SPSS卡方检验的操作原理
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。
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。
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"。
Chap3_SPSS_卡方检验概要
消减误差比例
▪ 设有现象Y和X，E1表示未知X预测Y产生的误差，E2表示已知X产生的 误差。消减误差比（proportional reduction in error;PRE）定义 为： PRE=（E1-E2）/E1=1-E2/E1
▪ 实例 ▪ 未知性别（X），预测志愿（Y）的错误次数为50 ▪ 已知性别（X），预测志愿的错误次数为30 ▪ PRE=（50-30）/50=0.4,可以削减40%的误差
1
.000
精确显著性 （单向）
.000
.000
22.295
1
.000
255
13
卡方检验的样本量要求
▪ 对于卡方检验中的每一个单元格，要求其最小期望频数均大于1。 ▪ 至少有 4/5的单元格期望频数大于5。
14
卡方检验的用途
▪ 检验某个连续变量的分布是否符合某种理论分布，如是否符合正态 分布、均匀分布等。
反对该方案（人） 行百分数（%） 列百分数（%） 总百分数（%）
合计(列边缘分布) %
一分公司
68 24.4%=68/279 68%=68/100 16.2%=68/420
32 22.7%=32/141 32%=32/100 7.6%=32/420
100 23.8%=100/420
二分公司
75 26.9% 62.5% 17.8%
▪ H0：观察频数与期望频数没有差别
▪ 其原理为考察基于H0的理论频数分布和实际频数分布间的差异大小， 据此求出相应的P值。
▪ 设f0为观测值频数，fe为期望值频数，则 2统计量为：
(1) (2)
2 2
值 的(大f0 小fefe与)2 观~ 察2 ((值R 与1)期(C 望1)值) 的配 2对 0数，即R×C的多少有关
SPSS进行卡方检验具体操作(三)
6.7%
93.3% 100.0%
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
小
医 药 Count
4
12
16
于
Expected Count
2.1
13.9
16.0
% within trial
25.0%
75.0% 100.0%
5
T o ta l
Count
6
40
46
Expected Count
6.0
40.0
46.0
% within trial
13.0%
3、行x列 2
AnalyzeDescriptive Statistics -Crosstabs
结果解读
AREA * BLOOD Crosstabulation
A REA Total
亚洲 欧洲 北美 洲
C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA
A 321
411.3 29.7%
258 196.9 49.9%
408 378.9 41.0%
987 987.0 38.1%
BLOO D
B
AB
369
95
215.8
64.2
34.2%
8.8%
43
22
103.3
30.7
8.3%
4.3%
106
37
198.8
59.1
10.7%
07用SPSS进行卡方检验
③单击
，打开图6-5所示对话框，选中“卡方”，
单击
，返回图6-4所示对话框，再单击
，输出
表6-2和表6-3所示结果。
图6-4 行×列分析对话框
图6-5选择统计方法（卡方检验） 对话框
表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果
表6-3 2 检验结果表
3.结果说明
表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果
图6-2 例6.1数据输入格式
2. 统计分析 (1)简明分析步骤
数据 → 加权个案 加权个案 频率变量：计数 确定
分析→描述统计→交叉表 行：组别 列：效果 统计量： √ 卡方 继续 确定
频率变量为计数
行变量 列变量 要求进行卡方检验
（2）分析过程说明 ①单击“数据 → 加权个案 ”，打开图6-3对话框，选中
总和
34
46
80
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”窗口，分别命名3个变量：“组别”、“效果” 和“计数”。“组别”和“效果”两变量的类型选择为 “字符串”，变量“计数”小数位数定义为0，如图6-1。
图6-1 例6.1资料的变量命名
(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据 视窗”界面，按图6-2格式输入数据资料。
五、用SPSS进行卡方检验
内容
一、2×2列联表的独立性检验 二、R×K列联表的独立性检验 三、适合性检验
一、教学目的、要求： 1. 掌握SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. 理解用SPSS进行X2检验分析所得结果的含义； 3. 了解X2检验的基本原理。
二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行X2检验分析所得结果的含义。
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学习系列24. 卡方检验
24. 卡方检验卡方检验，是针对无序分类变量的一种非参数检验，其理论依据是：实际观察频数f 0与理论频数f e （又称期望频数）之差的平方再除以理论频数所得的统计量，近似服从2χ分布，即）（n f f f ee 2202~)(χχ∑-= 卡方检验的一般是用来检验无序分类变量的实际观察频数和理论频数分布之间是否存在显著差异，二者差异越小，2χ值越小。
卡方检验要求：（1）分类相互排斥，互不包容； （2）观察值相互独立；（3） 样本容量不宜太小，理论频数≥5，否则需要进行校正（合并单元格、增加样本数、去除样本法、使用校正公式校正卡方值）。
卡方校正公式为：∑--=ee f f f 202)5.0(χ卡方检验的原假设H 0: 2χ= 0; 备择假设H 1: 2χ≠0; 卡方检验的用途：（1）检验某连续变量的数据是否服从某种分布（拟合优度检验）； （2）检验某分类变量各类的出现概率是否等于指定概率； （3）检验两个分类变量是否相互独立（关联性检验）； （4）检验控制某几个分类因素之后，其余两个分类变量是否相互独立；（5）检验两种方法的结果是否一致，例如两种方法对同一批人进行诊断，其结果是否一致。
（一）检验单样本某水平概率是否等于某指定概率一、单样本案例例如，检验彩票中奖号码的分布是否服从均匀分布（概率=某常值）；检验某产品市场份额是否比以前更大；检验某疾病的发病率是否比以前降低。
有数据文件：检验“性别”的男女比例是否相同（各占1/2）。
1. 【分析】——【非参数检验】——【单样本】，打开“单样本非参数检验”窗口，【目标】界面勾选“自动比较观察数据和假设数据”2.【字段】界面，勾选“使用定制字段分配”，将变量“性别”选入【检验字段】框；注意：变量“性别”的度量标准必须改为“名义”类型。
3. 【设置】界面，选择“自定义检验”，勾选“比较观察可能性和假设可能性（卡方检验）”；4. 点【选项】，打开“卡方检验选项”子窗口，本例要检验男女概率都=0.5，勾选“所有类别概率相等”；注：若有类别概率不等，需要勾选“自定义期望概率”，在其表中设置各类别水平及相应概率。
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浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
内容提要
卡方检验基础 四格表卡方检验 配对卡方检验与一致性检验 两分类变量间关联程度的度量 分层卡方检验 小结
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。 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)
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两分类变量间关联程度的度量
相对危险度RR：是一个概率的比值，指试验组人群反应阳性概率 与对照组人群反应阳性概率的比值。数值为1，表明试验因素与 反应阳性无关联；小于1时，表明试验因素导致反应阳性的发生 率降低；大于1时，表明试验因素导致反应阳性的发生率增加。 优势比OR：是一个比值的比，是反应阳性人群中试验因素有无的 比例与反应阴性人群中试验因素有无的比例之比。 当关注的事件发生概率比较小时（<0.1），优势比可作为相对危 险度的近似。
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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沈毅
配对卡方检验
首先建立数据文件，如下。
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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。
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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 沈毅
沈毅
一致性检验
在Pearson 卡方检验中，对行变量和列变量的相关性作检 验，其中行变量和列变量是一个事物的两个不同属性。 在实际中，还有一种列联表，其行变量和列变量反映的是 一个事物的同一属性的相同水平，只是对该属性各水平的 区分方法不同。其特征是：行的数目和列的数目总是相同 的。如果希望检验这两种区分同一属性的方法给出的结果 是否一致，则不应当使用Pearson χ2检验，而应该采用 Kappa一致性检验对两种方法一致程度进行评价。 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅
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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
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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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；
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；
四格表卡方检验
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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
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四格表卡方检验
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四格表卡方检验
其他的检验见下文。
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卡方检验基础
χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方法，主 要用于分类变量，根据样本数据推断总体的分布与 期望分布是否有显著差异，或推断两个分类变量是 否相关或相互独立。其原假设为： H0：观察频数与期望频数没有差别
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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
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 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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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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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
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）
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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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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。
不能忘记 哦！
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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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配对卡方检验
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配对卡方检验
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配对卡方检验
选中进行配对 卡方检验
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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四格表卡方检验
首先建立数据文件，如下。
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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。
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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
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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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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 沈毅