卡方检验的SPSS操作
实训4教学演示：卡方检验的SPSS软件实现方法
【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。
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。
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
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SPSS
R*C表或四格表卡方检验SPSS操作
一、excel录入数据(以2*3表为例)：也可以直接在SPSS里录入，但excel录入数据比SPSS 里方便，特别是数据多时更显优势。
在这里组别1、2、3：分别表示癌组织、癌旁组织、正常组织；
吸烟/不吸烟1、2：相当于分别表示蛋白表达阳性、蛋白表达阴性;
频数即每组人次数据
、SPSS读入数据：
直接在SPSS里录入操作方法：
一、设置变量：R*C表或四格表设置
文件(日焉岗(目视图数据(支)就战分析图形(③ 土用程序附加内虫S 窗口物帮助
自官昌国加。
小国B? M "蠹昼点霸中Q・七
、录入数据（以2*3表为例，表头是随便加的，根据你具体情况设）
对于你的数据则：
在这里分组1、2、3：分别表示癌组织、癌旁组织、正常组织;
实验1、2：分别表示蛋白表达阳性、蛋白表达阴性；频数即每组人次数据三、在变量视图界面设置变量：（主要是为了结果显示时易读）
四、设置好后回到数据视图界面。
录入具体数据
在这里录入（以2*3表为例）
五、数据----加权个案，对频数加权
六、分析---描述统计-----交叉
表
选行变量、列变量
七、如需Fisher精确检验，点精确，出现对话框后再选精确
如不需要可跳过这一步。
八、点统计量，出现对话框后勾卡方
九、点单元格，根据需要勾
选
十、继续----确定：得出结果:。
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操作
鳞癌 腺癌 腺鳞 癌 小细 胞癌
e ffe ct
表达
不表 达
95
40
65
30
20
10
10
10
1 90
90
T o ta l 1 35 95 30 20 2 80
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Value 3.348a
df 3
Asymp. Sig. (2 -si d e d) .341
Value 24.894b
22.817
df 1 1
Asymp. Sig. (2 -si d e d) .000
.000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Likelihood Ratio
26.229
1
.000
Fisher's Exact Test
.000
42
步骤： 2、变量加权：按频数加权
43
步骤：3、分析：选 Analyze Descriptive
Statistics
crosstabs…
用Statistics 选择要输出的统计量， 选择Chi－square 。 44
检验结果
Count
group T o ta l
患者 健康 人
group * 血 型 Cross tabulation
A法 T o ta l
阳 阴性
B法 阳性
70 5
75
阴性 20 5 25
T o ta l 90 10
100
Chi-Square Tests
McNemar Test
Value
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df
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count 16. c. Binomial distribution used.
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
又如模拟值和实际值之间的检验
两种治疗方法的疗效比较
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
首先建立数据文件，如下。
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
注意：由于上表给出的不是原始数据，而是频数表数据，应 该进行预处理。
沈毅 沈毅
卡方检验基础－卡方分布
当n比较大时， χ2 统计量近似服从k -1个自由度的χ2分布。 在自由度固定时，每个χ 2 值与一个概率值（ P 值）相对 应，此概率值即为在H0 成立的前提下，出现这样一个样本 或偏离假设总体更远的样本的概率。如果 P 值小于或等于 显著性水准，则拒绝H0，接受H1，即观察频数与期望频数不 一致。如果 P 值大于显著性水准，则不拒绝H0 ，认为观察 频数与期望频数无显著性差异。 P 值越小，说明H0 假设正 确的可能性越小； P 值越大，说明H0 假设正确的可能性越 大。 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅 沈毅
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沈毅 沈毅
一致性检验
一般认为， 当Kappa≥0.75时，表明两者一致性较好； 0.75>Kappa ≥0.4时，表明一致性一般； Kappa<0.4时，表明两者一致性较差。
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沈毅 沈毅
配对卡方检验
首先建立数据文件，如下。
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沈毅 沈毅
配对卡方检验
同理，由于是频数表数据，应该先用weight cases进行预 处理。
不能忘记 哦！
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配对卡方检验
选中进行配对 卡方检验
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配对卡方检验
Chi-Square Tests
结果分析
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided) 1 1 1 .000 .001 .000 .000 13.910 1 .000 .013c 58 .000
沈毅 沈毅
一致性检验
注意：
Kappa检验会利用列联表的全部信息，而McNemar 检验 只会利用非主对角线单元格上的信息。因此，对于一 致性较好，即绝大多数数据都在主对角线的大样本列 联表，McNemar检验可能会失去实用价值。
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可疑系统性红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定，结 果见下表，问两种方法的检测结果有无差别？（数据见 McNemar.sav）
两种方法的检测结果
乳胶凝集法 免疫荧光法 + － 合计 + 11 2 13 － 12 33 45 合计 23 35 58
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似然比χ2检验：
当n>40，最小期望频数>5时，结论与Pearson χ2基本一致；
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沈毅 沈毅
配对卡方检验
在Pearson卡方检验中，对行列变量的相关性作了检 验，其中的行列变量是一个事物的两个不同属性。 实际应用中，还有一种列联表，其中的行列变量反映的 是一个事物的同一属性。例如把每一份标本分为两份，分 别用两种方法进行化验，比较两种化验方法的结果是否有 本质不同；或分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行 检查，比较此两种方法的结果是否有本质不同，此时要用 配对卡方检验。 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅 沈毅
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沈毅 沈毅
卡方检验基础 χ2检验的基本思想
首先假设H0成立，计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间 的偏离程度。根据χ 2 分布，χ 2 统计量以及自由度可以确定 在H0成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。 如果P 很小，说明观察值和理论值偏离程度太大，应当拒 绝原假设，表示比较资料之间有显著性差异；否则就不能 拒绝原假设，尚不能认为样本所代表的实际情况与理论假 设有差别。
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
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四格表卡方检验
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四格表卡方检验
配对卡方检验
配对卡方检验公式：
若b+c>40，则用公式：
χ
2
(b − c ) = b + c
2
若b+c≤40，则用公式：
χ =
2
( b − c − 1) b+c
2
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沈毅 沈毅
配对卡方检验
例2 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58名
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卡方检验基础
χ2值的计算：
( A − E) χ =∑ E
2
2
由英国统计学家Karl Pearson首次提出，故被 称为Pearson χ2 。
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
几种卡方检验的比较： 连续性校正χ2检验：
仅适用于四格表资料，在n>40，所有期望频数均大于1，只有1/5单元 格的期望频数大于1小于5时；
Fisher精确概率法：
在样本含量<40或有格子的期望频数<1的列联表，应该采用该法；
1、方差同质性测验(又称Bartlett test)：用于做正态性检验的条件。 无效假设：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 无效假设：符合理论分布；（P<0.05) 备择假设，不符合理论分布；（P>0.05) 3、独立性检验：Test for independence，用于检验两个变数是否相关 无效假设：两个变数相互独立；不相关；（P<0.05) 备择假设，两个变数彼此相关；（P>0.05)
结果分析
表示药物加化疗与单用药物治疗某种癌症的疗效比较的行 ×列表，除了观察值以外，还有期望值。 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅 沈毅
四格表卡方检验
结果分析
此为四格表χ2检验的结果，χ2＝6.508，P＝0.011，差异有显著性 意义，即药物加化疗与单用药物治疗癌症的疗效有显著性差异。
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
检验两个变量是否存在显著性差异
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）
疗效 处理 药物加化疗 单用药物 合计 有效 42 48 90 无效 13 3 16 合计 55 51 106
一致性检验
结果分析
如果在crosstab过程的 statistics子对话框中勾选上Kappa 复选框，则有以下结果：
Symmetric Measures Asymp. a b Value Std. ErrorApprox. T Approx. Sig. Measure of Agree Kappa N of Valid Cases a.Not assuming the null hypothesis. ing the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. .455 58 .115 3.762 .000
Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association McNemar Test N of Valid Cases a. Computed only for a 2x2 table 14.154b 14.550
沈毅 沈毅
配对卡方检验
在此选入频数变量即可进 行下一步的分析。
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沈毅 沈毅
配对卡方检验