SPSS卡方检验步骤
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。
统计学方法总结2spss做卡方检验的方法
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
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"。
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。
spss卡方检验流程
spss卡方检验流程英文回答:To perform a chi-square test in SPSS, you can follow the following steps:1. Open your dataset in SPSS.2. Click on "Analyze" in the menu bar and select "Descriptive Statistics" and then "Crosstabs".3. In the Crosstabs dialog box, select the variable you want to test as the "Row(s)" variable and the variable you want to compare it with as the "Column(s)" variable.4. Click on the "Statistics" button and select "Chi-square" under the "Chi-square Tests" section. This will calculate the chi-square test statistic.5. Click on the "Cells" button and select the desiredoptions for the expected counts and standardized residuals.6. Click "Continue" and then "OK" to run the analysis.7. The output will show the chi-square test statistic, degrees of freedom, p-value, and other relevant information.For example, let's say we want to test if there is an association between gender (male or female) and smoking status (smoker or non-smoker) in a sample of 100 individuals. We can use SPSS to perform a chi-square testto examine this association.中文回答:要在SPSS中进行卡方检验,可以按照以下步骤进行操作:1. 在SPSS中打开你的数据集。
spss卡方检验流程
spss卡方检验流程英文回答:The process of conducting a chi-square test in SPSS involves several steps. I will explain each step in detail below.1. Data preparation: First, you need to ensure that your data is in the correct format for analysis. This includes checking for missing values, recoding variables if necessary, and organizing your data into categories or groups.2. Hypothesis formulation: Next, you need to clearly define your research question and formulate your null and alternative hypotheses. The null hypothesis states that there is no association between the variables being tested, while the alternative hypothesis suggests that there is a significant association.3. Variable selection: Choose the variables that you want to analyze using the chi-square test. These variables should be categorical or ordinal in nature.4. Running the chi-square test: In SPSS, you can run the chi-square test by selecting "Crosstabs" under the "Analyze" menu. Here, you will need to specify the variables you want to analyze and the desired level of significance.5. Interpreting the results: Once the analysis is complete, SPSS will provide you with the chi-square statistic, degrees of freedom, and p-value. The chi-square statistic measures the difference between the observed and expected frequencies, while the p-value indicates the probability of obtaining a result as extreme as the one observed, assuming the null hypothesis is true.6. Making conclusions: Based on the p-value, you can decide whether to accept or reject the null hypothesis. If the p-value is less than the chosen level of significance (usually 0.05), you can reject the null hypothesis andconclude that there is a significant association between the variables.中文回答:SPSS中进行卡方检验的流程包括以下几个步骤。
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
配对卡方检验spss步骤
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值小于事先设定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝无关假设,即认为两个变量之间的关系是显著的。
步骤八:结果报告在结果报告中,应包括所进行的配对卡方检验的变量名称、样本数量、卡方值、自由度和P值。
此外,还应说明结果对研究问题的意义和解释。
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。
图4 Crosstabs: Cell Display经上述操作,SPSS输出预期频数结果如图5。
图5 Crosstabulation结果显示,本研究最小的期望频数是8.4,大于5,满足假设3,具有足够的样本量。
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学习系列24.-卡方检验
SPSS学习系列24.-卡方检验D2.【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。
点【确定】回到原窗口,点【运行】得到双击上表,得到更多的描述:结果说明:(1)男生的观察频数为28,理论频数为25,残差=3;女生的观察频数为22,理论频数为25,残差=-3;可以计算卡方值=[32+(-3)2]/25=0.72(2)卡方检验的P值=0.396>0.05, 故接受原假设H0,即认为男女性别人数无差异。
注:卡方检验的P值是近似P值,若用“二项分布检验”计算出精确P值=0.480. 另外,上述卡方检验也可以用:【分析】——【非参数检验】——【旧对话框】——【卡方】得到的结果是一致的。
二、两样本或多样本案例——比较不同类的构成比或发生率的差异问题:两组收入不同的受访家庭其轿车拥有率的比较。
使用【交叉表】的卡方检验来实现,需要注意:若交叉表中存在有序分类变量,则适合用秩和检验而不是卡方检验。
有数据文件:变量O1表示是否拥有轿车:“1=有,2=没有”;变量Ts9表示收入级别:“1=4.8万以上,2=4.8万以上”。
1. 【分析】——【描述统计】——【交叉表】,打开“交叉表”窗口,将变量“Ts9收入级别”选入【行】框,将变量“O1是否拥有轿车”选入【列】框,根据需要勾选“显示复式条形图”;2. 点【统计量】,打开“统计量”子窗口,勾选“卡方”表示进行卡方检验;3. 点【继续】回到原窗口,点【单元格】打开“单元显示”窗口,【计数】输出观察频数和理论频数,默认勾选“观察值”;【百分比】勾选“行”;【非整数权重】设置小数权重问题,保持默认;注:“残差”设置残差的输出方式;“z-检验”对多于两组的数据做两两组间比较;点【继续】回到原窗口,点【确定】得到案例处理摘要案例有效的缺失合计N 百分比N 百分比N 百分比家庭收入2级 * O1. 是否拥有家用轿车989 86.2% 158 13.8% 1147 100.0%家庭收入2级* O1. 是否拥有家用轿车交叉制表O1. 是否拥有家用轿车合计有没有家庭收入2级Below 48,000计数32 303 335家庭收入2级中的 % 9.6% 90.4% 100.0% Over 48,000计数225 429 654家庭收入2级中的 % 34.4% 65.6% 100.0%合计计数257 732 989家庭收入2级中的 % 26.0% 74.0% 100.0% 低收入家庭有9.6%拥有轿车;高收入家庭34.4%拥有轿车。
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)。
非常实用的SPSS卡方检验具体操作
假设检验:又称显著性检验,是指由样本间存在的差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
04
定性资料的统计分析
定性资料的假设检验:行×列表卡方检验
基本思想:检验实际频数和理论频数的差别是否由抽样误差引起,也就是由样本率或样本构成比来推断总体率或总体构成比。 行×列表的简单形式是:四格表;当行和或列大于2时,统称行×列表,或R×C表。 卡检验的基本公式: A:表示实际频数,即实际观察到的例数。T:理论频数,即如果假设检验成立,应该观察到的例数。 :求和符号。 R:行数, C:列数。自由度: 如果假设检验成立,A与T不应该相差太大。理论上可以证明 服从卡方分布,计算 出值后,查表判断这么大的 是否为小概率事件,以判断建设检验是否成立。 适用条件:表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5,或有一个格子的理论频数小于1。
SPSS进行卡方检验具体操作 ——SPSS在医学统计中的应用
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定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
CONTENTS
主要内容
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02
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统计推断:用样本信息推论总体特征的过程。
01
包括:
02
参数估计: 运用统计学原理,用从样本计算出来的统计指标量,对总体统计指标量进行估计。
四、分层卡方检验:结果解么计算对吗?
二、确切概率法:这么计算对吗?
三、配对卡方检验:实例
实例:两位放射科医生对一批矽肺片独自做出矽肺分级诊断,结果如下表,请问他们的诊断结果是否基本一致,诊断水平有无差别。
医生乙诊断结果
Ⅰ级
Ⅱ级
Ⅲ级
合计
第五章SPSS运行卡方检验过程
检验统计量 A 卡方 .391a df 1 渐近显著性 .532
a. 0 个单元 (0.0%) 具有小于 5 的期望频率。 单元最小期望频率为 232.3。
二、列联表分析
与差异显著性分析方法不同,列联表分 析生成二维或多维交叉表,可以分析一个 行变量与一个列变量的差异性。 1)x2检验:用以检验行变量与列变量是否 独立。 2)相关系数:数值型变量才能计算相关系 数。
一、配合度检验
• 主要用于实际频数与某理论频数是否相符 的检验。 例1:某地一周内各日死亡数分布如下 ,请 检验一周内各日死亡危险性是否相同?
日期 一 二 死亡数 11 19
三
四 五 六 日
17
15 15 16 19
SPSS过程
• 定义变量,建立数据文件:day表示日期, death表示死亡数; • 数据计算:因是次数资料,应进行权数计算, Data→weight cases,把death放入frequency栏 ,意味着把死亡数作为权数。点击Oests →ChiSquare,现要对各日死亡数进行分布分析,所 以选中day进入Test variable栏,击OK.
2.00
42 42.0 100.0% 37.2% 37.2%
合计
113 113.0 100.0% 100.0% 100.0%
卡方检验 值 Pearson 卡方 6.478a 连续校正b 5.287 似然比 7.310 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 6.420 有效案例中的 N 113 df 1 1 1 1 渐进 Sig. (双侧) .011 .021 .007 .013 .011 精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) .008
卡方检验
卡方检验是非参数检验的一种,非参数检 验是不依赖总体分布的统计分析方法,是指 在总体不服从正态分布且分布情况不明时, 用来检验数据资料是否来自同一个总体假设 的一类检验方法,这类方法一般不涉及总体 参数。这类数据信息量较弱且便于计算,所 以应用比较广泛。
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。
运用SPSS进行卡方检验的步骤(Chi?Square?Test?With?SPSS)
运用SPSS进行卡方检验的步骤(Chi Square Test With SPSS)卡方(x2)检验是一种用途非常广泛的假设检验方法,在对计数资料进行比较时经常用到卡方检验。
用SPSS进行卡方检验操作程序如下:1、建立数据文件。
对新手而言此步最关键。
打开软件,“新数据集”,假如是一个两列三行的数据,在Excel 中原始表可以是两列并立,共3行数字,而此时在SPSS中新数据集建成后则一般为单列6行数字(见下图2)。
在变量视图中设置变量为第一步,假如在Excel中是一个两列三行的数据,在Excel中两列题头分别为“不突出子宫”“突出子宫”,在Excel中三行分别为“粘连型”“植入型”“穿透型”,则在SPSS中需设置3个变量,第一变量名称填为“位置”,类型选“字符串”,测量选“名义”;第二变量名称填为“类型”,类型选“字符串”,测量选“名义”;第三变量名称填为“数值”,类型选“数值”,测量选“度量”;(图1)在数据视图中开始输入数据,在第一列位置下第1、2行分别输入“不突出”“突出”,第3、4行;5、6行同1、2行;在第二列类型下第1、2行输入“粘连型”,3、4行输入“ 植入型”,5、6行输入“ 穿透型”;在第三列数值下输入各类数据的具体值。
(图2)至此,数据集建立完毕。
2、单击主菜单“数据"-”加权个案“,打开加权个案对话框。
从左边源变量选择“数值”作为权变量,将其选入“频率变量:”框中,单击”确定“按钮,执行加权命令。
加权后此行数值作为个数出现,如35表示有35例;而不加权则此行数值作为单一数值,如35cm之类。
3、单击主菜单中的“分析”-“描述统计”-“交叉表”,打开对话框。
将左边源对话框中的“位置”作为行变量调入“行:”下的矩形框;“类型”作为列变量调入“列:”下矩形框。
4、单击“交叉表”对话框中的“统计量”选项,选中“卡方”,单击“继续”,返回到“交叉表”对话框。
5、单击"单元格"选项,在计数下激活“期望值”,在百分比下激活“行”,单击“继续”,返回到“交叉表”对话框。
SPSS卡方检验步骤
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spss操作流程
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