Excel 的樞紐分析工具還可提供十分有用的雙變項分配分析。根據早前設計，我們可探索的雙變項關係包括：
Xs Ys
- 父親之自我形象 (y1-7) 會否因年齡 (x1)而異？
- 父親之自我形象 (y1-7) 會否因教育程度 (x2) 而異？
- 父親之自我形象 (y1-7) 會否因收入 (x3) 而異？
讓我們示範如何探索年齡 (Q8) 和能力（Q2) 之相互關係，步驟如下：
- 先把Q2拖曳至欄目
- 把Q8拖曳至列，指令軟件顯示不同年齡之Q2選項
- 我們須留意如何選擇資料顯示方式。在這情況下，我們依然是選擇計算項目個數，並指令軟件顯示總目的百份比。然而，我們應該選擇“總欄數”抑“總列數”的百分比呢？軟件只會盲從跟隨我們指示，而每個指令都會產生一組數字，但那個計算方法才有意思，則需小心思量才是。如我們選擇顯示“總欄數的百分比”，則計算每個年齡類別以內，選取不同Q2答項的百分比。如我們選擇顯示“總列數的百分比”，便是指令軟件計算每個Q2答項以內之年齡百分比。
由於此組模擬數據沒有控制各年齡層的受訪數目，計算“總列數的百分比”可能沒有多大意思，或只會反映樣本中不平均的年齡分佈。在此情況下，“總欄數的百分比”更能提供有關年齡層之間的分別，幫助我們比較這變項與父親自我形象的關係。當然，我們還須考慮年齡之單變項分佈。如年齡之間的樣本分佈甚不平均，或個案數目太少，所得來的數據亦未必太有意思。言歸開首，探究員還是需要清晰概念邏輯，小心衡量和評估資料該如何詮釋，才能確定那些是可用的資料，那些需要進一步補充。
上圖為初步分析。要刪除空白欄列，可拉下Q2 或 Q8之表單，剔除“空白”一欄，便會出現右方的表列。
初步觀察，沒有一個受訪者認為自己（5 - 毫無能力），而年齡在35歲或以上的受訪者較多選擇（3 - 基本滿足）或（4 - 不是太有能力）。視乎探究員的判斷和數據的型態，我們可選擇把資料重組以方便審視。例如，我們可以35歲為界線，把來自Q8的資料重組為兩個年齡層，分別為35以下和35或以上。我們須重新打開工作頁，並新增一個欄目（如下圖的Q8b)，根據Q8之數據重新鍵入Q8b下之編碼 (1 = 35歲以下，２= 35歲或以上）。為免錯誤刪改本來的檔案，我們建議同學把所有進一步修正的工作表重新命名，另存檔案。
- 我們可使用重整的數據，重複先前步驟，建立新的交互表列。如下圖示，重新編碼的資料能更簡單明確顯示年齡和自我能力評估的關係
- 我們亦可以圖表顯示有關資料。由於我們是比較兩個年齡層之自我形象評價，所使用的數據必須以百分比顯示，並以個別年齡層的總樣本數目為基數計算。以上表列滿足此項要求，適用之圖表有100%堆疊直條圖。我們可按功能表之“圖表精靈”選項，另選圖表類型
- 如想隱藏樞紐分析圖欄位按鈕的圖示，則只需把滑鼠移至“計數”位置，然後右按，點擊下圖箭咀之選項便是。
如想進一步修正左欄之百分比數目，把小數位數刪去，並將最大數目定為100，則可把滑鼠移至圖表的Y軸（即紅線圖示），點擊兩下，然後在“數值”選項中把小數位數改至0。確定以後，重復程序並在“刻度”選項中把最大值改為 1，再按確定。
完成以上的程序後，便會出現以下圖表。同學加上適當的標題，便可用於探究報告中：
練習
- 嘗試使用模擬數據，建立一個探索Q5和Q10的雙變項交互表列。(示範答案)
- 對上述示範有充份掌握的老師，更可考慮把Q10的資料重新編碼，進一步把表列簡化。
詮釋變項之間的關係
圖表能更清晰和直接的顯示兩個年齡層的分別。根據以上之模擬數據，父親在情感上的自我評價普遍合格，只有少數覺得自己不是太有能力。然而，年紀較輕的父親之自我評價似乎較高。圖表顯示了兩個變項之相互關係，但並不代表這便是一個因果關係。我們須追問兩個年齡層之差異因何而來，會否跟樣本中的收入和教育程度分佈有關呢？要查探這些問題，我們可就不同的變項配搭繪製交互表列和相關圖表。例子如下：
年齡組別之單變項分佈 以下之雙變項表列顯示兩個年齡組別的屬性其實有所不同，35或以上的受訪者普遍有較高的教育程度和收入。我們必須考慮各個 Ｘ (年齡、教育程度、收入）對自我形象 (Y) 可能產生的效應，在報告中仔細隔離和解述，才能有效地舉證和立論。
年齡組別和教育程度之相互關係
年齡組別和收入之相互關係
為探討其他兩個 X 變項 (收入、教育程度)和 Y 變項 (如Q2）的關係，我們可建立以下表列：
教育程度和自我能力（情感）評價之相互關係
收入和自我能力（情感）評價之相互關係
可想而知，我們將在這過程中建立不少圖表。部份資料可能支持我們原來的推論，亦可帶來意想不到的發現。我們須在原有的概念框架下，有耐性並開放地地審視各項資料，才能理解數據所反映的真相。先前花了很多篇幅強調概念操作化和抽樣的科學程序，正為確保這階段的資料充分，而且可信有效。假若先前的程序太隨意和欠缺系統，只搜集有關自我形象的問題，忽略了查問受訪者的年齡、教育程度和收入，或在量度自我形象之時，只籠統測量了一個面向的現象，則這階段的資料會很單薄，所能進行的分析亦會有限，縱有軟件幫助也無補于事。
老師可嘗試利用是項模擬數據，繪製不同圖表並就自我形象的不同面向進行分析。我們將在第五課續用這些資料，討論如何把這些數據過濾整理，以撰寫探究報告。
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