spss描述分析结果解读
spss卡方检验两组数据怎么分析？
spss卡方检验两组数据怎么分析？
1、首先用SPSS打开用分析的数据文件。
2、依次点击一、二、三级菜单：分析——描述统计——交叉表格。
3、将要分析进行卡方检验的两个变量分别选择至“行”、“列”，然后点击菜单右侧第二个按钮“Statistics”,在弹出的二级菜单中勾选“卡方”。
4、得到卡方检验的结果并解读结果
spss中的直方图怎么看？
用SPSS绘制直方图步骤如下：
1、在“分析”下面的“描述统计”中，选择“频率”，点击进入。
2、弹出一个对话框，选择你想要画图分析的变量，例如：最高学历，选中它，并点击中间的箭头就可以添加到右边这个框中。
3、点击界面上的“图表”，进入到图标类型选择界面，你可以选择直方图，也可以选择条形图或饼图等，例如：我们选择饼图之后，点击“继续”。
4、继续之后，就回到了原先的界面上，接下来点击“确定”即可。
5、确认之后，会弹出一个输出窗口，系统自动给我们画出了“需要分析的最高学历”的直方图。
如何用SPSS检验两种检测方法得到的结果有无显著性差异？
卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用的假设检验方法，原假设为 H0：观察频数与期望频数没有差别。如果分析结果P值（统计量取极端情况的概率值）很小，说明观察值与期望值差别较大，应当拒绝原假设。
卡方检验最常用于考察分类变量在两组或多组间的分布是否具备显著性差异。
也可用于检验两种方法的结果是否一致，比如使用两种方法诊断同一批人，结果是否一致。
SPSS的操作为：
第一步：将样本数据录入SPSS，在变量视图中设置好变量的类型；
第二步：分析——描述统计——交叉表，分别把要考察的分类变量和分组的变量放入行和列中。分类变量比如对某种诊断的反映结果（本例中为对问题1的选择结果，1或0）；分组变量比如1、0两个组，本例是考察这两个组在问题1的结果上是否具备显著差异性。
第三步：设置分析条件，点开”精确“按钮，设置置信水平为95%（或者更严格的99%），点击继续；点开”统计量“，选中
spss交叉表结果怎么描述？
卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用的假设检验方法，原假设为 H0：观察频数与期望频数没有差别。如果分析结果P值（统计量取极端情况的概率值）很小，说明观察值与期望值差别较大，应当拒绝原假设。
卡方检验最常用于考察
分类变量在两组或多组间的分布是否具备显著性差异。
也可用于检验两种方法的结果是否一致，比如使用两种方法诊断同一批人，结果是否一致。
SPSS的操作为：
第一步：将样本数据录入SPSS，在变量视图中设置好变量的类型；
第二步：分析——描述统计——交叉表，分别把要考察的分类变量和分组的变量放入行和列中。分类变量比如对某种诊断的反映结果（本例中为对问题1的选择结果，1或0）；分组变量比如1、0两个组，本例是考察这两个组在问题1的结果上是否具备显著差异性。
第三步：设置分析条件，点开”精确“按钮，设置置信水平为95%（或者更严格的99%），点击继续；点开”统计量“，选中#34卡方#34、“相关性”。其他选项默认或者按需选择即可。
第四步：结果解读。以上输出的结果如下，这里说一下卡方检验结果表。
表中给出了多种检验结果，其中Pearson卡方是最标准也是最常用的卡方检验结果，适用于样本量充足的情况（脚注中说明了0单元格的期望计数少于5，最小期望计数为6.3，说明该样本量已满足Pearson卡方的要求），只需要看Pearson的结果即可。
这里Pearson卡方检验结果siglt0.05，说明这两个组在问题1上具有显著性差异，该差异满足95%的显著性水平。