SPSS 无序分类变量的统计推断 卡方检验
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 无序分类变量的统计推断 卡方检验
5.分层卡方检验 6.SPSS 软件部分
6.1.‘统计量’子对话框界面说明
打开方式：点击工具栏‘分析’->‘描述’-》 ‘交叉表’ ，点击选项‘统计 量’ 。项。
‘卡方’复选框：进行卡方检验。
‘Kappa’复选框：计算 Kappa 值，即内部一致性系数。原假设 H0 是无一 致性；Kappa≥0.75 表明两者一致性较好，介于 0.4 至 0.75 表明一致性一般，小 于 0.4 表明两者一致性较差。 ‘风险’复选框：计算 OR 值（比数比）和 RR 值（相对危险度） ，这些指 标用于反映交叉表的行、列变量之间的关联强度。 ‘McNemar’复选框：进行 McNemar 检验，即常用的配对卡方检验。 ‘Cochran’s and Mantel-Haenszel 统计量’复选框：为两个二分类变量进 行分层卡方检验，即层间的独立性检验和同质性（齐性）检验，同时可进行分层 因素的调整。
4.一致性检验与配对卡方检验
你得首先理解配对设计，这里略。
4.1.Kappa 一致性检验
Pearson 卡方检验并不适用于配对设计的数据， 它无法明确说明结果的一致 程度。 更准确地说， Pearson 卡方只能告诉用户两种测量结果之间是否存在关联， 但不能判断其是否具有一致性。
4.2.配对卡方检验
3.1.相对危险度
RR 值是一个概率的壁纸，是指实验组人群反应阳性概率与对照组人群反应 阳性概率的壁纸。RR=1，表明实验因子与反应阳性无关联。
3.2.优势比
OR 值是一个比值的比，是反应阳性人群中实验因素有无的比例与反应阴性 人群中实验因素有无的比例之比。OR=1，表明实验因素与反应阳性无关联。 由于优势比是两个比值的比值，因此它不太好解释，而解释相对危险度则要 容易得多， 因此在大多数情况下人们希望能够按照相对危险度的含义来解释优势 比。 当所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。
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数据的卡方检验
假设有差别。
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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）
两种治疗方法的疗效比较
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结果分析
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卡方检验
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。
零假设：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
零假设：符合理论分布；（P<0.05) 备择假设，不符合理论分布；（P>0.05)
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ห้องสมุดไป่ตู้
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统计软件spss操作3_常用假设检验与相关分析
例：
二、连续变量的统计推断：t-检验
例： 以张文彤《SPSS统计分析基础教程》261页 案例数据做配对检验。（文件：配对样本t检 验（治疗前后舒张压拘束比较：张文彤261页 案例）.sps）
二、连续变量的统计推断：t-检验
结果解读： 输出结果中”均值“”标准差“”标准误“和” 可信区间“等都是针对配对差值的统计量。由 结果可见，差值均值为10，相应的 P=0.027>0.025，故可以认为该药物对血压治 疗有影响。由于治疗前-治疗后的差值均值为 正，故可推断是使得病人血压下降。
例5：在轿车拥有率案例中，控制城市影响条 件下，更准确研究收入与轿车拥有率的关系。
三、无序分类变量的统计推断：卡方检验
五）分层卡方检验 （控制某些分类因素） 操作： “分析”—“描述统计”—“交叉表” （“层”框中选入城市变量S0） （“统计量”选中“风险”、 “Cochran‟s…”）
三、无序分类变量的统计推断：卡方检验
功能：比较两个总体样本的均值是否相等。实际功 能可以理解为判断是一个总体的样本还是两个总体 的样本，又称为成组设计两样本均数比较。（通常 数据中有一个变量显示分组情况） 也有前面说的两种情况，SPSS只做一种。 操作：“分析”—“比较均值”—“独立样本 t 检验”
例：
比较“均值比较”数据中男女生“自信心”的均值 是否有差异。（即，是同属于一个总体还是分属两 个不同总体）
用p-p图检验CCSS的年龄S3是否符合正态分布。
“分析”—“描述统计”—“p-p图”
一、分布类型检验
三）用p-p图直观数据分布形状 例3：
用茎叶图比较index和S3分布形状。
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卡方检验具体操作
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四、分层卡方检验：数据输入
四、分层卡方检验：指定频数变量
四、分层卡方检验：按某一变量分层
四、分层卡方检验：统计方法选择
四、分层卡方检验：结果解读（一）
四、分层卡方检验：结果解读（二）
四、分层卡方检验：结果解读（三）
结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
愈合 54 44 98
合计 62 64 126
一、（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入
一、四格表卡方检验：指定频数变量
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）
以判断建设检验是否成立。
适用条件：表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5，或有一个格 子的理论频数小于1。
一、四格表卡方检验：实例
实例：某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指 肠溃疡，以甲氰咪胍作对照组，请问两方 法治疗效果有无差别（《医学统计学》p37）
处理 呋喃硝胺 甲氰咪胍
合计
未愈合 8 20 28
SPSS进行卡方检验具体操作
——SPSS在医学统计中的应用
定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来本一致，诊断水平有
无差别。
医生乙诊断结果
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。
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5.分层卡方检验 6.SPSS 软件部分
6.1.‘统计量’子对话框界面说明
打开方式：点击工具栏‘分析’->‘描述’-》 ‘交叉表’ ，点击选项‘统计 量’ 。项。
‘卡方’复选框：进行卡方检验。
‘Kappa’复选框：计算 Kappa 值，即内部一致性系数。原假设 H0 是无一 致性；Kappa≥0.75 表明两者一致性较好，介于 0.4 至 0.75 表明一致性一般，小 于 0.4 表明两者一致性较差。 ‘风险’复选框：计算 OR 值（比数比）和 RR 值（相对危险度） ，这些指 标用于反映交叉表的行、列变量之间的关联强度。 ‘McNemar’复选框：进行 McNemar 检验，即常用的配对卡方检验。 ‘Cochran’s and Mantel-Haenszel 统计量’复选框：为两个二分类变量进 行分层卡方检验，即层间的独立性检验和同质性（齐性）检验，同时可进行分层 因素的调整。
4.一致性检验与配对卡方检验
你得首先理解配对设计，这里略。
4.1.Kappa 一致性检验
Pearson 卡方检验并不适用于配对设计的数据， 它无法明确说明结果的一致 程度。 更准确地说， Pearson 卡方只能告诉用户两种测量结果之间是否存在关联， 但不能判断其是否具有一致性。
4.2.配对卡方检验
此检验用来发现配对设计中的行列变量的差别。 Kappa 检验会利用列联表中的全部信息，而 MCNemar 检验只会利用非主
对角线单元格上的信息，即他只关心两者不一致的评价情况，用于比较两个评价 者间存在怎样的倾向。 在应用中，对于一致性较好，即绝大多数数据都在主对角线上的列联表， MCNemar 检验可能会失去实用价值。
6.2.3.Kappa 一致性检验
Kappa 检验的原假设 H0 是：Kappa=0，即两者不存在一致性。分析结果显 示 Kappa=0.429，p=0.001<0.5，所以拒绝原假设，接受行列变量存在一致性。 但一致性一般。
6.2.4.分层卡方检验
原假设 H0：各层的几率比一致。现在 p=0.46<0.5，拒绝 H0（各层次的几率 比没有差别） ，接受各层几率比不一致；那么下面的分析结果也不用看了。
1.2.卡方值的计算与意义
1.观察频数与期望频数之差称为残差； 2.残差平方后求和； 3.残差平方除以期望频数再求和，最后这个和就是 2 统计量。
1.3.卡方检验的样本量要求
一般认为对于卡方检验中的每一个单元格，要求其最小期望频数都大于 1，
且至少有 4/5 的单元格期望频数大于 5，此时使用卡方分布计算出的概率值才是 准确的。如果数据不符合要求，可以采用确切概率法进行概率的计算。 两分类变量间关联程度的度量
1.卡方检验的基本原理
1.1.卡方检验的基本思想
卡方检验是以 2 分布为基础的一种常用假设检验方法，它的原假设 H0 是： 观察频数与期望频数没有差别（行列变量互相独立或没有关联） 。 该检验的基本思想是：首先假设 H0 成立，基于此前提计算出 2 值，它表示 观察值与理论值之间的偏离程度。 根据 2 分布及自由度可以确定在 H0 假设成立 的情况下获得当前统计量及更极端的概率 p。如果 p 值很小，说明观察值与理论 值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；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和理论假设有差别。 原假设 H0：卡方独立性或者卡方齐性。两个原假设是一模一样的。卡方齐 性是指多个总体（样本）的概率分布一样。
3.1.相对危险度
RR 值是一个概率的壁纸，是指实验组人群反应阳性概率与对照组人群反应 阳性概率的壁纸。RR=1，表明实验因子与反应阳性无关联。
3.2.优势比
OR 值是一个比值的比，是反应阳性人群中实验因素有无的比例与反应阴性 人群中实验因素有无的比例之比。OR=1，表明实验因素与反应阳性无关联。 由于优势比是两个比值的比值，因此它不太好解释，而解释相对危险度则要 容易得多， 因此在大多数情况下人们希望能够按照相对危险度的含义来解释优势 比。 当所关注的事件发生概SS 中的相应功能
2.1.非参数分布检验中的卡方检验
准确地说， 这里提供的就是检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定 概率的分布检验。
2.2.交叉表过程
3.两分类变量间关联程度的度量
卡方检验可以从定性的角度告诉用户两个变量是否存在关联， 当拒绝 H0 时， 在统计上有把握认为两个变量存在关联。但接下来的问题，如果变量之间存在相 关性，它们之间的关联强度有多大，有没有什么指标可以客观表示其大小？ 针对不同的变量类型，在 SPSS 中可以计算各种各样的相关指标，而且交 叉表过程也对此提供了完整的支持， 但此处只涉及测量两分类变量间关联强度的 指标，更系统的相关程度指标体系介绍参见 17 章。 如果有一个指标能够告诉研究者： 男性和女性 （性别的水平） 相比， 购买 （买 该产品的可能性是女性的 3 倍， 这就非常容易理解。 相对危险度(Relative /不买） Risk, RR)和优势比(Odds Ratis, OR,比数比）就可满足这一要求。
无序分类变量的统计推断——卡方检验
1. 卡方检验的基本原理.............................................................................................. 2 1.1. 卡方检验的基本思想.................................................................................. 2 1.2. 卡方值的计算与意义.................................................................................. 2 1.3. 卡方检验的样本量要求.............................................................................. 2 2. SPSS 中的相应功能.............................................................................................. 3 2.1. 非参数分布检验中的卡方检验.................................................................. 3 2.2. 交叉表过程.................................................................................................. 3 3. 两分类变量间关联程度的度量.............................................................................. 3 3.1. 相对危险度.................................................................................................. 4 3.2. 优势比.......................................................................................................... 4 4. 一致性检验与配对卡方检验.................................................................................. 4 4.1. Kappa 一致性检验..................................................................................... 4 4.2. 配对卡方检验.............................................................................................. 4 5. 分层卡方检验.......................................................................................................... 5 6. SPSS 软件部分...................................................................................................... 5 6.1. ‘统计量’子对话框界面说明........................................................................ 5 6.2. 结果报告...................................................................................................... 6 6.2.1. 卡方检验.......................................................................................... 6 6.2.2. RR 和 OR........................................................................................ 7 6.2.3. Kappa 一致性检验......................................................................... 8 6.2.4. 分层卡方检验.................................................................................. 8