spss卡方检验和非参数检验

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。

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分析SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一种常用的统计软件，可以进行各种数据分析。

SPSS分析方法如下：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

2. 参数检验：通过参数检验可以判断总体参数是否符合预期，常见的参数检验方法有t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。

3. 非参数检验：非参数检验方法用于处理数据样本不满足正态分布或方差齐性的情况，常见的非参数检验方法有Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。

4. 相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，常见的相关分析方法有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。

5. 回归分析：通过建立回归方程来研究自变量与因变量之间的关系，常见的回归分析方法有线性回归、多元回归等。

6. 方差分析：用于比较不同因素对结果的影响，常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。

7. 聚类分析：将数据集中的个体划分为不同的类别，常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。

8. 判别分析：用于确定将个体划分到已知类别中的判别准则，常见的判别分析方法有线性判别分析、逻辑回归等。

9. 生存分析：用于分析个体在某个时间段内生存的概率，常见的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。

10. 因子分析：用于确定影响多个变量的共同因素，常见的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。

以上只是SPSS分析的一部分，还有很多其他的分析方法可以在SPSS中实现。

具体选择哪种分析方法取决于研究目的和数据特点。

SPSS 中非参数检验之一：总体分布的卡方（Chi-square ）检验在得到一批样本数据后，在得到一批样本数据后，人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形态是否和某种特定分布相拟合。

这可以通过绘制样本数据直方图的方法来进行粗略的判断。

略的判断。

如果需要进行比较准确的判断，如果需要进行比较准确的判断，如果需要进行比较准确的判断，则需要使用非参数检验的方法。

则需要使用非参数检验的方法。

则需要使用非参数检验的方法。

其中其中总体分布的卡方检验（也记为χ2检验）就是一种比较好的方法。

检验）就是一种比较好的方法。

一、定义总体分布的卡方检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显著差异。

它的零假设H0：样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论分布没有显著差异。

总体分布的卡方检验的原理是：如果从一个随机变量尤中随机抽取若干个观察样本，这些观察样本落在X 的k 个互不相交的子集中的观察频数服从一个多项分布，这个多项分布当k 趋于无穷时，就近似服从X 的总体分布。

的总体分布。

因此，假设样本来自的总体服从某个期望分布或理论分布集的实际观察频数同时获得样本数据各子集的实际观察频数，并依据下面的公式计算统计量Q ()21ki i i iO E Q E =-=å其中，Oi 表示观察频数；Ei 表示期望频数或理论频数。

可见Q 值越大，表示观察频数和理论频数越不接近；Q 值越小，说明观察频数和理论频数越接近。

SPSS 将自动计算Q 统计量，由于Q 统计量服从K-1个自由度的X 平方分布，因此SPSS 将根据X 平方分布表给出Q 统计量所对应的相伴概率值。

统计量所对应的相伴概率值。

如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假设H0，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布存在显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设HO ，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布不存在显著差异。

实验报告SPSS 勺参数检验和非参数检验学期：_2013—至2013_第_1_学期 课程名称：_数学建模专业：数学实验项目 SPSS 勺参数检验和非参数检验实验成绩:一、 实验目的及要求熟练掌握t 检验及其结果分析。

熟练掌握单样本、两独立样本、多独立样本 的非参数检验及各种方法的适用范围，能对结果给出准确分析。

二、 实验内容使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。

1、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验： 方式1:同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下:方式2:甲组有12只喂饲料1,乙组有9只喂饲料2,所测得的钙留存量数据如 下：请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。

2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好，随机挑选超市收集其周一至周六各天 三种品牌牛奶的日销售额数据，如下表所示：请选用恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据进行分析， 并说明分析 结论。

实验报告附页三、实验步骤（一）方式1:1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件；2、选择菜单Analyze —Compare means- Paired-Samples T Test ，出现窗口；3、把检验变量饲料1,饲料2选择到Paired Variables 框，单击OK 方式2:1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件；2、选择菜单Analyze —Compare mean—Independent-Samples T Test，出现窗口3、选择检验变量饲料到Test Variable（s）框中。

4、选择总体标志变量组号到Group ing Variables 框中5、单击Define Groups按钮定义两总体的标志值1、2，单击OK（二）1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件；2、选择菜单Analyze->Nonparametric->k Independent sample3、选择待检验的若干变量入包装1,包装2,包装3到Test Variable（s）框中;4、选择推广的平均秩检验（Friedman检验），单击OK四、实验结果分析与评价（一）:方式1:Paired Samples Correlations由上表知：两配对变量饲料1和饲料2对应的概率p值为0.108>0.05通过了检验，可以认为两配对变量饲料1和饲料2无相关关系。

SPSS的参数检验和非参数检验SPSS是一种非常常用的统计分析软件，可以用于参数检验和非参数检验。

参数检验是假设检验的一种方法，用于判断统计样本是否代表总体。

而非参数检验则是用于检验数据是否满足一些分布假设，或判断两个或多个群体是否具有差异。

参数检验主要有t检验、方差分析和回归分析等。

其中，t检验用于比较两个样本均值是否有显著差异，包括独立样本t检验和相关样本t检验。

方差分析用于比较三个或更多样本均值是否有显著差异，可以进行单因素方差分析或多因素方差分析。

回归分析用于建立预测模型，可以通过线性回归或多项式回归进行。

非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况，如Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等。

Wilcoxon符号秩检验用于比较两个配对样本的差异是否有显著差异，Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多独立样本的差异是否有显著差异，Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异是否有显著差异。

在SPSS中进行参数检验和非参数检验一般需要进行以下步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，可以通过选择文件-导入功能进行操作。

2.设定分析变量：定义需要进行分析的变量，并将其添加到分析列表中。

3.选择统计方法：根据实验设计和数据分布情况，选择合适的参数检验或非参数检验方法。

4.执行分析：点击运行按钮进行分析，在分析结果中可以查看得到显著性水平、均数、方差等指标。

5.结果解释：根据分析结果进行假设检验，判断是否存在显著差异，并解释其结果。

无论是参数检验还是非参数检验，在进行分析前需要注意数据的合理性、样本的选择和实验设计的合理性等，以保证分析结果的可靠性。

同时，还应根据不同的研究目的和数据特点选择适当的方法，并合理解释分析结果。

在SPSS软件中，可以通过图表、表格和描述性统计等形式展示和解释结果，并通过结果进行科学判断和相关推断。