发布时间:2023-10-13 11: 39: 00
品牌型号:Dell N5010
系统:Windows 10
软件版本:IBM SPSS Statistics
卡方检验是由皮尔逊提出的一种统计检验方法。在一定的置信水平下,通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值,判断实际概率和期望概率是否一致,根据实际概率和期望概率的符合程度,了解两组定类变量的相关性。利用SPSS可以迅速的完成卡方检验,避免进行大量的数学计算。关于SPSS卡方检验结果怎么看,SPSS卡方检验结果如何解读,本文结合实例,向大家作简单的介绍。
一、spss卡方检验结果怎么看
上文提及通过卡方检验可以了解两组变量的相关性,这里以分析性别与某种疾病的发病率是否相关为例,向大家介绍如何利用SPSS完成卡方检验过程,并获取检验结果。图1为原始统计数据。
打开SPSS软件,按图2所示输入数据,性别变量中,以1代表男,以2代表女,是否发病变量中,以1代表发病,以2代表不发病,在人数变量中录入对应的人数。人数变量为频率变量,需要对频率变量进行加权。
在图3所示界面中,依次点击【数据】,【个案加权】。
勾选“个案加权系数”,将变量“人数”指定为频率变量,点击【确定】,完成加权操作。
加权完毕后,开始进行卡方检验,卡方检验位于“交叉表”分析功能中。在图5所示界面中,依次点击【分析】,【描述统计】,【交叉表】。
在交叉表分析界面,将“性别”加入到行,将“是否发病”加入到列,点击【统计】,在弹出的窗口中勾选“卡方”,然后点击【确定】。
卡方分析结果将输出至查看器,如图7所示。
以上就是使用SPSS进行卡方检验的过程,SPSS会将检验结果输出至SPSS查看器,如何对分析结果进行解读,我们在第二小节中向大家介绍。
二、spss卡方检验结果解读
卡方检验结果中,“个案处理摘要”和“性别*是否发病交叉表”为描述性统计表。个案处理摘要中,统计了样本的总数,缺失个案的数量,本例中,无个案缺失。交叉表是对数据的重新整理。
重点是“卡方检验”表,首先关注皮尔逊卡方值及显著性,显著性为0。卡方检验过程中,假设两组变量之间不相关,如果显著性大于0.05,则接受假设,认为两组变量无相关性,如果显著性小于0.05,则认为两组变量存在相关性,在本例中,显著性为0小于0.05,认为性别与疾病发病率相关。
由于卡方检验过程以离散型统计量代替了连续型统计量,因此在样本数小于40或期望值小于5时,会产生误差,此时需要进行连续性修正或进行费希尔精确检验,即表中的“连续性修正”和“费希尔精确检验”项目,在本例中,没有单元格期望计数小于5,并且数据量均大于40,因此只关注皮尔逊卡方检验结果即可。
本文介绍了SPSS卡方检验结果怎么看,SPSS卡方检验结果如何解读,按本文方法进行卡方检验后,如果单元格期望计数均大于5且数据量大于40,关注皮尔逊卡方结果即可,显著性小于0.05,认为变量之间存在相关性,如果存在单元格期望计数小于5的情况且数据量较小,则须关注费希尔精确检验结果。
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