统计软件配对卡方检验教程
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。
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。
卡方检验操作方法
卡方检验操作方法嘿，朋友们！今天咱就来唠唠卡方检验操作方法。
啥是卡方检验呢？你就把它想象成一个超级侦探，专门来探寻数据之间有没有啥特殊关系的。
先来说说准备工作哈。
你得有一堆数据，就像做菜得有食材一样。
然后呢，把这些数据整理好，分成不同的类别，可别弄乱啦，不然这个侦探可就没法好好工作咯。
接下来，就是计算的环节啦。
哎呀，这可有点像解一道复杂的数学题呢。
要根据特定的公式，把那些数据往里一代，算出一个卡方值来。
这卡方值可重要啦，就像侦探找到的关键线索一样。
然后呢，再和一个标准值去比较。
这就好比你考试得有个及格线嘛。
如果卡方值超过了这个标准，那可能就说明数据之间有猫腻哦，有啥特别的关联呢。
要是没超过呢，那可能就没啥大问题，一切正常呗。
你说这卡方检验是不是挺有意思的？就像在数据的海洋里寻宝一样。
你得仔细，得耐心，一个小细节都不能放过。
不然万一错过了重要的发现，那不就可惜啦。
咱再打个比方哈，卡方检验就像是给数据做体检。
能看出它们是不是健康，有没有啥毛病。
要是发现了问题，咱就能及时采取措施，解决掉这些小麻烦。
操作卡方检验的时候，可别马马虎虎的呀。
每一步都得认真对待，就像走钢丝一样，得小心翼翼的。
要是一步错了，那可能后面的结果就全错啦。
你想想看，要是医生给病人看病不仔细，那能行吗？卡方检验也是一样的道理呀。
它能帮我们发现很多隐藏在数据背后的秘密呢。
所以呀，大家一定要好好掌握这个卡方检验的操作方法。
多练习练习，熟悉熟悉，等你熟练了，就会发现它其实也没那么难嘛。
总之呢，卡方检验是个很有用的工具，咱得好好利用它，让它为我们服务。
让我们的数据变得更加清晰，更加有意义。
可别小瞧了它哟！怎么样，是不是对卡方检验操作方法有了更清楚的认识啦？赶紧去试试吧！。
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。
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。
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详细操作：配对卡方检验（McNemar’stest）
SPSS详细操作：配对卡⽅检验（McNemar’stest）⼀、问题与数据某研究者想要观察戒烟⼲预的效果，招募了50名研究对象，其中吸烟者和不吸烟者各25名。
所有研究对象均观看吸烟导致癌症的视频。
两周后，研究者询问研究对象是否还在吸烟。
研究者收集了所有研究对象的⼲预前吸烟状态（before）和⼲预后吸烟状态（after）。
两个变量均为⼆分类变量，即不吸烟与吸烟（分别赋值为1和2），部分数据如下图。
其中，Individual scores for each paticipant列出了每⼀个研究对象的情况，⽽Total count data (frequencies)则是对相同情况研究对象的数据进⾏了汇总。
⼆、对问题的分析研究者想了解同⼀⼈群⼲预前后的吸烟状态，且吸烟状态为⼆分类变量。
针对这种情况，可以使⽤McNemar’s检验，但需要先满⾜2项假设。
假设1：变量为⼆分类，且两类之间互斥。
假设2：所有研究对象均有前后两次测量数据。
这2项假设均与研究设计和数据类型有关。
三、SPSS操作1. 数据加权如果数据是汇总格式（如上图中的Total count data），则在进⾏卡⽅检验之前，需要先对数据加权。
如果数据是个案格式（如上图中的Individual scores for each paticipant），则可以跳过“数据加权”步骤，直接进⾏SPSS操作。
数据加权的步骤如下：在主界⾯点击Data→Weight Cases，弹出Weight Cases对话框后，点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗⼝。
将freq变量放⼊Frequency Variable栏，点击OK。
2. McNemar’s检验在主界⾯点击Analyze→Nonparametric Tests→Related Samples。
出现Nonparametric Tests：Two or More Related Samples对话框。
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）。
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1． 配对四格表的卡方检验
（1） 当b+c≥40 c
b c b +-=2
2
)(χ 1=υ
（2） 当b+c<40 c
b c b +--=
2
2
)1(χ
1=υ
例．有28份咽喉涂片标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长的情况，其结果如表5，问两种培养基的阳性检出率是否相等？
表5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较
甲培养基
乙培养基
+ - 合计 + 11 1 12 - 9 7 16 合计
20
8
28
例6．某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下，问三种疗法的有效率是否一致？
表６ 三种方案治疗肝炎疗效的结果比较
组别 有效 无效 合计 有效率（％）
西药组 51 49 100 51.00 中药组 35 45 80 43.75 中西结合 59 15 74 79.73
145
109
254
57.09
卡方分割：（а必须校正，然后P 值和α’进行比较） 多个实验组间的两两比较：1
2
'
+=
k
C α
α
实验组与同一个对照组比较：()
12'
-=
k α
α
1 输入值 2. 权重 3.计算卡方值 4.结果
Asymp.sig.的那一列就是P 值：表示三者间不全相同 5.卡方分割 输入条件
选择相应的组别计算相应的卡方值
例7. 测得某地5801人的ABO 血型和MN 血型结果如表7-10，问两种血型系统之间是否有关联？
表7 某地5801人的血型
ABO 血型
MN 血型
合计 M N MN O
431 490
902
1823
A 388 410 800 1598
B 495 587 950 2032
AB 137 179 32 348
合计1451 1666 2684 5801
此题为双向无序，用卡方检验，计算列联系数：
计算步骤相同
唯一不同之处：多选两项（contigency coefficient为列联系数）
结果
结果解释：卡方值显示两者间有联系，Linear-by- Linear Association 中P<0.0001，所以数据符合线性；论文统计时还需要计算偏离线性回归分量=213.162-51.336即可，相应的自由度为6-1=5，算出的P值越大越说明符合线性。
例8. 某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间的关系，将278例尸解资料整理成表7-13，问年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间是否存在线性变化趋势？
表8 年龄与冠状动脉硬化的关系
年龄(岁)
(X)
冠状动脉硬化等级(Y)
合计—+ ++ +++
20～70 22 4 2 98
30～27 24 9 3 63
40～16 23 13 7 59
≥50 9 20 15 14 58
合计122 89 41 26 278 双向有序但属性不同，进行线性趋势检验（test for linear trend）：
1. 计算总的X 2值
2. 计算线性回归分量X 2回归
3. 计算偏离线性回归分量X 2偏
4. 列2x分解表，确定p值
变异来源df p 总变异(R-1)(C-1)
线性回归分量若小于0则相
关
偏离线性回归分量若小于0则为非直线相关
输入值进行线性趋势检验
结果
结果解释：卡方值即总变异为71.432
回归值为63.389
然后在EXCEL手工计算
配对四格表的扩展即例9
例9. 以血清法作为金标准评价滤纸片法的准确性，检测指标为检测标本的抗体阳性反应等级，结果如下表33-4,试进行效度评价。
表9 滤纸片法与血清法比较
血清法
滤纸片法
合计+++ ++ + -
+++ 8 0 0 0 8
++ 0 10 1 1 12
+ 1 1 26 0 28
- 0 0 2 6 8
合计9 11 29 7 56 双向有序且属性相同，进行平行效度分析：
1.计算两种检测方法检测结果的一致率
2.计算两种检测方法检测结果无关联的假定下计算期望一致率
3.计算相关系数kappa值
kappa>0.75，一致性好
0.4≤kappa≤0.75，一致性较好
kappa<0.4，一致性差
4.两种检测方法检测结果一致性的假设检验
因为卡方值很大，可认为两者具有一致性。
输入值
唯一不同：选择kappa值
结果。