SPSS详解：多组样本率卡方检验及两两比较步骤

本文档深入讲解了在SPSS软件中如何进行多个样本率的卡方检验以及两两比较。主题围绕着一位医生试图通过多种方法（药物、饮食和运动）探究如何降低高胆固醇患者的风险，通过一项随机对照实验收集数据，包括受试者的干预类型和试验结束时的胆固醇风险等级。 首先，文档强调了进行卡方检验的前提条件，即五个关键假设：观测变量为二分类，存在至少两个以上的独立分组，数据独立且代表性强，研究设计合理（如随机分配），以及样本量充足以确保统计效力。对于样本量的要求，通常每个类别中的观察次数需大于（2×C）5，其中C为类别数量。 在实际操作步骤上，作者指导读者如何使用SPSS进行数据分析。在开始前，需对数据进行加权处理，具体步骤包括： 1. 选择Data菜单下的WeightCases选项。 2. 在Weightcasesby字段中选择Frequency Variable，打开一个窗口。 3. 将代表频次的freq变量添加到Frequency Variable栏。 4. 最后点击OK完成加权设置。 接下来，进行卡方检验的步骤： 4.2 卡方检验 - 打开数据分析菜单，选择Chi-Square Test。 - 选择感兴趣的变量，如干预类型(intervention)作为行变量，胆固醇风险程度(risk_level)作为列变量。 - 在列选项中选择“Contingency Table”，然后指定所需的行数和列数，通常是根据研究设计确定的分组数。 - 点击Execute运行检验，SPSS将计算卡方统计量及其p值，以评估不同干预组之间胆固醇风险水平是否有显著差异。 最后，文档可能还会提及如何进行两两比较，这通常涉及到多重比较问题，可能采用Bonferroni校正或Monte Carlo方法来控制错误率。具体做法是在卡方检验结果的基础上，对比每一对组别的差异是否达到显著性水平。 这份教程提供了实操指南，帮助用户在SPSS中有效地执行多个样本率的卡方检验，解决多组间差异的显著性问题，以便于研究者理解不同干预措施对胆固醇风险的影响。