SPSS计算P值和卡方值 SPSS计算P值具体步骤

品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 29.0.2.0

P值是在检验分析中用于判定假设出现概率的参数，如果P值很小，说明原假设出现的可能性很小，因此可以拒绝原假设。在假设检验分析中，大多都会使用P值作为判定假设的参数，比如常用的t检验、卡方检验、ANOVA检验等。本文会教大家SPSS计算P值和卡方值的方法，并演示SPSS计算P值具体步骤，帮助大家更好地理解相关概念。

一、SPSS计算P值和卡方值

P值是判定假设检验出现概率的参数，如果P值小于设定的置信区间，就说明原假设出现的概率很低，可以拒绝原假设。而卡方值是衡量数据差异的数值，数据差异越大，卡方值越大。在SPSS的统计分析中，我们可以通过卡方分析计算得到P值与卡方值。

卡方分析主要用于研究两组定类数据的差异。以图1所示的数据为例，其中包含了“性别”、“是否购买”、“人数”三个变量，用于研究不同性别购买人数的差异。

卡方分析需要使用到个案组的数据，对于上述的变量组数据需先进行个案加权，才能进一步进行统计分析。如图2所示，依次点击SPSS的数据菜单-个案加权功能。

在个案加权功能中，如图3所示，选择“个案加权依据”，并将“人数”变量添加到“频率变量”中。需要注意的是，SPSS是在后台对数据进行加权，其结果不会反映在原数据表中，切勿误以为SPSS未加权而重复操作。

完成数据加权后，如图4所示，依次点击SPSS的分析菜单-描述统计-交叉表分析功能。

在交叉表设置面板中，如图5所示，将“性别”变量添加到行，将“是否购买”变量添加到列，其他保持默认设置。

为了计算P值、卡方值，如图6所示，需要在交叉表的右侧点击“统计”按钮，并在弹出窗口中勾选“卡方”统计量，让SPSS进行卡方分析。

SPSS卡方分析结果如图7所示，如果样本数据量大于40，且未出现期望计数小于5的单元格，可选择查看皮尔逊卡方的检验结果。其中“值”一列代表“卡方值”，显著性部分代表“P值。

本例中的卡方值为0.10，数值比较小，说明数据差异比较小；P值为0.922>0.05，说明原假设出现概率比较大，无法拒绝原假设，即不同性别购买人数无差异。

二、SPSS计算P值具体步骤

上述说到P值在大多数检验分析方法中都会使用到，因此，如果要计算P值，需要先确定所用的检验分析方法，然后检查数据是否能满足检验条件，最后才进行P值的计算。

1.确定检验分析方法

根据数据的特点以及检验的变量数量、类型等选择合适的检验方法。比如t检验适用于研究两个变量组间的差异；ANOVA适用于多变量间差异的检验；卡方分析则用于两个定类变量的差异检验，以上方法都可以用来计算P值。

2.检验数据是否满足前提条件

不同检验方法有其需要满足的前提条件，以t检验为例，数据需满足正态性、方差齐性、数值型数据等条件。在SPSS的操作中，检验数据的正态性、方差齐性可通过描述统计中的“探索”分析进行。

打开探索分析设置面板，如图9所示，点击右侧的“图”按钮，可勾选“含检验的正态图”以及下方的“未转换”的含莱文检验的分布-水平图得到正态性与方差齐性的检验结果。

本例样本量大于50，在正态性检验结果中，需查看柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫的检验结果。其显著性数值<0.001，说明数据满足正态分布。

方差齐性检验原假设为方差相等，本例检验中的显著性均>0.05，无法拒绝原假设，即数据满足方差齐性。

3.计算P值

检验数据满足正态分布、方差齐性后，可通过t检验计算P值以研究两变量间的差异是否有显著性。如图12所示，依次点击SPSS的分析菜单-比较平均值和比例-独立样本t检验选项。

在独立样本t检验设置面板中，将“身高”添加到检验变量，将“饮用牛奶类型”添加到分组变量。

SPSS的独立样本t检验结果如下，由于数据满足等方差假设，使用“莱文方差等同性检验”结果，其显著性数值即P值为0.952>0.05，说明数据无显著性差异。

三、小结

以上就是关于SPSS计算P值和卡方值，SPSS计算P值具体步骤的相关内容。P值作为检验分析中用于判定假设出现概率的参数，可通过SPSS的t检验、卡方检验、ANOVA方差分析等方法计算得出。采用哪种检验方法计算P值，要视乎数据的特点以及检验的变量数量、类型而定。大家可以在SPSS中文网站学习相关知识来选择分析方法。

作者：泽洋