spss 卡方检验教程
spss入门：如何实现四格表资料的卡方检验？
spss入门：如何实现四格表资料的卡方检验？
卡方检验主要用于两个或多个率（或构成比）间的比较，计数资料的关联度分析，拟合优度检验等。
1、卡方公式应用于检验计数资料组间统计检验，例：
spss上如何看最小理论频数？
最小理论频数是行最小×列最小
卡方检验统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。
卡方检验怎么建立零假设？
什么是卡方检验？
卡方检验的零假设H0为：样本所属总体分布与指定的理论分布无明显差异。卡方检验直接检验的是实际频数和指定分布的频数是否相符。
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什么时候可以使用卡方检验？
首先，卡方检验 分为两种，一种是适应性检验，一种是独立性检验。在使用卡方检验之前一定要明确，你所要研究的目的是什么。适用性检验是比较变量和期望之间的差异性。
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适应性检验
适用性检验用来判断变量的实际值和期望之间是否一致。比如说一个工厂一周之内生产的产品为次品的数量是否相同。
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独立性检验是用来判断两个变量是否独立的一种检验方法。比如说外语水平的高低是否和性别相关联。
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明确了卡方检验之后，我们开始用spss做数据分析。这里以适应性检验为例
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在进行卡方检验前，作出卡方分布和频数描述图对于卡方数据进行分析
点击分析-描述-频率/交叉表
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首先导入数据。根据实际问题对值进行编码
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点击分析-非参数检验-旧对话框-卡方。设置列表变量和检验变量，理论期望值。
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点击选项按钮，缺失值为：按检验排除个案，再点击继续。
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点击步骤七中的精确按钮，选择“仅渐进法”。当不满足卡方检验的条件时候，再选择其他检验方法。
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最后点击确定，输出结果。通过卡方值判断在0.01的显著性水平下是否拒绝零假设，若小于0.01，表明否定零假设，即说明不满足独立性。说明变量之间没有相关性。