SPSS卡方检验教程：无需加权个案

本文主要介绍了如何在SPSS 18.0中进行卡方检验，特别是在处理不需要加权个案的数据时的操作步骤。卡方检验主要用于分析分类变量之间的关系或比较不同组别的计数差异。 1. **两独立样本率比较的卡方检验** 这种检验适用于两个独立样本的计数数据比较，例如比较抗病毒组和紫外线组的有效与无效效果。首先，创建数据文件，包括分类变量"group"（表示组别，如1=抗病毒组，2=紫外线组）和"effect"（表示效果，如1=有效，2=无效），以及频数变量"freq"（表示每组每种效果的计数）。在SPSS中，选择"分析" -> "统计描述" -> "交叉表"，将"group"设为行变量，"effect"设为列变量，并在统计量中选择"卡方"进行检验。 2. **配对计数资料的卡方检验** 对于配对数据，例如对比治疗前后的效果变化，可以通过卡方检验来查看是否存在显著差异。操作步骤与两独立样本类似，但数据需要按照配对的方式组织。 3. **分层资料的卡方检验** 当数据按某些特征（如年龄、性别等）分层时，可以进行分层卡方检验。这需要将分层变量添加到分析中，以考虑其对结果的影响。 4. **卡方的两两比较** 在交叉表分析后，有时需要对多个组间的比较进行卡方检验，这通常通过事后多重比较实现，如Fisher's精确检验或Bonferroni校正。 5. **加权个案** 加权个案是指对频数变量赋予特定权重，但在上述骨科数据的例子中，因为每一行代表一个独立的个体，所以不需要加权。只需将"性别"和"病变节段"拖入行变量和列变量进行卡方检验，以评估两者间分布的差异。 6. **统计量的解释** - **Pearson卡方**：基本的卡方统计量，不考虑样本大小。 - **连续校正**：针对四格表的小样本修正。 - **Fisher的精确检验**：适用于小样本或理论频数较小的情况。 - **似然比**：另一种卡方检验形式，适用于各种表型数据。 - **线性和线性组合**：当变量是等级的，检查它们的线性相关性。 7. **其他统计量** - **相关性**：计算Pearson和Spearman相关系数以衡量变量间的关联。 - **相依系数**（列联系数）：评估行变量和列变量的关联程度。 - **Gamma**：用于等级变量的相关性分析。 - **Kappa系数**：评估分类变量一致性，常用于判断一致性好坏。 卡方检验在SPSS中是一种强大的工具，用于分析分类变量之间的关系，无论是否涉及加权个案。正确理解和应用这些检验方法可以帮助研究人员揭示数据背后的模式和差异。