LZ的描述比较笼统 这要看trial的null hypothesis是什么
比如说 我们假设 户主0的教育程度越高 子女2的教育程度就越高

那么有很多方法来做 其中假设检验应该是最简单直接的 当然回答的问题也很少
具体的数据LZ没有描述 我假设3以上是highly educated 这个户主可以分为2组low and high
教育程度很难是normality 所以我想到的是rank-sum test
输出户主low和户主high子女的教育程度 建议用median+mid-fifty range 看他们之间是否有显著的差异
如果 low组子女教育程度的median小于high组 并且显著(P值判断) 那么就可以 也只能说明户主教育程度高 子女教育程度高 当然 具体怎么高 假设检验是不能回答的

如果希望知道具体的程度 推荐的就是回归 不过LZ给的信息太少 包括样本 分布都不清楚 也不知道这变量间是不是具有某种关系 所以具体的methods无法判断

lz可以试试下面的syntax：
data list /id 1 rls1 to rls4 3-6 edc1 to edc4 8-11.
begin data
1 0222 3456
2 02   23
end data.

varstocases
make rls from rls1 to rls4
/make edc from edc1 to edc4.

id：户编号
rls：与户主关系
edc：受教育程度

虽然没有转换成你需要的表，但更便于后续分析。