三维列联表独立性spss

要在SPSS中进行三维列联表的独立性检验，可以使用卡方检验或者精确概率法。下面是具体步骤：

1. 打开SPSS软件，并导入数据文件。

2. 选择“分析”菜单中的“描述统计”子菜单，然后选择“交叉表”选项。

3. 在“交叉表”对话框中，将三个变量分别拖动到“行”、“列”和“层”区域。

4. 点击“统计”按钮，并勾选“卡方”选项。

5. 点击“确定”按钮，SPSS将输出独立性检验的结果。

6. 如果卡方检验的p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为三个变量之间存在显著的关联。

7. 如果样本量较小，可以选择精确概率法进行独立性检验。在“交叉表”对话框中，选择“精确概率”选项，然后点击“确定”按钮即可。

需要注意的是，独立性检验并不能证明变量之间存在因果关系，只能说明它们之间存在相关性。同时，对于样本量较小或者数据不符合卡方检验的假设条件的情况，应该使用精确概率法进行三维列联表的独立性检验。

相关问题

列联表独立性检验spss

在SPSS中进行列联表独立性检验有几种方法。其中之一是使用分层χ2检验。这种检验方法将研究对象分解成不同层次，然后按照各层对象来进行行变量与列变量的独立性研究。SPSS的统计分析菜单中提供了Cochran’s和Mantel-Haenszel统计量来自动给出结果。

进行列联表独立性检验后，我们需要根据统计量观测值和临界值的比较结果来做出结论和决策。如果卡方统计量的观测值大于卡方临界值，则可以拒绝原假设，即认为实际分布与期望分布之间的差距显著，行列变量之间存在相关关系。另外，我们还可以根据统计量观测值的概率P值和显著性水平α的比较结果来做出决策。如果P值小于等于α，则可以拒绝原假设，认为行列变量之间存在相关关系。

在SPSS中，还有其他一些功能和选项可以用于列联表独立性检验，比如卡方检验、Fisher检验和McNemar检验。此外，还可以计算期望和残差，包括皮尔逊残差、标准化残差和调整的标准化残差。对于缺失值，可以将其视为一种有效值进行处理。同时，还可以对行和列标题进行标注，并生成SAS或SPSS风格的输出。

综上所述，SPSS提供了多种方法和选项来进行列联表独立性检验，可以根据具体情况选择适合的方法和进行相应的统计分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SPSS——描述性统计分析——列联表](https://blog.csdn.net/liuyuan_jq/article/details/51835149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【SPSS】列联表分析详细操作教程（附案例实战）](https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/128920454)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [R语言列联表](https://download.csdn.net/download/weixin_38686924/14885224)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

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。