SPSS基本统计分析（三）：列联表分析1、引入在医学统计中，计数资料是非常常见的，比如（患病、未患病），（男、女），（有效、无效）等等，这类资料通常会被整理成列联表的形式，我们平常接触到的列联表多数都是二维的（R×C列联表）。
根据变量是否有序，又分为单向有序、双向有序属性相同、双向有序属性不同列联表，不同的列联表所用统计方法是不一样的。
在后续定性资料统计推断中我们会一一介绍其操作步骤，这节先通过一个例子看一下简单的2×2列联表的卡方检验（反映理论频数和实际频数的差异大小）过程。
2、问题与数据为了探讨吸烟与慢性支气管炎有无关系，调查了339人，结果如下：3、操作步骤3.1 数据录入注意数据的录入方式，给不同变量的不同分类定义新的标签值，这里，变量x代表是否吸烟：0代表吸烟，1代表不吸烟；变量y代表是否患病：0代表患病，1代表不患病。
3.2 数据加权因为数据是汇总格式，所以需要先对数据进行加权。
弹出个案加权对话框后，选择个案加权系数，激活频率变量，将人数放入频率变量栏中，点击确定。
3.3 卡方检验和Fisher精确检验将是否吸烟选入行，是否患慢性支气管炎选入列（结局变量放入列）点击精确，弹出的对话框中选择卡方点击格式，计数框中选择实测和期望，百分比框中选择列。
4、结果解读4.1个案处理摘要表中可以看出有效个案数、缺失个案数和总计个案数。
4.2交叉表由于使用卡方检验要求每个单元格频数不少于5，当条件不满足时，应当用Fisher精确检验。
由表格可以看出期望计数的最小值为22.14，大于5，所以可以直接采用卡方检验。
4.3卡方检验由结果得χ2=7.469，P=0.006<0.05，所以应该拒绝原假设，认为患慢性支气管炎与吸烟之间不是相互独立的。
研究问题时，当任何一个期望计数小于5时，便不再使用卡方检验，而是采用Fisher精确检验，由表格可以看出，本题的费希尔精确检验的双侧P值为0.007。
