SPSS+卡方检验
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。
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数据的卡方检验
假设有差别。
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例1 某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两种处理方 法，观察对某种癌症的疗效，结果见下 表。（数据见 cancer.sav）
两种治疗方法的疗效比较
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结果分析
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卡方检验
卡方检验用途： ➢1、方差同质性测验(又称Bartlett test)：用于做正态性 检验的条件。
零假设：方差同质；（P<0.05) 备择假设，方差异质；（P>0.05)
➢2、适合性检验：Test for goodness-of-fit
零假设：符合理论分布；（P<0.05) 备择假设，不符合理论分布；（P>0.05)
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ห้องสมุดไป่ตู้
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SPSS非参数检验之一卡方检验
SPSS 中非参数检验之一：总体分布的卡方（Chi-square ）检验在得到一批样本数据后，在得到一批样本数据后，人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形态是否和某种特定分布相拟合。
这可以通过绘制样本数据直方图的方法来进行粗略的判断。
略的判断。
如果需要进行比较准确的判断，如果需要进行比较准确的判断，如果需要进行比较准确的判断，则需要使用非参数检验的方法。
则需要使用非参数检验的方法。
则需要使用非参数检验的方法。
其中其中总体分布的卡方检验（也记为χ2检验）就是一种比较好的方法。
检验）就是一种比较好的方法。
一、定义总体分布的卡方检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显著差异。
它的零假设H0：样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论分布没有显著差异。
总体分布的卡方检验的原理是：如果从一个随机变量尤中随机抽取若干个观察样本，这些观察样本落在X 的k 个互不相交的子集中的观察频数服从一个多项分布，这个多项分布当k 趋于无穷时，就近似服从X 的总体分布。
的总体分布。
因此，假设样本来自的总体服从某个期望分布或理论分布集的实际观察频数同时获得样本数据各子集的实际观察频数，并依据下面的公式计算统计量Q ()21ki i i iO E Q E =-=å其中，Oi 表示观察频数；Ei 表示期望频数或理论频数。
可见Q 值越大，表示观察频数和理论频数越不接近；Q 值越小，说明观察频数和理论频数越接近。
SPSS 将自动计算Q 统计量，由于Q 统计量服从K-1个自由度的X 平方分布，因此SPSS 将根据X 平方分布表给出Q 统计量所对应的相伴概率值。
统计量所对应的相伴概率值。
如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假设H0，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布存在显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设HO ，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布不存在显著差异。
SPSS卡方检验的详细解读
SPSS卡方检验的详细解读一、基本概念：卡方检验（一）定义卡方检验主要用于研究定类与定类数据之间的差异关系。
一般使用卡方检验进行分析的目的是比较差异性。
例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。
（二）卡方值卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。
卡方值的大小与样本量（自由度）有关。
一般来说，卡方值越大越好，但并不准确。
比如5000和5010的差异为10；40和50的差异为10，明显后者差异更大。
最终查看卡方值对应的p 值更准确。
二、卡方检验分类（一）方法分类SPSSAU系统中，卡方检验分为【通用方法】中的交叉卡方，以及【医学/研究】模块中的卡方检验、配对卡方、卡方拟合优度、分层卡方五类。
（二）方法对比（1）交叉卡方适用于大部分场景之中，满足大部分用户需求，使用频率高，仅使用Pearson卡方，不支持加权数据。
交叉卡方仅输出一个交叉卡方分析结果如下图：可以看到卡方值为16.667，p =0.000<0.01，所以不同地区的饮食习惯情况呈现出显著性差异。
（2）卡方检验适用于实验医学研究方向，专业性更强，使用频率高。
从上表可知，利用卡方检验(交叉分析)去研究减肥方式对于胆固醇水平共1项的差异关系【独立性】，不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项呈现出显著性(p <0.05)。
总结可知：不同减肥方式样本对于胆固醇水平全部均呈现出显著性差异。
①Pearson卡方、yates校正卡方、Fisher卡方三类卡方，具体选择标准如下图上表格为卡方检验的中间过程值，由于本案例数据为3*2格式，且1 <=E<5 格子的比例大于20%（此处为33.33%），因而最终选择使用yates校正卡方值。
【特别备注： Pearson卡方和yates校正卡方完全相同是正常现象，多数情况下二者完全相等】②加权数据数据格式如下③效应量指标（研究差异幅度情况，效应量值越大说明差异幅度越大，通常情况下效应量小、中、大的区分临界点分别是 0.20，0.50 和 0.80）卡方检验时,通常有5个指标均可表示效应量大小，区别在于使用场合不一样，选择标准如下图：上表格为效应量指标，由于本案例数据为3*2格式，所以使用Cramer V 研究差异幅度情况。
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
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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。
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甲、丙检 验结果
group * effect Crosstabulation
Count
group 甲 丙
T o tal
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CD43与临床病理因素间的关系-------卡方检验（方法同下）spss中列联表的卡方检验
问题2010-06-04 10:23:59 阅读194 评论1 字号：大中小订阅1.在SPSS中录入数据
将以下数据
疗法有效无效
物理疗法组199 7
药物治疗组164 18
外用膏药组118 26
按照SPSS数据格式录入
疗法：1=“物理疗法组”，2=“药物治疗组”，3=“外用膏药组”疗效：1=“有效”，2=“无效”
2.在Data下拉菜单中选择“weight cases”
在弹出的对话框中，这样选
3.列联表的卡方检验
在analyze中选择“descriptive statistics”—“crosstabs”
按照输入数据，选择row，colum
点击statistics，根据自己的需要选择统计学方法等
❖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。
-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
➢单元格（Cells）子对话框：用于定义列联表单元格中需要计算的指标。
-Counts复选框：是否输出实际观察数（Observed）和理论频数（Expected）
-Percentages复选框：是否输出行百分数（Row）、列百分数（Column）以及合计百分数（Total）
-Residuals复选框：选择残差的显示方式
格式（Format）子对话框：用于选择行变量是升序还是降序排列
❖统计量Statistics：√McNemar
√ Kappa
❖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
比如我想看看疗效和疗法之间的相关性到底有多少，我选择contingency efficient。
点击cells，根据具体问题做出选择
有很多统计学软件可以进行统计学检验，实现统计学分析比较容易，所以在做统计学分析之前最重要的事情是找到
适当的统计学方法。
例2某医生欲比较万拉法新与氟西汀治疗老年期抑郁症的疗效，将病情相近的60名患者随机分成两组，分别用两种药物进行治疗，结果见下表。
万拉法新与氟西汀治疗老年期抑郁症的疗效比较
1.数据格式
定义变量ROW(代表四格表行变量取值)，COLUMN (代表四格表列变量取值)，然后输入数据。
数据库2列60行
数据文件data10-2.sav（右键点击‘目标另存为’下载数据文件）
2）操作步骤
以后均只介绍输入数据是频数资料的分析方法。
3．结果摘要
Chi-Square Tests
a Computed only for a 2x2 table
b 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 13.00.
=1.086，df=1，P=0.297.
检验过程
①建立检验假设，确定检验水准
H0：，即两药的总体痊愈率相同。
H1：，即两药的总体痊愈率不相同。
②计算检验统计量统计量
③确定P值，做出推断结论
=1.086，df=1，P=0.297.
在0.05检验水准下，不能拒绝H0，差别无统计学意义。
因此，尚不能认为万拉法新与氟西汀治疗老年期抑郁症的痊愈率不同。
如何用spss 做卡方检验
悬赏分：10 |解决时间：2010-6-10 21:37 |提问者：kkmmkkmmkk
现在手头做的工作是一组基因多态性的相关研究。
某基因的一个多态性位点分别为：A，C
正常对照组：A 438例，C 538例总共976例
病例组： A 335例，C 326例总共661例
现在想比较这2组数据有无统计学意义。
我用的软件是spss17.0，想用卡方检验，但不知道数据具体该如何输入，求助，求助！！！
最佳答案
你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是位点，A用1表示，C用2表示，也就是说，你的变量1中应该数据976个1，然后输入661个2，变量2中，先输入438个1，再输入538个2，再输入335个1，再输入326个2.
数据录入完成后，点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，后面是自由度，然后是P值。
我算过了，你的数据得到的卡方值应该是5.326，df=1，P值=0.021，P<.05，所以差异显著。