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表3-2 诺贝尔奖得主（1901～1972年）和其他美国社会精英的社会出身（为了便于比较，同时列出了1900～1920年男性从业人员的职业分布）
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量化数据分析：通过社会研究检验想法 [:1702644735]
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量化数据分析：通过社会研究检验想法 当因变量为均值时的列联表
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当因变量是间距或比率变量时，在由自变量各类别构成的列联表的单元格中呈现因变量的均值常常非常实用。例如，假设你们怀疑女性比男性的教育回报低，所以你们对性别、受教育程度和收入之间的关系感兴趣。表3-3呈现了根据1980年NORC综合社会调查数据（General Social Survey）计算的美国全职成年人按受教育程度和性别划分的1979年的平均年收入。
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表3-3 1980年美国全职成年人按受教育程度和性别划分的1979年的平均年收入（括号中是类别频数）
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表3-3的技术要点
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（1）注意，这张表的形式与第1章中表1-6的形式是一样的，差别是表1-6用百分数表示，而表3-3用均值表示。可以用同样的方式理解这两张表。
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（2）在此表中，受教育程度用降序表示。无论降序还是升序都是可以的，所选择的方式应尽量使讨论更方便。
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（3）注意，此表仅包括1468个总样本中的626个。这反映出许多人的工作并不是全职工作，尤其是女性，同时也反映出一些人的受教育程度和收入信息缺失。有时将缺失样本作为一个类别是很有用的，特别是当存在许多缺失值或缺失值的分布很重要时。在这种情况下，可以对表加一个脚注或在表的下部加个说明。例如，
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表中样本数 626
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收入信息缺失 57
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受教育程度信息缺失 1
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受教育程度和收入信息都缺失 1
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全职工作的人数 685
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没有全职工作的男性 235
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没有全职工作的女性 549
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样本总数 1469
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这张表显示的样本总数是1469，而实际的样本总数是1468，这种误差产生的原因是四舍五入。因为在1980年综合社会调查采用“分别抽样”（split ballot）方法产生了误差，所以需要对数据进行加权处理以代表总体（Davis，Smith，and Marsden，2007）。我们将在第9章介绍加权问题。
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即使你们没有呈现此表中的信息，你们也可以自己做一个这样的表以便检查所做的计算。事实上，在前面有关缺失样本的计算过程中，我发现了一个计算上的错误，这导致表3-3中的数据出错（现在已经更正）。
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（4）呈现这些数据的另一种方法是在表的最右边一列显示女性的均值占男性均值的比例，而不是总的均值，这能使读者更快地掌握表的重点。做表是一种艺术，其目的在于使信息尽可能清楚和易于理解。
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从表3-3中你会发现，1980年，尽管男性和女性的收入都随着受教育程度的提高而增加，但是女性比接受同等教育的男性的收入低很多。收入的性别差异非常显著：平均来讲，女性的收入只比男性的一半多一点，受教育程度最高（即具有研究生学历）的女性的平均收入低于受教育程度最低的男性（即没有完成高中教育的那些人）。