使用SPSS软件对多项选择题作卡方检验的方法

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【实训提示】
1. 若是连续性变量可先转换为分类变量，再进行分析。 2. 选择统计量要看卡方检验表及其下方a这行的信息：当n
＞40，且所有T≥5时，选皮尔逊卡方检验；当n＞40，且 任意1≤T＜5时，选择连续性校正卡方检验；当n≤40或任 意T＜1时，选Fisher精确检验法。
实训4 卡方检验的SPSS软件实现方法
【实训步骤示范】 操作过程现场示范
【实训结果示例】
现场讲解

示例一：四格表卡方检验
图1 个案处理摘要
示例一：四格表卡方检验
图2-1 交叉表
图2-2 交叉表(含行、列占比)
示例一：四格表卡方检验
图3 卡方检验结果
【X3脑卒中变量结果解释】
检验结果显示：（样本量n＞40，但最小理论 频数T=1.56＜5。因此，选连续性校正卡方检验，） χ²=2.569，P=0.109＞0.05，差异无统计学意义，按 照α=0.05的水准，不拒绝H0。尚不能认为糖尿病患 病率在脑卒中患者中存在差异。
实训4
χ²检验的SPSS软件 实现方法
【教学目标】
通过实训项目的操作，详细讲解χ²检验在医 学研究中的应用，做到理论指导与实践操 作相结合，从而避免统计学理论与实际运 算脱节的困扰。
【实践教学具体实施过程】
1. 教师对理论知识进行梳理、讲授并演示操 作过程。
2. 学生实训：学生根据实训要求基于SPSS软 件进行实训操作——对不同分组设计的资 料进行χ²检验。
实训项目：单因素χ²检验
【实训目的】
运用SPSS“分析”菜单中“描述统计”选 项，进行单因素χ²检验，检验两个或多个 样本率及构成比之间的差别有无统计学意 义，并能正确解释SPSS输出的结果。

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。

SPSS非参数检验之一卡方检验一、卡方检验的概念和原理卡方检验是一种常用的非参数检验方法，用于检验两个或多个分类变量之间的关联性。

它利用实际观察频数与理论频数之间的差异，来判断两个变量是否独立。

卡方检验的原理基于卡方分布，在理论上，如果两个变量是独立的，那么它们的观测频数应该等于理论频数。

卡方检验通过计算卡方值来度量观察频数与理论频数之间的差异程度，进而判断两个变量是否独立。

卡方值的计算公式为：卡方值=Σ(（观察频数-理论频数）²/理论频数）其中，观察频数为实际观察到的频数，理论频数为理论上计算得到的频数。

二、卡方检验的步骤卡方检验的步骤包括以下几个方面：1.建立假设：首先需要建立原假设和备择假设。

原假设（H0）是两个变量之间独立，备择假设（H1）是两个变量之间存在关联。

2.计算理论频数：根据原假设和已知数据，计算出各组的理论频数。

3.计算卡方值：利用卡方值的计算公式，计算观察频数与理论频数之间的差异。

4.计算自由度：自由度的计算公式为自由度=(行数-1)*(列数-1)。

5.查表或计算P值：根据卡方值和自由度，在卡方分布表中查找对应的临界值，或者利用计算机软件计算P值。

6.判断结果：判断P值与显著性水平的关系，如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为两个变量存在关联；如果P值大于显著性水平，则接受原假设，认为两个变量是独立的。

三、卡方检验在SPSS中的应用在SPSS软件中，进行卡方检验的操作相对简单。

下面以一个具体的案例来说明：假设我们有一份数据，包括了男性和女性在健康习惯（吸烟和不吸烟）方面的调查结果。

我们想要检验性别与吸烟习惯之间是否存在关联。

1.打开SPSS软件，导入数据。

2.选择"分析"菜单，点击"拟合度优度检验"。

3.在弹出的对话框中，将两个变量（性别和吸烟习惯）拖入"因子"栏目中。

4.点击"统计"按钮，勾选"卡方拟合度"。

卡方检验SPSS操作卡方检验是一种统计方法，用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。

它适用于比较两个或多个分类变量之间的关系，并确定这些变量是否相互独立。

在SPSS中，可以使用交叉表和卡方检验命令来执行卡方检验。

首先，打开SPSS软件并导入待分析的数据文件。

然后，选择“数据”菜单中的“交叉表”选项。

在弹出的交叉表对话框中，将要分析的变量拖拽到“行”和“列”的方框中。

假设我们要比较性别和喜好电影类型之间的关系，那么将性别拖拽到“行”，将电影类型拖拽到“列”。

接下来，在交叉表对话框中，点击“统计”按钮。

在弹出的统计对话框中，选择“卡方”选项，并点击“继续”按钮。

然后，点击“确定”按钮生成交叉表。

SPSS将显示交叉表的结果，包括观察频数、期望频数、卡方值和p值等。

在卡方检验中，我们通过观察频数和期望频数之间的差异来判断两个变量是否相关。

如果差异较大，卡方值较大，p值较小，则说明两个变量之间存在显著关系。

不管是使用交叉表还是描述统计方法进行卡方检验，都需要注意以下几点：1.样本数据应该是随机抽取的，并且足够大。

2.对于交叉表中的每个单元格，期望频数应当大于等于5，以确保卡方检验的可靠性。

3.卡方检验只能检验两个或多个分类变量之间的关系，不能用于比较连续变量。

4.如果卡方检验结果显著，表明两个变量之间存在关联，但不能确定关联的性质或因果关系。

卡方检验在数据分析中有着广泛的应用，可以用于医学研究、市场调查、社会科学等领域。

通过SPSS软件的操作，可以便捷地进行卡方检验，并获取检验结果。

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。

多个样本率的卡方检验及两两比较之s p s s超简单Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】S P S S：多个样本率的卡方检验及两两比较来自：医咖会医咖会之前推送过“两个率的比较(卡方检验)及Fisher精确检验的SPSS教程”，小伙伴们都掌握了吗如果不止两个分组，又该如何进行卡方检验以及之后的两两比较呢来看详细教程吧！1、问题与数据某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度，如增强体育锻炼、减少体重及改善饮食习惯等。

该医生招募了150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，并将其随机分成3组。

其中一组给予降胆固醇药物，一组给予饮食干预，另一组给予运动干预。

经过6个月的试验后，该医生重新测量受试者的胆固醇浓度，分为高和正常两类。

该医生收集了受试者接受的干预方法（intervention）和试验结束时胆固醇的风险程度（risk_level）等变量信息，并按照分类汇总整理，部分数据如下：注释：本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类，只是为了分析的方便，并不代表临床诊断结果。

2、对问题的分析研究者想判断干预后多个分组情况的不同。

如本研究中经过降胆固醇药物、饮食和运动干预后，比较各组胆固醇浓度的变化情况。

针对这种情况，我们建议使用卡方检验(2×C)，但需要先满足5项假设：假设1：观测变量是二分类变量，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分类变量。

假设2：存在多个分组（>2个），如本研究有3个不同的干预组。

假设3：具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互干扰。

假设4：研究设计必须满足：(a) 样本具有代表性，如本研究在高胆固醇、生活习惯差的人群中随机抽取150位受试者；(b) 目的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，如本研究中将受试者随机分成3组，分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。

spss卡方检验SPSS卡方检验SPSS（统计软件包 for the Social Sciences）是一种功能强大的统计软件，在社会科学、商业智能和市场调研等领域得到广泛应用。

其中，卡方检验是SPSS中常用的统计方法之一。

本文将介绍SPSS 中使用卡方检验进行数据分析的基本步骤、原理和注意事项。

一、卡方检验的基本概念卡方检验，又称为卡方拟合优度检验，用于比较观察样本与理论预期分布之间的差异。

它基于卡方统计量，可以用于分析分类数据的关联性和独立性。

卡方检验的结果可以帮助研究人员判断观察数据与理论模型之间的差异程度以及独立性。

二、SPSS中进行卡方检验的步骤1. 收集数据并导入到SPSS中。

2. 在SPSS中选择“分析”菜单，点击“描述统计”下的“交叉表”。

3. 在交叉表对话框中，选择需要比较的两个变量。

4. 点击“统计”按钮，选择“卡方”选项。

5. 点击“继续”按钮，然后点击“OK”按钮生成交叉表结果。

三、SPSS卡方检验的原理SPSS中的卡方检验基于卡方统计量，该统计量用于衡量观察值与理论期望值之间的差异。

卡方统计量的计算公式如下：\\[ X^2 = \\sum \\frac{(O-E)^2}{E} \\]其中，O表示观察值，E表示理论期望值。

卡方统计量服从自由度为(k-1) × (m-1)的卡方分布，其中k表示列数，m表示行数。

通过计算卡方统计量，可以得到卡方值和P值。

如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则认为观察值与理论期望值存在显著差异，拒绝原假设。

四、卡方检验的应用场景卡方检验通常用于以下几种情况：1. 检验分类变量之间的关联性。

例如，研究某一地区的居民性别与吸烟习惯之间的关系。

2. 检验分类变量与某一特定属性的关联性。

例如，研究某个产品的用户满意度与不同年龄段之间的关系。

3. 检验分类变量的分布是否服从某一特定的理论分布。

例如，研究某一地区的选民支持率是否符合某个政党的预期。

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。

Likelihood Ratio
34 . 487
4
. 00 0
Linea r-by-Line ar A ssociat ion
17 . 092
1
. 00 0
N of Valid Cases
139
a. 1 cells (10.0%) hav e expected count less than 5. The minimum ex pected count is 3.69.
样品 大米 地瓜粉 豆浆 虾皮 酸菜
五种食品的真菌检验结果
未生长真菌 生长真菌
合计
17
13
30
1
29
30
6
24
30
1
18
19
2
28
30
检出率（%） 43.3 96.7 80.0 94.7 93.3
SPSS数据格式
SPSS操作
数据加权处理 dataweight case
weight case by : 例数 OK
SPSS结果
Chi-Square Te sts
McNemar Test
Va lu e
Ex act Sig. (2-sided)
. 02 1a
N of Valid Cases
28
a. Binomial distribution used.
利用二项分布原理, 计算双侧精确概率P=0.021, 可 认为两种培养基阳性率有差异, 甲培养基阳性率较 高。
认为正常人和慢性支气管炎病人痰液此类白细胞的检 查结果不相同。
谢谢观看！ 2020
SPSS数据格式
SPSS操作：两个率比较的2检验
Analyze descriptive crosstables row: group columns: affect statistics: chi-square OK

卡方检验（2x2）-SPSS教程一、问题与数据学了这么多连续变量的统计分析，那么对于计数资料可咋整。

小伙伴会问了：如果我想看不同患者人群的术后复发率有没有差异，怎么办？这时候就需要欢迎我们的统计小助手——卡方检验闪亮登场啦！卡方检验可是一位重量级选手，凡是涉及到计数资料分布的比较都需要他的帮忙。

和t检验一样，卡方检验也会用在成组和配对设计资料分析中，本期我们一起聊聊独立样本四格表的χ2检验。

用药物A治疗急性心肌梗死患者198例，24小时内死亡11例，病死率为5.56%，另42例治疗时采用药物B，24小时内死亡6例，病死率为14.29%，提问：两组病死率有无差别？表1. 两种药物急性心肌梗塞患者治疗后24小时内死亡情况二、对问题分析“生存”，还是“死亡”，这是个问题，但更是一个典型的二分类结局指标，我们关注的重点是两种药物治疗后“生存”和“死亡”的分布（或者说病死率）有无差别，由此组成的2*2列联表就是χ2检验中经典的“四格表”（如表1）。

下面一起看看SPSS怎样搞定χ2检验。

三、SPSS操作1. 数据录入(1) 变量视图(2) 数据视图2. 加权个案：选择Data→weight cases→勾选Weight cases by，将频数放入Frequency Variable→OK。

因为本例中数据库每一行代表多个观测对象，所以需要对其进行加权处理。

当然，如果数据是以单个观测对象的形式，即每一行代表1个观测对象，则无需加权（如下图）。

3. 选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs4. 选项设置(1) 主对话框设置：将分组变量Drug放入Row(s)框中→将指标变量Outcome 放入Column(s)框中（实际上χ2检验是关注实际和理论频数是否一致，这里Row(s)框和Column(s)框内变量也可以颠倒放，并不影响最终结果）。

(2) Statistics设置：勾选Chi-square，确定使用成组计数资料的卡方检验→Continue(3) Cells设置：Counts中勾选Observed和Expected，输出实际观测频数和理论频数；Percentages中勾选Row，输出每组转归百分比→Continue→OK四、结果解释表2 统计汇总表2中不仅有服用两种药物后患者实际转归（生存/死亡）的频数和相应百分比，还输出了相应的理论频数（所在行列合计数乘积/总例数）。

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。

沈毅 沈毅
配对卡方检验
选中进行配对 卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅 沈毅
配对卡方检验
Chi-Square Tests
结果分析
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided) 1 1 1 .000 .001 .000 .000 13.910 1 .000 .013c 58 .000
配对卡方检验
配对卡方检验公式：
若b+c>40，则用公式：
χ
2
(b − c ) = b + c
2
若b+c≤40，则用公式：
χ =
2
( b − c − 1) b+c
2
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅 沈毅
配对卡方检验
例2 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58名
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沈毅 沈毅
一致性检验
一般认为， 当Kappa≥0.75时，表明两者一致性较好； 0.75>Kappa ≥0.4时，表明一致性一般； Kappa<0.4时，表明两者一致性较差。
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
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03
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
04
定性资料的统计分析
定性资料的假设检验：行×列表卡方检验
基本思想：检验实际频数和理论频数的差别是否由抽样误差引起，也就是由样本率或样本构成比来推断总体率或总体构成比。 行×列表的简单形式是：四格表；当行和或列大于2时，统称行×列表，或R×C表。 卡检验的基本公式： A：表示实际频数，即实际观察到的例数。T：理论频数，即如果假设检验成立，应该观察到的例数。 ：求和符号。 R：行数， C：列数。自由度： 如果假设检验成立，A与T不应该相差太大。理论上可以证明 服从卡方分布，计算 出值后，查表判断这么大的 是否为小概率事件，以判断建设检验是否成立。 适用条件：表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5，或有一个格子的理论频数小于1。
SPSS进行卡方检验具体操作 ——SPSS在医学统计中的应用
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定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
CONTENTS
主要内容
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02
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统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
01
包括：
02
参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指标量，对总体统计指标量进行估计。
四、分层卡方检验：结果解么计算对吗？
二、确切概率法：这么计算对吗？
三、配对卡方检验：实例
实例：两位放射科医生对一批矽肺片独自做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有无差别。
医生乙诊断结果
Ⅰ级
Ⅱ级
Ⅲ级
合计

卡方检验在教育实证研究中,经常遇到以下问题不同文化程度的人对某一政策的态度或工作业绩是否相关？不同专业背景的学生与他们对某一问题的看法否相关？不同家庭经济背景毕业生与其择业岗位是否相关？上述问题称为品质相关问题，其特征是每个个体至少有两个特征(变量）.每个特征（变量）的取值，可以使顺序型，只能比较大小，不能作加减运算;也可以是名义型的，连大小都不能比较，只是区别所取的“值”是不同的。

解决此类问题一般采用卡方检验.一、一般卡方检验本次调查为了了解四川省青川县教师在信息技术问题上花费的时间对提高应用信息技术能力的作用，为此做实证研究,抽样调查138名教师平时在技术问题上花费的时间和在教学过程中应用信息技术的能力情况，如表1所示，问时间与技术应用能力之间的关系是否有显著差异？表1 教师在技术问题上花费的时间与信息技术应用能力情况建立数据库取名为“教师培训。

sav”，如图2所示.图1 数据文件统计分析过程图2 选择命令图3 交叉表对话框图4 交叉表：统计量对话框图5 交叉表：单元显示对话框图6 交叉表:表格格式对话框结果表2 观测量统计结果表3 分层统计结果表4 检验结果如果理论频数小于5的cells（格子）比例超过20％，你就不能使用ASYMP.sig的结果,此时应该在SPSS卡方检验中选择使用Exact Test（确切概率法）,以Exact Test的结果为准（软件也同时显示ASYMP.sig的结果）。

二、配对卡方的一致性检验把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同;或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验.操作方法:单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框,进行McNemanr检验。

即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。

SPSS数据分析—卡方检验卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法，根据频数值来构造统计量，是一种非参数检验方法。

SPSS中在交叉表和非参数检验中，都可调用卡方检验。

卡方检验的主要有两类应用一、拟合度检验1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致此类问题为单变量检验，首先要明确理论次数，这个理论次数是根据专业或经验已知的，原假设为观察次数与理论次数一致例】：随机抽取60名高一学生，问他们文理要不要分科，回答赞成的39人，反对的21人，问对分科的意见是否有显著的差异。

分析：如果意见没有差异，那么赞成反对的人数应该各半，即30次，因此理论次数为30例】：一周内各日患忧郁症的人数漫衍如下表所示，请检验一周内各日人们忧郁数是否满足1:1:2:2:1:1:1例】：一个骰子投掷120次，记录掷得每个点数的次数，问该骰子是否存在问题如果骰子是正常的，那么每个点数掷得的概率应该相等，操作方法和前面一样，也使用非参数检验过程，选择默认的所有类别相等卡方检验主要用于分类变量，但是也可以用于对连续变量的拟合度检验上，此类问题的基本思想是：将总体X的取值范围分成k个互不重叠的小区间A1.A2.Ak，把落入第i个小区间的样本值个数作为实际频数，所有实际频数之和等于样本容量，根据理论分布，可以算出总体X的值落入每个小区间Ai的概率Pi，于是nPi就是落入Ai的样本值的理论频数。

有了实际频数和理论频数，就可以计算卡方统计量并进行卡方检验了。

二、独立性检验独立性检验分析两变量之间是否相互独立或有无分歧，也可以在控制某种因素之后，分析两变量之间是否相互独立或有无分歧。

原假设为两变量相互独立或两变量间的相互作用没有分歧。

对于两变量一般采用列联表的形式记录观察数据，分为四格表和R*C列联表，根据卡方统计量和分类变量的类型，又衍生出一些相关系数，这在相关分析中已经讲过。

例】：为了解男女在公开场合禁烟上的态度，随机调查100名男性和80名女性。

用SPSS进行变量多组之间两两比较卡方检验 点击“数据（Data）”→“选择个案（SelectCase）”→“如果条件满足（Ifconditionissatisfied）”→“如果（If）”→在右上方的文字框内输入要比较的 变量，例如要比较“列变量1”与“列变量3”，那么你就输入“列变量名=1or列变量名=3”→继续（continue）→确定（OK数据分析培训
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如何进行多组卡方检验的两两比较_多组卡方检验spss
如有三组数据，组别为A、B、C，先进行三组间的卡方检验，现想对三组间进行两两检验比较，如何进行呢？可否分别对两组进行卡方检 验？会不会降低检验效能呢?
先检验整体,如果整体存在差异不需要, 如过不存在,需要
假设需要，如何进行，是单独进行A与B、A与C、B与C再用卡方检验？还是有一种参数设置，直接得出A、B两组、A、C两组或B、C两组 间检验的卡方统计量和P值？
一个简单但是Conservative的方法是用Bonferroni方法来调整每个检验的检验水平。在这里你要进行两两比较，那么就有3个假设检验需要 进行推断，如果整体的检验水平为alpha的话，每个假设检验的检验水平为alpha/3. 这样做是为了控制第一类错误率。因为如果不调整检验水平 的话，你的检验过程将inflate第一类错误率。

SPSS卡方检验步骤
1.打开数据集：在SPSS中打开包含要进行卡方检验的数据的数据集。

确保数据集中包含分类变量的数据。

2. 创建交叉表：选择"分析"菜单中的“描述性统计”选项，然后选
择“交叉表”。

将一个或多个分类变量移动到"Row(s)"和"Column(s)"框中，以创建交叉表。

3.运行卡方检验：在交叉表创建好后，选择“统计”按钮。

在弹出的
对话框中，勾选“卡方”复选框。

4.设置期望频数：默认情况下，SPSS使用观察到的频数计算期望频数。

如果需要自定义期望频数，可以选择“卡方”对话框中的“期望频数”选项，并在弹出的对话框中进行设置。

5.查看结果：点击“确定”按钮后，SPSS将计算卡方统计量，并在
输出窗口中显示结果。

通过查看卡方检验的结果，可以确定观察到的频数
与期望频数之间是否存在显著差异。

6.解释结果：卡方检验的结果通常包括卡方统计量、自由度和P值。

卡方统计量越大，意味着观察到的频数与期望频数之间的差异越大。

P值
表示观察到的差异是由于抽取误差而不是真正的相关性引起的概率。

如果
P值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为两个变
量之间存在显著相关性。

7.建立交叉表图：在结果显示后，可以选择将结果导出为交叉表图。

在输出窗口中选择“图形”菜单，并选择适当的交叉表图类型。

总之，SPSS卡方检验可以通过计算卡方统计量和P值来确定分类变量之间是否存在显著关联。

通过遵循上述步骤，可以在SPSS中进行卡方检验，并解释其结果。