比较不错卡方检验及SPSS分析
医学统计学之卡方检验SPSS操作
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。
卡方检验SPSS操作
卡方检验SPSS操作卡方检验是一种统计方法，用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。
它适用于比较两个或多个分类变量之间的关系，并确定这些变量是否相互独立。
在SPSS中，可以使用交叉表和卡方检验命令来执行卡方检验。
首先，打开SPSS软件并导入待分析的数据文件。
然后，选择“数据”菜单中的“交叉表”选项。
在弹出的交叉表对话框中，将要分析的变量拖拽到“行”和“列”的方框中。
假设我们要比较性别和喜好电影类型之间的关系，那么将性别拖拽到“行”，将电影类型拖拽到“列”。
接下来，在交叉表对话框中，点击“统计”按钮。
在弹出的统计对话框中，选择“卡方”选项，并点击“继续”按钮。
然后，点击“确定”按钮生成交叉表。
SPSS将显示交叉表的结果，包括观察频数、期望频数、卡方值和p值等。
在卡方检验中，我们通过观察频数和期望频数之间的差异来判断两个变量是否相关。
如果差异较大，卡方值较大，p值较小，则说明两个变量之间存在显著关系。
不管是使用交叉表还是描述统计方法进行卡方检验，都需要注意以下几点：1.样本数据应该是随机抽取的，并且足够大。
2.对于交叉表中的每个单元格，期望频数应当大于等于5，以确保卡方检验的可靠性。
3.卡方检验只能检验两个或多个分类变量之间的关系，不能用于比较连续变量。
4.如果卡方检验结果显著，表明两个变量之间存在关联，但不能确定关联的性质或因果关系。
卡方检验在数据分析中有着广泛的应用，可以用于医学研究、市场调查、社会科学等领域。
通过SPSS软件的操作，可以便捷地进行卡方检验，并获取检验结果。
卡方检验spss步骤
卡方检验spss步骤咱先来说说啥是卡方检验吧。
卡方检验就是一种统计方法，用来分析两个分类变量之间有没有关系。
比如说，你想知道男生和女生对某种颜色的喜好有没有差别呀，就可以用这个卡方检验。
那在SPSS里怎么做呢？一、数据准备你得先把数据都整理好。
就像你要去旅行，得先把行李收拾好一样。
数据得是那种每个观测值对应着不同变量的情况。
比如说你有一个变量是性别，男或者女，还有一个变量是对颜色的喜好，红、蓝、绿啥的。
这些数据要整整齐齐地放在SPSS的数据视图里。
如果数据乱七八糟的，那卡方检验可就没法好好做啦。
二、打开分析菜单在SPSS的界面里呢，你要找到“分析”这个菜单。
这个菜单就像是一个装满了各种工具的魔法盒子，卡方检验这个小魔法就在里面呢。
你轻轻一点这个“分析”菜单，就会看到好多选项冒出来。
三、选择描述统计里的交叉表在这个分析菜单里，有个叫“描述统计”的部分，在那里你能找到“交叉表”这个选项。
这就像是在一堆糖果里找到你最爱的那一颗一样。
点了“交叉表”之后，会弹出一个新的窗口。
四、设置变量在这个新窗口里呀，你要把你的两个分类变量分别放到行和列里面。
比如说，你把性别放到行里，把颜色喜好放到列里。
这就像是给每个小玩具找到它该待的小格子一样。
这个步骤很重要哦，要是放错了地方，结果可就不对啦。
五、点击统计量按钮在这个交叉表的窗口里，你能看到一个叫“统计量”的按钮。
点这个按钮就像是打开一个神秘的小盒子，里面藏着卡方检验这个宝贝呢。
在统计量的选项里，你要找到“卡方”这个选项，然后把它勾上。
就像你在菜单里点了你最爱吃的菜一样。
六、确定并查看结果勾好卡方检验之后呢，你就可以点“确定”按钮啦。
然后SPSS 就会像个勤劳的小蜜蜂一样，开始计算结果。
结果出来之后呢，你要看一个叫“卡方检验”的表格。
这个表格里会告诉你卡方值、自由度还有显著性水平这些东西。
如果显著性水平小于0.05，那就说明这两个分类变量之间是有关系的哦。
如果大于0.05呢，那可能就没什么关系啦。
spss卡方检验
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中的卡方检验、t检验和方差分析
SPSS中的卡⽅检验、t检验和⽅差分析
⾸先要明⽩两个概念：
计数资料和计量资料
（1）计数资料⼜称为定性资料：是分类型的，统计每个类型有多少数量。
（2）计量资料⼜称为定量资料：⽐如年龄，是有具体的数值。
根据数据的类型，使⽤不同的⽅法：
（1）对于计量资料。
秩和检验在国内的⽂章中很少见到。
当数据只有两组进⾏对⽐的时候，使⽤t检验和⽅差分析都可以。
但是有两组或者两组以上的时候，使⽤⽅差检验。
（2）对于计数资料，使⽤卡⽅分析，卡⽅分析⽤于⽐较，不同组之间，不同数量是否有差异。
⽐如，⽐较两组，男⽣⼈数和⼥⽣⼈数是否有差距。
独⽴样本t检验：两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个样本来⾃的两独⽴总体的均值是否有显著差异进⾏推断；进⾏两独⽴样本t检验的条件是，两样本的总体相互独⽴且符合正态分布；
⽐如：A组和B组，⽐较A组⼈的⾝⾼和B组⼈的⾝⾼是否有差异。
配对样本t检验-：配对样本是指对同⼀样本进⾏两次测试所获得的两组数据，或对两个完全的样本在不同条件下进⾏测试所得到的两组数据；两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个配对样本来⾃的两配对总体的均值是否有显著差异进⾏推断；两配对样本t检验的前提条件：两样本是配对的（数量⼀样，顺序不能变），服从正态分布。
⽐如：实验组A组中，实验前后，变化的对⽐。
卡方检验(2x2)-SPSS教程
卡方检验（2x2）-SPSS教程一、问题与数据学了这么多连续变量的统计分析，那么对于计数资料可咋整。
小伙伴会问了：如果我想看不同患者人群的术后复发率有没有差异，怎么办？这时候就需要欢迎我们的统计小助手——卡方检验闪亮登场啦！卡方检验可是一位重量级选手，凡是涉及到计数资料分布的比较都需要他的帮忙。
和t检验一样，卡方检验也会用在成组和配对设计资料分析中，本期我们一起聊聊独立样本四格表的χ2检验。
用药物A治疗急性心肌梗死患者198例，24小时内死亡11例，病死率为5.56%，另42例治疗时采用药物B，24小时内死亡6例，病死率为14.29%，提问：两组病死率有无差别？表1. 两种药物急性心肌梗塞患者治疗后24小时内死亡情况二、对问题分析“生存”，还是“死亡”，这是个问题，但更是一个典型的二分类结局指标，我们关注的重点是两种药物治疗后“生存”和“死亡”的分布（或者说病死率）有无差别，由此组成的2*2列联表就是χ2检验中经典的“四格表”（如表1）。
下面一起看看SPSS怎样搞定χ2检验。
三、SPSS操作1. 数据录入(1) 变量视图(2) 数据视图2. 加权个案：选择Data→weight cases→勾选Weight cases by，将频数放入Frequency Variable→OK。
因为本例中数据库每一行代表多个观测对象，所以需要对其进行加权处理。
当然，如果数据是以单个观测对象的形式，即每一行代表1个观测对象，则无需加权（如下图）。
3. 选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs4. 选项设置(1) 主对话框设置：将分组变量Drug放入Row(s)框中→将指标变量Outcome 放入Column(s)框中（实际上χ2检验是关注实际和理论频数是否一致，这里Row(s)框和Column(s)框内变量也可以颠倒放，并不影响最终结果）。
(2) Statistics设置：勾选Chi-square，确定使用成组计数资料的卡方检验→Continue(3) Cells设置：Counts中勾选Observed和Expected，输出实际观测频数和理论频数；Percentages中勾选Row，输出每组转归百分比→Continue→OK四、结果解释表2 统计汇总表2中不仅有服用两种药物后患者实际转归（生存/死亡）的频数和相应百分比，还输出了相应的理论频数（所在行列合计数乘积/总例数）。
卡方检验的SPSS实现
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，即认为两个变量之间存在相关性。
步骤四：解读结果根据执行卡方检验的结果，可以得出一些结论。
1.如果卡方值较小，且p值较大，说明观察值与期望值之间的差异较小，两个变量之间可能独立。
2.如果卡方值较大，且p值较小，说明观察值与期望值之间的差异较大，存在一定程度的相关性。
需要注意的是，卡方检验只能判断两个变量之间是否存在相关性，不能说明变量之间的因果关系。
(完整word版)卡方检验的spss操作
卡方检验在教育实证研究中,经常遇到以下问题不同文化程度的人对某一政策的态度或工作业绩是否相关？不同专业背景的学生与他们对某一问题的看法否相关？不同家庭经济背景毕业生与其择业岗位是否相关？上述问题称为品质相关问题，其特征是每个个体至少有两个特征(变量）.每个特征（变量）的取值，可以使顺序型，只能比较大小，不能作加减运算;也可以是名义型的，连大小都不能比较，只是区别所取的“值”是不同的。
解决此类问题一般采用卡方检验.一、一般卡方检验本次调查为了了解四川省青川县教师在信息技术问题上花费的时间对提高应用信息技术能力的作用，为此做实证研究,抽样调查138名教师平时在技术问题上花费的时间和在教学过程中应用信息技术的能力情况，如表1所示，问时间与技术应用能力之间的关系是否有显著差异？表1 教师在技术问题上花费的时间与信息技术应用能力情况建立数据库取名为“教师培训。
sav”，如图2所示.图1 数据文件统计分析过程图2 选择命令图3 交叉表对话框图4 交叉表：统计量对话框图5 交叉表：单元显示对话框图6 交叉表:表格格式对话框结果表2 观测量统计结果表3 分层统计结果表4 检验结果如果理论频数小于5的cells（格子）比例超过20％，你就不能使用ASYMP.sig的结果,此时应该在SPSS卡方检验中选择使用Exact Test（确切概率法）,以Exact Test的结果为准（软件也同时显示ASYMP.sig的结果）。
二、配对卡方的一致性检验把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同;或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验.操作方法:单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框,进行McNemanr检验。
即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。
SPSS学习系列24. 卡方检验
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数据分析—卡方检验
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。
对于两变量一般采用列联表的形式记录观察数据，分为四格表和R*C列联表，根据卡方统计量和分类变量的类型，又衍生出一些相关系数，这在相关分析中已经讲过。
例】：为了解男女在公开场合禁烟上的态度，随机调查100名男性和80名女性。
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。
多个样本率的卡方检验及两两比较之spss超简单
多个样本率的卡⽅检验及两两⽐较之spss超简单SPSS：多个样本率的卡⽅检验及两两⽐较来⾃：医咖会医咖会之前推送过“两个率的⽐较(卡⽅检验)及Fisher精确检验的SPSS教程”，⼩伙伴们都掌握了吗？如果不⽌两个分组，⼜该如何进⾏卡⽅检验以及之后的两两⽐较呢？来看详细教程吧！1、问题与数据某医⽣拟探讨药物以外的其他⽅法是否可降低患者的胆固醇浓度，如增强体育锻炼、减少体重及改善饮⾷习惯等。
该医⽣招募了150位⾼胆固醇、⽣活习惯差的受试者，并将其随机分成3组。
其中⼀组给予降胆固醇药物，⼀组给予饮⾷⼲预，另⼀组给予运动⼲预。
经过6个⽉的试验后，该医⽣重新测量受试者的胆固醇浓度，分为⾼和正常两类。
该医⽣收集了受试者接受的⼲预⽅法（intervention）和试验结束时胆固醇的风险程度（risk_level）等变量信息，并按照分类汇总整理，部分数据如下：注释：本研究将胆固醇浓度分为“⾼”和“正常”两类，只是为了分析的⽅便，并不代表临床诊断结果。
2、对问题的分析研究者想判断⼲预后多个分组情况的不同。
如本研究中经过降胆固醇药物、饮⾷和运动⼲预后，⽐较各组胆固醇浓度的变化情况。
针对这种情况，我们建议使⽤卡⽅检验(2×C)，但需要先满⾜5项假设：假设1：观测变量是⼆分类变量，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是⼆分类变量。
假设2：存在多个分组（>2个），如本研究有3个不同的⼲预组。
假设3：具有相互独⽴的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独⽴的，不会相互⼲扰。
假设4：研究设计必须满⾜：(a) 样本具有代表性，如本研究在⾼胆固醇、⽣活习惯差的⼈群中随机抽取150位受试者；(b) ⽬的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，如本研究中将受试者随机分成3组，分别给予降胆固醇药物、饮⾷和运动⼲预。
假设5：样本量⾜够⼤，最⼩的样本量要求为分析中的任⼀预测频数⼤于5。
经分析，本研究数据符合假设1-4，那么应该如何检验假设5，并进⾏卡⽅检验(2×C)呢？3、思维导图4、SPSS操作4.1 数据加权在进⾏正式操作之前，我们需要先对数据加权，如下：(1)在主页⾯点击Data→Weight Cases弹出下图：(2)点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗⼝(3)将freq变量放⼊Frequency Variable栏(4)点击OK4.2 检验假设5数据加权之后，我们要判断研究数据是否满⾜样本量要求，如下：(1)在主页⾯点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs弹出下图：(2)将变量intervention和risk_level分别放⼊Row(s)栏和Column(s)栏(3)点击Statistics，弹出下图：(4)点击Chi-square(6)点击Counts栏中的Expected选项经上述操作，SPSS输出预期频数结果如下：该表显⽰，本研究最⼩的预测频数是24.7，⼤于5，满⾜假设5，具有⾜够的样本量。
卡方检验spss操作流程
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，您需要选择要分析的变量。
如何进行多组卡方检验的两两比较_多组卡方检验spss
用SPSS进行变量多组之间两两比较卡方检验 点击“数据（Data）”→“选择个案（SelectCase）”→“如果条件满足（Ifconditionissatisfied）”→“如果（If）”→在右上方的文字框内输入要比较的 变量，例如要比较“列变量1”与“列变量3”，那么你就输入“列变量名=1or列变量名=3”→继续（continue）→确定（OK数据分析培训
请您及时更换请请请您正在使用的模版将于2周后被下线请您及时检验 spss
如何进行多组卡方检验的两两比较_多组卡方检验spss
如有三组数据，组别为A、B、C，先进行三组间的卡方检验，现想对三组间进行两两检验比较，如何进行呢？可否分别对两组进行卡方检 验？会不会降低检验效能呢?
先检验整体,如果整体存在差异不需要, 如过不存在,需要
假设需要，如何进行，是单独进行A与B、A与C、B与C再用卡方检验？还是有一种参数设置，直接得出A、B两组、A、C两组或B、C两组 间检验的卡方统计量和P值？
一个简单但是Conservative的方法是用Bonferroni方法来调整每个检验的检验水平。在这里你要进行两两比较，那么就有3个假设检验需要 进行推断，如果整体的检验水平为alpha的话，每个假设检验的检验水平为alpha/3. 这样做是为了控制第一类错误率。因为如果不调整检验水平 的话，你的检验过程将inflate第一类错误率。
SPSS学习之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验
SPSS学习笔记之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验一、相关分析方法的选择及指标体系（一）两个连续变量的相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较大的影响（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。
但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。
（二）有序分类变量的相关分析有序分类变量的相关性又称为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高，如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。
常用的统计量有：Gamma、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c等。
（三）无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。
根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
（1）交叉表过程如下图：以上的指标很全面，解释如下：（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。
（2）“相关性”复选框：适用于两个连续性变量的相关分析，给出两变量的Pearson相关系数和Spearman相关系数。
（3）“有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能用于两变量均为有序分类变量的情况。
（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
（5）Kappa：为内部一致性系数。
（6）风险：给出OR或RR值。
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米松（对照组）降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患
者随机分为两组，结果见表7-1。问两组降低颅内压的总体有 效率有无差别？ 表7-1 两组降低颅内压有效率的比较
χ 检验基本步骤
1. 建立检验假设
2
H0 : 两总体阳性率相等
H1 : 两总体阳性率不等
计算理论频数: T n R nc RC 2 n 统计量 2. 计算
①两种检测方法皆为阳性数(a)； ②两种检测方法皆为阴性数(d)； ③免疫荧光法为阳性，乳胶凝集法为 阴性数(b)； ④乳胶凝集法为阳性，免疫荧光法为 阴性数(c)。
其中，a, d 为两法观察结果一致的两种情况， b, c为两法观察结果不一致的两种情况。
检验统计量为
x
2
值计算
2 2
(A T) Pearson卡方值： T
自由度： ( R 1)(C 1)
x
2 分布
x2
实例分析
例7-1 某院欲比较异梨醇口服液（试验组）和氢氯噻嗪+地塞
交叉表（Crosstabs）过程
Crosstabs过程用于对分类资料和有序分类资料进行 统计描述和统计推断。 该过程可以产生2维至n 维列联表，并计算相应的百 分数指标。 统计推断包括了常用的x2检验、Kappa值，分层X2 （X2M-H），以及四格表资料的确切概率（Fisher’s Exact Test）值。
SPSS结果输出
group * effec t 交 叉 制 表 effect 有效 group 实验组 对照组 合计 计数 期望的计数 计数 期望的计数 计数 期望的计数 99 90.5 75 83.5 174 174.0 无效 5 13.5 21 12.5 26 26.0 合计 104 104.0 96 96.0 200 200.0
很大且a与d的数值很大（即两法的一致率较高），b
与c的数值相对较小时，即便是检验结果有统计学意义，
其实际意义往往也不大。
检验步骤： H 0 ： B C ， H 1 ： B C ， 0.05
b c 12 2 14 40 ，用校正公式
(b c) , 1 bc
2 2
2 c
( b c 1) bc
2
, =1
注意：
本法一般用于样本含量不太大的资料。因为它仅
考虑了两法结果不一致的两种情况(b, c)，而未考虑样
本含量n和两法结果一致的两种情况(a, d)。所以，当n
Crosstabs过程祥解
界面说明 -Kappa复选框：计算Kappa值，即内部一致性系数， 介于0~0.7071之间； -Risk复选框：计算比数比OR值、RR值； -McNemanr复选框：进行配对卡方检验的McNemanr 检验（一种非参数检验） -Cochran’s and Mantel-Haenszel statistics复选框： 计算X2M-H统计量、X2CMH，可在下方输出H0假设的 OR值，默认为1。
SPSS结果输出
卡方检验 值 McNemar 检验 58 有效案例中的 N a. 使用的二项式分布。
对称度量 一致性度量 Kappa 值 .455 58
a 渐进标准误差 .115
精确 Sig. (双侧) .013 a
近似值 Tb 3.762
近似值 Sig. .000
卡方检验及SPSS分析
Chi-Square Test
主要内容
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 四格表资料的 检验 2 检验 配对四格表资料的 四格表资料的Fisher确切概率法 2 检验 行×列表资料的 多个样本率间的多重比较
2
SPSS统计分析
Crosstabs过程祥解
界面说明
-[行Rows框]用于选择行×列表中的行变量。 -[列Columns框]用于选择行×列表中的列变量。
-[层Layer框]指定分层变量，即控制变量。如果要指定 不同的分层变量做分析，则将其选入Layer框，并 用Previous和Next钮设为不同层。
描述统计
交叉表
Descriptive Statistics
Crosstabs
结合例7-1数据（chis01.sav）演示操作过程。
分类数据录入格式
频数格式：用数据 加权个案（Weight Cases）过 程以指明反映频数的变量。
枚举格式：
第二节 配对四格表资料的 检验
2
x2 test of paired fourfold data
实例分析
例7-3 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧 光法对58名可疑系统红斑狼疮患者血清中
抗核抗体进行测定，结果见表7-3。问两种
Pearson 卡方
a 连续校正
似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N a. 仅对 2x2 表计算
b. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 12.48。
结论：x2=12.857, df=1,双侧P<0.01,按照α=0.05检验水准，可 认为两组总体有效率差异显著，即试验组的疗效优于对照组。
SPSS操作过程
①建立数据文件：chis03.sav 数据格式：包括4行3列的频数格式，三个变量分别为行变量、 列变量和频数变量。 ②说明频数变量：数据 Data
加权个案
Weight Cases
③ x2检验：从菜单选择 分析
描述统计
交叉表
Analyze
Descriptive Statistics
-[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过程祥解
界面说明 精确（Exact）子对话框：针对2×2以上的行×列表 设计计算确切概率的方法。 统计量（Statistics）子对话框：用于定义所需计算 的统计量 -Chi-square 复选框：计算pearson卡方值，对四格表 资料自动给出校正卡方检验和确切概率法结果。 -Correlations复选框：计算行列变量的pearson相关系 数和Spearman等级相关系数。
3.
确定 P 值，作出推论：
2
2
结论： 由于 > x( 0.05,1) 3.84 ,按 0.05 检验水准 拒绝 H 0 ，接受 H 1 ，可以认为两组降低颅内压总体 有效率不等， 即可认为异梨醇口服液降低颅内压的有 效率高于氢氯噻嗪+地塞米松的有效率。
有效案例中的 N a. 不假定零假设。 b. 使用渐进标准误差假定零假设。
SPSS操作过程
①建立数据文件：chis01.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
Data Analyze
加权个案
Weight Cases
③ x2检验：从菜单选择 分析
c2
( 12 2 1) 2 12 2
5.79
1
，查 2 界值表得 0.01 P 0.025 。
按 0.05 检验水准拒绝 H 0 ，接受 H 1 ，可 以认为两种方法的检测结果不同，免疫荧 光法的阳性检测率较高。
SPSS结果输出（续）
卡方检验 值 12.857 b 11.392 13.588 12.793 200 df 1 1 1 1 渐进 Sig. (双侧) .000 .001 .000 .001 .000 .000 精确 Sig. (双侧) 精确 Sig. (单侧)
值的校正
2
四格表 检验的条件： n 40且T 5, 用不校正的 2公式； 1)
2
n 40且至少1个格子1 T 5, 用校正的 2公式； 2)
3)
n 40或T 1, 需用确切概率法
2
( A T 0.5) 2 T
校正公式：
2
( ad bc n / 2) 2 n (a b)(c d )( a c)(b d )
方法的检测结果有无差别？
表7-3 两种方法的检测结果
免疫荧光法 ＋ － 合计 乳胶凝集法 ＋ 11（a） 2（c） 13 － 12（b） 33（d） 45 合计 23 35 58
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:
√ Kappa
Crosstabs
统计量Statistics： √ McNemar
一致性检验：计算Kappa系数 Kappa系数：为吻合度测量(measure of agreement) 系数，用以测量两个观测者或两观测设备之间的吻 合程度，取值在-1至+1之间，取值越大，说明吻合 程度越高。该系数利用了列联表的全部信息，包括 表格中的数据a和d。 Kappa≥0.75一致性好 0.75>Kappa ≥0.4一致性一般 Kappa<0.4一致性较差
1 2 pc 1 2
(99 90.48) 2 (5 13.52) 2 (75 83.52) 2 (21 12.48) 2 2 90.48 13.52 83.52 12.48 12.86
(2 1)( 2 1) 1
第一节 四格表资料的 检验
2
x2 test of fourfold data
目的：推断两个总体率（构成比）是否有差 别（和率的u检验等价） 要求：两样本的两分类个体数排列成四格表 资料