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配对卡方检验spss步骤配对卡方检验SPSS步骤引言：配对卡方检验是一种常用的统计方法，用于比较两个相关变量之间的关系是否显著。
在SPSS软件中进行配对卡方检验非常方便，本文将详细介绍使用SPSS进行配对卡方检验的步骤。
步骤一：准备数据在进行配对卡方检验之前，首先需要准备数据。
假设我们有两个相关的分类变量X和Y，且每个变量都有两个或多个水平（例如，男性和女性）。
确保数据已经输入到SPSS，每个变量拥有自己的列。
步骤二：导入数据到SPSS打开SPSS软件并选择“文件”选项，然后选择“打开”命令来导入数据文件。
确保选择正确的文件路径，并选择数据文件。
在弹出窗口中选择适当的选项，然后点击“确定”按钮将数据导入到SPSS 软件中。
步骤三：选择配对卡方检验在SPSS软件中，选择“分析”选项，并从下拉菜单中选择“非参数检验”，然后选择“配对样本”和“卡方检验”选项。
步骤四：设定变量在弹出的“配对样本卡方检验”对话框中，将需要进行配对卡方检验的变量移动到“变量对”框中。
确保变量的顺序与数据文件中的顺序一致。
步骤五：设定统计量在同一对话框中，选择“卡方相关系数”以计算配对变量之间的关系强度。
选择“精确度”选项以获取更加精确的结果。
如果选择“对称测验”，则将计算渐近P值，并且结果会更快。
步骤六：运行配对卡方检验点击对话框底部的“确定”按钮来运行配对卡方检验。
SPSS将计算卡方统计量和与之相关的P值。
结果将以表格形式呈现在输出窗口中。
步骤七：解读结果配对卡方检验的结果将显示在输出窗口中的“卡方相关系数”表格中。
首先，关注卡方值（χ^2）的大小。
如果卡方值较大，则意味着两个变量之间的关系较强。
其次，观察P值。
如果P值小于事先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝无关假设，即认为两个变量之间的关系是显著的。
步骤八：结果报告在结果报告中，应包括所进行的配对卡方检验的变量名称、样本数量、卡方值、自由度和P值。
此外，还应说明结果对研究问题的意义和解释。
课程名称实用统计软件实验项目名称多配对样本非参数检验实验成绩指导老师（签名）日期2011-12-6一．实验目的1，掌握多配对样本的非参数检验基本原理和算法；2，能够用SPSS软件解决多配对样本的非参数检验的问题。
二. 实验内容与要求1．实验内容1．书上的三个研究问题的实现。
2．书上练习与思考题第10-3题。
（提示：录入数据进行kendall协同系数检验时要把数据进行转置，读物作为变量，评论家作为行）3．为了比较A、B、C、D、E 5种药物注射后产生的皮肤疱疹的大小，选取6只家兔并给每只家兔先后分别按随机排列的次序注射这5种药物。
实验结果如下表（疱疹面积的度量单位为mm2）：（提示：录入数据是也要注意，家兔在行，药物在列作为检验变量）2．实验要求：作业中要出现检验过程。
如本ppt第8页、第20页、第30页的表格及统计计算过程。
注意：今天的三种方法所处理的实际问题类型有所不同，需要根据具体问题选择不同的检验方法。
三．实验步骤具体操作参见课件多配对样本非参数检验.PPT（ftp://10.66.28.22:22）四. 实验结果（数据与图形）与分析1．书上的三个研究问题的实现。
2．书上练习与思考题第10-3题。
（提示：录入数据进行kendall协同系数检验时要把数据进行转置，读物作为变量，评论家作为行）得到卡方统计量为9.782，W系统系数为0.466，小于1，相伴概率为0.201，大于显著性水平0.05，所以评分标准不够一致。
3．为了比较A、B、C、D、E 5种药物注射后产生的皮肤疱疹的大小，选取6只家兔并给每只家兔先后分别按随机排列的次序注射这5种药物。
实验结果如下表（疱疹面积的度（提示：录入数据是也要注意，家兔在行，药物在列作为检验变量）得到卡方统计量为14.609，W系统系数为0.609，小于1，相伴概率为0.006，小于显著性水平0.05，所以皮肤疱疹大小无差异。
原文地址：SPSS学习笔记之——两配对样本的非参数检验（Wilcoxon符号秩检验）作者：王江源
一、概述
非参数检验对于总体分布没有要求，因而使用范围更广泛。
对于两配对样本的非参数检验，首选Wilcoxon符号秩检验。
它与配对样本t检验相对应。
二、问题
为了研究某放松方法（如听音乐）对于入睡时间的影响，选择了10名志愿者，分别记录未进行放松时的入睡时间及放松后的入睡时间（单位为分钟），数据如下笔。
请问该放松方法对入睡时间有无影响。
本例可以采用配对样本t检验，但由于样本量少，数据可能不符合正太分布，所以考虑用非参数检验。
三、统计操作
数据视图
菜单选择
打开如下的对话框
该对话框有三个选项卡，第一个选项卡会根据第三个选项卡的设置自动设置，故一般不用手动设定。
点击进入“字段”选项卡。
将“放松前”、“放松后”均选入右边“检验字段”框中。
点击进入“设置”对话框，选择检验方法，切换为“自定义检验”，选择“Wilcoxon 匹配样本对符号秩（二样本）”复选框。
“检验选项”可以设定显著性水平。
点击“运行”按钮，输出结果
四、结果解读
这就是输出结果。
原假设示放松前好放松后差值的中位数等于0，P=0.015<0.05，拒绝原假设，认为放松前后有统计学差异。
双击该表格，会弹出如下的“模型浏览器”窗口，可以看到更详细的信息。
如下图。
统计第十一课：SPSS 多相关样本的非参数检验（Friedman检验）
关键词：SPSS多相关样本非参数检验2015-07-14 00:00来源：互联网点击次数：5103
先讲讲什么是 Friedman 检验
Friedman 检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法。
其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。
SPSS 将自动计算 Friedman 统计量和对应的概率 P 值。
如果概率 P 值小于给定的显著性水平 0.05，则拒绝原假设，认为各组样本的秩存在显著差异，多个配对样本来自的多个总体的分布有显著差异。
反之，则不能拒绝原假设，可以认为各组样本的秩不存在显著性差异。
基于上述基本思路，多配对样本的 Friedman 检验时，首先以行为单位将数据按升序排序，并求得各变量值在各自行中的秩；然后，分别计算各组样本下的秩总和与平均秩。
多配对
样本的 Friedman 检验适于对定距型数据的分析。
看完这些，是不是有点儿晕，好吧，让我们进入实例来分析分析。
案例解析
以2010 年世博会期间，参观人数众多，为了比较各个时间段的入园人数有无差别为例，
收集了以下的数据：
日期：统计的日期
a：该日 12-14 点的入园人数
b：该日 14-16 点的入园人数
c：该日 16-18 点的入园人数
d：该日 18-20 点的入园人数
目的是分析上述四个时间段的入园人数有无差异。
显然，四组数据并不独立，不能满足普
通方差分析的条件，可以使用重复测量的方差分析。
但考虑到入园人数波动大，存在极端值，这里采用非参数检验的方法，即 Friedman 检验。
二、操作步骤
菜单的选择
主对话框：
进入「字段」选项卡，选入四个时间点字段：
进入「设置」选项卡，选择 Friedman 检验，多重比较选择「逐步降低」（类似 SNK 法）：
三、结果解读
这是模型的统计摘要，P<0.001，可见各个时间点的入园人数有统计学差异。
双击该图标，进入模型查看界面：
两两比较：
在上图下方的「视图」下拉菜单中选择「齐性子集」，进入下图：
可见，四组数据被分成 3 个子集，12-14 点、16-18 点入园人数最多，14-16 点次之，18-20 点最少。
这也与实际情况相符。
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