SPSS卡方检验教程：交叉表分析与应用

"这篇资源主要介绍了如何在SPSS 18.0中进行卡方检验，特别是通过交叉表（Crosstabs）主对话框进行分析。内容包括两独立样本的卡方检验、配对计数资料的卡方检验、分层资料的卡方检验以及卡方的两两比较。" 在SPSS中，卡方检验是一种常用于检验分类变量之间关系的统计方法。以下是详细说明： 1. **两独立样本率比较的卡方检验**： 这种检验适用于比较两个独立群体的分类变量是否存在显著差异。例如，在抗病毒组和紫外线组的有效与无效效果比较中，我们通过设置"group"作为行变量，"effect"作为列变量，进行卡方检验。在"分析"菜单中选择"统计描述"，然后选择"交叉表"，将"group"拖至"行变量"，"effect"拖至"列变量"，并勾选"统计量"中的"卡方"选项。 2. **配对计数资料的卡方检验**： 当数据涉及配对或相关样本时，比如前后对比或匹配样本，可以使用这种检验。具体操作与两独立样本类似，但可能需要考虑其他统计量，如McNemar's检验。 3. **分层资料的卡方检验**： 对于具有多个层次或分类的资料，如按地区、年龄等分层的数据，卡方检验可以评估不同层次之间的差异。在SPSS中，可能需要使用更复杂的分析方法，如多层线性模型或分层卡方检验。 4. **卡方的两两比较**： 当我们需要比较不止两个分类变量间的差异时，可以通过设置多个行或列变量并进行多重比较。这通常涉及到多个卡方检验，需要注意调整显著性水平以控制I型错误。 在进行卡方检验时，SPSS提供的统计量包括： - **Pearson卡方**：是最常见的卡方统计量，用于非校正的卡方检验。 - **连续校正**：针对小样本的四格表，以修正Pearson卡方的偏差。 - **Fisher的精确检验**：适用于小样本四格表，提供精确的概率估计。 - **似然比**：对于不规则的表格，似然比卡方检验更为适用。 - **线性和线性组合**：用于检查等级变量的线性相关性。 此外，对话框中的其他选项如： - **相关性**：计算Pearson和Spearman相关系数，衡量两个变量之间的线性和非线性关联。 - **相依系数**（列联系数）：评估行变量与列变量的关联强度。 - **Gamma**：适用于等级变量的关联度测量。 - **Kappa系数**：评估分类变量一致性，通常用于判断分类结果的可靠性。 对于不需要加权的个案，如果数据以每个个体一行的形式存在，直接将行和列变量拖入相应位置即可，如性别和病变节段的分析。 这个资源提供了关于SPSS中执行卡方检验的详细步骤和解释，涵盖了不同类型的卡方检验，对理解和应用这些统计方法非常有帮助。