SPSS交叉表對未彙總的原數據卡方檢驗χ2及解讀

卡方檢驗χ2（Chi-square test）基於χ2分佈的理論依據，對於χ2分佈，可以查閲相關資料；值得一提的是χ2中的自由度v趨近於無窮大時，χ2分佈趨近於正太分佈。χ2檢驗被用於推段兩個或者多個總體率或構成比之間有無差別，或多樣本率間的多重比較。這裏我們主要通過探究某班男女生的焦慮患病率來介紹在spss中利用交叉表來進行χ2檢驗，推斷不同性別之間的焦慮患病率是否有差異（末尾見注意事項）。

操作方法

（01）探究焦慮症的患病率在男女生之間是否有差異。性別中“1”代表男生，“2”代表女生，是否患焦慮中“1”代表着有焦慮，“2”代表着沒有焦慮。將數據導入到spss中，並添加值標籤。

（02）依此點擊菜單中的“分析”-“描述統計”-“卡方”；（英文操作界面：Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs）

（03）在彈出的“交叉表格”對話框中，將“性別”變量選入“行”，將“是否焦慮”選入列；

（04）然後點擊“Statistics”，選中“卡方（H）”然後點擊“繼續”-“確定”;(英文操作界面：“Statistics”-“Chi-square（H）”-“Continue”-“OK”)

（05）輸出的結果中共有三個表格，第一個表格和第二個表格主要展示了變量彙總的一些基本情況；

（06）第三個表格“卡方測試”中展示了統計值等信息，例中χ2=5.009 P=0.025<0.05,説明男女生的焦慮患病率有顯著差異。

（07）關於結果解讀，一般的當總樣本量n≥40且所有的單元格的理論頻數（期望頻數）T≥5時，採用Pearsonχ2檢驗，結果看第1行；當總樣本量n≥40但有1≤T＜5時，採用連續性校正χ2檢驗，結果看第2行；當總樣本量n＜40，或最小理論頻數T＜1，或檢驗所得P值接近於檢驗水準α，採用Fisher確切概率法檢驗，結果看第4行。

（08）分析結果在論文中的表達方式如圖

特別提示

如果已經對個案進行彙總，需要使用四格表卡方檢驗；

如果有多組變量或多個觀察結果，需要使用R X C χ2檢驗，即行X列表卡方檢驗；