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%"]
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