SPSS卡方检验具体操作
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。
SPSS卡方检验具体操作
2021/10/10
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二、确切概率法：指定频数计算
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二、确切概率法：概率计算方法选择
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二、确切概率法：统计方法选择
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二、确切概率法：结果解读
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二、确切概率法：这么计算对吗？
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
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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
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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
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三、配对卡方检验：统计结果2
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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：
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病例 对照 合计
年龄<40
服用OC
未服OC
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四、分层卡方检验：结果解读（二）
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四、分层卡方检验：结果解读（三）
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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。
一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。
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。
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
• 结果3：OR的均一性检验,用两种方法比较 性别之间OR是否存在差异（p=0.001）。 说明男性高于女性
• 结果4：又称协变量分析，将性别当做协变 量，即剔除性别这个影响后吸烟与肺癌的 关系。结果显示在剔除性别影响后，吸烟 和肺癌仍然显著相关，即吸烟史导致肺癌 的危险因素。
• 结果5：又称公共OR值估计，合并OR值为2.812，95%置 信区间不包括1，且与1相比差异有显著性（p=0.000） • 注意：经OR值均一性检验各层OR值有显著差异时，不宜 计算公共OR值
关于OR值
• Odds Ratio:相对危险度（也称比值比、优 势比） • 指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值 除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比 值。 • 涵义：暴露者的疾病危险度为非暴露者的 多少倍。OR>1说明疾病的危险度因暴露而 增加，暴露与疾病为“正”关联。OR<1说 明疾病的危险度因暴露而减少，“负”关 联
• 1.相关性：计算Pearson和 Spearsmen相关系数，用以 说明行变量和列变量的相关 程度。 • 2相依系数：又称列联系数。 也是用来说明相关性。 • 3.Gamma :测量两个等级变 量之间关联度的统计量 • 4.Kappa：Kappa系数，见 下文
• • • •
观察值：观察频数 期望值：期望频数 行百分比：给出行变量百分比 列百分比：给出列变量百分比
（4）结果解释：
Pearson 卡方：非校正卡方检验 连续校正：仅适用于四格表
Fisher 的精确检验：Fisher确切概率检验，也仅 适用于四格表资料 似然比：似然比卡方检验，适用
R C表资料
线性和线性组合：线性相关性检验，两变量均为 等级变量，且从小到大排列时方有意义，其他 情况忽略
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）。
最新SPSS卡方检验步骤
配对设计四格表资料检验条件
①当b+c≥40用普通配对X2检验
②当b+c<40 用校正的X2检验或确切概率法
2.行×列表资料：
有无1/5的格子的理论数小于5大于1 或有格子的理论
数T<1。
3.SPSS不会自动做两两比较
2
P439 第4题 完全随机设计卡方检验 步骤： 1、定义变量
3
步骤： 2、输入数据
步骤：1、定义变量
21
步骤： 2、输入数据
22
步骤： 3、变量加权
23
步骤： 3、变量加权：按频数加权
24
步骤： 4、分析：选 Analyze
Descriptive Statistics
crosstabs…
25
步骤： 5、定义：行 (row=group)和列(Column= effect)
2.358
1
.125
N of V alid Cases
280
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.43.
28
X2=3.348，p=0.341，按a=0.05水准， 不拒绝H0，差异无统计学意义，尚 不能认为不同类型原发性肝癌的 nm23-H1基因的表达率有差别。
29
补充 P100 行×列表资料的x2检验 多个样本率比较及两两比较
步骤：1、定义变量并输入数据
30
步骤： 2、变量加权：按频数加权
31
步骤： 3、分析：选 Analyze
Descriptive Statistics crosstabs…
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。
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
(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。
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。
SPSS进行卡方检验具体操作(一)
SPSS结果
统计表格式
新药与对照药治疗感冒的效果
分组
无效人 有效人
数
数
合计
新药 10 对照药 17
50
60
52
69
合计 27
102
129
有效率 %
83.3 75.4 80.6来自 Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona Likelihood Ratio Fisher's Ex act Test Linea r-by-Line ar A ssociat ion
效有差异。
四个表卡方检验应用条件
1．当n>40，且所有T≥5时，用
Pearson 2值。
2．当n>40，但有1<T<5时，需
用连续校正2值。
3．若n≤40，或T≤1时，需用确
切概率值。
二、多个率（构成比）的2检验
例 五种食品的真菌检验结果, 试 比较它们的真菌检出率有无差异？ 卡方2.SAV
乙培养基
＋
－
合计
＋
11
9
20
－
1
7
8
合计
12
15
28
SPSS操作(一)
数据加权处理 Dataweight case weight case by : 例数 OK
SPSS操作（二）
analyze descriptive crosstables row: 甲培养基 columns: 乙培养基 Statistics: McNemar OK
Likelihood Ratio
34 . 487
4
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。
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二、确切概率法：数据输入
二、确切概率法：指定频数
二、确切概率法：进行确切概率计算
二、确切概率法：概率计算方法选择
二、确切概率法：统计方法选择
二、确切概率法：结果解读
二、确切概率法：这么计算对吗？
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
T
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： R 1 C 1 2 A T 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 T
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。
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。 一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。 当行列表两变量单向或双向有序，比较组 间有无差别时，则宜用Ridit分析、秩和检验、 行列表评分卡方检验、等级相关分析等。
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：
年龄<40 服用OC 病例 对照 合计 21 17 38 未服OC 26 59 85 年龄≥40 服用OC 18 7 25 未服OC 88 95 183
28
98
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
ห้องสมุดไป่ตู้
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。
血压控制情况 良好 不肥胖 肥 胖 程 度 轻度肥胖 中/重度肥胖 合计 15 4 20 39 尚可 24 2 13 39 不良 12 7 11 30 合计 51 13 44 108
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
Ⅰ级 医 生 甲 诊 断 结 果 Ⅰ级 Ⅱ级 Ⅲ级 32 1 0 Ⅱ级 15 54 7 Ⅲ级 0 12 45 合计 47 67 52
合计
33
76
57
166
三、配对卡方检验：数据输入
三、配对卡方检验：指定频数
三、配对卡方检验：进行配对卡方检验
三、配对卡方检验：统计方法选择
三、配对卡方检验：统计结果1
2 2 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
一、四格表卡方检验：实例
实例：某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指 肠溃疡，以甲氰咪胍作对照组，请问两方 法治疗效果有无差别（《医学统计学》p37）
处理 呋喃硝胺 甲氰咪胍 未愈合 8 20 愈合 54 44 合计 62 64
合计
标量，对总体统计指标量进行估计。
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。
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。 2 卡检验的基本公式： A T 2=