摘要：spss怎么操作卡方检验出现的连续矫正如果理论次数小于5的格子不超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，使用第一行Pearson，表格里p>0 05，所以差异不显著。否则就用似然比卡方检验。还有一个...

spss怎么操作卡方检验出现的连续矫正

如果理论次数小于5的格子不超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，使用第一行Pearson，表格里p>0.05，所以差异不显著。

否则就用似然比卡方检验。

还有一个线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候。

第二行：连续校正，是用于2*2四格表的情况，如果四格表中，某格的理论次数小于5，就要用这个校正。

第四行：Fisher是精确概率检验，仅用于四格表。

小结四格表：（1）理论次数小于5的格子不超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，最好n大于等于40，用Pearson;(2)理论次数小于5的格子超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，最好n大于等于40，用连续性修正；（3）有理论次数小于1的情况或n...

什么是卡方检验？

卡方检验计算： 假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为： 若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。

具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方） K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)] 其中n=a+b+c+d为样本容量 K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

当表中数据a,b,c,d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度： 例如，当“X与Y有关系”的K^2变量的值为6.109，根据表格，因为5.024≤6.109 四格表资料检验： 四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。

1. 专用公式： 若四格表资料四个格子的频数分别为a,b,c,d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)， 自由度v=（行数-1）（列数-1） 2. 应用条件： 要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。

当样本含量大于40但有1=行*列表资料检验： 行*列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。

1. 专用公式： r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1] 2. 应用条件： 要求每个格子中的理论频数T均大于5或1列联表资料检验： 同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验： R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行*列表资料的卡方检验相同。

2. 2*2列联表的卡方检验： 2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。

当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析，如考察两种检验方法的结果有无关系；当卡方值=（|b-c|-1）2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。

列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

卡方检验就是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，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

SPSS卡方检验

1、首先，打开或者新建立一组数据。

2、这里是打开了一组案例分析中的数据进行分析。

3、找到非参数检验->就对话框->卡方检验，将其单击单击打开。

4、下面是卡方检验的参数设置窗口。

将左边的原变量选入到检验变量列表中。

5、打开精确，里面的值默认如下图所示，一般不需要更改。

6、打开选项窗口，将描述性复选框按钮进行勾选。

7、再将期望单选和期望值选择好。

全部参数设定好之后单击确定获得检验分析结果。

8、检验分析结果如下图所示：...

卡方检验和趋势卡方检验的区别？如何在SPSS中操作？

Crosstabs趋势卡方检验，则不需作趋势卡方检验。

SPSS中卡方检验：Analyze->Descriptive Statistics-&gt，除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外，若要分析率是否随分层变化而变化的趋势。

若无单调性趋势，可以用趋势卡方检验当率是按自然顺序的等级分层时...

怎么阅读SPSS卡方检验的结果

以Exact Test的结果为准（软件也同时显示ASYMP.这句话很重要，关系到你的结果是否可靠！ASYMP.sig的结果.7），因此你的结果是可靠的. The minimum expected count is 66.sig的结果）；此外，你还应该注意表格下面的注解：a. 0 cells （。

如果理论频数小于5的cells（格子）比例超过20%，你就不能使用ASYMP.sig的结果；ASYMP，此时应该在SPSS卡方检验中选择使用Exact Test（确切概率法）.sig就是我们常说的P值，因此P=0.007；一般来说Chi-Square就是卡方的意思，因此你的结果的卡方值等于9.910;df指的是自由度.7，只要P值小于0，理论频数小于5的cells（格子）比例不能超过20%，否则结果不可靠。

按照这个标准，你的数据没有任何一个格子的理论频数小于5（最小值是66.05就认为结果有显著性差异.0%） have expected count less than 5...

请教：SPSS卡方检验的结果分析！！ 【重要】

里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0），而且没有理论次数小于1的情况，最好n大于等于40，用Pearson:(1)理论次数小于5的格子不超过20%.05，所以差异不显著。

否则就用似然比卡方检验。

还有一个线性和线性组合：仅用于行变量，最好n大于等于40，某格的理论次数小于5，就要用这个校正。

第四行：Fisher是精确概率检验，仅用于四格表，而且没有理论次数小于1的情况，使用第一行Pearson，用精确概率或似然比卡方检验。

小结四格表，用连续性修正；（3）有理论次数小于1的情况或n<40，是用于2*2四格表的情况，如果四格表中；（2）理论次数小于5的格子超过20%，而且没有理论次数小于1的情况、列变量都是等级（序次）数据的时候。

第二行：连续校正；0，表格里p&gt...

如何解读卡方检验结果？跪求大神

017,P=0第一个表显示.778,t=0.151.282,P=0，如果不想合并分类可以增加样本含量，或使用确切概率法，其值为rs=0，而你给出的数据达到了38.9%.494.013，显示两变量间可能存在极弱相关或不相关。

Spearman相关系数，不满足行X列表卡方检验的条件，建议合并分类后再进行卡方检验，t=2。

第二个表显示：Pearson相关系数，其值为r=0：分类过多，小于5的理论频数（即期望计数）不应超过20%...