一、问题与数据

某研究者拟探讨性别和体育锻炼与心脏疾病患病的关系。该研究者现招募了152位受试者，并搜集受试者参加体育锻炼exercise (yes vs. no)、性别gender (males vs. females)和心脏病的罹患情况disease (yes vs. no)等相关变量，按照分类汇总整理后，部分数据如下：

二、对问题分析

若研究者拟分析多个分类变量之间的相关关系，如本研究中拟判断受试者性别、体育锻炼与患病情况的关系，我们可以使用对数线性模型(loglinear分析)，但需要先满足4项假设：

假设1：变量均为分类变量，如本研究中受试者的性别、参与体育锻炼和心脏病罹患情况都是分类变量。

假设2：任意预测频数大于1，且80%的预测频数大于5。

假设3：不存在显著异常值。

假设4：残差接近正态分布。

经分析，本研究数据符合假设1，那么应该如何检验假设2-4，并进行loglinear分析呢？

三、SPSS操作

3.1 数据加权

在进行正式操作之前，我们需要先对数据加权（针对汇总数据），如下：

(1) 在主页面点击Data→Weight Cases

弹出下图

(2) 点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗口

(3) 将freq变量放入Frequency Variable栏

(4) 点击OK

3.2 模型选择

在运行loglinear模型之前，我们需要选择模型。具体来说，我们主要是根据SPSS输出的结果，判断在不影响数据结果准确性的情况下需要保留的交互项个数，具体操作如下：

(1) 在主界面点击Analyze →Loglinear→ Model Selection