在线SPSS常见问题集(差异性研究)
spss 详解
随着大数据时代的到来，SPSS将继续 扩展其对大数据的支持，包括更高效 的大数据处理能力、更多的大数据格 式支持以及更多的大数据挖掘和分析 工具。
定制化服务
SPSS可能会提供更多定制化的服务， 例如针对不同行业和不同领域的数据 分析服务和解决方案，以满足客户的 特定需求。
THANKS
谢谢您的观看
SPSS可以删除异常值、统一编码、合 并数据等，以便进行进一步的分析。
SPSS可以执行数据转换，如求和、平 均数、中位数等，以便进行更高级的 分析。
图表制作问题
基本图表制作
SPSS可以轻松制作各种基本图表 ，如条形图、饼图、散点图等。
定制图表
SPSS支持定制图表，可以根据用 户的需求对图表进行编辑和美化 。
01
数据导入
02
支持多种数据格式导入，如Excel 、文本文件等。
数据导出
支持多种数据格式导出，如Excel 、文本文件等。
03 数据输入
支持直接在界面输入数据，也可 以从其他数据源复制粘贴。
04 数据输出
可输出多种统计表格和图形，如频 数表、描述性统计表等。
数据整理
数据筛选
可根据一定条件筛选数据， 并对数据进行排序。
spss 详解
汇报人： xx年xx月xx日
目录
• spss 简介 • spss 基础操作 • spss 进阶技巧 • spss 实战案例 • spss 常见问题 • spss 未来发展
01
spss 简介
spss 的发展历程
1967年。IBM公司推出SPSS（Statistical Package for the Social Sciences
图表制作
要点一
SPSS数据分析及量化研究_北京师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
SPSS数据分析及量化研究_北京师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.在SPSS中中，做横向合并数据文件时,两个数据文件都必须事先按关键变量值()进行排序。
答案:可升可降2.下列对缺失值的标记与处理,错误的是()。
答案:任意指定某数据以替代缺失值3.在多因素方差分析中，对于固定因子和随机因子的说法，正确的是（）。
答案:人们可以把低测度的定序变量作为固定因子4.下列哪一项假定不属于方差分析中的假定（）答案:各个总体的方差等于05.在因子分析中，通常认为公因子的特征根值应大于（）。
答案:1##%_YZPRLFH_%##1.06.在多因素方差分析中，为了获得优质的模型，通常不采用全因子模型，而是需要研究者自主调试模型中的因子及其组合方式。
答案:正确7.能够使用独立样本t检验的数据集，都可以采用2独立样本的非参数检验算法来判断是否存在着显著性差异。
答案:正确8.对不满足正态分布的两独立样本,通常是通过分布形态或()来比较其差异性的。
答案:秩分9.多因素方差分析是用来研究两个及两个以上的控制变量是否能对观测变量产生()影响的。
答案:显著性10.在回归分析中，自变量的筛选与剔除是一个系统自动迭代的过程。
在下列状态中，尚不能结束迭代过程的情况是( )答案:找到了满足条件的可进入自变量11.在多元线性回归中,对自变量的筛选主要是基于针对各自变量做方差分析的( )答案:F值或检验概率Sig值12.在执行曲线回归时，通常可以先（），然后再执行回归过程。
答案:制作散点图，初步确定方程的类型13.对于相关性分析中的相关系数r,当r的绝对值小于( )时，则可认为两变量不相关。
答案:0.414.在执行多元线性回归分析的时候，（）方法不可以评价回归方程的质量。
答案:某个自变量的Sig值大于0.0515.为了研究影响广告效果的众多因素中，哪些影响因素是主要因素时,可以采用( )的分析方法。
答案:回归分析16.利用线性回归分析算得回归方程式：y=80*x1-2.53*x2+57*x3，以下说法中一定错误的是( )。
在线SPSS常见问题集(统计学基础篇)
在首页上或者SPSSAU的答疑群中，总是会看到有人在问：“毕业论文，P值大于0.05怎么办！！急！”或者是“SPSS出现乱码了怎么解决？”又如“为什么分析出来两个变量有回归影响关系，但是却没有相关关系，怎么解释？”这些问题总是反反复复被提及，这时候就会想，SPSSAU中已经搭配了帮助手册也有很多常见问题的处理说明，但真正遇到问题时，大家还是慌不择路，不知道怎么解决。
所以我们在这里按照问题类型，分类整理出几类在数据分析中常见的问题，并加以解答，希望能帮助大家快速找到解决问题的方法，在第一时间消灭问题。
SPSSAU整理（1）分析结果显示P值为0.05或者0.01时如何处理？P值是统计分析核心概念，理论上P值是指拒绝原假设时，统计犯错的概率。
其常见标准为0.05和0.01，如果此值小于0.01,则说明在0.01水平显著,如果此值小于0.05(但大于0.01)则说明在0.05水平显著。
如果P值刚好为0.05,则结论为不显著(以0.05为标准时)，实际研究中刚好为0.05的可能性非常小,很可能是由于小数位保留问题所致，建议可以将保留更多小数位。
（2）绝大部分P值高于0.05，个别P值小于0.1，如何处理？多数情况下,P值以0.01和0.05作为判断，如果研究时发现P值均高于0.05,但是个别小于0.1，建议可以考虑以0.1作为判断，以便研究出现显著性结果。
（3）P值小于0.05才算良好？绝大多数情况下,P值小于0.05是研究希望的结果。
但有两个地方P值需要高于0.05，分别是方差齐性检验和二元Logistic回归时的Hosmer and Lemeshow检验。
另外,P值高于0.05，则说明不显著，没有差异性，或者没有相关影响关系等，也许这也是有意义的结论。
（4）缺失值如何处理？问卷研究中缺失值较为常见，如果样本较多，可以直接将缺失样本处理为无效样本，如果样本较少，并且缺失值并不多，此时可以不用处理。
如果缺失值较多并且不能删除样本，可以取中位数或者平均值补替缺失数据。
spss复习题
spss复习题SPSS复习资料⼀、选择题1、SPSS数据⽂件的扩展名是（）。
.sav2、SPSS软件的三种运⾏管理⽅式：（）、（）和（）。
完全窗⼝菜单运⾏管理⽅式程序运⾏管理⽅式混合运⾏管理⽅式输出窗⼝的主要功能：（）。
显⽰和管理SPSS统计分析结果、报表和图形。
3、统计学依据数据的度量尺度将数据划分为三⼤类，（）、（）和（）。
定距型数据定类型数据定序型数据4、SPSS有两个基本窗⼝：（）和（）。
数据编辑窗⼝和结果输出窗⼝。
5、SPSS数据的组织⽅式有两种：（）和（）。
原始数据的组织⽅式和计数数据的组织⽅式5、常见的基本描述统计量有三⼤类：（）、（）和（）。
刻画集中趋势的统计量刻画离中趋势的统计量刻画分布形态的统计量6、数据编辑窗⼝的主要功能：（）、（）和（）。
定义SPSS数据的结构录⼊编辑管理待分析的数据。
7、填写下⾯的⽅差分析表ANOV A（）1252 522 18 298、SPSS对不同类型的变量应采⽤不同的相关系数来度量，常⽤的相关系数主要有（）、（）和（）。
Pearson简单相关系数、Spearman等级相关系数和Kendallτ相关系数等。
9、利⽤样本相关系数r进⾏变量间线性关系的分析,⼀般( ) 表⽰两变量有较强的线性关系; ( )表⽰两变量之间的线性关系较弱。
|r|>0.8表⽰两变量有较强的线性关系； |r|<0.3表⽰两变量之间的线性关系较弱10、利⽤样本相关系数r进⾏变量间线性关系的分析，r＝( ) 表⽰两变量存在完全正相关；r＝( ) 表⽰两变量存在完全负相关； r ＝（）表⽰两变量不相关。
r＝1表⽰两变量存在完全正相关；r＝-1表⽰两变量存在完全负相关；r＝0表⽰两变量不相关11、样本相关系数r的取值范围是（）。
在-1～+1之间12、对回归⽅程的检验主要包括（）、（）、（）和（）。
回归⽅程的拟合优度检验回归⽅程的显著性检验回归系数的显著性检验残差分析13、层次聚类有两种类型，分别是（）和（）。
spss 面试题
spss 面试题SPSS面试题SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，被广泛应用于社会科学、生物科学、医学、商务和市场调查等领域。
在SPSS面试中，面试官可能会提出各种与SPSS相关的问题。
本文将以问答的形式介绍一些常见的SPSS面试题，帮助读者准备SPSS 面试。
1. 请简要介绍一下SPSS。
SPSS是一款容易上手的统计分析软件，具有强大的数据处理、数据分析和数据报表功能。
它可以帮助用户进行数据的清洗、转换、统计分析和可视化展示等操作。
2. SPSS可以用于哪些数据类型的分析？SPSS可以用于多种数据类型的分析，包括数值型数据、分类变量数据、有序变量数据和文本型数据等。
3. 如何导入数据到SPSS软件中？在SPSS中，可以通过多种方式导入数据，包括直接输入数据、从Excel、CSV等文件导入数据、从数据库中导入数据等。
导入数据时，需注意数据的格式和结构是否正确。
4. 如何对数据进行描述性统计分析？描述性统计分析可以帮助我们对数据进行总结和描述。
在SPSS中，通过选择菜单中的“分析”→“描述统计”→“频数”或“统计量”等选项，可以生成数据的频数、均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。
5. 如何进行假设检验？假设检验用于确定样本数据是否支持特定的假设。
在SPSS中，可以通过选择菜单中的“分析”→“参数估计”→“单样本T检验”、“相关性”或“方差分析”等选项，来进行不同类型的假设检验。
6. SPSS中的数据可视化方法有哪些？SPSS提供了多种可视化方法，包括直方图、饼图、散点图、线性图等。
通过选择菜单中的“图表”→“直方图”、“饼图”或“散点图”等选项，可以将数据以图形的形式展示出来，便于数据分析和解读。
7. 如何生成报表和图表？SPSS提供了丰富的报表和图表生成功能。
在分析完数据后，通过选择菜单中的“分析”→“报表”→“交叉表”或“图表”等选项，可以生成基于数据的各种报表和图表，用于结果的展示和可视化。
使用SPSS数据分析常见问题汇集
使用SPSS数据分析常见问题汇集问：在SPSS中，如果进行方差齐性检验呢？命令是什么？答：方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各组方差整齐，不过一般认为，如果各组人数相若，就算未能通过方差整齐检验，问题也不大。
One-Way ANOVA对话方块中，点击Options…(选项…)按扭，勾Homogeneity-of-variance即可。
它会产生Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等检验值及其显著性水平P值，若P值<于0.05，便拒绝方差整齐的假设。
顺带一提，Cochran和Bartlett检定对非正态性相当敏感，若出现「拒绝方差整齐」的检测结果，或因这原因而做成。
---------------问：用spss处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显著性（sig）都分别是解释什么的？答：一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。
倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。
相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。
统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
---------------------------问：我用spss做出的结果如下:1.在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128是不是就应该看第一排的数据？是不是说明没有显著差异呢?2.在t-test for Equality of Means中的Sig. (2-tailed)里,两排都是.000 第一排的其它数据为:t=8.892,df=84,Mean Difference=22.993.到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)啊?我得出的这个结果倒底是显著不显著呢?4.还有最后一个问题,我做的是T检验为什么会有F值呢?最佳答案：t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。
基于SPSS软件的大学生就业能力与社会需求差异性分析——以辽宁省高校为例
基于SPSS软件的大学生就业能力与社会需求差异性分析—
—以辽宁省高校为例
张立杰;白洁
【期刊名称】《通讯世界：下半月》
【年(卷),期】2015(000)009
【摘要】大学生就业难题引发民众持续担忧。
导致这一问题的原因是多方面的，
本文以辽宁省普通高校为例，对2015年应届太学生采取了在线问卷调查，并利用SPSS2．0软件对数据加以统计，对大学生的就业因素、职业期望、就业形势预测，应对市场变化、个人能力评估等进行了详细的分析，力求分析与挖掘就业能力与社会需求差异性的根本所在，得出切实可行的结论和建议。
【总页数】2页(P235-236)
【作者】张立杰;白洁
【作者单位】[1]大连外国语大学,辽宁大连116044;[2]大连东软信息学院,辽宁大连116023
【正文语种】中文
【中图分类】G647.38
【相关文献】
1.大学生就业能力与社会需求差异化调查分析及对策研究——以河北省高校为例
2.大学生就业能力与社会需求差异化调查分析及对策研究——以河北省高校为例
3.
基于SPSS软件的大学生就业能力与社会需求差异性分析--以辽宁省高校为例4.大
学生就业能力与社会需求差异化调查分析——以面向河北省高校招聘的企业为例5.扬州高校大学生就业能力构成与区域社会需求的差异性研究
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spss_期末题库
一、单项选择题(共112小题）1、SPSS的安装类型有（）D.以上都是2、数据编辑窗口的主要功能有（） D.A和B3、（）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。
A.sav4、（）是SPSS为用户提供的基本运行方式。
D.以上都是5、（）是SPSS中有可用的基本数据类型 D.以上都是6、spss数据文件的扩展名是( ) D..sav7、数据编辑窗口中的一行称为一个（）B.个案8、变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（）C. 89、统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（）A. 定值型数据10、在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（）A.升序排序11、SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。
A 常量12、复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。
A.NOT13、数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。
A 按指定条件选取14、通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的. B 加权处理15、SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置16、SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。
B、斯坦福大学17、SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。
D、分析18、SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。
A、视图19、SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。
C、数据20、SPSS中绘制散点图应选择（）主窗口菜单。
C、图形21、SPSS中生成新变量应选择（）主窗口菜单。
A、转换22、SPSS中聚类分析应选择（）主窗口菜单。
D、分析23、（）的功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。
A．数据编辑窗口24、（）的功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
B．结果输出窗口25、Spss输出结果保存时的文件扩展名是（）B．.spv26、（）是访问和分析Spss变量的唯一标识。
spss_期末题库
s p s s_期末题库work Information Technology Company.2020YEAR一、单项选择题(共112小题）1、SPSS的安装类型有（）D.以上都是2、数据编辑窗口的主要功能有（） D.A和B3、（）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。
A.sav4、（）是SPSS为用户提供的基本运行方式。
D.以上都是5、（）是SPSS中有可用的基本数据类型 D.以上都是6、spss数据文件的扩展名是( ) D..sav7、数据编辑窗口中的一行称为一个（）B.个案8、变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（）C. 89、统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（）A. 定值型数据10、在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（）A.升序排序11、SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。
A 常量12、复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。
A.NOT13、数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。
A 按指定条件选取14、通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的. B 加权处理15、SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置16、SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。
B、斯坦福大学17、SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。
D、分析２18、SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。
A、视图19、SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。
C、数据20、SPSS中绘制散点图应选择（）主窗口菜单。
C、图形21、SPSS中生成新变量应选择（）主窗口菜单。
A、转换22、SPSS中聚类分析应选择（）主窗口菜单。
D、分析23、（）的功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。
A．数据编辑窗口24、（）的功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
基于spss对学生物理成绩差异性分析
基于spss对学生物理成绩差异性分析摘要考试是落实发展学生物理核心素养的课程目标的评价方法之一，对学生考试成绩的分析是必要的。
本文利用统计软件spss对高一年级期末物理成绩取样进行方差分析，从而分析出各样本物理成绩的差异性，了解各班学生对物理知识的掌握程度，为学校评估教学效果提供参考，为老师对不同样本班级教学活动的组织提供理论依据。
关键词SPSS统计分析软件方差分析物理成绩1引言为减轻学生学习物理的压力，方便教师根据学生的学习能力针对性教学，更好的落实“双减”政策，需要对学生每个阶段的考试成绩进行分析，而学生的成绩差异性是否明显，这不能依靠平均分作为唯一考察标准来进行评估。
为更精准地分析不同班级物理成绩差异性，该研究以学校高一年级部分班级期末考试成绩为例，利用统计软件spss进行方差分析，发现学生物理成绩均分不同，不代表有显著差异。
2SPSS软件简介SPSS是Statistical Program for Social Sciences的简称，即社会科学统计程序。
作为统计分析工具，其统计和数据分析功能强大，广泛应用于自然科学、医学、教育学等重要领域。
它的统计过程包括：描述统计、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、多重响应等几大类。
其统计功能包括教育统计学中所有的项目，有集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、t 检验等，能够满足教师对学生成绩分析的所有要求，对教师教学工作和考试成绩分析具有指导性作用。
[1]3利用 SPSS 对学生成绩进行分析3.1学生成绩来源高一年级期末考试部分班级成绩3.2不同样本学生成绩基本描述性统计情况表 1 不同样本学生物理成绩的基本描述性统计情况样本个案数平均值标准偏差标准错误平均值的95% 置信区间最小值最大值下限上限样本一14156.1615.4921.30553.5858.741289样本二15266.6613.0111.05564.5768.743693样本三16568.5113.7921.07466.3970.632697样本四16673.9614.4781.12471.7476.184100总626150.66567.911计4 6.72.51121.54200图 1 样本一成绩频数分布直方图图 2 样本二成绩频数分布直方图图 3 样本三成绩频数分布直方图图4 样本四频数分布直方图通过对不同样本基本描述性统计数据分析发现，样本一的平均分为56.16，且平均分最低、标准偏差最大，表明学生成绩偏离平均值的比较多，也就是样本一成绩离散程度比较大，所以教师在教学过程中需要注意分层教学，要注意培养优生解决中等题和难题的能力，注重帮助差生理解基础知识；样本四的平均分为73.95，且通过图4可观察到样本四60-100的学生频数比例偏大，所以在样本四要注重培优，课堂进程可以适当加快，知识难度可以适当深入。
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无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。
如果我们想要判断样本与总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的，我们就需要对数据进行显著性检验。
在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设(备则假设)是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。
针对不同的数据类型，研究者需要使用不同的方法和统计量来实现具体的差异性研究问题。
差异研究通常包括以下几类分析方法，分别是T检验、方差分析和卡方检验。
SPSSAU提供上述所有分析方法
三类分析方法的异同点：
SPSSAU帮助手册
●其实核心的区别在于：数据类型不一样。
如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；
如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。
●方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。
如果
X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。
T检验
（1）什么是单样本T检验？
单样本T检验用于检验某个题项平均值是否等于某个数字(自行设定)，此检验可用于分析样本整体态度是否偏离中立态度，比如某题项3分代表中立，可以利用单样本T检验研究样本对某题项平均得分是否为3分，如果呈现出显著性，则说明样本对该题项平均值打分为明显不为3分，即明显不应该是中立态度。
（2）独立样本T检验有两个P值，应该选择那一个？
独立样本T检验时，软件会输出方差齐和方差不齐时，分别对应的独立样本T检验P值，应该结合方差齐性检验P值，最终确认独立样本T检验的P值。
（3）配对样本T检验和独立样本T检验区别是什么？
配对样本T检验和独立样本T检验均可以对比两组数据的差异，但二者有着明显区别。
配对样本T检验用于实验研究中，并且进行两种T检验时，SPSS格式数据并不一致。
方差分析
（1）单因素方差分析时结果显示方差不齐。
理论上讲，单因素方差分析应该首先满足方差齐性，但在实际研究过程中，较多数据出现方差不齐现象，可以将分类数据X进行重新组合处理，也或者对因变量Y进行取对数或者开根号处理等。
另外，如果研究的分类数据为两类，可以考虑使用独立样本T检验代表方差分析，避免方差不齐无法分析的尴尬。
（2）单因素方差分析如何进行分析？
单因素方差分析是问卷研究中差异对比最为常见的分析方法，应该首先分析是否呈现出显著性，如果呈现出显著性，深入对比每组数据的平均得分差异。
（3）事后检验是否一定需要？
单因素方差分析如果呈现出显著性，则可能涉及到具体两两组别的差异对比。
如果研究希望细致深入分析，则可以使用事后检验结果，多数情况下可以直接对比每组数据平均得分，进行差异说明，并不需要进行事后检验。
（4）如果因变量是分类数据是否可以进行多因素方差分析？
多因素方差分析的因变量为定量数据。
如果希望分析两个分类数据之间的关系，可以使用卡方分析进行研究。
多因素方差分析，单个变量不显著，但交互项显著。
多因素方差分析时，如果单个变量呈现出显著性，接着才可能进行交互作用研究。
如果单个变量不显著，但是交互项显著，则时不应该进行交互作用分析。
卡方检验
（1）多个P值应该选择那一个？
卡方分析时，软件会输出多个P值，通常情况下应该以Pearson卡方对应的P值作为卡方检验结果。
（2）卡方分析如何进行文字分析？
卡方分析首先需要进行显著性检验，如果呈现出显著性则应该深入分析差异性，找出表格中百分比选择明显不一致的地方，并且进行详细分析。
（3）多选题如何进行卡方分析？
类似单选题，多选题也可以进行卡方分析，并且其文字分析与单选题卡方分析类似。