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SPSS 在铁路春运客流调查中的应用 摘 要：本文在对站 2005 年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用 SPSS 软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。 选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流名义数据与区间数据之间：Eta系数。
SPSS 对这些列联分析都有充分的支持。
多选项分析
在实际问卷调查中，某些问题允许选择的答案是多个，也即有两个或两个以 上的答案会被同时选中。针对这种多选项问题，利用普通的频数分析或交叉列联
分析会比较烦琐，需要手工进行一些额外计算。为此，SPSS专门设计了 一个子 菜单Multiple Response方便这种变量的统计分析。
对应分析
对应分析(Correspondence Analysis)是由法国人 Jean Paul- Benzerci 于 20世纪60年代创立，直到20世纪80年代才在英语国家兴起的一种多元相依 (In terdependence)变量统计分析技术。它主要对名义变量或顺序变量多维频度 表进行分析，探索同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间 的对应关系。对应分析的4个优点是：名义变量划分的类别越多，这种分析的优 势越明显；可以将名义变量或顺序变量转变为间距变量，揭示行变量类别间与列 变量类别间的联系：将变量类别间的联系直观地表现在图形中。
对应分析的使用条件包括：变量是名义变量或顺序变量；行变量类别与列变 量相互独立；行变量和列变量构成的交叉列表中不能有零值或负数。
3 SPSS在春运客流调查中的应用
春运客流调查的列联分析
以购票途径倾向与乘车目的进行列联分析，利用SPSS的
Analyze->Descrip tiveS tat is ti cs—> Cross tab 得出卡方检验结果如表 1 所示。
表1：卡方检验
值
相伴概率(双侧检验)
皮尔逊一一卡方 (a)

进行/检验，得到Q=，双尾P值=，因此拒绝原假设，认为乘 车目的与购票途径具有显著相关性，即不同购票途径在不同客流上有显著差别， 相关强度值的计算选择名义变量的相关系数。
春运客流调查的多选项分析
问卷中的出行考虑因素属于多选项问题，对它的分析采用多选项分析的二分 法。即对安全、票价、舒适、快捷、能走就行等因素分别设置一个变量，然后把 5 个变量合为一个多选项变量集，再进行频数分析和交叉列联分析。调查中频数 分析的结果如表 2 所示。
表 2：多项频数分析表
数量
百分比％
安全
1905

票价
893

舒适
1625

快捷
1167
1&8
能走就行
615

总的应答数
6205
100
由输出结果可以看出，在对出行考虑的因素中有6 205 个答案。其中安全是 考虑最多的因素，达到 %，其次分别为舒适和快捷，而票价只以 %排在 第四位，不加选择的有车就走排在在第五位。这反映了旅客对春运期间铁路服务 质量的要求在提高，相当多旅客在春运期间乘坐火车不只是因为铁路票价便宜。
春运客流调查的对应分析
以乘车目的与旅客出行方向为例，由于乘车目的有 4 个