spss卡方检验显示有20%的期望值小于5，应该读取哪个结果？

当进行卡方检验时，期望值小于5的比例超过了20%，这是一个警告信号，意味着卡方检验结果可能不可靠。在这种情况下，建议查看其他可靠性指标，例如卡方统计量的 P 值或置信区间。

如果卡方检验的 P 值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以认为差异是显著的，即拒绝零假设。然而，即使 P 值小于0.05，也需要谨慎解释结果，因为期望值小于5可能会影响卡方检验的准确性。

此外，还可以考虑使用 Fisher 精确检验（Fisher's exact test）来代替卡方检验，特别是当样本量较小或期望频数小于5时。Fisher 精确检验不依赖于期望频数大于等于5的假设，因此可以提供更可靠的结果。

综上所述，当期望频数小于5且占比超过20%时，建议查看其他指标如 P 值、置信区间，并考虑使用 Fisher 精确检验来验证结果。

相关问题

spss卡方检验结果怎么看

SPSS是一种统计分析软件，卡方检验是其提供的一种常用的统计方法。卡方检验用于判断两个或多个分类变量之间是否存在关联性。下面是关于SPSS卡方检验结果的解读方法：

1. 卡方统计量（Chi-Square）和显著性水平（Sig.）：这两个指标是最重要的。卡方统计量用来衡量实际观察值与预期理论值之间的差异，显著性水平则用来判断该差异是否具有统计学意义。

2. 自由度（df）：在卡方检验中，自由度指的是独立的观察或测量的数量减去限制条件的数量。具体地说，在卡方检验中，自由度等于组数减1。

3. 实际频数（Observed Frequencies）和预期频数（Expected Frequencies）：实际频数是指在各个组别中观察到的频数，而预期频数则是根据独立性假设计算得出的预期频数。对比实际频数和预期频数可以帮助我们判断观察到的结果是否与预期一致。

4. 残差（Residuals）：残差是指实际观察值与预期理论值之间的差异。正值表示实际观察值超过了预期理论值，而负值则表示实际观察值低于预期理论值。残差越大，差异越显著。

综上所述，当我们进行卡方检验分析时，需要关注卡方统计量和显著性水平。如果卡方统计量较大而显著性水平低于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝独立性假设，即认为所分析的两个或多个分类变量之间存在关联性。此外，对比实际频数和预期频数以及观察残差可以更好地理解数据的分布情况和潜在的关联关系。

spss卡方检验RC

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，用于数据处理和数据分析。卡方检验（Chi-square test）是一种常用的统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间是否存在相关性。

在SPSS中进行卡方检验的步骤如下：
1. 打开SPSS软件并导入数据集。
2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“描述统计（Descriptive Statistics）”子菜单，再选择“交叉表（Crosstabs）”。
3. 将需要进行卡方检验的变量拖动到“行（Rows）”和“列（Columns）”框中。
4. 点击“统计（Statistics）”按钮，选择“卡方（Chi-square）”选项。
5. 点击“继续（Continue）”按钮，然后点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验。
6. SPSS将输出卡方检验的结果，包括卡方值、自由度、显著性水平等。