自定义表：SPSS如何以不同于分类变量的方式处理多响应集？

Question

当在自定义表格中进行z测试时，SPSS会将multi response sets与分类变量区别对待。我假设这种行为与响应的重叠有关，但我无法弄清楚如何。

那么，对于多响应集（MRsets），SPSS如何进行z测试？

我的目标是为R中的MRset重现SPSS z-test，但我无法弄清楚SPSS实际上做了什么。通常，SPSS自定义表z测试与

相同

prop.test(c(proportion1,proportion2),c(columnSum1,columSum2),"two.sided",correct=F)

但显然与MRset不同。

为清楚起见，请查看此分类与MRset比较。

分类var z-test（根据z-test，C＆amp; D列没有不同）

• 分类数据集（无重叠，3623个案例）：Download dataset
• 分类重叠矩阵（无重叠）：

• 分类z-test SPSS语法

  CTABLES
    /VLABELS VARIABLES=splitVar catVar DISPLAY=DEFAULT
    /TABLE splitVar [C][COUNT F40.0] BY catVar [C]
    /CATEGORIES VARIABLES=splitVar catVar ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE
    /COMPARETEST TYPE=PROP ALPHA=0.05 ADJUST=NONE ORIGIN=COLUMN INCLUDEMRSETS=NO CATEGORIES=ALLVISIBLE.
  

• 分类z检验输出：

• C-D-z测试（第一行）的R再现：http://www.r-fiddle.org/#/fiddle?id=p4gw9ftk

  "Categorical var z-test"
  "Doing a proportions test for first row (splitVar=1) and columns C and D"
  prop.test(c(198,242), c(198+35,242+65), alternative="two.sided", correct=F )
  "As we see, there are no significant differences in the proportions on an alpha=0.05 level"
  

MRset z-检验（表中相同的数字，但不同的z检验结果：C＆amp; D列的显着差异）

• MRset数据集（包括重叠，2404个案例）：Download dataset
• MRset重叠矩阵：
• MRset z-test输出：

• MRset z-test SPSS语法：

  CTABLES
      /VLABELS VARIABLES=splitVar $MySet DISPLAY=DEFAULT
      /TABLE splitVar [C] BY $MySet [C][COUNT F40.0]
      /CATEGORIES VARIABLES=splitVar ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE
      /CATEGORIES VARIABLES=$MySet  EMPTY=INCLUDE
      /COMPARETEST TYPE=PROP ALPHA=0.05 ADJUST=NONE ORIGIN=COLUMN INCLUDEMRSETS=YES CATEGORIES=ALLVISIBLE.
  

• C-D-z测试（第一行）的R再现：http://www.r-fiddle.org/#/fiddle?id=GAhnnrv0

  "MRset z-test"
  "Doing a proportions test for first row (splitVar=1) and columns C and D"
  overlap_splitvar1_CD <- 53
  overlap_splitvar2_CD <- 9
  prop.test(c(198-overlap_splitvar1_CD,242-overlap_splitvar1_CD), c(198+35-overlap_splitvar1_CD-overlap_splitvar2_CD,242+65-overlap_splitvar1_CD-overlap_splitvar2_CD), alternative="two.sided", correct=F )
  "As we see, there are still no significant differences in the proportions on an alpha=0.05 level. In contrast, SPSS does detect a difference. Why?"
  

从MRset R代码中可以看出，即使减去重叠情况也无济于事。也许它与加权或其他东西有关？ 非常感谢您的想法。

可能有用的链接：A Note on Weights and Multiple Response Sets

Answer 1

可能是CTABLES可能应用的Bonferroni adjustment 吗？