(完整版)spss卡方检验呕心沥血整理版

医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。

该方法主要用于处理分类数据，例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。

在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件中，进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。

第一步：数据准备首先，需要在SPSS中导入数据。

假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系，我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量，分别用“Male”和“Female”表示性别，“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。

将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。

第二步：假设设定接下来，需要设置假设。

在卡方检验中，我们通常有一个原假设和一个备择假设：-原假设（H0）：两个或多个分类变量之间没有显著差异。

-备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著差异。

在本例中，原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”，备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。

第三步：计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据。

2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“非参数检验（Nonparametric Tests）”子菜单，最后选择“卡方（Chi-Square）”选项。

3.在弹出的对话框中选择两个分类变量（性别和吸烟状况），并将它们添加到变量列表中。

4.点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验的计算。

5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。

如果P值小于指定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。

这样，就完成了卡方检验的SPSS操作。

需要注意的是，卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法，不能用于确定因果关系。

此外，在进行卡方检验之前，需要确保样本符合一些假设，例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设，可以考虑使用其他适用的统计方法。

统计学方法总结2spss做卡方检验的方法第一篇：统计学方法总结2spss做卡方检验的方法通过看网上的spss教程，发现用spss做卡方检验有俩种方法，特简单介绍下，若有错漏请补充，安江。

以比较两个组别（实验组与对照组）的男女差异为例。

方法一、 如下图所示设置三个变量（组别、性别、人数）再给“组别”以及“性别”变量添加值点输入数据（我是随机的）④如下图进行数据加权（教程上要求有这步，原因不明，查了一下有人说是因为这些数据不是原始数据，而是频数表数据，所以要进行预处理）⑤依次打开：分析（analyze）--描述统计（descriptive）--交叉表（crosstabs），打开交叉表对话框，按图所示将“组别”“性别”分别添加进“行”“列”中，点击交叉表对话框里的“统计量”（statistics），勾选“卡方”以及“McNemar”，点击交叉表对话框里的“单元格”（cell），勾选“行”。

⑥点击“确定”，出现最后结果。

会出现三张表，主要看第三张表的pearson卡方检验，渐进sig（双侧）值大于0.05，因此认为不同的性别对两组无显著的差别。

最后还得看一下第三张表下面的a中小于5的理论频数不能超过20%，超过了则本次检验不正确，需要(1)增加样本含量，(2)进行合理合并或删除分类。

方法二、貌似方法二只适用于俩个变量的，列如比较若干组的人数差异性 如下图所示设置两个变量（组别、人数）再给“组别”变量添加值输入数据（我是随机的）④加权处理不知道需不需要，教程上并没有，不过方法一中的解释如果正确，那么次方法也是需要预处理的。

⑤找到非参数检验->旧对话框->卡方检验，将其单击单击打开，将“人数”添加到“检验变量列表”中，点击“选项”，勾选“描述性”⑥点击“确定”，出现最后结果。

会出现三张表，主要看第三张表的渐进显著性值小于0.05，因此认为人数对组别有显著的差别。

最后还得看一下第三张表下面的a中小于5的理论频数不能超过20%，超过了则本次检验不正确，需要(1)增加样本含量，(2)进行合理合并或删除分类。

SPSS学习系列24.- 卡方检验24. 卡方检验卡方检验，是针对无序分类变量的一种非参数检验，其理论依据是：实际观察频数f0 与理论频数f e（又称期望频数）之差的平方再除以理论频数所得的统计量，近似服从2分布，即(f0 f e)2~(2 n)卡方检验的一般是用来检验无序分类变量的实际观察频数和理论频数分布之间是否存在显著差异，二者差异越小，2值越小。

卡方检验要求：1）分类相互排斥，互不包容；2）观察值相互独立；3）样本容量不宜太小，理论频数≥ 5，否则需要进行校正（合并单元格、增加样本数、去除样本法、使用校正公式校正卡方值）卡方校正公式为：( f0 f e 0.5) 2卡方检验的原假设H0: 2= 0; 备择假设H1: 2≠0;卡方检验的用途：1）检验某连续变量的数据是否服从某种分布（拟合优度检验）；2）检验某分类变量各类的出现概率是否等于指定概率；3）检验两个分类变量是否相互独立（关联性检验）；4）检验控制某几个分类因素之后，其余两个分类变量是否相互独立；（5）检验两种方法的结果是否一致，例如两种方法对同一批人进行诊断，其结果是否一致。

（一）检验单样本某水平概率是否等于某指定概率一、单样本案例例如，检验彩票中奖号码的分布是否服从均匀分布（概率=某常值）；检验某产品市场份额是否比以前更大；检验某疾病的发病率是否比以前降低。

有数据文件：检验“性别”的男女比例是否相同（各占1/2 ）1. 【分析】——【非参数检验】——【单样本】，打开“单样本非参数检验”窗口，【目标】界面勾选“自动比较观察数据和假设数据”2. 【字段】界面，勾选“使用定制字段分配” ，将变量“性别” 选入【检验字段】框；注意：变量“性别”的度量标准必须改为“名义”类型3. 【设置】界面，选择“自定义检验” ，勾选“比较观察可能性和假设可能性（卡方检验）”；4. 点【选项】，打开“卡方检验选项”子窗口，本例要检验男女概率都=0.5 ，勾选“所有类别概率相等” ；注：若有类别概率不等，需要勾选“自定义期望概率”，在其表中设置各类别水平及相应概率点【确定】回到原窗口，点【运行】得到双击上表，得到更多的描述：结果说明：1)男生的观察频数为28，理论频数为25，残差=3；女生的观察频数为22，理论频数为25，残差=-3；可以计算卡方值=[3 2+(-3) 2]/25=0.722)卡方检验的P 值=0.396>0.05, 故接受原假设H0，即认为男女性别人数无差异。

SPSS学习系列24.-卡方检验D2.【字段】界面，勾选“使用定制字段分配”，将变量“性别”选入【检验字段】框；注意：变量“性别”的度量标准必须改为“名义”类型。

3. 【设置】界面，选择“自定义检验”，勾选“比较观察可能性和假设可能性（卡方检验）”；4. 点【选项】，打开“卡方检验选项”子窗口，本例要检验男女概率都=0.5，勾选“所有类别概率相等”；注：若有类别概率不等，需要勾选“自定义期望概率”，在其表中设置各类别水平及相应概率。

点【确定】回到原窗口，点【运行】得到双击上表，得到更多的描述：结果说明：（1）男生的观察频数为28，理论频数为25，残差=3；女生的观察频数为22，理论频数为25，残差=-3；可以计算卡方值=[32+(-3)2]/25=0.72（2）卡方检验的P值=0.396>0.05, 故接受原假设H0，即认为男女性别人数无差异。

注：卡方检验的P值是近似P值，若用“二项分布检验”计算出精确P值=0.480. 另外，上述卡方检验也可以用：【分析】——【非参数检验】——【旧对话框】——【卡方】得到的结果是一致的。

二、两样本或多样本案例——比较不同类的构成比或发生率的差异问题：两组收入不同的受访家庭其轿车拥有率的比较。

使用【交叉表】的卡方检验来实现，需要注意：若交叉表中存在有序分类变量，则适合用秩和检验而不是卡方检验。

有数据文件：变量O1表示是否拥有轿车：“1=有，2=没有”；变量Ts9表示收入级别：“1=4.8万以上，2=4.8万以上”。

1. 【分析】——【描述统计】——【交叉表】，打开“交叉表”窗口，将变量“Ts9收入级别”选入【行】框，将变量“O1是否拥有轿车”选入【列】框，根据需要勾选“显示复式条形图”；2. 点【统计量】，打开“统计量”子窗口，勾选“卡方”表示进行卡方检验；3. 点【继续】回到原窗口，点【单元格】打开“单元显示”窗口，【计数】输出观察频数和理论频数，默认勾选“观察值”；【百分比】勾选“行”；【非整数权重】设置小数权重问题，保持默认；注：“残差”设置残差的输出方式；“z-检验”对多于两组的数据做两两组间比较；点【继续】回到原窗口，点【确定】得到案例处理摘要案例有效的缺失合计N 百分比N 百分比N 百分比家庭收入2级 * O1. 是否拥有家用轿车989 86.2% 158 13.8% 1147 100.0%家庭收入2级* O1. 是否拥有家用轿车交叉制表O1. 是否拥有家用轿车合计有没有家庭收入2级Below 48,000计数32 303 335家庭收入2级中的 % 9.6% 90.4% 100.0% Over 48,000计数225 429 654家庭收入2级中的 % 34.4% 65.6% 100.0%合计计数257 732 989家庭收入2级中的 % 26.0% 74.0% 100.0% 低收入家庭有9.6%拥有轿车；高收入家庭34.4%拥有轿车。

SPSS超详细操作：卡⽅检验（R×C列联表）医咖会之前推送过⼀些卡⽅检验相关的⽂章，包括：卡⽅检验(2x2)、卡⽅检验(2xC)、配对卡⽅检验、分层卡⽅检验等。

今天我们再和⼤家分享⼀下，如何⽤SPSS来做RxC列联表的卡⽅检验。

⼀、问题与数据研究者拟分析购房⼈与购房类型的关系，共招募了在过去12个⽉中有过购房记录的333位受试者，收集了购房⼈类型（buyer_type）和房屋类型（property_type）的变量信息。

其中研究对象类型按照单⾝男性（single male）、单⾝⼥性（single female）、已婚两⼈（married couple）和多⼈家庭（family）分类；房屋类型按照楼房（flat）、平房（bungalow）、独栋别墅（detached house）和联排别墅（terrace）分类，部分数据如下图。

其中，Individual scores for each paticipant（左图）列出了每⼀个研究对象的情况，⽽Total count data (frequencies)（右图）则是对相同情况研究对象的数据进⾏了汇总。

⼆、对问题的分析研究者想分析多种购房⼈类型与多种房屋类型的关系，建议使⽤卡⽅检验（R×C），但需要先满⾜3项假设：假设1：存在两个⽆序多分类变量，如本研究中购房⼈类型和房屋类型均为⽆序分类变量。

假设2：具有相互独⽴的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独⽴的，不会相互⼲扰。

假设3：样本量⾜够⼤，最⼩的样本量要求为分析中的任⼀期望频数⼤于5。

本研究数据符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3，并进⾏卡⽅检验（R×C）呢？三、SPSS操作1. 数据加权如果数据是汇总格式（如上图中的Total count data），则在进⾏卡⽅检验之前，需要先对数据加权。

如果数据是个案格式（如上图中的Individual scores for each paticipant），则可以跳过“数据加权”步骤，直接进⾏卡⽅检验的SPSS操作。

卡方检验的SPSS实现简介卡方检验是一种统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间是否存在相关性。

它基于观察值与期望值之间的差异，判断两个变量是否独立。

SPSS是一款常用的统计分析软件，提供了强大的功能来执行卡方检验以及其他统计分析任务。

本文将介绍如何使用SPSS进行卡方检验，并提供详细的步骤和示例。

步骤步骤一：导入数据在SPSS软件中，首先需要导入包含要进行卡方检验的数据集。

数据集可以是以.csv、.xlsx或者其他常用格式保存的文件。

1.打开SPSS软件。

2.选择“文件”菜单，然后点击“打开”选项。

3.在弹出的文件选择框中，找到并选择要导入的数据文件。

4.点击“打开”按钮，导入数据文件。

步骤二：选择变量在执行卡方检验之前，需要选择要分析的变量。

1.在SPSS软件中，选择“数据视图”选项卡，显示数据集的表格视图。

2.找到包含要分析的变量的列，将其选中。

可以按住Ctrl键选择多个变量。

3.点击菜单中的“分析”选项，然后选择“描述统计”子菜单。

4.在弹出的描述统计对话框中，选择“交叉表”选项，然后点击“统计量”按钮。

5.在统计量对话框中，选中“卡方”复选框，然后点击“确定”按钮。

步骤三：执行卡方检验选择变量之后，可以执行卡方检验。

1.在描述统计对话框中，点击“OK”按钮，开始执行卡方检验。

2.SPSS将生成一个交叉表，显示各个变量之间的交叉频数和期望频数。

3.检查交叉表中的卡方值和p值。

卡方值表示观察值与期望值之间的差异程度，p值表示该差异是否显著。

4.如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为两个变量之间存在相关性。

步骤四：解读结果根据执行卡方检验的结果，可以得出一些结论。

1.如果卡方值较小，且p值较大，说明观察值与期望值之间的差异较小，两个变量之间可能独立。

2.如果卡方值较大，且p值较小，说明观察值与期望值之间的差异较大，存在一定程度的相关性。

需要注意的是，卡方检验只能判断两个变量之间是否存在相关性，不能说明变量之间的因果关系。

统计方法SPSS实例：四格表卡方检验(可以直接使用，可编辑实用优秀文档，欢迎下载）SPSS实例：四格表卡方检验我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同？这就用到了四格表卡方检验。

从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。

下面先看一下具体这个案例的操作过程：情况1：有原始数据1.原始数据的数据结构，见下图。

在这里没有频数，只有年龄组和是否正确这两个变量2.在菜单栏上执行：分析--描述统计--交叉表3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击statistic4.勾选卡方值，这样才能输出卡方值5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂6.看第二个表格是最关键的信息，我们看sig值，如果小于0.05就可以认为达到了显著水平，拒绝虚无假设，认为年龄对答案的正确性产生了影响。

情况2：没有原始数据假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图：我们只需要将数据进行加权就可以了。

下面是具体的步骤：1.先整理数据，数据结构见下图2.接着进行加权3.用频数进行加权，点击ok4.接下来的步骤都是一样的，见上面。

常见离子的检验方法一、常见阳离子的检验二、常见阴离子的检验去Ps：红色字为较好方法第二章描述统计：表格与图形方法第一节数据的预处理一、数据审核1、准确性审核的对象就登记性误差（非抽样误差）采取逻辑检查和计算检查方法·逻辑检查：主要看调查数据的内容是否合理，项目之间是否有矛盾的地方，以及与有关数据进行对照，或者检查数据的平衡关系，以暴露逻辑上的矛盾·计算检查：主要是从数字上检查，如各分项之和是否等于总计，计量单位是否合适，计算方法上是否合理等等2、全面性核对应调查的单位是否有遗漏，应调查的内容是否齐全3、及时性即是否按规定的时间获取数据资料二、数据筛选1、当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选2、数据筛选的内容（1）将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除（2）将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不符合特定条件的数据予以剔除3、数据筛选可借助计算机完成三、数据排序1、按一定顺序将数据排列，以发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索2、排序有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供依据3、在某些场合，排序本身就是分析的目的之一4、排序可借助于计算机完成第二节定性数据的图表分析一、频数分布：将统计数据分组后，各组数据出现的次数被称为频数（次数）。