spss交叉表及均值比较能同时做吗？

是的，SPSS可以同时进行交叉表（交叉分析）和均值比较（t检验）。
在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“交叉制表”选项进行交叉分析 *** 作。在交叉分析中，用户可以选择需要分析的自变量和因变量，指定分类变量、统计指标等参数，生成交叉表或交叉图等。
同时，SPSS也提供了进行均值比较（t检验）的工具。在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“比较均值”选项进行t检验 *** 作。用户可以选择需要比较的变量、分组变量、显著性水平等参数，进行均值比较分析。
需要注意的是，进行交叉分析和均值比较分析时，要根据需要选择合适的分析方法和参数，同时也需要正确解读分析结果。在进行SPSS数据分析时，请务必了解样本数据的基本特征，确定分析目的和相关假设，并进行严谨的分析和解释。

按以下格式录入数据：
分组 是否发病 人数
1 1 26
1 2 24
2 1 29
2 2 21
将变量“人数”Weight Cases
Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs：将分组放入“行”，将是否发病放入“列”，“统计Statistics”选项框内选择“Chi-square”，确定运行，OK。祝你好运！

spss中交叉表分析怎么增加限制变量个数
SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平005，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平005，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。
在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种：
（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为：
其中，f0表示实际观察频数，fe表示期望频数。
卡方统计量服从（行数 1） （列数 1）个自由度的卡方统计。SPSS在计算卡方统计量时，同时给出相应的相伴概率，由此判断行列变量之间是否相关。
（2）列联系数（Contingency coefficient）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：
（3） 系数（Phi and Cramer's V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：
系数介于0和1之间，其中，K为行数和列数较小的实际数。
交叉列联表分析的具体 *** 作步骤如下：
打开数据文件，选择分析（Analyze）菜单，单击描述统计（Descriptive Statistics）命令下的交叉表（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。

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