独立性权系数法是一种用于比较两个分类变量之间独立性程度的方法。它通过计算独立性权系数（也称为卡方独立性检验）来确定两个变量之间的相关性。该方法通常用于分析两个分类变量之间的关联关系，比如性别和职业之间是否存在关联。

    背景说明：

    独立性权系数法是一种常用的评估指标权重的方法，主要用于判断指标之间是否存在大的差异，以及每个指标对总体指标的贡献程度。它基于指标的平均值、标准差和极差进行计算。独立性权系数越高，表示指标越能够独立地解释和影响总体指标。独立性权系数法帮助我们理解每个指标的贡献程度和相对独立性，并可以用于指导决策和评估指标的重要性。在这个分析中，我们可以据此判断哪些指标对总体指标的影响最大，以及在制定策略和方案时应重点考虑的指标。

    分析结果如下所示：

    根据上述计算结果，我们可以看到指标A1的权重最高，达到46.700%。指标A2、A3、A4和A5的权重分别为7.200%、10.400%、20.700%和15.000%。这说明在这个分析中，指标A1对总体指标的贡献最大，而指标A2的贡献最小。指标A3、A4和A5的贡献程度相对较高，但仍有差异。

    SPSSMAX还输出指标重要度直方图：

关注微信公众号发送【示例数据】获取SPSSMAX练习示例数据。