spss卡方检验与相关分析

SPSS卡方检验具体操作SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，它包含了许多常用的统计方法，包括卡方检验。

卡方检验是一种经典的假设检验方法，用于检验两个分类变量之间是否存在显著的关联性。

下面将介绍SPSS中进行卡方检验的具体操作步骤。

步骤一：导入数据在SPSS软件中，点击“文件（File）”菜单，然后选择“打开（Open）”选项，找到所需分析的数据文件，点击“打开”。

然后通过哪个方式导入数据，可以选择加载文本文件、Excel文件、数据库等不同的方式。

导入数据后，SPSS会将数据显示在主窗口的数据视图中。

步骤二：设置变量属性在进行卡方检验之前，需要设置变量的属性，告诉SPSS每个变量的测量尺度。

例如，在分析两个分类变量之间的关联性时，需要将这两个变量都设置为“标称（Nominal）”尺度。

步骤三：执行卡方检验在SPSS软件中，点击“分析（Analyse）”菜单，然后选择“描述统计（Descriptive Statistics）”选项，再选择“交叉表（Crosstabs）”。

在弹出的对话框中，将需要分析的两个变量分别选择到“行（Rows）”和“列（Columns）”框中。

然后点击“Statistics”按钮，选中“卡方（Chi-square）”复选框，然后点击“Continue”按钮。

最后，点击“OK”按钮，SPSS将进行卡方检验并生成结果报告。

步骤四：解读结果在SPSS生成的结果报告中，主要包括卡方检验统计量、自由度、卡方值、显著性水平以及卡方检验的判定结果等内容。

卡方检验统计量用于判断两个分类变量之间是否存在显著的关联性。

如果卡方值较大且显著性水平（p值）小于设定的显著性水平（通常为0.05），则说明两个变量之间存在显著的关联性。

如果卡方检验的判定结果为显著，可以进一步进行后续分析，如计算关联性指数（如Cramer's V或Phi系数）来了解两个变量之间的关联性程度。

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f 0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2χ分布，即）（n f f f ee 2202~)(χχ∑-= 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，2χ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：∑--=ee f f f 202)5.0(χ卡方检验的原假设H 0: 2χ= 0; 备择假设H 1: 2χ≠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。

卡方检验spss步骤咱先来说说啥是卡方检验吧。

卡方检验就是一种统计方法，用来分析两个分类变量之间有没有关系。

比如说，你想知道男生和女生对某种颜色的喜好有没有差别呀，就可以用这个卡方检验。

那在SPSS里怎么做呢？一、数据准备你得先把数据都整理好。

就像你要去旅行，得先把行李收拾好一样。

数据得是那种每个观测值对应着不同变量的情况。

比如说你有一个变量是性别，男或者女，还有一个变量是对颜色的喜好，红、蓝、绿啥的。

这些数据要整整齐齐地放在SPSS的数据视图里。

如果数据乱七八糟的，那卡方检验可就没法好好做啦。

二、打开分析菜单在SPSS的界面里呢，你要找到“分析”这个菜单。

这个菜单就像是一个装满了各种工具的魔法盒子，卡方检验这个小魔法就在里面呢。

你轻轻一点这个“分析”菜单，就会看到好多选项冒出来。

三、选择描述统计里的交叉表在这个分析菜单里，有个叫“描述统计”的部分，在那里你能找到“交叉表”这个选项。

这就像是在一堆糖果里找到你最爱的那一颗一样。

点了“交叉表”之后，会弹出一个新的窗口。

四、设置变量在这个新窗口里呀，你要把你的两个分类变量分别放到行和列里面。

比如说，你把性别放到行里，把颜色喜好放到列里。

这就像是给每个小玩具找到它该待的小格子一样。

这个步骤很重要哦，要是放错了地方，结果可就不对啦。

五、点击统计量按钮在这个交叉表的窗口里，你能看到一个叫“统计量”的按钮。

点这个按钮就像是打开一个神秘的小盒子，里面藏着卡方检验这个宝贝呢。

在统计量的选项里，你要找到“卡方”这个选项，然后把它勾上。

就像你在菜单里点了你最爱吃的菜一样。

六、确定并查看结果勾好卡方检验之后呢，你就可以点“确定”按钮啦。

然后SPSS 就会像个勤劳的小蜜蜂一样，开始计算结果。

结果出来之后呢，你要看一个叫“卡方检验”的表格。

这个表格里会告诉你卡方值、自由度还有显著性水平这些东西。

如果显著性水平小于0.05，那就说明这两个分类变量之间是有关系的哦。

如果大于0.05呢，那可能就没什么关系啦。

SPSS卡方检验的详细解读一、基本概念：卡方检验（一）定义卡方检验主要用于研究定类与定类数据之间的差异关系。

一般使用卡方检验进行分析的目的是比较差异性。

例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。

（二）卡方值卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。

卡方值的大小与样本量（自由度）有关。

一般来说，卡方值越大越好，但并不准确。

比如5000和5010的差异为10；40和50的差异为10，明显后者差异更大。

最终查看卡方值对应的p 值更准确。

二、卡方检验分类（一）方法分类SPSSAU系统中，卡方检验分为【通用方法】中的交叉卡方，以及【医学/研究】模块中的卡方检验、配对卡方、卡方拟合优度、分层卡方五类。

（二）方法对比（1）交叉卡方适用于大部分场景之中，满足大部分用户需求，使用频率高，仅使用Pearson卡方，不支持加权数据。

交叉卡方仅输出一个交叉卡方分析结果如下图：可以看到卡方值为16.667，p =0.000<0.01，所以不同地区的饮食习惯情况呈现出显著性差异。

（2）卡方检验适用于实验医学研究方向，专业性更强，使用频率高。

从上表可知，利用卡方检验(交叉分析)去研究减肥方式对于胆固醇水平共1项的差异关系【独立性】，不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项呈现出显著性(p <0.05)。

总结可知：不同减肥方式样本对于胆固醇水平全部均呈现出显著性差异。

①Pearson卡方、yates校正卡方、Fisher卡方三类卡方，具体选择标准如下图上表格为卡方检验的中间过程值，由于本案例数据为3*2格式，且1 <=E<5 格子的比例大于20%（此处为33.33%），因而最终选择使用yates校正卡方值。

【特别备注： Pearson卡方和yates校正卡方完全相同是正常现象，多数情况下二者完全相等】②加权数据数据格式如下③效应量指标（研究差异幅度情况，效应量值越大说明差异幅度越大，通常情况下效应量小、中、大的区分临界点分别是 0.20，0.50 和 0.80）卡方检验时,通常有5个指标均可表示效应量大小，区别在于使用场合不一样，选择标准如下图：上表格为效应量指标，由于本案例数据为3*2格式，所以使用Cramer V 研究差异幅度情况。

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。

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。

SPSS知识6：卡方检验（无序变量）卡方检验定义：卡方检验用作分类计数的假设检验方法：检验两个或多个样本率或构成比之间的差别是否有统计学意义→从而推断两个或多个总体率或构成比之间的差别是否有统计学意义。

一、行*列卡方检验（只需要判断最小理论频数即可）SPSS操作：第一步：建立数据文件（group：横标目，type：纵标目-无序变量，f→共3列数据）；第二步：对频数f加权（weight cases）；第三步：卡方分析（analyze→descriptive statistics →crosstabs→横标目group调入rows，纵标目types调入columns→点击statistics…→激活Chi-square→continue→点击cells…→激活row行百分数→continue→OK）；第四步：判断结果（结果有2个图表，根据最小理论频数与5的比较和总例数与40的比较，判断是选用pearson Chi-square还是其他指标，读取对应P值，若P＜0.05，则有差异，需要利用行*列分割进行22比较，检验水准也需要变化，因为扩大了第一类错误）。

第五步：两两比较（对group横标目设不同的missing value值后进行行*列分割计算。

）Missing value→重复analyze操作。

二、四格表卡方检验（要根据N和T判断选用四格表卡方专用公式、校正公式、确切概率法？）SPSS操作：第一步：建立数据文件（group：横标目，effect：纵标目-无序变量，f，频数→共计3列数据）；第二步：对频数加权（weight cases）；第三步：卡方分析（analyze→descriptive statistics →crosstabs→group调入rows，effect调入columns →点击statistics…→激活chi-square→continue→点击cells…→激活rows 百分数→continue→OK）；第四步：判断结果（根据N和T判断选用公式→判断P值）。

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f 0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2χ分布，即）（n f f f ee 2202~)(χχ∑-= 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，2χ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：∑--=ee f f f 202)5.0(χ卡方检验的原假设H 0: 2χ= 0; 备择假设H 1: 2χ≠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=，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。