在統計學分析裡，最重要的元素是數據，數據的屬性和用途決定了用什麼樣的統計分析方法來比較數據。而數據分析工作常需借助統計軟件，常見的統計軟件有SPSS，SAS，S-plus，Minitab，Excel等。其中SPSS是目前在各類院校及科研機構中較為流行的統計軟件。

小編這就為大家準備了SPSS中常用的分析方法之一「卡方檢驗」，手把手教給大家，寶典在手，統計不愁，我們開始吧。

納尼，你還不知道什麼是SPSS？

SPSS( Statistical Product and Service Solutions,即統計産品與服務解決方案)是IBM SPSS Statistics的簡稱，主要用于各種數據的編輯和統計分析。目前SPSS已經是世界社會科學數據分析的标準，可以完成絕大部分數理統計模型分析，其中包括：回歸分析、相關分析、列聯表分析、聚類分析等。其特點為：操作簡單，無需編程，功能強大；數據處理、統計分析都可以做，非常适合統計初學者！

打開後的頁面是這樣的，界面簡潔大氣，小編的版本是MAC版IBM SPSS Statistics 23。

SPSS還有很強大的繪圖功能，基本圖包括條形圖、折線圖、面積圖、餅圖、箱圖、散點圖、直方圖等。用戶還可以自定義統計圖的基本屬性，使數據分析報告更加美觀。

卡方檢驗（chi-square test）

在分析臨床資料時，最常用的檢驗方法之一就是卡方檢驗。

1．什麼是卡方檢驗

卡方檢驗可不是拿張卡來檢驗哦！！！

卡方檢驗是一種假設檢驗方法，屬于非參數檢驗，用來統計兩個及兩個以上樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的拟合程度。簡單來說，卡方檢驗用于比較定類變量之間有沒有關系。

卡方檢驗的計算公式如下（學會用SPSS，公式什麼的就随他去吧）：

其中:A是實際觀測值，T為理論推斷值

卡方值越大，表示二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若兩個值完全相等，則卡方值為0，表明實際值與理論值完全符合。

2．什麼時候用卡方檢驗

如上表所示，當兩個變量均為定類數據時，比較其差異性時選用卡方檢驗。我們這裡以醫學為例，在醫學領域的臨床研究中，卡方檢驗非常常見，比如比較不同藥物或者不同手術方式對某種疾病的療效是否有差别，吸煙飲酒是否影響預後等等。

用于卡方檢驗的數據必須為定類數據，比如性别，血型等。定量數據就是能用數值來表示的數據，比如身高，體重等。

最好是大樣本數據。SPSS中默認使用pearson卡方，要求總樣本量≥40，所有期望值的頻率≥5。注意：當數據不符合時，需要使用yates或者Fisher校正卡方，切記切記。

3. 運用SPSS進行卡方檢驗

接下來我們用一個2✖️2列聯表案例進行分步演示。

例如：兩種治療方式的療效如下表所示，如果想知道兩種治療的療效是否有差别，這時候就需要用到卡方檢驗。

（1）打開SPSS軟件，輸入數據

如圖所示，第一列為“行”，1代表治療A，2代表治療B；第二列為“列”，1代表有效，2代表無效；第三列為各組對應的個數。

（2）對數據進行加權

數據-加權個案-将VAR00003轉入頻率變量-确定-關掉輸出文檔。

（3）分析數據

分析-描述統計-交叉表-将行、列、數據分别轉入對應格内-統計量-勾選卡方檢驗-繼續-确定。

4) 分析結果解讀

查看器給出了以下結果，我們應該看哪些數據呢？

1. 找到卡方檢驗的部分，如圖所示，總計中的皮爾遜卡方即為卡方值，本案例中為3.327。卡方值越大，表示兩種治療的療效有差别的可能性越大。

2. P值的判定比較複雜，當最小期望計數＞5，看第一個數；1-5，看第二個數；＜1，看第三個數。本案例中最小期望計數為17.79＞5，應該看第一個數，所以P值為0.068＞0.05，表示差異無統計學意義，所以兩種治療的療效無差異。

結語

當兩個變量均為定類數據時，比較其差異性時選用卡方檢驗，以上就是如何使用spss做卡方檢驗，你學會了嗎？趕緊拿起你手中的數據開始分析吧~

寶典在手，統計不愁，下節課想學什麼在評論區留言吧，統統安排。

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