SPSS卡方检验的操作原理

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。

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"。

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。

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。

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。