置显示对应的百分比。
点击“单元格”可打开单元格内显示项目的设置窗口，在“百分比”窗格内选择要显示的百分比类型，包括行百分比、列百分比和全部百分比，这个根据自己的需求设置即可。
4.分析结果
图5：交叉表结果
分析结果就是关于两个变量的交叉表，实际上就是将两个变量的交叉频数和百分比进行了统计，也就是我们文章开头提到的统计方法。
在工作日志中显示了两个表格，一个是全部数据的统计，包括有效数据和无效数据的个数；另一个是交叉表。
这样再进行分析数据时，就可以轻松剔除变量之间的影响。如在早起新生儿死亡分组中，有63.6%是男性；在被统计的男性婴儿死亡人数中，有44.4%在新生儿时期死亡。
三、小结
这里小编介绍的是使用IBM SPSS Statistics的交叉表来统计两个变量之间的交叉频数和百分比分布的方法，其实除了这个用途，交叉表分析还可以用来进行更多的分析工作，比如卡方分析、相关性分析等。
