卡方检验的SPSS操作
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
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。
spss卡方检验流程
spss卡方检验流程英文回答：The process of conducting a chi-square test in SPSS involves several steps. I will explain each step in detail below.1. Data preparation: First, you need to ensure that your data is in the correct format for analysis. This includes checking for missing values, recoding variables if necessary, and organizing your data into categories or groups.2. Hypothesis formulation: Next, you need to clearly define your research question and formulate your null and alternative hypotheses. The null hypothesis states that there is no association between the variables being tested, while the alternative hypothesis suggests that there is a significant association.3. Variable selection: Choose the variables that you want to analyze using the chi-square test. These variables should be categorical or ordinal in nature.4. Running the chi-square test: In SPSS, you can run the chi-square test by selecting "Crosstabs" under the "Analyze" menu. Here, you will need to specify the variables you want to analyze and the desired level of significance.5. Interpreting the results: Once the analysis is complete, SPSS will provide you with the chi-square statistic, degrees of freedom, and p-value. The chi-square statistic measures the difference between the observed and expected frequencies, while the p-value indicates the probability of obtaining a result as extreme as the one observed, assuming the null hypothesis is true.6. Making conclusions: Based on the p-value, you can decide whether to accept or reject the null hypothesis. If the p-value is less than the chosen level of significance (usually 0.05), you can reject the null hypothesis andconclude that there is a significant association between the variables.中文回答：SPSS中进行卡方检验的流程包括以下几个步骤。
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。
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
35
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。
36
甲、丙检 验结果
group * effect Crosstabulation
Count
group 甲 丙
T o tal
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。
卡方检验(RxC)-SPSS教程
卡方检验（R×C）-SPSS教程一、问题与数据某研究人员拟分析血型和职业之间的关系，共招募了333位研究对象，收集他们的血型（blood_type）和职业（occupation）信息。
其中血型分为A、B、AB、O型共4种，职业分为律师（Lawyer）、医生（Doctor）、教师（Teacher）和工人（Worker），部分数据图1。
图1 部分数据二、对问题分析研究者想分析血型与职业类型的关系，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，如本研究中血型和职业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单元格期望频数大于5。
经分析，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操作在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs，弹出Crosstabs 对话框。
将变量blood_type和occupation分别放入Row(s)栏和Column(s)栏，如图2。
图2 Crosstabs点击Statistics后，弹出的对话框中点击Chi-square，并点击Nominal栏中的Phi and Cramer’s V。
如图3。
图3 Crosstabs: Statistics点击Continue→Cells，在弹出的对话框中，点击Counts栏Expected选项，并点击Percentages栏中的Row和Column选项，Residuals栏中的Adjusted Standardized，点击Continue→OK。
如图4。
图4 Crosstabs: Cell Display经上述操作，SPSS输出预期频数结果如图5。
图5 Crosstabulation结果显示，本研究最小的期望频数是8.4，大于5，满足假设3，具有足够的样本量。
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。
最新卡方检验的SPSS实现
• 结果解释：所用方法是基于二项分布的 McNemar检验，p=0.000（双侧），差异显 著，即抗生素用于治疗呼吸道感染是有效的。
卡方检验的SPSS实现.ppt
使用 系数分析吻合情况
例：116例患者的诊断结果见下表及数据 “diagnosis.sav”，使用kappa系数法分析影 像CT诊断和病理诊断的吻合情况。
• 选择“卡方”选项
卡方检验的SPSS实现.ppt
（4）结果解释：
卡方检验的SPSS实现.ppt
Pearson 卡方：非校正卡方检验 连续校正：仅适用于四格表
卡方检验的SPSS实现.ppt
Fisher 的精确检验：Fisher确切概率检验，也仅 适用于四格表资料
R C 似然比：似然比卡方检验，适用
卡方检验的SPSS实现.ppt
2.配对计数资料的卡方检验
• 配对设计的特点是对同一样本的每一份样 品分别用A、B两种方法处理，或者前后测 量，观察其阳性和阴性例数。
卡方检验的SPSS实现.ppt
• 文件chi_pair.sav为例 • 操作过程：
分析 统计描述 交叉表
行变量：treat_b 列变量：treat_a 统计量：McNemar
表资料
线性和线性组合：线性相关性检验，两变量均为 等级变量，且从小到大排列时方有意义，其他 情况忽略
卡方检验的SPSS实现.ppt
其他选项介绍
• 1.相关性：计算Pearson和 Spearsmen相关系数，用以 说明行变量和列变量的相关 程度。
• 2相依系数：又称列联系数。 也是用来说明相关性。
卡方检验的SPSS实现.ppt
（3）卡方检验操作： 分别选择 “分析” “统计描述” “交叉表”
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df
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count 16. c. Binomial distribution used.
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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。
卡方检验
`
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沈毅 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
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沈毅 沈毅
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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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
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。
卡方检验基础－用途
检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态 分布，Possion分布等 检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率 检验两个分类变量是否相互独立，如吸烟是否与呼吸道疾病有关 检验控制某种或某几种分类变量因素的作用之后，另两个分类变量是 否独立，如上例控制年龄、性别之后，吸烟是否与呼吸道疾病有关 检验两种方法的结果是否一致，如两种诊断方法对同一批人进行诊 断，其诊断结果是否一致
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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；
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
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配对卡方检验
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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
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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
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
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)
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。
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
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 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
四格表卡方检验
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
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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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
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