SPSS数据分析之卡方分析
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发布时间：2024-05-02 11:25
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时间：2024-07-24 05:48
卡方检验：统计学中的明珠</
卡方检验作为统计学的利器，广泛应用于社会学、教育学和医学领域，其核心是评估分类数据中实际观察值与理论预期的偏差程度。卡方值的大小，直观反映两者偏离的严重性：数值越大，偏差越显著；数值越小，两者一致性越高，当两者完全吻合时，卡方值为零。
操作步骤，让数据说话</
在SPSS中，进行卡方分析的步骤如下：
打开描述性分析，选择交叉表功能，设置行变量和列变量。
点击“统计”选项，选择“卡方”检验，对数据进行深入剖析。
实例解析</
首先，查看个案处理摘要，检查数据完整性，确保无缺失值。接着，通过交叉表分析两变量之间的分布，如提供资金服务的满意度，数据显示满意者有157人，不满意者有58人，直观呈现了关系的分布情况。
然后，进入卡方检验表，如图所示，卡方值为39.404，显著性为0.000，这表明满意度与是否提供资金服务之间存在显著差异。
适用与*</
卡方检验有明确的应用条件：
对于四格表，若样本随机且n≥40且所有理论频数T≥5，推荐使用Pearson卡方；若T＜5，但T≥1且n≥40，可考虑使用连续性校正的卡方检验；理论频数过小或样本量不足时，采用Fisher’s检验。
在R×C表中，理论频数低于5的格子不超过总格子的五分之一，且不能有小于1的理论数。若条件不满足，可通过增加样本或合并列来调整。
误区与应对策略</
在使用卡方检验时，需注意以下几点误区：当总样本量不足40时，选择Fisher’s检验；理论频数低于5且超过20%的单元格，也应使用Fisher’s；遇到零频数单元格，同样采用Fisher’s；等级资料应采用秩和检验；而配对资料则需应用配对卡方检验。
