卡方检验的SPSS实现

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实训4教学演示：卡方检验的SPSS软件实现方法

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【实训提示】
1. 若是连续性变量可先转换为分类变量，再进行分析。 2. 选择统计量要看卡方检验表及其下方a这行的信息：当n
＞40，且所有T≥5时，选皮尔逊卡方检验；当n＞40，且任意1≤T＜5时，选择连续性校正卡方检验；当n≤40或任意T＜1时，选Fisher精确检验法。
实训4 卡方检验的SPSS软件实现方法
【实训步骤示范】操作过程现场示范
【实训结果示例】
现场讲解

示例一：四格表卡方检验
图1 个案处理摘要
示例一：四格表卡方检验
图2-1 交叉表
图2-2 交叉表(含行、列占比)
示例一：四格表卡方检验
图3 卡方检验结果
【X3脑卒中变量结果解释】
检验结果显示：（样本量n＞40，但最小理论频数T=1.56＜5。因此，选连续性校正卡方检验，） χ²=2.569，P=0.109＞0.05，差异无统计学意义，按照α=0.05的水准，不拒绝H0。尚不能认为糖尿病患病率在脑卒中患者中存在差异。
实训4
χ²检验的SPSS软件实现方法
【教学目标】
通过实训项目的操作，详细讲解χ²检验在医学研究中的应用，做到理论指导与实践操作相结合，从而避免统计学理论与实际运算脱节的困扰。
【实践教学具体实施过程】
1. 教师对理论知识进行梳理、讲授并演示操作过程。
2. 学生实训：学生根据实训要求基于SPSS软件进行实训操作——对不同分组设计的资料进行χ²检验。
实训项目：单因素χ²检验
【实训目的】
运用SPSS“分析”菜单中“描述统计”选项，进行单因素χ²检验，检验两个或多个样本率及构成比之间的差别有无统计学意义，并能正确解释SPSS输出的结果。

卡方检验与秩和检验的SPSS操作过程

b. G rouping V ariable: 组别
20
例10-6
某医院用3种方法治疗478例慢性喉炎，资料见表。问3种方法治疗慢性喉炎的疗效有无差别？
疗效等级（1）
无效好转显效痊愈
甲法（2）
24 26 72 186
乙法（3）
20 16 24 32
丙法（4）
20 22 14 22
合计（5）
T est Statistics a
M ann-Whitney U
营养状况 544.000
Wilcoxon W
1534.000
Z
-3.215
A sy mp. Sig. (2-tailed)
.001
a. Grouping V ariable: 季节
16
多组独立样本资料秩和检验SPSS操作过程
17
例10-5
用x表示状况： x=1、2、3 用group表示季节：group=1、2 用freq表示人数
14
例10-4 变量参数的确定
15
例10-4分析结果输出
Ra nk s
季节营养状夏况季
冬季 Total
N Mean RSaunm k of Ranks 40 50.90 2036.00 44 34.86 1534.00 84
92 196.41 78 169.60 478
Te st Statistics a,b
C hi-S quare df A sy mp. S ig.
疗效等级 51.388 2 .000
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping V ariable: 治疗方法

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。

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卡方检验步骤

T o tal
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）。

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

03
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。

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。

SPSS 卡方检验

例：Doll和Hill以709例肺癌患者做病例、709 个非肿瘤患者做对照，按性别分层，研究吸烟与肺癌的关系，调查结果如下表。试做肺癌的病例对照分析。
如果不分层结果如下
结果解释：p=0.002，差异具有统计学意义
分层做法
操作:(1)建立数据文件分层变量：选如“gender〞〔2〕菜单项选择择统计量主对话框下风险 Cochran’s and Mantel-Haenszel统计量
使用系数分析吻合情况
例：116例患者的诊断结果见下表及数据 “diagnosis.sav〞，使用kappa系数法分析影像CT诊断和病理诊断的吻合情况。
• 文件diagnosis.sav为例
• 操作过程：
• 分析
• 统计描述
•
穿插表
• 行变量：treat_b
• 列变量：treat_a
• 统计量：McNemar
主要内容
• 1.两独立样本率比较的卡方检验 • 2.配对计数资料的卡方检验 • 3.分层资料的卡方检验 • 4.卡方的两两比较
多个率间的多重比较
• 多个率比较的资料可以整理成多个2乘k表资料，假设不经过任何处理，而直接进展两两比较，必须重新规定检验标准，其目的是为
保证检验假设中I型错误的概率不变。
• 练习2：某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种方法治疗周围性面神经麻痹的疗效。
• 问题1：三种疗法的有效率有无差异
• 问题2：如果三种疗法存在差异，是否任意两组疗法均有差异
素材猫 scmao
结果1：男性卡方检验p=0.000 女性p=0.584
结果2：风险估计，男性组OR=14.043，95% 置信区间不包括1。女性OR=1.222， 95% 置信区间包括1。提示，对于男性而言吸烟史发生肺癌的危险因素，女性那么不是。

卡方检验spss操作流程

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