不同性别各年龄段 病例数（人） 20-39岁 ，男15 ，女10，40-59岁 男40，女10， 60-79岁 男60，女15 80岁及以上 男25 ，女5，用SPSS如何做卡方检验，具体分组操作

在 SPSS 中做卡方检验（Chi-Square Test）用于分析类别变量之间的关联，如性别与年龄组别的病例数差异是否显著。根据您提供的数据，我们可以按照以下步骤进行：

1. **打开SPSS并创建数据**
- 打开SPSS软件，选择"文件" -> "新建" -> "数据"，然后输入您的数据集，包括两列：年龄组别（分类变量，比如20-39、40-59等）和性别（也是分类变量，男、女）以及对应的病例数。

2. **数据组织**
- 确保数据已经按正确的顺序排列，并且每一行代表一个人的数据，例如：

       年龄组别 性别 病例数
       20-39 男 15
       20-39 女 10
       40-59 男 40
       ... ...

3. **创建交叉表（Contingency Table）**
- 选择“分析”菜单，然后找到“频率”下的“列联表...”，点击进入。在这里输入性别作为行变量，年龄组别作为列变量，系统会自动生成包含病例数的交叉表。

4. **运行卡方检验**
- 在生成的列联表界面，通常有"Chi-square"选项，直接点击它，或者在“统计”部分找到“卡方检验”，点击确认执行卡方独立性检验。

5. **查看结果**
- SPSS将显示卡方值（χ²）、自由度（df）、p值等信息，用来判断性别和年龄组别是否有显著关联。一般来说，如果p值小于预设的显著性水平（比如0.05），则拒绝原假设，认为两者之间存在关联。

**相关问题--:**
1. 如何解读卡方检验的结果？
2. 在SPSS中如何设置显著性水平？
3. 如果p值大于0.05，说明了什么？