卡方检验及SPSS分析

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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。

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。

用SPSS进行不同变量多组间两两比较卡方检验

用SPSS进行不同变量多组间两两比较卡方

检验

在使用SPSS进行不同变量多组间两两比较卡方检验时，我们可以按照以下步骤进行操作：

一、实验设计

在进行卡方检验之前，需要明确变量的分类和分组情况。假设我们有一个调查数据集，其中包含一个自变量（X）和一个因变量（Y），分别有三个水平（A、B、C）和四个水平（D、E、F、G）。我们的目标是检验自变量（X）的不同水平对因变量（Y）的影响是否显著。

二、导入数据

将收集到的数据导入SPSS软件。确保数据格式正确，变量的水平设置正确。

三、设置分析参数

在SPSS的菜单栏选择“分析（Analyze）” - “描述统计（Descriptive Statistics）” - “交叉表（Crosstabs）”。

四、选择变量

在交叉表对话框中，将因变量（Y）拖入“行”框中，自变量（X）拖入“列”框中。点击“统计”按钮。

五、设置统计参数

在统计对话框中，选择需要计算的统计量。在这里，我们需要进行

卡方检验，因此选择“卡方（Chi-square）”选项。点击“继续”按钮。

六、进行卡方检验

点击“OK”按钮，SPSS将生成卡方检验结果表格。此表格显示了各

个变量水平之间的卡方值、自由度和显著性水平。

七、结果解读

根据卡方检验结果表格，我们可以判断各个变量水平之间的差异是

否显著。卡方值越大，说明差异越显著；相应地，显著性水平（p-value）越小，说明差异越显著。如果p-value小于设定的显著性水平

（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为变量之间存在显著差异。

八、结果报告

根据卡方检验结果生成一个简明的报告。报告应包括所使用的统计

卡方检验及SPSS分析

上述配对设计实验中，就每个对子而言，两种处理的结果不外乎有四种可能:
①两种剂量方法皆为阳性数(a)； ②两种剂量方法皆为阴性数(d)； ③甲剂量注射法为阳性，乙剂量注射法法为阴性数(b)； ④乙剂量注射法为阳性，甲剂量注射法为阴性数(c)。
其中，a, d 为两法结果一致的两种情况， b, c为两法结果不一致的两种情况。
将其选入Layer框，并用Previous和Next钮设为不同层。 -[Display clustered bar charts 复选框]：显示复式条图 -[Suppress table复选框]：不在输出结果中给出行×列表。
Crosstabs过程详解
• 界面说明精确（Exact）子对话框：针对2×2以上的行×列表设计计算确切概率
与计量资料推断两总体均数是否有差别有成组设计和配对设计一样，计数资料推断两个总体率（构成比）是否有差别也有成组设计和配对设计，即四格表资料和配对四格表资料。
配对（paired data）资料的x2检验
例4某抗癌新药的毒理研究，将78只大鼠按性别、窝别、体重、年龄等因素配成39对，每个对
子的两只大鼠经随机分配，分别接受甲剂量和乙剂量注射，试验结果见下表。分析该新药两种不同剂量的毒性有无差异。
牙膏类型
患龋齿人数未患龋齿人数
含氟牙膏
70
一般牙膏
45
130 55

SPSS数据的卡方检验

H0：观察频数与期望频数没有差别
首先假设H0成立，计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布，χ2统计量以及自由度可以确定在H0成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果P 很小，说明观察值和理论
值偏离程度太大，应当拒绝原假设，表示比较资料之间有显著性差异
；否则就不能拒绝原假设，尚不能认为样本所代表的实际情况与理论
假设有差别。
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例1 某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两种处理方法，观察对某种癌症的疗效，结果见下表。（数据见 cancer.sav）
两种治疗方法的疗效比较
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结果分析
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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。

SPSS卡方检验步骤

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
41
步骤： 2、变量加权：按频数加权
42
步骤：3、分析：选 Analyze Descriptive
Statistics
crosstabs…
Βιβλιοθήκη Baidu
用Statistics
选择要输出的统计量，
选择Chi－square
。 43
检验结果
Count
group T o ta l
患者健康人
group * 血型 Cross tabulation
.815
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Likelihood Ratio
.219
1
.640
Fisher's Exact Test
.816
.408
L i ne a r-b y-L i ne a r Asso ci a ti on
.216

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

SPSS卡方检验具体操作

18
88
7
95
25
183
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）
四、分层卡方检验：结果解读（二）
四、分层卡方检验：结果解读（三）
结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小，否则就会导致分析的偏倚。
愈合 54 44 98
合计 62 64 126
一、（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入
一、四格表卡方检验：指定频数变量
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）
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

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(RxC)-SPSS教程

卡方检验（R×C）-SPSS教程

一、问题与数据

某研究人员拟分析血型和职业之间的关系，共招募了333位研究对象，收集他们的血型（blood_type）和职业（occupation）信息。其中血型分为A、B、AB、O型共4种，职业分为律师（Lawyer）、医生（Doctor）、教师（Teacher）和工人（Worker），部分数据图1。

图1 部分数据

二、对问题分析

研究者想分析血型与职业类型的关系，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，如本研究中血型和职业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单元格期望频数大于5。

经分析，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

在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs，弹出Crosstabs 对话框。将变量blood_type和occupation分别放入Row(s)栏和Column(s)栏，如图2。

图2 Crosstabs

点击Statistics后，弹出的对话框中点击Chi-square，并点击Nominal栏中的Phi and Cramer’s V。如图3。

图3 Crosstabs: Statistics

点击Continue→Cells，在弹出的对话框中，点击Counts栏Expected选项，并点击Percentages栏中的Row和Column选项，Residuals栏中的Adjusted Standardized，点击Continue→OK。如图4。

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，

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。

卡方检验spss操作流程

The chi-square test is a statistical method used to determine if there is a significant association between categorical variables. In SPSS, conducting a chi-square test is a relatively straightforward process. 卡方检验是一种用于确定分类变量之间是否存在显著关联的统计方法。在SPSS中，进行卡方检验是一个相对简单的过程。

To start, you will need to have your data in SPSS and open the Data View. Once your data is open, go to the Analyze menu at the top of the screen and select "Descriptive Statistics." First, click on "Crosstabs" to open the Crosstabs dialog box. 首先，您需要在SPSS中打开数据视图。一旦您的数据打开，转到屏幕顶部的分析菜单，然后选择“描述性统计”。首先，点击“交叉表”以打开交叉表对话框。

In the Crosstabs dialog box, you will need to select the variables you want to analyze. This means choosing the categorical variables that you believe may be related. For example, you may want to see if there is a relationship between gender and job satisfaction. Once your variables are selected, click on the arrow button to move them into the "Row(s)" and "Column(s)" box. 在交叉表对话框中，您需要选择

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。

卡方检验及SPSS分析

计算理论频数
2.
计算 x2
统计量
3.
确定P值，作出推论
2 • 四格表检验的条件： •
1) n 40且T 5, 用不校正的公式；
2
2) n 40且至少1个格子1 T 5, 用校正的 2公式； 3)
Байду номын сангаас
n 40或T 1, 需用确切概率法
2
( A T 0.5) 2 T
试验组对照组合计
SPSS操作过程
• ①建立数据文件：例3.sav
数据格式：包括4行3列的频数格式，3个变量即行变量（group）、列变量（effect）和频数变量（freq）。
• ②说明频数变量：数据加权个案 Data Weight Cases • ③ x2检验：从菜单选择分析描述统计交叉表
有效率不等。
检验水准不拒绝
H 0，尚不能认为组
本资料若不校正时，结论与之相反。
2 4.08，P 0.05
，
*例3. x2检验----Fisher确切概率法
例 3 研究某新药治疗原发性高血压的疗效，并用常规治疗药物作为对照组，结果见表 6.9，问新药疗效与对照组疗效有无差别？某新药治疗原发性高血压的疗效分组有效 20(a) 2(c) 22 无效 8(b) 6(d) 14 合计 28 8 36 有效率（） 71.43 25.00 61.11