SPSS > 新手入门 > SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别 SPSS交叉表卡方检验结果解读

SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别 SPSS交叉表卡方检验结果解读

发布时间:2026-04-18 10: 00: 00

品牌型号:联想拯救者R7000

系统:Windows11家庭中文版

软件版本:IBM SPSS Statistics 27

在SPSS统计分析中,卡方检验是一种我们经常使用到的非参数方法。但是,其实很多人会混淆“交叉表卡方检验”和“非参数卡方检验”。两者虽然名字十分相似,但是针对的是完全不同的分析场景。接下来我将为大家介绍:SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别,SPSS交叉表卡方检验结果解读的相关内容,帮助大家精准区分方法、读懂检验结果。

一、SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别

根据实际使用的经验,我将它们之间的区别总结为以下几点:第一,在适用变量类型上,交叉表卡方检验针对两个及以上定类变量,非参数卡方检验则仅适用于单个定类变量;第二,在分析目的方面,交叉表卡方检验聚焦于检验变量间是否存在关联性,非参数卡方检验则是验证变量的观测分布是否符合预设的期望分布。同时,二者在SPSS中进行操作,所需要的步骤也不同。

1、如下图所示,交叉表卡方检验在分析-描述统计下的“交叉表”中,我们需要同时选择行、列两个定类变量,后续通过在“统计”设置里勾选“卡方”来获取检验的结果。

交叉表菜单
图1:交叉表菜单

2、如下图所示,非参数卡方检验的入口在分析-非参数检验下的“单样本”,仅需选择1个待检验的定类变量,设置期望分布类型后即可运行。

卡方检验菜单
图2:卡方检验菜单

简单总结一下就是,如果我们想查“两个分类变量有没有关系”,用交叉表卡方检验;如果我们想查“一个分类变量的分布是否符合预期”,用非参数卡方检验。

二、SPSS交叉表卡方检验结果解读

下面我将结合交叉表卡方检验的具体案例,一步步给大家说清操作流程,然后再解读结果。

1、我们要确保两个变量均为定类变量,无严重缺失值。本次分析数据集含25个有效样本,即“价格”和“购买决策”。点击菜单栏分析-描述统计,选择其中的“交叉表”,打开交叉表菜单。

选择交叉表
图3:选择交叉表

2、选择其中的一个变量拖入行变量中,再把另外一个变量拖入列变量中。提醒大家,行、列变量可以任意互换,这不会影响关联性检验的结果,所以不用担心。点击对话框右侧“统计”,在弹出的窗口中勾选“卡方”,点击“继续”。

勾选卡方
图4:勾选卡方

3、点击“单元格”,在这个菜单中我们可以进行计数设置,例如勾选“期望值”等。设置后点击“继续”返回。点击主对话框右下角“确定”,SPSS将会自动生成交叉表卡方检验的相关结果,无需额外手动计算。

进行单元格显示设置
图5:进行单元格显示设置

4、在SPSS生成的输出文档中,我们可以逐一对结果进行解读。

(1)个案处理摘要:从下图的表格可知,有效样本25个,缺失值0个,数据完整可用,无数据遗漏或异常。

(2)交叉表:表格展示了两个变量的交叉计数分布,同时能看到每个单元格的期望频数。

(3)卡方检验表:重点关注“皮尔逊卡方”对应的显著性。在本例中为0.394,是大于0.05的,所以我们可以得出“价格与购买决策无显著关联性”的结论。

查看结果
图6:查看结果

以上就是SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别,SPSS交叉表卡方检验结果解读的全部内容了。我们要厘清方法:交叉表卡方管“定类变量间的关联性”,非参数卡方管“单个定类变量的分布拟合”;如果我们要掌握交叉表卡方的解读逻辑,主要看卡方检验表的显著性值(如果<0.05,则说明有关联)。交叉表卡方检验操作简单,结果解读无需复杂计算,只要找对功能、盯准核心指标,就能快速得出可靠结论,适合新手直接上手,应对各类定类变量关联性分析场景。

作者:左旋葡萄糖

展开阅读全文

︾

标签:交叉表,SPSS卡方检验,SPSS卡方检验步骤,SPSS交叉表分析,SPSS交叉表

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS中的QQ图是什么意思 SPSS中PP图和QQ图有什么区别
QQ图是判断一组数据是否近似正态分布的可视化工具。它的思路很简单:先把样本数据从小到大排序,再把这些“实测分位数”和理论上同位置的正态分布分位数一一对应画成散点图。如果数据服从正态分布,这些点就会大致落在一条从左下角到右上角的对角线上;如果偏离对角线,就说明分布形态和正态有差距。P-P图和QQ图目的相同,都是检验正态性,但两者坐标轴的含义不同、对异常部位的关注点也不一样。接下来我将为大家介绍:SPSS中的QQ图是什么意思,SPSS中PP图和QQ图有什么区别的相关内容。
2026-10-08
SPSS怎么输入比值数据 SPSS比值用什么方法计算
在SPSS的数据处理过程中,我们经常会遇到需要处理比值的情况。比值数据既可以由两个原始变量相除得到后再进行分析,也可以直接利用SPSS的功能对两个变量进行统计描述。接下来我将为大家介绍:SPSS怎么输入比值数据,SPSS比值用什么方法计算的相关内容。
2026-10-08
SPSS数据逆向化处理怎么操作 SPSS逆向指标如何正向化
对于经常需要与数据分析和处理打交道的小伙伴来说,数据逆向化处理大家应该不会感到陌生。因为在数据分析的过程中,数据指标的增减方向也会影响最终数据结果的判读,但是如果将两个方向相反的指标放在一起进行解读,就会出现错误的数据分析结果(例如将学习的效率与玩游戏频率二者进行解读,就会出现错误的结果)。所以数据逆向化就是将这部分数据进行统一标准的操作(统一将数值转换为数越大越好的指标)。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS数据逆向化处理怎么操作,SPSS逆向指标如何正向化的具体内容。
2026-10-08
SPSS秩和检验如何选择 SPSS秩和检验效应量应怎样计算
对于经常与数据分析打交道的小伙伴来说,想必对秩和检验这个概念并不陌生。秩和检验可以用来比较不同组数据分布位置,它在实际应用中抛开数据原始数值,只关注数据的排序(也就是“秩”),然后比较数据排序的秩和是否存在显著差异。所以在许多数据分析场景中都可以看到秩和检验的应用,例如我们在统计一组存在极值数据的样本时(学生的考试成绩,存在极值,不满足正态分布),可以直接用秩和检验的方式对数据开展稳定分析。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS秩和检验如何选择,SPSS秩和检验效应量应怎样计算的具体内容。
2026-10-08
SPSS怎么做信度分析 SPSS信度系数过低如何改进
SPSS作为一款专业的数据分析工具,既能够帮助大家处理复杂的数据样本,还可以根据数据分析处理的结果生成相应的数据分析报告。而在数据分析的领域当中,信度分析是其中的重要一环,可以快速检验一组数据样本的可信度。下面就以SPSS软件为例,向大家介绍SPSS怎么做信度分析,SPSS信度系数过低如何改进的具体内容。
2026-10-08
SPSS数据分析显示个案过少怎么办 SPSS如何对个案内的值计数
在SPSS中进行数据分析时,有时输出的结果会提示有效个案数不足,这往往是因为变量中存在缺失值,系统自动排除了这些样本。而在处理问卷等多变量数据时,我们也常需要统计同一个案在多个题项中取得某个特定值的次数。接下来我将为大家介绍:SPSS数据分析显示个案过少怎么办,SPSS如何对个案内的值计数的相关内容。
2026-10-08

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: