使用SPSS进行卡方独立性检验的步骤

使用SPSS进行卡方独立性检验非常直观，只需通过交叉列联表功能设置好变量，并选择执行卡方检验即可。输出的结果可以直接用于判断两个分类变量之间是否存在统计上的关联。

### 1. 准备数据
确保你的数据包含两个或多个分类变量（例如性别、购买意向等），这些变量可以是名义变量或顺序变量。

### 2. 进入卡方检验功能
1. 打开SPSS软件，并加载你的数据文件。
2. 在顶部菜单中，选择 `Analyze`（分析） > `Descriptive Statistics`（描述性统计） > `Crosstabs`（交叉列联表）。

### 3. 设置变量
1. 在弹出的 `Crosstabs` 窗口中，将你想要进行独立性检验的两个分类变量分别拖动到 `Rows`（行）和 `Columns`（列）字段中。
2. 如果你希望看到每个类别的样本数量和百分比，可以点击 `Cells...` 按钮，在弹出的窗口中勾选 `Observed`（观察值）和 `Row Percents`（行百分比）、`Column Percents`（列百分比）或 `Total Percents`（总百分比）以便查看详细信息。点击 `Continue` 返回。

### 4. 执行卡方独立性检验
1. 在 `Crosstabs` 窗口中，点击 `Statistics...` 按钮，勾选 `Chi-square` 选项来执行卡方检验。点击 `Continue` 返回。
2. 点击 `OK`，SPSS 将会生成卡方独立性检验的结果。

### 5. 解释结果
SPSS 会生成几个输出表，其中关键的是 `Chi-Square Tests` 表格。在这个表中：
- **Pearson Chi-Square** 行的 `Asymp. Sig. (2-sided)` 列中的数值是p值。
- 如果p值小于你设定的显著性水平（通常是0.05），你可以拒绝原假设，认为两个变量之间存在显著关联；否则，不拒绝原假设，认为两个变量是独立的。

### 示例说明
假设你有一个数据集，包含 `Gender`（性别）和 `Purchase`（是否购买）的变量，你想要检验性别与购买意向是否独立。你可以按上述步骤操作，SPSS会生成一个交叉列联表，显示每个性别类别下购买和不购买的人数分布，并给出卡方检验的结果。如果Pearson Chi-Square的p值小于0.05，则可以认为性别与购买意向存在显著关联。

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# 卡方检验的操作图示

在实际研究中，[卡方检验]可以被广泛应用于各种情境，比如医学研究中比较不同治疗方案的效果、市场调研中比较不同产品在不同人群中的受欢迎程度等。因此，了解和掌握卡方检验的原理和应用方法对于科研工作者和数据分析师来说至关重要。

1.  **主要用途**

-   主要应用于[定类数据]（X）与定类数据（Y）之间的差异性研究。

①频数比较：比较两个或多个分类变量之间的频数分布是否存在显著差异，比如比较不同城市中男女比例是否有显著差异。

②关联性分析：检验两个变量之间是否存在关联或者独立性，比如研究某种疾病是否与吸烟习惯有关。

③比较多组数据：比较多组分类数据之间的差异，可以同时比较多个类别之间的关系，比如比较不同年龄段人群对某种产品的偏好程度。

④样本数据少：在样本数据较少的情况下，卡方检验是一种适用的方法，因为它对数据的分布没有严格的要求

2\. **操作流程**

卡方检验的基本思想是通过比较观察值与期望值的差异来判断数据之间是否存在显著性关联。

在进行卡方检验时，首先构建一个[交叉表]，导入数据文件，选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【交叉表】→【行】选择分组→【列】选择分组→【统计】→勾选【卡方】→【继续】→【单元格】→勾选【行】【列】【总计】→【继续】→【显示簇状条形图】→【确定】，然后通过计算[卡方值]并进行显著性检验，可以确定两个分类变量之间是否存在显著的关联或差异。

**重要参数**

[自由度]（Degrees of freedom, df）：在卡方检验中可以自由变化的变量的数量。

卡方值（Chi-Square Value, x²）：用来衡量观测频数与期望频数之间的偏差程度，判断观测频数与期望频数之间是否具有显著差异。

α通常表示[显著性水平]（Significance Level）：通常情况下显著性水平被设定在0.05.在卡方检验中，如果计算得到的[p值]小于α，我们就可以拒绝零假设。反之，如果p值大于α，则无法拒绝零假设，认为观测到的数据与期望数据之间没有显著差异。

p值（P-value）：在零假设条件下观察到的统计量或更极端情况发生的概率。p值是用来判断在零假设下观察到的差异是否具有统计学意义。

**3\. 具体操作图**

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**4\. 实例分析**

以下是对于不同年龄阶段对于产品A购买意愿的差异性检验结果。

![](/upload/turndown-pics/20250103/v2-32bfd365fb8471eaf4e5e1c848cf856f_1440w.jpg)

![](/upload/turndown-pics/20250103/v2-45974001ac648a042d9f133a3eb0d84c_1440w.jpg)

从上表可知，利用卡方检验(交叉分析)去研究年龄组对于产品购买意愿的差异关系，从上表可以看出：不同年龄组样本对于产品购买意愿不会表现出显著性(p>0.05)，意味着不同年龄组样本对于产品购买意愿表现出较高一致性，差异性不显著。（年龄可能不是影响购买意愿的主要因素。）

2024-08-19 21:32 by admin 272 0

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