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。不能给出卡方值，只能给出P值。

例

建立数据文件，取名为“配对卡方.sav”，如下图所示。

统计分析过程

结果讨论

P值小于0.001，认为两位专家的判断结果存在一致性，Kappa值为0.676，小于0.75，可以信为其一致性中等。

三、分层卡方检验

例1 四川省青川县教师在过去两年中接受了信息技术的正式培训，时间分别为没有、少于3天、少于10天、少于１个月、多于1个月，观察其效果，考虑到性别是一个可能的混杂因素，将其也纳入调查，分析培训时间与培训效果有无关系。

建立数据文件，取名为“分层卡方检验.Sav”，如下图所示。

统计分析过程

结果

例2 某高校计算机课试行多媒体教学A与正常上课B的两种授课方法，观察成绩提高效率，考虑到专业是一个可能的混杂因素，将其也纳入调查，分析授课方法与成绩提高率（减少不合格人数）有无关系。

建立数据文件，取名为“分层卡方.sav”，如下图。

统计分析过程

结果讨论

对文科、理科来说，相伴概率均小于0.05，所以无论文科还是理科，不同教学方法与效果相关关系显著。

P值为0.987，表明不同层间的OR值相同，即层间同质。

表明去除了专业的混杂作用后，成绩效率和教学方法有关。

即去除了专业的混杂效应后，使用方法A的提高效率可能性大约为使用方法B的2.79倍。