SPSS卡方独立性检验。

SPSS卡方独立性检验是一种非参数检验方法，用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联。在进行卡方独立性检验时，需要定义一个存储实际样本值的SPSS变量，或者定义一个存放变量值的SPSS变量和一个存放各变量值观测频数的变量，并指定该变量为加权变量。加权变量可以用于考虑样本的权重。[1]

在进行卡方独立性检验时，行变量是自变量，列变量是因变量。卡方检验只会揭示变量和变量之间是否存在关系，而不会说明具体是哪些变量之间存在关系，因此需要进行事后的两两比较。配对卡方需要进行人为的卡方分割，即手动进行两两比较。[3]

在SPSS中，可以选择不同的计算方法进行卡方独立性检验。渐进法是系统默认设置，基于渐进分布假设计算显著性水平。蒙特卡洛法适用于不满足渐进分布假设的大量数据，可以在“置信度级别”和“样本数”中输入相应数据。精确方法可以得到精确的显著性水平，但计算量较大，可以设置计算时间来控制计算过程。[3]

在进行卡方独立性检验时，还可以使用卡方分割方法对检验水准进行调整。根据比较的组数和需要进行的两两比较次数，可以计算出新的检验水准α'。只有统计分析得到的P值小于α'，才具有统计学意义。[3]

总之，SPSS卡方独立性检验是一种用于判断分类变量之间是否存在关联的非参数检验方法，可以根据实际情况选择不同的计算方法和卡方分割方法。