卡方检验是很常用的一种分析方法，当你手上的数据是一种定类数据，比如性别（男、女）是否患病（是、否）。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。例如想要分析性别和是否抽烟之间的关系。这一句话里面包含两个词语，分别是：性别，是否抽烟。性别为X，是否抽烟为Y。性别为定类数据，是否抽烟也是定类数据，此时就可以使用卡方检验。

这篇文章使用spss对卡方检验进行解释：

一、案例

想研究性别和是否抽烟之间有没有关系，男性抽烟的比例有没有更高等，通过抽样调查得到如下数据：

性别

吸烟

不吸烟

合计

51

27

78

27

33

60

合计

78

60

138

二、操作步骤

1. 在spss中输入如下数据

  • 第一列存入行（性别）信息，其中1代表男，2代表女；

  • 第二列存入列（是否吸烟）信息，其中1代表吸烟，2代表不吸烟；

  • 第三列存入每一种情况所对应的数据（人数），如：是男性且吸烟的人数有51人。

2. 数据加权处理

因为输入的数据是汇总格式，所以在进行卡方检验之前，我们需要先对数据加权处理，加权处理后，系统会将“人数”这一列的变量识别为频数，而不是一个数值。

数据加权的步骤如下：

在主页面点击【数据】-【加权个案】

弹出加权个案操作的对话框，选中【加权个案】，将【人数】变量拖入【频率变量】框中，点击【确定】。

这样就完成了数据加权处理，下一步可以做卡方检验了。

3. 卡方检验操作

点击【分析】-【描述统计】-【交叉表】

弹出交叉表操作对话框，按照下图的关系将三个变量放入对应的分析框中。放好变量后，接着设置：点击【统计量】-在弹出的对话框中选中【卡方】，并选中名义栏中的【Phi和Gramer变量】-点击【继续】

此时回到交叉表对话框，点击【确定】得出分析结果。

4. 卡方检验结果

由该表中结果可知，“皮尔逊卡方”值为5.734，对应的显著性值P=0.017<0.05，即拒绝原假设，即两者之间的有效率差异不具有统计学意义，性别和是否抽烟没有明显关系。

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