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SPSS-分类变量的假设检验

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SPSS卡方检验具体操作

SPSS卡方检验具体操作

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假设检验

spss假设检验

SPSS假设检验1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种非常常用的统计软件，被广泛应用于社会科学研究中。

其中，假设检验是SPSS中常用的统计方法之一，用于验证研究者对总体或样本的某种假设。

2. 假设检验的概念假设检验是统计学中的一种重要方法，用于判断一个统计推断是否与样本数据一致。

在假设检验中，通常会提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后根据样本数据对两个假设进行检验，以确定是否拒绝原假设，从而对总体进行推断。

3. SPSS中的假设检验SPSS中提供了丰富的假设检验方法，涵盖了多种统计推断的情况。

下面将介绍几种常见的假设检验方法。

3.1 单样本 t 检验单样本 t 检验用于判断一个样本的均值是否与一个已知的常数有显著性差异。

在SPSS中，进行单样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。

2.选择变量：选择要进行 t 检验的变量。

3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“单样本 t 检验”。

4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。

5.查看结果：SPSS将显示 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。

3.2 独立样本 t 检验独立样本 t 检验用于判断两个独立样本的均值是否存在显著性差异。

在SPSS中，进行独立样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。

2.选择变量：选择需要进行对比的两个变量。

3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“独立样本 t 检验”。

4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。

5.查看结果：SPSS将显示独立样本 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。

3.3 配对样本 t 检验配对样本 t 检验用于判断同一组个体在两个不同时间点或条件下的均值是否存在显著性差异。

假设检验的基本原理spss课件知识介绍

假设检验的基本原理spss课件知识介绍

SPSS中各类假设检验的函数介绍
Student's t-test
Understand how to use the t-test function in SPSS for comparing two means.
Chi-Square Test
Learn how to perform a chi-square test in SPSS for analyzing categorical data.
假设检验的结果与解读
1
Statistical Significance
Understand how to interpret the
Effect Size
2
p-value and determine the statistical significance of your
Learn about effect size measures
ANOVA
Explore the ANOVA function in SPSS for comparing means across more than two groups.
Correlation Analysis
Discover the correlation analysis function in SPSS for examining relationships between variables.
hypothesis testing.
testing methods
commonly used in
statistical analysis.
S PS S 软件中假设检验的操作步骤

1
数据导入
Learn how to import data into SPSS for hypothesis testing.

SPSS-5-假设检验与推断统计

SPSS-5-假设检验与推断统计

二、SPSS的实现
3、正态性检验
许多统计过程，如方差分析，要求各组样本数据来自是有相同方差 的正态总体。因此，在选定统计假设之前，我们需要检验假设：各组数 据有相同方差，或者，所有样本来自正态总体。 由于正态分布对于统计推断非常重要，因此，我们经常想考察“我 们的数据来自一个正态分布”这样一个假设。
原假设 H0：各分组数据的方差是相等的（或齐性的）； 研究假设 H1：各分组数据的方差是不等的（或非齐性的） 。 SPSS实现：
Analyze → Descriptive Statistics → Explore →Plots… → Untransformed
4、方差齐性检验（Levene检验）
案例分析：检验2000级学生课堂调查数据.sav中男女生“身高”数据的离散程度
一、相关的概念
3、假设检验（Hypothesis Test）
（1）根据实际问题的需要提出假设,包括： 原假设： H0 研究假设：H1 原假设被否定时，即接受研究假设。
例：某高校的英语四级平均成绩是67.5分，改进教学 方法后，学生的英语四级成绩是否有显著变化？是 否有显著提高？是否有显著下降？ 是否有显著变化？ H : 1000
0
H1 :
1000
是否有显著提高？ 是否有显著下降？
H0 : H1 : H0 : H1 :
1000 1000 1000 1000
一、相关的概念
3、假设检验（Hypothesis Test）
（2）选择适当统计量及其分布
假设检验，基本上是根据抽样分布的原理。根 据H0假设来确定一个抽样分布，由此抽样分布来计 算各种情况出现的概率，如果实际样本出现的事件 属于小概率事件，然而小概率事件在一次抽样中就 出现了，这时我们就要怀疑所作的H0假设了，即： 否定H0，接受H1。

SPSS-分类变量的假设检验

SPSS-分类变量的假设检验

例4 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐
b+c <25,则给 出精确概率 法！
例5 用两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120名，甲法 检出率为60％，乙法检出率为50％，两法一致的检出 率为35％，问两法检出率是否有差异？
例5 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐
上已经有行×列表的精确概率法）。
结果解释
当P0.05，拒绝H0时，总的说来各组有差别，但并不意味 着任何两组都有差别：可能是任何两者间都有差别，也可能 其中某两者间有差别，而其它组间无差别。目前尚无公认的 进一步两两比较的方法（可考虑采用Logistic回归）。
SPSS软件操作过程
例6 某省从3个水中氟含量不同的地区随机抽取10～12 岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查（见数据文件 p231.sav），问3个地区儿童第一恒齿患病率是否不同？
（一）完全随机设计的两样本率比较
假设检验的目的 推断两个总体率是否相等
例1 某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例， 未治愈23例。改变剂型后又在临床观察130例，治愈101 例，未治愈29例。能否得出新剂型疗效与旧剂型不同的 结论？
H0：1=2 H1：12
＝0.05
（四）等级资料的比较
（数学公式请参见有关SPSS说明书）
2.双向有序等级资料的比较
Kappa检验 Kappa系数是医学中常用的一致性指标，取值在0~1之间。
目的:先根据Kappa检验判断一致性有无统计学意义，若 P<0.05,说明行变量与列变量存在一致性，然后根据Kappa 系数的大小来反映一致性的好坏。Kappa值越大，一致性 越好。

spss 假设检验

spss 假设检验

H0: µ = 0⋅ 081mm
___
H1: µ ≠ 0⋅ 081mm
Z=
x − µ0 n
σ
=
0.076 − 0.081 0.025 200
= −2.83
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
1−α = 0.95
α = 0.025 2
− 2.83
−1.96
0
1.96
方差已知的均值检验
某批发商欲从厂家购进一批灯泡，根据合同规定，灯泡的使用寿命平均不能低于1000小时。 已知灯泡使用寿命服从正态分布，标准差为20小时。在总体中随机抽取了100个灯泡，得其均值为 960小时，批发商是否应该购进这批灯泡。
H0: µ ≤ 40000km
___
H1: µ f 40000km
t=
x − µ0 41000 − 40000 = ≈ 2.91 s n 5000 120
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
0
t0.05(119) ≈1.658
2.91
一个正态总体的参数检验
一个正态总体均值检验的统计量与拒绝域列表 总体 方差 检 验 统计量
H0: µ ≤1200
H1: µ f1200
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
Z0.05
0
右侧检验
假设检验中的P值
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
α = 0.025 2
− Zα = −1.96
2
P = 0.015
0
Zα =1.96 Z = 2.17
2

SPSS中的相关分析及假设检验

SPSS中的相关分析及假设检验相关分析和假设检验是统计学中常用的方法。

在SPSS中，相关分析可以用来探究两个或多个变量之间的关系。

而假设检验可以用来验证研究者对一个或多个总体参数的假设。

相关分析是用来确定两个或多个变量之间的关系的统计方法。

SPSS 中可以通过选择菜单中的“相关”选项来进行相关分析。

在弹出的对话框中，用户可以选择要进行相关分析的变量，以及选择所需的统计指标。

最常用的统计指标是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），可以用来度量两个连续变量之间的线性关系。

除了皮尔逊相关系数外，还可以选择斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），用于度量两个有序变量之间的关联。

在进行相关分析时，我们还需要对相关系数进行显著性检验，以确定相关系数是否显著不为零。

SPSS会自动计算相关系数的显著性水平（p-value）。

p-value小于我们预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为相关系数显著不为零。

接下来，我们将介绍SPSS中常用假设检验的方法。

假设检验用于验证研究者对一个或多个总体参数的假设。

常用的假设检验方法包括单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析等。

单样本t检验用于检验一个总体均值是否等于一个给定的值。

SPSS 中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“单样本t检验”进行单样本t检验。

在弹出的对话框中，用户需要输入要进行检验的变量和给定的均值。

SPSS会给出t值、自由度和p值等统计结果。

如果p值小于我们设定的显著性水平，则可以拒绝原假设，认为总体均值与给定值存在显著差异。

独立样本t检验用于检验两个独立样本的均值是否相等。

SPSS中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“独立样本t检验”进行独立样本t检验。

在弹出的对话框中，用户需要输入两个独立样本的变量。

SPSS中的相关分析及假设检验

相关分析及假设检验 spss1.概念变量之间相关;但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系..相关关系是普遍存在的;函数关系仅仅是相关关系的特例..事物之间有相关关系;不一定是因果关系;也可能仅是伴随关系;但是事物之间有因果关系;则两者必然相关..相关分析用于分析两个随机变量的关系;可以检验两个变量之间的相关度或多个变量两两之间的相关程度;也可以检验两组变量之间的相关程度偏相关分析是指在控制了其他变量的效应以后;对两个变量相关程度的分析..、2.皮尔逊积差相关系数pearson product－moment correlation coefficient变量之间的相关程度由相关系数来度量;pearson相关系数是应用最广的一种..它用于检验连续型变量之间的线性相关程度2.1前提假设1正态分布皮尔逊积差相关只适用于双元正态分布的变量;即两个变量都是正态分布; 注意只有pearson要求正态分布如果正态分布的前提不满足;两变量间的关系可能属于非线性相关2样本独立样本必须来自总体的随机样本;而且样本必须相互独立3替换极值变量中的极端值如极值、离群值对相关系数的影响较大;最好加以删除或代之以均值或中数2.2相关分析的前提假设检验一般情况下是对是否满足正态分布进行检验;对于正态分布的检验有好几种方法;总的可分为非参数检验和图形检验法1非参数检验法spss中的1－sample K－S检验;检验样本数据是否服从某种特定的分布;方法有三种a. Asymptotic only 是一种基于渐进分布的显著性水平的检验指标;通常显著性水平小于0.05则认为显著;适用于大样本..如果样本过小或分布不好;该指标的适用性会降低b.Monte Carlo 精确显著性水平的无偏估计;适用于样本过大无法使用渐进方法估计显著性水平的情况;可以不必依赖渐近方法的假设前提c.Exact 精确计算观测结果的概率值;通常小于0.05即被认为显著;表明横变量和列变量之间存在相关;同时允许用户键入每次检验的最长时间显著;可以键入1到9999999999之间的数字;但只要一次检验超过指定时间的30分钟;就应该用monte carlo假设是服从某种分布所以如果计算出的值比如Asymp. Sig 小于0.05;那么拒绝原假设;说明样本为非正态分布;否则值越大越服从某种分布单样本K－S首先计算每一阶段实际值与观察值的差异值;再计算每一阶段差异值的绝对值Z;即K－S的Z值;Z值越大;样本服从理论分布的可能性越小还有一个是2 －sample Kolmogorov—Smirnov用于检验2个样本的分布是相同的假设2图形法spss中grapha.Q－Q正态检验图图中横坐标为实际观测值;纵坐标为正态分布下的期望值;如果实际观测值取自正态分布的整体;那么图中所示的落点应该分布在趋势线的附近;并且应该表现出一定的集中趋势;即平均数附近应该聚集较多的落点;越靠近两个极端落点越少..此外还输出一种无趋势正态检验图;横坐标为观测值;纵坐标为观测值于期望值的差值..在符合正态分布的情况下;图中的落点应该分布在中央横线的附近;甚至完全落到这条横线上;而且也应表现出集中在平均数周围的趋势..如果需要正态分布;应该考虑对数据进行必要的变换b.P－P图判断方式和qq图相同c.直方图根据直方图的形状来判断是否为正态分布d.箱式图boxplot箱式图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值方框中的粗黑横线为中位数;方框之外的上下两条细横线成为须线;是除了离群值和极值之外的最大值和最小值..符合正态分布的情况下;箱式图应该是以中位线为轴上下对称的;并且上下须线之间的距离应该是盒距方框上下边缘的三倍左右;Binomial test 二项分布检验该过程用于检验的假设是一个来自二项分布的总体的变量具有指定事件发生的概率;该变量只能有两个值例如检验组装生产线上一种工件的废品率为1/10 即P=0.1可以抽取300 个工件;查看并记录每个工件是否是废品;使用本过程检验这个概率3.spss中相关分析过程analyze－correlate－bivariate相关分析的检验：检验的假设是总体中两个变量之间的相关系数为0.一般情况下我们给出假设成立概率p的阈值为0.05;当概率p小于0.05时;认为原假设不成立;否则接受原假设;认为两个变量之间的相关系数为0spss中进行相关分析有三种方法a.pearson 积差相关计算相关系数并作显著性检验;适用于两列变量都为正态分布的连续变量或等间距测度的变量b.kendall tau－b等级相关计算相关系数并作显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于检验等级变量之间的关联程度秩相关c.spearman 等级相关计算相关系数并做显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于等级变量或者等级变量不满足正态分布的情况..对于非等间距测度的连续变量;因为分布不明可以使用等级相关分析;也可以使用Pearson 相关分析;对于完全等级的离散变量;必须使用等级相关分析相关性当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知;或原始数据是用等级表示时;宜用Spearman 或Kendall相关一般情况下我们都某人数据服从正态分布;采用pearson相关系数等级相关系数等级相关系数;又称顺序相关系数;它也是描述两要素之间相关程度的一种统计指标..等级相关系数是将两要素的样本值按照数值的大小顺序排列为此;以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量..例如x y有n对样本值;记R1代表x的位次序号;R2代表y的序号位次代表x y同一组样本的位次差的平方和;他们的等级相关系数为显著性检验类型two－tailed 双尾检验选项当事先不知道相关方向正相关还是负相关时选择此项One tailed 单尾检验选项如果事先知道相关方向可以选择此项Flag significant Correlations 复选项如果选中此项输出结果中在相关系数数值右上方使用* 表示显著水平为0.05 用** 表示其显著水平为0.01计算相关系数是;为了方便起见;通常采用如下公式：在spss中进行相关分析时;自动会输出一个显著性sig的值;值越大越显著a0.05 0.01n—2125 0.174 0.228150 0.159 0.208200 0.138 0.181300 0.113 0.148400 0.098 0.1281000 0.062 0.081表中f表示自由度为n－2;a代表不同的置信水平公式p=｛｜r｜＞ra｝=a 的意思是当所计算的相关系数r 的绝对值大于在a 水平下的临界值ra 时;两要素不相关即ρ=0的可能性只有a此外还有一个t双侧检验的相关系数阈值也可以用t 统计量检验t值大于查表的t时;说明相关系数显著附录3 t分布临界值tg表P{|t|≥ta}=a自由度A=0.05 A=0.05 A=0.10 自由度A=0.01 A=0.05 A=0.101 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617 63·6579·9255·8414·6044·0323·7073·4993·3553·2503·1693·1063·0553·0122·9772·9472·9212·89812·7064·3033·1822·7762·5012·4472·3652·3062·2622·2282·2012·1792·1002·1452·1312·1202·1106·3142·9202·3532·1322·0151·9431·8951·8601·8331·8121·7961·7821·7711·7611·7531·7461·740181920212223242526272829304060120002·8782·8612·8452·8315·8192·0872·7972·782·7792·7712·7632·7562·7502·7042·6602·6172·5762·1012·0932·0862·0802·0742·0692·0642·0602·0562·0522·0482·0452·0422·0212·0001·9801·9601·7341·7291·7251·7211·7171·7141·7111·7081·7061·7081·7011·6991·6971·6841·6711·6581·645进行t检验时用上面两个表都可以;第一个表直接比较r和表中的阈值即可;而第二个表需要进行计算t值;然后比较t和表中的t如果计算的值大于表中的值;则说明相关系数是显著的在以上几个表中;相关系数检验的自由度都是n－2等级相关的系数检验的临界值r越大越好spss中会自动对等级相关的显著性进行检验sig。

SPSS知识6：卡方检验（无序变量）

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）。

spss学习第4章-假设检验

4.1.1 假设检验概述
（1）假设检验含义
利用统计方法检验一个事先所作出的假设的真伪， 这一假设称为统计假设，对这一假设所作出的检验就 是假设检验
（2）假设检验基本思路
ⅰ. 对总体参数作出某种假设，并假定它是成立的。 ⅱ.根据样本得到的信息（统计量），考虑接受这个 假设后是否会导致不合理的结果，如果合理就接受这个 假设，不合理就拒绝这个假设。 所谓合理性，就是看是否在一次的观察中出现了小 概率事件。
[Ⅰ.提出原假设] [Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
[Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
举例2
利用住房状况问卷调查数据，推断家庭人均住房面积的平均 值是否为20平方米。 [Ⅰ.提出原假设]
[Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
SPSS软件计算结果
课堂体验 调查内容1：学生视力
抽取22名学生调查他们的视力，假设全校学生的视
力服从于正态分布，是否可以认为学生的视力均值 为0.8？（取显著性水平α=0.05）
调查内容2：每月消费支出（分男、女）
抽取22名学生调查他们的每月消费支出，假设全校学生的消费 支出服从正态分布，比较不同性别同学的消费支出平均值和方 差？是否可以认为该校学生的消费支出均值为 500元 （取显著性水平α=0.05） 男、女同学的月消费支出是否存在显著差异？
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值] [Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
第二问
[Ⅰ.提出原假设] [Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
[Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
课堂习题
知识点：一个总体参数比例检验 检验量：Z检验
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例6
患龋率
Pearson 卡方值
P值
（四）等级资料的比较 数学公式请参见有关SPSS说明书） 说明书） （数学公式请参见有关 说明书 1.单向有序等级资料的比较 单向有序等级资料的比较 线性趋势检验 目的：检验率（或构成比） 目的：检验率（或构成比）是否有增加或者下降 的趋势。 的趋势。
不同工龄工人的患病率如下表, 例7 不同工龄工人的患病率如下表,试分析患病率有无 随工龄增加而上升的趋势（见数据文件P185.sav P185.sav）。 随工龄增加而上升的趋势（见数据文件P185.sav）。
SPSS软件操作过程 SPSS软件操作过程
分别用反向血凝法和酶标法对200 200名献血员进行 例4 分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行 HBsAg检测，结果如下（见数据文件p233.sav），问两 HBsAg检测，结果如下（见数据文件p233.sav），问两 检测 p233.sav）， 种检验方法检出率有无差别？ 种检验方法检出率有无差别？
例2
患病率
连续性校 正的卡方 检验
பைடு நூலகம்P值
1格理论数小于5，最小理论数为3.84 格理论数小于5 最小理论数为3.84
某医师用A药治疗9例病人，治愈7 药治疗10 10例 例3 某医师用A药治疗9例病人，治愈7人，用B药治疗10例 病人，治愈1 问两药的疗效是否有差别？ 病人，治愈1人，问两药的疗效是否有差别？
H0：π1=π2 H1：π1≠π2
α＝0.05
(A−T) χ =Σ T
2
2
当χ2 ≥χ20.05,1=3.84时，P≤0.05，拒绝H0 。 当χ2 <χ20.05,1=3.84时，P>0.05，接受H0 。
χ2检验的适用条件
（1）n≥40且T≥5 Pearsonχ2检验 ） ≥ 且 ≥ （2）n≥40且1≤T<5 连续性校正χ2检验 ） ≥ 且 ≤ （3）n<40或T<1 Fisher精确概率法 ） 或 精确概率法
变量说明： 高氟区， 干预区， 例6 变量说明：group:组别，1=高氟区，2=干预区，3 :组别，1=高氟区 2=干预区 低氟区； :1=患龋 未患龋； ＝低氟区；effect:1=患龋，2=未患龋；freq：频数 。 :1=患龋，2=未患龋 ： （SPSS软件操作步骤与例1相同） SPSS软件操作步骤与例 相同） 软件操作步骤与
数据文件p229.sav： 数据文件p229.sav：加权 p229.sav
加权
Weight Cases对话框 对话框
对记录加权 加权变量
加权后， 检验的步骤同前。 加权后，χ2检验的步骤同前。
某矿石粉厂当生产一种矿石粉时， 例2 某矿石粉厂当生产一种矿石粉时，在数天内即有部分 工人患职业性皮炎，本生产季节开始，随机抽取15 15名车间 工人患职业性皮炎，本生产季节开始，随机抽取15名车间 工人穿上新防护衣，其中有1名患皮炎；其余28 28名工人仍穿 工人穿上新防护衣，其中有1名患皮炎；其余28名工人仍穿 旧防护衣，其中有10名患皮炎。生产一段时间后， 10名患皮炎 旧防护衣，其中有10名患皮炎。生产一段时间后，检查两 组工人的皮炎患病率，问两组工人的皮炎患病率有无差别？ 组工人的皮炎患病率，问两组工人的皮炎患病率有无差别？
菜单： 例5 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐 菜单 ）
b+c >25,则给 则给 检验及P值 出χ2检验及 值
（三）完全随机设计的多个样本比较
假设检验的目的 推断多个总体 总体率是否相等 推断多个总体率是否相等 某省从3个水中氟含量不同的地区随机抽取10 10～ 例6 某省从3个水中氟含量不同的地区随机抽取10～12 岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查，问3个地区儿童 岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查， 第一恒齿患病率是否不同？ 第一恒齿患病率是否不同？
变量说明： <1， 例7 变量说明：group:工龄，1= <1，2=1~ ，3＝2 ~ ， :工龄， 1=患病 患病， 4=4~ ，5=6~ ，6=8~ 。outcome:患病情况，1=患病， : 2=未患病 未患病； 。（SPSS软件操作步骤与例 SPSS软件操作步骤与 2=未患病；freq：频数 。（SPSS软件操作步骤与例1相 ： 同）
适用条件 当有1个格子的理论数小于 或者 当有 个格子的理论数小于1或者 以上格子的理论数小 个格子的理论数小于 或者1/5以上格子的理论数小 检验，推荐精确概率法 精确概率法（ 于5时，不宜采用χ2检验，推荐精确概率法（SPSS10.0以 时 以 上已经有行×列表的精确概率法）。 上已经有行×列表的精确概率法）。
例3
n<40
Fisher 精确概 率法
P值 值
2格理论数小于 ，最小理论数为 格理论数小于5，最小理论数为3.79 格理论数小于
（二）配对设计的两样本率比较
假设检验的目的 推断两个总体率是否相等 推断两个总体率是否相等 总体 例4 分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行 分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行 200 HBsAg检测 结果如下， 检测， HBsAg检测，结果如下，问两种检验方法检出率有无差 别？
SPSS软件操作过程 SPSS软件操作过程
某省从3个水中氟含量不同的地区随机抽取10 10～ 例6 某省从3个水中氟含量不同的地区随机抽取10～12 岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查（ 岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查（见数据文件 ），问 个地区儿童第一恒齿患病率是否不同？ p231.sav）， p231.sav），问3个地区儿童第一恒齿患病率是否不同？
行 列
菜单： 例4 方法一 (SPSS菜单：Crosstabs) 菜单 )
McNemar
菜单： 例4 方法一 (SPSS菜单：Crosstabs) 菜单 )
只给出精确 只给出精确 概率法！ 概率法！
菜单： 例4 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐 菜单 ）
2个相关 样本
菜单： 例4 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐 菜单 ）
菜单： 例4 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐 菜单 ）
b+c <25,则给 则给 出精确概率 法！
用两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120 120名 例5 用两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120名，甲法 检出率为60％，乙法检出率为50％， 60％，乙法检出率为50％，两法一致的检出 检出率为60％，乙法检出率为50％，两法一致的检出 率为35％，问两法检出率是否有差异 35％，问两法检出率是否有差异？ 率为35％，问两法检出率是否有差异？
变量说明： :酶标法，1=阳性 2=阴性 阳性， 阴性； : 变量说明：X:酶标法，1=阳性，2=阴性；Y:反向血凝 1=阳性 2=阴性 阳性， 阴性； 法， 1=阳性，2=阴性；freq：频数 。 ： （先加权，同例1） 先加权，同例1
菜单： 例4 方法一 (SPSS菜单：Crosstabs) 菜单 )
H0：π1=π2 H1：π1≠π2
α＝0.05
(b − c ) χ = (b + c )
2
2
当χ2 ≥χ20.05,1=3.84时，P≤0.05，拒绝H0 。 当χ2 <χ20.05,1=3.84时，P>0.05，接受H0 。
χ2检验的适用条件
通常医学统计教材中的观点： 通常医学统计教材中的观点： 1.当b＋c>40，未校正的公式 当 ＋ ， 2.当b＋c≤40，校正的公式 当 ＋ ≤ ，
H0：π1=π2=…. =πk H1：各总体率不等或者不全相等
α＝0.05
(A −T) A χ =Σ = n( ∑ − 1) T nR nC
2 2 2
当χ2 ≥χ20.05,(R-1)(C-1)时，P≤0.05，拒绝H0 。 当χ2 <χ20.05, (R-1)(C-1)时，P>0.05，接受H0 。
Crosstabs菜单 菜单
交叉表
Crosstabs对话框 对话框
行 列
Statistics对话框 对话框
卡方检验
Cell对话框 对话框
行百分比
治愈率
Pearson卡 Pearson卡 方检验
P值
0格理论数小于5，最小理论数为23.97。 格理论数小于5 最小理论数为23.97。 23.97
例7
线性趋势 χ 2值
P值 值
（四）等级资料的比较 数学公式请参见有关SPSS说明书） 说明书） （数学公式请参见有关 说明书 1.单向有序等级资料的比较 单向有序等级资料的比较 等级资料两样本的检验 目的：检验两总体分布是否不同。 目的：检验两总体分布是否不同。
例8 为研究慢性气管炎病人痰液中嗜酸性粒细胞是否高于正 常人，选择24名正常人和44名慢性气管炎病人， 24名正常人和44名慢性气管炎病人 常人，选择24名正常人和44名慢性气管炎病人，他们痰液中 P99.sav）。 嗜酸性粒细胞的检查结果如下（见数据文件P99.sav 嗜酸性粒细胞的检查结果如下（见数据文件P99.sav）。
数据文件p229_1.sav (基于原始数据 基于原始数据) 数据文件p229_1.sav (基于原始数据) 变量说明：group:组别，1=旧剂型，2=新剂型； 变量说明：group:组别，1=旧剂型，2=新剂型；effect: 组别 旧剂型 新剂型 疗效，1=治愈 2=未愈 治愈， 未愈。 疗效，1=治愈，2=未愈。
数据文件p229.sav (基于整理后的四格表数据 基于整理后的四格表数据) 数据文件p229.sav (基于整理后的四格表数据) 变量说明：group:组别，1=旧剂型，2=新剂型； 变量说明：group:组别，1=旧剂型，2=新剂型；effect: 组别 旧剂型 新剂型 疗效，1=治愈 2=未愈 freq： 治愈， 未愈； 疗效，1=治愈，2=未愈；freq：频数 。