统计方法SPSS实例四格表卡方检验
spss卡方检验
卡方检验1．四格表的卡方检验例1．某药品检验所随机抽取了574名成年人，研究某抗生素的耐药性。
其中179人未曾使用该抗生素，其耐药率为%；而在395例曾用过该药的人群中，耐药率为%，结果见表1，试兑现人和上人群的耐药率是否一样表1 某抗生素的人群耐药性情况用药史不敏感敏感合计曾服该药180（）215（）395未服该药73（）106（）179合计253321574建立变量名：录入数值：加权统计分析指定横标目和纵标目，注意不要选反了,选反了会有什么后果择分析方法：卡方检验Chi-square结果：表一：总例数为574，没有数值遗漏表二：可观察实际频数，理论频数，各组实际频数占各行各列及总数的百分比。
此例题总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四个表专用公式计算卡方值，结果参照表三第一行。
P=≥还不能认为两组耐药率不同。
表三：（1）总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四格表专用公式计算卡方值，结果参照表第一行。
（2）如果n≥40但有1＜T＜5用校正公式计算卡方值或用Fisher确切概率法直接计算概率，结果分别参照第二行和第四行。
（3）n＜40或T＜1时用Fisher确切概率法直接计算概率，结果参照第四行。
2．配对四格表的卡方检验例5．有28份咽喉涂片标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长的情况，其结果如表5，问两种培养基的阳性检出率是否相等表5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较甲培养基乙培养基+-合计+11112-9716合计20828建立变量名：录入数值：统计分析：结果：3．R*C表（行或列超过两个）的卡方检验（1）多个样本率的比较例6．某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下，问三种疗法的有效率是否一致表６三种方案治疗肝炎疗效的结果比较合计有效率组别有效无效（％）西药组5149100中药组354580中西结合591574145109254建立变量名：录入数值：统计分析：结果分析：理论均数均大于5，卡方值为。
统计方法 SPSS实例： 四格表卡方检验
情况2：没有原始数据
假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图： 我们只需要将数据进行加权就可以了。下面是具体的步骤：
1.先整理数据，数据结构见下图
2.接着进行加权
情况1：有原始数据
1.原始数据的数据结构，见下图。在这里没有频数，只有年龄组和是否正确这两个变量
2.在菜单栏上执行：析--描述统计--交叉表
3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击statistic
4.勾选卡方值，这样才能输出卡方值
5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂
3.用频数进行加权，点击ok
4.接下来的步骤都是一样的，见上面。
5.
SPSS实例：四格表卡方检验
我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：
年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同？这就用到了四格表卡方检验。从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。下面先看一下具体这个案例的操作过程：
spss卡方检验
1．四格表的卡方检验例1．某药品检验所随机抽取了574名成年人，研究某抗生素的耐药性。
其中179人未曾使用该抗生素，其耐药率为%；而在395例曾用过该药的人群中，耐药率为%，结果见表1，试兑现人和上人群的耐药率是否一样？表1 某抗生素的人群耐药性情况用药史不敏感敏感合计曾服该药180（）215（）395未服该药73（）106（）179合计253321574建立变量名：录入数值：加权统计分析指定横标目和纵标目，注意不要选反了,选反了会有什么后果？择分析方法：卡方检验Chi-square结果：实际频数理论频数表一：总例数为574，没有数值遗漏表二：可观察实际频数，理论频数，各组实际频数占各行各列及总数的百分比。
此例题总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四个表专用公式计算卡方值，结果参照表三第一行。
P=≥还不能认为两组耐药率不同。
表三：（1）总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四格表专用公式计算卡方值，结果参照表第一行。
（2）如果n≥40但有1＜T＜5用校正公式计算卡方值或用Fisher确切概率法直接计算概率，结果分别参照第二行和第四行。
（3）n＜40或T＜1时用Fisher确切概率法直接计算概率，结果参照第四行。
2．配对四格表的卡方检验例5．有28份咽喉涂片标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长的情况，其结果如表5，问两种培养基的阳性检出率是否相等？表5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较乙培养基甲培养基+-合计+11112-9716合计20828建立变量名：录入数值：统计分析：结果：3．R*C表（行或列超过两个）的卡方检验（1）多个样本率的比较例6．某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下，问三种疗法的有效率是否一致？表６三种方案治疗肝炎疗效的结果比较组别有效无效合计有效率（％）西药组5149100中药组354580中西结合591574145109254建立变量名：录入数值：统计分析：结果分析：理论均数均大于5，卡方值为。
四格表（1）：Pearson卡方检验
此，计划从四格表开始，为大家逐日介绍一系列的扫盲文章。 师姐的名言是“对于统计我已经放弃治疗了。”衷心希望她看完这篇文章后要积极“治疗”。 以下源自H师姐论文的实例。 基本概念
定性资料定性资料是指分析的资料中，结果变量的性质是定性的。定性资料又可细分为名
况如下表，试比较两组胎儿分娩方式中剖宫产率有无差别。 1建立数据文件 2数据加权 3交叉表分析 结果解释1 观察组的剖宫产率为50%，对照组的剖宫产率为33.9%。 结果解释2 由于总例数n=173＞40，四个格内没有＜5的理论频数（期望计数），因此我们应读取第一 行的皮尔逊卡方值（6.002），P=0.01＜0.05。按α=0.05水准，可认为两组的剖宫产率的差别有 统计学意义，即观察组的剖宫产率高于对照组。 注：有 观 点 认 为 在 四 格 表 中 采 用 Fisher精 确 检 验 的 结 果 比 较 可 靠 ， 对 于 统 计 软 件 计 算 的 结 果 ， 四 格 表 均 可 采 用 Fisher精 确 检 验 的 结 果 ， 本例P=0.022＜0.05，和上述结果是一致 的。
义资料和有序资料，对于每一个具体的观察单位或个体来说，若观测的指标是定性的，其表现 形式通常不是真实的数据，而只是一个“名称或符号”。名义资料从每个受试对象身上观察的结果 不是一个具体数值，而是一种状态或名称，如某病患者治疗的结果为“治愈”或“未治愈”；检测结 果为“阴性”或“阳性”、职业为“工人”、“农民”或“医生”等。例题某医院对门诊产前检查并住院分娩 的孕36~41周无其他高危因素的孕妇为研究对象中，出现规则变化脐动脉血流频谱曲线的孕晚期 胎儿为观察组，出现正常脐动脉血流频谱的孕晚期胎儿为对照组。两组胎儿的分娩方式情况情
SPSS进行卡方检验具体操作(三)
6.7%
93.3% 100.0%
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
小
医 药 Count
4
12
16
于
Expected Count
2.1
13.9
16.0
% within trial
25.0%
75.0% 100.0%
5
T o ta l
Count
6
40
46
Expected Count
6.0
40.0
46.0
% within trial
13.0%
3、行x列 2
AnalyzeDescriptive Statistics -Crosstabs
结果解读
AREA * BLOOD Crosstabulation
A REA Total
亚洲 欧洲 北美 洲
C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA
A 321
411.3 29.7%
258 196.9 49.9%
408 378.9 41.0%
987 987.0 38.1%
BLOO D
B
AB
369
95
215.8
64.2
34.2%
8.8%
43
22
103.3
30.7
8.3%
4.3%
106
37
198.8
59.1
10.7%
SPSS卡方检验步骤
effect
阴转人数 阳性数
30
14
9
36
39
50
T o tal 44 45 89
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona
Value 20.979b
19.068
df 1 1
Asymp. Sig. (2 -si d e d) .000
A 47 52 99
血型 B
66 54 120
AB 20 19 39
O 106 62 168
T o ta l 239 187 426
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Value 6.755a
df 3
Asymp. Sig. (2 -si d e d) .080
X2=20.687，p=0.000，按a=0.05水 准，拒绝H0，接受H1，差异有统计 学意义，可认为试验组有效率高于对 照组。
P440 第5题 配对设计卡方检验 步骤： 1、定义变量
11
步骤： 2、输入数据
12
步骤： 3、变量加权
13
步骤： 3、变量加权：按频数加权
14
步骤： 4、分析：选 Analyze
35
X2=20.979，p=0.000，按a=0.0167水 准，拒绝H0，接受H1，差异有统计 学意义，可认为甲、乙两种疗法对尿 路感染治疗效果有差别，甲疗法优于 乙疗法。
36
甲、丙检 验结果
group * effect Crosstabulation
Count
group 甲 丙
T o tal
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）。
统计方法SPSS实例：四格表卡方检验
SPSS实例：四格表卡方检验我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同？这就用到了四格表卡方检验。
从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。
下面先看一下具体这个案例的操作过程:情况1:有原始数据1.原始数据的数据结构，见下图。
在这里没有频数，只有年龄组和是否正确这两个牟龄组是杏正确00 .aoM.00 1.00.00 .001.00 i.ao1.00t&o1.00.001 00 .001.0C,001.00 1.001.00too1 00 1 001.00 1.001.00 1.001.00 1.0Ctoo too1.00 .001.00 i.ao1.00 1001.0 0.001.00变量I ' '-U 1LL2.在菜单栏上执行：分析--描述统计--交叉表I ："分言芒方绘邂怎吕九[DataSetl] - 1BV SPSS Statistics Data Editor^File Edit View Data Transforn Anahze Direct Marketing Graphs Utilities ^dd-ons V二H日5厂杯组■异H-FF融33GQ( 34 00q35co36 0037too¥Re£3rt5Des:ripWe StalisicsTaotesCumpdie MidribCentral Linear ModelLinearMixed MedelsCorrelateReg'e&sion0 Freque-icieE...]D escripfives...■ Ratio.. 耳三叭：心;3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击statistic4.勾值 卡 方 样 选 才这5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂6.看第二个表格是最关键的信息，我们看sig值，如果小于0.05就可以认为达到了显著水平，拒绝虚无假设，认为年龄对答案的正确性产生了影响b Cori puled OTily toi a 2x2 laal^情况2 :没有原始数据假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图：Count我们只需要将数据进行加权就可以了。
SPSS中四格表的卡方检验(完美兼容office2003)
1.录入数据：组(Row,R),图1中的gr1,例如医学中常见的实验组和对照组；列（Column,C),图1中的gr2，例如医学中的阳性和阴性;频数，也就是各个格子（Cell)中的例数，这里是实际频数。
这几个项目分别成一列（见图1）。
图1.2.定权重：先在Data中找到Weight case(见图2-1），打开后见图2-2，此时将ff选作权重（见图2-3），点·“OK”，完成此步。
图2-1图2-2图2-33.打开列联表设置：从Analyze(分析）菜单中找到Descriptive Statistics(描述性统计），再找到Crosstabs(列联表），打开（见图3-1）图3-1进入该界面后（见图3-2），将gr1加入行（Row),而gr2加入列（Column)(图3-3）。
图3-2图3-3此时，根据分析目的，打开Statistics(统计）,选择统计方法，这里我们是要对两个组的率进行比较，所以选择卡方检验Chi-squair和kappa(见图3-4）。
点Continue(继续），继续下一步设置。
图3-4现在，再对Cell(格子）进行设置，点击Cells,选定Observed(实际频数）和Expected（理论频数）（图3-5），如果要计算率，可以继续选R和C。
还可以选残差（Residuals).这里举例没有再分析这些内容。
图3-54.结果解释：选完上面这些，就可以点击“OK”了，这时结果就出来了（图4），第1个表就是经典的四格表，每个格子上面数字为实际频数，下面数字是理论频数。
第二个表格是卡方检验的结果，根据适应条件：四格表，n>=40,理论频数>=5,随机成组两组设计的计数资料，适宜使用Pearson 卡方检验，结果：卡方值(value)23.117，自由度（df);1,双侧概率（Asymp.Sig.)(2-sided);0.000.结论：按照双侧a=0.05的水准，拒绝两组率相等的假设，可以认为两组的（阳性）率有差别。
卡方检验检验SPSS实现
结果解释
数据准备
定义变量名4个（store： sex： 1=男性，2=女性； contact：１=寻求，2=不寻求；freq ，） 加权频数（ Data菜单选Weight Cases，点击 Freq使之进入Frequency Variable框）
统计分析
分析 描述统计 交叉表 sex进入行框， contact进入列框， Store进入分层框 选择统计量（cochran’and MantelHaenszel ） 确定
轻度
5
中度
2
重度
0
合计
31
轻度
中度 重度
4
1 1
18
3 2
2
18 5
1
2 12
25
24 20
合计
302827Fra bibliotek15100
练习五
月份 新病例数
63 78 140 117
某地收集了 5年中各月份 的脊髓灰质炎 新病例数资料 见表，，问发 病各月有无差 别？
1 2 3 4
5
6 7
105
101 144
8
9
127
79
10
11 12
87
58 48
定义变量名3个（顾问1：1=差，2=中， 3=好； 顾问2： 1=差，2=中， 3=好；freq ，） 加权频数（ Data菜单选Weight Cases，点击 Freq使之进入Frequency Variable框）
统计分析
分析 描述统计 交叉表 顾问1进入行框，顾问2进入列框 选择统计量（Kappa） 确定
结果解释
Chi-Square过程
主要功能
调用此过程可对样本数据的分布进行卡 方检验。主要用于分析实际频数与某理 论频数是否相符。
spss卡方检验
卡方检验1．四格表的卡方检验例1．某药品检验所随机抽取了574名成年人，研究某抗生素的耐药性。
其中179人未曾使用该抗生素，其耐药率为%；而在395例曾用过该药的人群中，耐药率为%，结果见表1，试兑现人和上人群的耐药率是否一样表1 某抗生素的人群耐药性情况用药史不敏感敏感合计曾服该药180（）215（）395未服该药73（）106（）179合计253321574建立变量名：录入数值：加权统计分析指定横标目和纵标目，注意不要选反了,选反了会有什么后果择分析方法：卡方检验Chi-square结果：实际频数理论频数表一：总例数为574，没有数值遗漏表二：可观察实际频数，理论频数，各组实际频数占各行各列及总数的百分比。
此例题总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四个表专用公式计算卡方值，结果参照表三第一行。
P=≥还不能认为两组耐药率不同。
表三：（1）总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四格表专用公式计算卡方值，结果参照表第一行。
（2）如果n≥40但有1＜T＜5用校正公式计算卡方值或用Fisher确切概率法直接计算概率，结果分别参照第二行和第四行。
（3）n＜40或T＜1时用Fisher确切概率法直接计算概率，结果参照第四行。
2．配对四格表的卡方检验例5．有28份咽喉涂片标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长的情况，其结果如表5，问两种培养基的阳性检出率是否相等表5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较乙培养基甲培养基+-合计+11112-9716合计20828建立变量名：录入数值：统计分析：结果：3．R*C表（行或列超过两个）的卡方检验（1）多个样本率的比较例6．某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下，问三种疗法的有效率是否一致表６三种方案治疗肝炎疗效的结果比较组别有效无效合计有效率（％）西药组5149100中药组354580中西结合591574145109254建立变量名：录入数值：统计分析：结果分析：理论均数均大于5，卡方值为。
SPSS 卡方检验
M
N
MN
O
431
490
902
1823
A
388410800源自1598B495
587
950
2032
AB
合计
4
5801
双向无序，用卡方检验，计算列联系数：
＞0.75为高度相关，0.4----0.75为中度相关，小于0.4为低度相关
若问ABO型中MN型构成是否一样，为普通卡方检验。
H0：两种血型系统之间没有关联
.09
建立变量名：
录入数值：
统计分析：
结果分析：
理论均数均大于5，卡方值为22.808。自由度为2：（行数-1）*（列数-1）。P≤0.01
拒绝H0接受H1，认为三组疗效不全相等，两两比较用卡方分割：
两两比较：
过滤掉第三组，filter为1为选中，为0为未选中
结果为中药组和西药组的比较，结果分析同四格表（所有理论频数＞5，则看表三第一行，p=0.333）。注意：P应与 比较而非a。
2．配对四格表的卡方检验
例5．有28份咽喉涂片标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长的情况，其结果如表5，问两种培养基的阳性检出率是否相等？
表5两种白喉杆菌培养基培养结果比较
甲培养基
乙培养基
+
-
合计
+
11
1
12
-
9
7
16
合计
20
8
28
建立变量名：
录入数值：
统计分析：
P1=（9*8+11*12+29*28+7*8）/562
3.计算kappa值
四个表卡方检验在spss上如何操作
比较三个疾病的阳性比达率，
怎样在SPSS中输入数据？请教分析的具体步骤
那就两两组合了
1 1 42
1 2 10
2 1 12
2 2 20
那就两两组合了
1 1 42
1 2 10
2 1 12
2 2 20
本例两两组合时，检验水准是否应该以0.05/3 为准，究竟是0.05/3
用于分析在三那种疾病中smac基因的表达率有无差异？谢谢
采用卡方检验
先对频数加权，Data->weight cases->ห้องสมุดไป่ตู้第二个项，然后将频数项放到右框；
Analyze->descriptie->Crosstabs->选入行列变量，再选项框里面勾上Chisquare，OK
数据输入格式：
行 列 频数
1 1 21
1 2 32
2 1 21
2 2 12
3 1 25
3 2 21
听说Crosstabs是用来做四个表资料的，我需要统计3个组的表达率差别阿，谢谢
另外三个组的率的两两比较 怎么做？郁闷！请大侠指教
具体数据如下
疾病A 阳性例数42 阴性例数 10
疾病B 阳性例数12 阴性例数 20
还是 0.05/4
�
统计方法SPSS实例四格表卡方检验
统计方法S P S S实例四格
表卡方检验
The document was prepared on January 2, 2021
SPSS实例：四格表卡方检验
我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：
年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同这就用到了四格表卡方检验。
从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。
下面先看一下具体这个案例的操作过程：
情况1：有原始数据
1.原始数据的数据结构，见下图。
在这里没有频数，只有年龄组和是否正
确这两个变量
2.在菜单栏上执行：分析--描述统计--交叉表
3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点
击
statistic
4.勾选卡方值，这样才能输出卡方值
5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂
6.看第二个表格是最关键的信息，我们看sig值，如果小于就可以认为达
到了显着水平，拒绝虚无假设，认为年龄对答案的正确性产生了影响。
情况2：没有原始数据
假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图：
我们只需要将数据进行加权就可以了。
下面是具体的步骤：
1.先整理数据，数据结构见下图
2.接着进行加权
3.用频数进行加权，点击
ok
4.接下来的步骤都是一样的，见上面。
SPSS卡方检验具体操作
三、配对卡方检验：统计结果1
三、配对卡方检验：统计结果2
四、分层卡方检验：实例
实例：国外某病例对照研究调查口服避孕 药与心肌梗死的情况，考虑到年龄是一个 可能混杂的因素，故也将其纳入调查，结 果如下：
病例 对照 合计
年龄<40
服用OC
未服OC
21
26
17
59
38
85
年龄≥40
服用OC
未服OC
SPSS进行卡方检验具体操作
——SPSS在医学统计中的应用
定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指
一、四格表卡方检验：定义行列表单元格显示指标
一、四格表卡方检验：结果解读
二、确切概率法：实例
实例：某研究者调查了一批高血压患者的 血压控制情况和肥胖度，结果如下表，请 问两者有无关系。
良好
血压控制情况
尚可
不良
合计
不肥胖
15
24
12
51
肥 轻度肥胖
4
2
7
13
胖
程
度 中/重度肥胖
20
13
11
44
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四、分层卡方检验：数据输入
四、分层卡方检验：指定频数变量
四、分层卡方检验：按某一变量分层
四、分层卡方检验：统计方法选择
四、分层卡方检验：结果解读（一）
Q：如何在SPSS中实现四格表的卡方检验
Q：如何在SPSS中实现四格表的卡方检验？A：在多数统计软件中，四格表（和行*列表）的数据格式均为行变量、列变量和频数变量。
如下面这个四格表的数据及相应格式如下：分析时首先选择菜单Data->Weight Cases，将频数变量选入Frequency格中，按OK确认。
此时系统就会以频数表的形式来读取所输入的数据，既记录数应为34+12+23+26=95例，而不是4例。
然后选择菜单Analyze->Descriptive Statistics->Cross Tables,将行、列变量分别选入相应的Row、Column格中，再按下方的Statistics钮，选中左上角的Chi-square复选框，按Continue钮，最后按OK即可。
Spss电脑实验－第三节(1) 您要打印的文件是：Spss电脑实验－第三节(1) 打印本文Spss电脑实验－第三节(1)作者：佚名转贴自：本站原创点击数：74第三节不同对象有关指标发生率（百分比）间的比较Ⅰ．两种对象率（百分比）间的比较—四格表χ2 检验χ2 检验（chi-square test），χ为希腊文字母，读作 [kai]（卡）；chi-square读作“卡方”；χ2检验即“卡方检验”。
它是一种用途较广的假设检验方法，是分析计率或百分比及某些等级资料常用的方法，可分析两个或两个以上率（或百分比）差别的显著性。
1. 两个样本率（百分比）比较—一般四格表的χ2检验四格表的χ2检验用于分析两组或两组以上率（或百分比）差别的显著性。
χ2 = ∑[（∣A - T∣）2 / T ].....................................(3-1)式中 A 为四格表各格子中的实际数，T 为理论数。
χ2 =（ad-bc)2 n / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)].........................(3-2)例如: 某医院用两种疗法（drug）治疗慢性肾炎病人，结果（effect）西药组有效率为 79.7%（63/79）；中药组有效率为87.0（47/54），见表 3-1-a。
SPSS之两独立样本的四个表卡方检验
独立样本:1. 两独立样本的四格表分析；多组独立样本的R*C列联表分析（双向无序，单向有序，双向有序属性相同，双向有序属性不同）2. 配对样本：3. 配对四个表分析；配对 R*R列联表分析；4. 趋势卡方检验5. 卡方分割与卡方合并1.1两独立样本的四格表分析基本思想：两总体率的比较；两分类变量的相关性分析；两组分布的比较；应用条件：当n > 40且所有T >5时，用普通卡方检验；所得p疋a,改用确切概率法；当n > 40但有1 < T< 5时时，改用校正卡方检验；当n < 40或有T v 1时，不能用卡方检验，改用确切概率法。
報13-1 不同砂癌料柞用下大白載的发庙率先要将频数进行个案加权：Data--weight cases分别选入行列*I9 8HF 4Uz-1 T SPi«e £*t yew QMagihj g 2O 口_k og2MiZsm s f a --s --c 甘滋弟 「Giwil^g麗一¥cm壘盅sSUEEHWvla 匸空鴛■t f l E n f — r E FM】一* 一E k器lg 3....工窖EVN02寄IrlF mn m lG£莎：0S -3£K 3»『号£NgrTtE5hi一常歳一gntngmnrs n s s<mdO I A nlcndari>『arwnm¥r r w l *aK.4FI赴「«!tau-krrueNW■n4chfllri.・ s &1£8d —TriMlWW总丿、“F IBM 硒即丹伽2 Editor —口;A曹：方爲■1 1M)1i i w3 1W q4 2M2912 u |g 叶chjslerM 沖chads鼻DIM最后选择Continue 苗 1 HMStabc Cell OtfMjyE^pKhd H«K trnaiciwnb-C4H1£* WlUE PfMHmn iK| ?i>ju^r；凤8o・』^3Hitar>lz»diDFlai 4J4US N Si3n4vdi»d ripnwTivyfr■ q$md • mmC' NauAffC^A* 申町he Ci Tiur也It ea|.lC T IMW I B cats irtigg^0 Nfr jkjiLrabiaria[A P A IM J ' Cud ,:g」（注：表格素材和资料部分来自网络，供参考。
SPSS之两独立样本的四个表卡方检验
独立样本：
1．两独立样本的四格表分析；多组独立样本的R*C列联表分析(双向无序，单向有序，双向有序属性相同，双向有序属性不同)
2. 配对样本：
3. 配对四个表分析；配对R*R列联表分析；
4. 趋势卡方检验
5. 卡方分割与卡方合并
1.1两独立样本的四格表分析
基本思想：两总体率的比较；两分类变量的相关性分析；两组分布的比较；
应用条件：当n≥40且所有T≥5时，用普通卡方检验；所得p≈a,改用确切概率法；
当n≥40但有1≤T≤5时时，改用校正卡方检验；
当n≤40或有T＜1时，不能用卡方检验，改用确切概率法。
先要将频数进行个案加权：Data--weight cases
分别选入行列
在Statistic中选择Chi-squre
如果想要行列信息的话，在Cell即单元格中选定行列百分比
最后选择Continue。
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SPSS实例：四格表卡方检验
我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：
年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同？这就用到了四格表卡方检验。
从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。
下面先看一下具体这个案例的操作过程：
情况1：有原始数据
1.原始数据的数据结构，见下图。
在这里没有频数，只有年龄组和是否正确
这两个变量
2.在菜单栏上执行：分析--描述统计--交叉表
3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击
statistic
4.勾选卡方值，这样才能输出卡方值
5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂
6.看第二个表格是最关键的信息，我们看sig值，如果小于0.05就可以认
为达到了显着水平，拒绝虚无假设，认为年龄对答案的正确性产生了影响。
情况2：没有原始数据
假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图：
我们只需要将数据进行加权就可以了。
下面是具体的步骤：
1.先整理数据，数据结构见下图
2.接着进行加权
3.用频数进行加权，点击
ok
4.接下来的步骤都是一样的，见上面。