使用SPSS软件对多项选择题作卡方检验的方法
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。
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。
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。
多个样本率的卡方检验及两两比较之spss超简单
多个样本率的卡方检验及两两比较之s p s s超简单Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】S P S S：多个样本率的卡方检验及两两比较来自：医咖会医咖会之前推送过“两个率的比较(卡方检验)及Fisher精确检验的SPSS教程”，小伙伴们都掌握了吗如果不止两个分组，又该如何进行卡方检验以及之后的两两比较呢来看详细教程吧！1、问题与数据某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度，如增强体育锻炼、减少体重及改善饮食习惯等。
该医生招募了150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，并将其随机分成3组。
其中一组给予降胆固醇药物，一组给予饮食干预，另一组给予运动干预。
经过6个月的试验后，该医生重新测量受试者的胆固醇浓度，分为高和正常两类。
该医生收集了受试者接受的干预方法（intervention）和试验结束时胆固醇的风险程度（risk_level）等变量信息，并按照分类汇总整理，部分数据如下：注释：本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类，只是为了分析的方便，并不代表临床诊断结果。
2、对问题的分析研究者想判断干预后多个分组情况的不同。
如本研究中经过降胆固醇药物、饮食和运动干预后，比较各组胆固醇浓度的变化情况。
针对这种情况，我们建议使用卡方检验(2×C)，但需要先满足5项假设：假设1：观测变量是二分类变量，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分类变量。
假设2：存在多个分组（>2个），如本研究有3个不同的干预组。
假设3：具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互干扰。
假设4：研究设计必须满足：(a) 样本具有代表性，如本研究在高胆固醇、生活习惯差的人群中随机抽取150位受试者；(b) 目的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，如本研究中将受试者随机分成3组，分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。
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超详细操作：卡方检验（R×C列联表）
SPSS超详细操作：卡⽅检验（R×C列联表）医咖会之前推送过⼀些卡⽅检验相关的⽂章，包括：卡⽅检验(2x2)、卡⽅检验(2xC)、配对卡⽅检验、分层卡⽅检验等。
今天我们再和⼤家分享⼀下，如何⽤SPSS来做RxC列联表的卡⽅检验。
⼀、问题与数据研究者拟分析购房⼈与购房类型的关系，共招募了在过去12个⽉中有过购房记录的333位受试者，收集了购房⼈类型（buyer_type）和房屋类型（property_type）的变量信息。
其中研究对象类型按照单⾝男性（single male）、单⾝⼥性（single female）、已婚两⼈（married couple）和多⼈家庭（family）分类；房屋类型按照楼房（flat）、平房（bungalow）、独栋别墅（detached house）和联排别墅（terrace）分类，部分数据如下图。
其中，Individual scores for each paticipant（左图）列出了每⼀个研究对象的情况，⽽Total count data (frequencies)（右图）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分析多种购房⼈类型与多种房屋类型的关系，建议使⽤卡⽅检验（R×C），但需要先满⾜3项假设：假设1：存在两个⽆序多分类变量，如本研究中购房⼈类型和房屋类型均为⽆序分类变量。
假设2：具有相互独⽴的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独⽴的，不会相互⼲扰。
假设3：样本量⾜够⼤，最⼩的样本量要求为分析中的任⼀期望频数⼤于5。
本研究数据符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3，并进⾏卡⽅检验（R×C）呢？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，直接进⾏卡⽅检验的SPSS操作。
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市场研究２００５１０■■市场调研中经常遇到多项选择题的统计问题。
本文选择如下例子，说明传统的统计方法，并提出卡方检验的方法。
您挑选Ｍｐ３时考虑的因素有哪些（多选）：（１）价格；（２）款式；（３）品牌；（４）购买
地点；（５）购场的环境与氛围；（６）个人情绪；（７）其他。
一直以来，这类题目使用ＳＰＳＳ软件的ＭｕｌｔｉｐｌｅＲｅｓｐｏｎｓｅ进行统计分析，具体方法如下：
第一步：打开ＭｕｌｔｉｐｌｅＲｅｓｐｏｎｓｅ对话框的ＤｅｆｉｎｅＳｅｔｓ。
第二步：将待设置的多项选择题变量（ＳｅｔＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎ）选入变量设置框（ＶａｒｉａｂｌｅｓｉｎＳｅｔ）。
第三步：根据输入变量的编码方式选择读码方式（ＶａｒｉａｂｌｅｓＡｒｅＣｏｄｅｄＡｓ…）。
本例子采用直接输入法（详见《市场研究》２００５年５期拙作），分列读取后在类别变量的Ｒａｎｇｅ中填入“１－７”。
第四步：设置新变量名为“偏好”之后点击Ａｄｄ、Ｃｌｏｓｅ即完成设置。
变量设置完成后，就可以作多项选择题的列联表分析了。
本例
选择不同性别学生的消费偏好。
打开ＭｕｌｔｉｐｌｅＲｅｓｐｏｎｓｅ对话框中的Ｃｒｏｓｓｔａｂｓ，将性别点击进入Ｃｏｌｕｍｎ框，并设置其Ｒａｎｇｅ为“１－２”，其中１表示男生，２表示女生；将ＭｕｌｔｉｐｌｅＲｅｓｐｏｎｓｅ框中的“＄偏好”点击进入Ｒｏｗｓ框。
其他使用默认设置后点击“ＯＫ”即可。
结果如下：
本例只选择了１５份样本，其中男生７人，女生８人。
表格中的数据表明，选择价格的男生有６人，女生有６人，共计１２人次；选择款式的男生有５人，女生有７人，共计１２人次，其他以此类推。
此后，建立新的数据文件，设置两个变量，变量名分别为“性别”与“偏好”。
按照表１的数据，以此输入的数据，其中，性别中的１表示男生，２表示女生；偏好中的１表示价格，２表示款式，３表示品牌，４表示购买地点，５表示购场环境，６表示个人情绪，如下：
使用
ＳＰＳＳ
软
件对多项选择题作卡方检验的方法
"华中农业大学曾祥明任佳慧
表１多项选择题的一般结果（％ｂａｓｅｏｎｃａｓｅ）
Ｃｏｕｎｔ
价格款式品牌
购买地点购场环境个人情绪
ＣｏｌｕｍｎＴｏｔａｌ
男
６５７１０１７（４６．７％）
女
６７６３２０８（５３．３％）
ＲｏｗＴｏｔａｌ１２（８０．０％）１２（８０．０％）１３（８６．７％）４（２６．７％）２（１３．３％）１（６．７％）１５（１００．０）
Ｐｅｒｃｅｎｔｓａｎｄｔｏｔａｌｓｂａｓｅｄｏｎｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔｓ；１５ｖａｌｉｄｃａｓｅｓ；０ｍｉｓｓ－ｉｎｇｃａｓｅｓ
理论与方法
!
"
市场研究
２００５
１０■■
理论与方法
数据较多时，建议使用Ｅｘｃｅｌ软件及其他软件辅助完成，此后，便可使用ＳＰＳＳ统计软件中的ＤｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅＳｔａｔｉｓ－
ｔｉｃｓ下的Ｃｒｏｓｓｔａｂｓ菜单作列联表和卡方检验了。
过程如
下：
将“性别”选入Ｃｏｌｕｍｎ［ｓ］框，“偏好”选入Ｒｏｗ［ｓ］框，选择Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ菜单下的Ｃｈｉ－ｓｑｕａｒｅ，也就是卡方检验后“Ｃｏｎｔｉｎｕｅ”。
选择Ｃｅｌｌｓ菜单中的ＣｏｌｕｍｎＰｅｒｃｅｎｔａｇｅｓ后点击“Ｃｏｎｔｉｎｕｅ”，然后点击“ＯＫ”
就可以得到统计结果，如下：从本例结果可以看到，男女生的购物偏好并没有显著的差异（仅为统计例题结果，不代表实际结果）。
从卡方检验的结果看，边缘分布的结果与原结果不一致，究其原
因，原结果（表１）的边缘分布中的ＣｏｌｕｍｎＴｏｔａｌ为样本个数，而后一结果为回答个数（Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ）。
可以从原数据的统计中得到验证：设置Ｏｐｔｉｏｎ中的ＰｅｒｃｅｎｔａｇｅｓＢａｓｅｏｎ为“Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ”
后，即得到结果为：两者的结果完全一致。
可见，在不编程序的情况下，多项选择题的卡方检验依旧可行。
错误之处，敬请各位行家指正！"
价格款式品牌
购买地点购场环境个人情绪
Ｎ％
男生（％）
３０．０２５．０３５．０５．００．０５．０２０１００．０％
女生（％）
２５．０２９．２２５．０１２．５８．３０．０２４１００．０％
２７．３２７．３２９．５９．１４．５２．３４４１００．０％
表３最终统计结果
性别Ｔｏｔａｌ（％）偏好
ＰｅａｒｓｏｎＣｈｉ－Ｓｑｕａｒｅ＝４．０８０；Ｄｆ＝５；Ｐ＝０．５３８
表２新的变量名和数据
性别１１１１１１２２２２２２
偏好１１１１１１１１１１１１
性别１１１１１２２２２２２２
偏好
２２２２２２２２２２２２
性别
１１１１１１１２２２２２２
偏好
３３３３３３３３３３３３３
性别
１２２２２２１
偏好
４４４４５５６
表４多项选择题的一般结果（％ｂａｓｅｏｎＲｅｓｐｏｎｓｅｓ）
Ｃｏｕｎｔ
价格款式品牌
购买地点购场环境个人情绪
ＣｏｌｕｍｎＴｏｔａｌ
男
６５７１０１２０（４５．５％）
女
６７６３２０２４（５４．５％）
ＲｏｗＴｏｔａｌ１２（２７．３％）１２（２７．３％）１３（２９．５％）４（９．１％）２（４．５％）１（２．３％）１５（１００．０）
Ｐｅｒｃｅｎｔｓａｎｄｔｏｔａｌｓｂａｓｅｄｏｎｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔｓ；１５ｖａｌｉｄｃａｓｅｓ；０ｍｉｓｓｉｎｇｃａｓｅｓ
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