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SPSS非参数检验之一卡方检验

一、定义

总体分布的卡方检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显著差异。它的零假设H0：样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论分布没有显著差异。

总体分布的卡方检验的原理是：如果从一个随机变量尤中随机抽取若干个观察样本，这些观察样本落在X 的k 个互不相交的子集中的观察频数服从一个多项分布，这个多项分布当k 趋于无穷时，就近似服从X 的总体分布。

因此，假设样本来自的总体服从某个期望分布或理论分布集的实际观察频数同时获得样本数据各子集的实际观察频数，并依据下面的公式计算统计量Q ()21k i i i i O E Q E =-=∑

其中，Oi 表示观察频数；Ei 表示期望频数或理论频数。可见Q 值越大，表示观察频数和理论频数越不接近；Q 值越小，说明观察频数和理论频数越接近。SPSS 将自动计算Q 统计量，由于Q 统计量服从K-1个自由度的X 平方分布，因此SPSS 将根据X 平方分布表给出Q 统计量所对应的相伴概率值。

如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假设H0，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布存在显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设HO ，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布不存在显著差异。

因此，总体分布的卡方检验是一种吻合性检验，比较适用于一个因素的多项分类数据分析。总体分布的卡方检验的数据是实际收集到的样本数据，而非频数数据。

二、实例

某地一周内各日患忧郁症的人数分布如下表所示，请检验一周内各日人们忧

实施步骤：

1、打开SPSS 20.0，导入数据。

2、数据－－加权个案，如下图所示。

3、分析－－非参数检验－－旧对话框－－卡方检验

将要检验的一周内各日人们忧郁数比例1:1:2:2:1:1:1输入到SPSS中。

由结果可知P=0.331>0.05，不能拒绝原假设，因此可以得出结论：一周内各日人们忧郁数比例为1:1:2:2:1:1:1。

SPSS非参数检验之一卡方检验

SPSS非参数检验之一卡方检验一、卡方检验的概念和原理卡方检验是一种常用的非参数检验方法，用于检验两个或多个分类变量之间的关联性。它利用实际观察频数与理论频数之间的差异，来判断两个变量是否独立。卡方检验的原理基于卡方分布，在理论上，如果两个变量是独立的，那么它们的观测频数应该等于理论频数。卡方检验通过计算卡方值来度量观察频数与理论频数之间的差异程度，进而判断两个变量是否独立。卡方值的计算公式为：卡方值=Σ(（观察频数-理论频数）²/理论频数）其中，观察频数为实际观察到的频数，理论频数为理论上计算得到的频数。二、卡方检验的步骤卡方检验的步骤包括以下几个方面： 1.建立假设：首先需要建立原假设和备择假设。原假设（H0）是两个变量之间独立，备择假设（H1）是两个变量之间存在关联。 2.计算理论频数：根据原假设和已知数据，计算出各组的理论频数。 3.计算卡方值：利用卡方值的计算公式，计算观察频数与理论频数之间的差异。 4.计算自由度：自由度的计算公式为自由度=(行数-1)*(列数-1)。

5.查表或计算P值：根据卡方值和自由度，在卡方分布表中查找对应的临界值，或者利用计算机软件计算P值。 6.判断结果：判断P值与显著性水平的关系，如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为两个变量存在关联；如果P值大于显著性水平，则接受原假设，认为两个变量是独立的。三、卡方检验在SPSS中的应用在SPSS软件中，进行卡方检验的操作相对简单。下面以一个具体的案例来说明：假设我们有一份数据，包括了男性和女性在健康习惯（吸烟和不吸烟）方面的调查结果。我们想要检验性别与吸烟习惯之间是否存在关联。 1.打开SPSS软件，导入数据。 2.选择"分析"菜单，点击"拟合度优度检验"。 3.在弹出的对话框中，将两个变量（性别和吸烟习惯）拖入"因子"栏目中。 4.点击"统计"按钮，勾选"卡方拟合度"。 5.点击"模型"按钮，选择"拟合度"模型。 6.点击"确定"按钮，SPSS会自动计算卡方值、自由度和P值，并输出结果。 7.分析结果中，可以查看拟合度统计量和P值，根据P值的大小来判断性别与吸烟习惯是否存在关联。如果P值小于显著性水平，可以拒绝原假设，说明性别与吸烟习惯之间存在关联。

卡方检验与非参数检验

卡方检验与非参数检验 1.卡方检验卡方检验是一种用于比较观察值与期望值是否存在显著差异的统计方法。在卡方检验中，我们依据观察数据与期望数据之间的差异来计算卡方值。卡方值越大，观察值与期望值的差异越大，说明两者之间存在显著差异。卡方检验可分为卡方拟合优度检验和卡方独立性检验两种类型。 1.1卡方拟合优度检验卡方拟合优度检验用于比较观测到的数据与期望的理论分布之间的差异。它适用于观测数据是分类数据或多分类数据的情况。例如，我们可以使用卡方拟合优度检验来验证一组数据是否符合其中一种假设的分布，如检验掷骰子的结果是否符合均匀分布。 1.2卡方独立性检验卡方独立性检验用于比较两个分类变量之间是否存在关联性。它适用于两个或多个分类变量的情况。例如，我们可以使用卡方独立性检验来验证两个变量之间是否存在关联性，如判断性别是否与偏好其中一种电视节目有关。非参数检验是一种用于统计数据的假设检验方法，它不依赖于数据满足其中一种特定的分布假设，因此被广泛应用于各种实际情况。非参数检验适用于数据无法满足正态分布的情况，或样本容量较小的情况。 2.1 Wilcoxon符号秩检验 Wilcoxon符号秩检验是一种常用的非参数检验方法，用于比较两个相关样本或一个样本的中位数是否存在差异。它适用于观测数据是连续型

或顺序型的情况。例如，我们可以使用Wilcoxon符号秩检验来判断一种新药物对疾病的治疗效果是否显著。 2.2 Mann-Whitney U检验 Mann-Whitney U检验是一种常用的非参数检验方法，用于比较两个独立样本之间的中位数是否存在差异。它适用于观测数据是连续型或顺序型的情况。例如，我们可以使用Mann-Whitney U检验来比较两种不同的训练方法对学生成绩的影响。 2.3 Kruskal-Wallis单因素方差分析 Kruskal-Wallis单因素方差分析是一种常用的非参数检验方法，用于比较三个或更多独立样本之间的中位数是否存在差异。它适用于观测数据是连续型或顺序型的情况。例如，我们可以使用Kruskal-Wallis单因素方差分析来比较不同品牌手机的待机时间是否存在差异。卡方检验和非参数检验是在样本数据不满足正态分布或样本容量较小的情况下进行假设检验的有效方法。它们适用于不同类型的数据情况，并且不依赖于分布假设，因此具有较广泛的应用范围。根据具体研究问题和数据类型，我们可以选择适合的检验方法进行统计推断，从而得出准确可靠的结论。

非参数检验(卡方检验),实验报告

非参数检验(卡方检验),实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称非参数检验( 卡方检验) 专业班级姓名学号实验日期实验地点 20xx—20xx 学年度第 2 学期一、实验目得对分类资料进行卡方检验。二、实验环境 1 、硬件配置:处理器:Intel(R) Core(TM) i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB 系统类型:64 位操作系统 2 、软件环境:IBM SPSS

Statistics 19、0 软件三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述) （1）课本第六章得例6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果; （2）然后将实验指导书得例1-4 运行一遍,注意理解结果。四、实验结果与分析 (包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等) 例例6 、1 表1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。表2 卡方检验 X2 值df 渐进Sig、(双侧) 精确Sig、(双侧) 精确Sig、(单侧) Pearson 卡方9、277a 1 、002 连续校正b 7、944 1 、005 似然比9、419 1 、002 Fisher 得精确检验、003 、002 有效案例中得N 80 a、0 单元格(、0%) 得期望计数少于5。最小期望计数为

SPSS 非参数检验过程

非参数检验Nonparametric Tests菜单非参数统计是统计分析的重要组成部分,其优点是适用范围广（通用的统计方法），可用于等级资料和开口资料，缺点是检验效能低。在SPSS中，提供了8种非参数检验方法，放入了Nonparametric Tests菜单中，分为两大类：（一）分布类型的检验过程：亦称拟合优度检验方法，即检验样本所来自的总体是否服从某种理论分布。 1、Chi-square test：用卡方检验来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例有统计学差异。比如我们在人群中抽取了一个样本，可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我们所给出的一个比例（如分别为10%、30%、40%和20%）。 2、Binomial Test：用于检测所给的变量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以是连续性变量，然后按你给出的分界点一分为二。 3、Runs Test：用于检验某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。一般来说，如果该检验P值有统计学意义，则提示有其他变量对该变量的取值有影响，或该变量存在自相关。 4、单样本K-S检验(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)是用来检验样本分布是否服从某种理论分布,包括:正态分布(Normal)、均匀分布(Uniform)、泊松分布(Poisson)和指数分布(Exponential)。

（二）分布位置的检验过程： 1、Two-Independent-Samples Tests：即成组设计的两样本比较的非参数检验。 2、Tests for Several Independent Samples：成组设计的多个样本比较的非参数检验，此处不提供两两比较方法。 3、Two-Related-Samples Tests：配对设计两样本的非参数检验。 4、Tests for Several Related Samples：配伍设计多个样本的非参数检验，此处同样不提供两两比较。

卡方检验与非参数检验

卡方检验与非参数检验卡方检验与非参数检验是统计学中常用的两种假设检验方法。它们在样本数据不满足正态分布或方差齐性等假设条件的情况下，仍可以进行假设检验，因此被称为非参数检验方法。本文将详细介绍卡方检验与非参数检验的原理、应用以及比较。一、卡方检验卡方检验是一种用于检验两个或多个分类变量之间是否存在相关性的统计方法。它将实际观察到的频数与期望的频数进行比较，从而判断两个分类变量是否存在相关性。卡方检验主要包括卡方拟合度检验、卡方独立性检验和卡方配对检验等。 1.卡方拟合度检验卡方拟合度检验适用于比较观察到的频数与理论上期望的频数是否有显著差异。例如，我们可以通过卡方拟合度检验来判断一组骰子的点数是否是均匀分布的。该方法首先根据理论假设计算每个类别的期望频数，然后计算观察频数与期望频数的差异，并根据差异的大小判断是否有显著差异。 2.卡方独立性检验卡方独立性检验适用于比较两个分类变量之间是否存在相关性。例如，我们可以使用卡方独立性检验来判断性别与喜好类别之间是否存在相关性。该方法首先根据理论假设计算每个类别的期望频数，然后计算观察频数与期望频数的差异，并根据差异的大小判断是否有显著差异。 3.卡方配对检验

卡方配对检验适用于比较同一组体在两个时间点或处理条件下的观测值是否有差异。例如，我们可以使用卡方配对检验来判断一种药物在服药前后对疾病症状的治疗效果。该方法通过比较观察值和期望值之间的差异来判断是否有显著差异。非参数检验是一种不依赖于总体分布的统计方法，它不对总体的分布形态做出任何假设，因此适用于任何类型的数据。常见的非参数检验方法包括Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。 1. Wilcoxon符号秩检验 Wilcoxon符号秩检验适用于比较两组配对样本数据是否存在差异。例如，我们可以使用Wilcoxon符号秩检验来判断一种药物在服药前后对患者血压的影响。该方法通过比较配对差异的大小，从而判断是否有显著差异。 2. Mann-Whitney U检验 Mann-Whitney U检验适用于比较两组独立样本数据是否存在差异。例如，我们可以使用Mann-Whitney U检验来判断男性和女性的体重是否存在差异。该方法通过将两组数据合并并进行排序，然后计算两个统计量，从而判断是否有显著差异。 3. Kruskal-Wallis H检验 Kruskal-Wallis H检验适用于比较多组独立样本数据是否存在差异。例如，我们可以使用Kruskal-Wallis H检验来判断不同年龄组的人对一种新产品的满意度是否存在差异。该方法通过将多组数据合并并进行排序，然后计算相关统计量，从而判断是否有显著差异。

SPSS非参数检验之一卡方检验

SPSS 中非参数检验之一：总体分布的卡方（Chi-square ）检验在得到一批样本数据后，人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形态是否和某种特定分布相拟合。这可以通过绘制样本数据直方图的方法来进行粗略的判断。如果需要进行比较准确的判断，则需要使用非参数检验的方法。其中总体分布的卡方检验（也记为χ2检验）就是一种比较好的方法。一、定义总体分布的卡方检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显著差异。它的零假设H0：样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论分布没有显著差异。总体分布的卡方检验的原理是：如果从一个随机变量尤中随机抽取若干个观察样本，这些观察样本落在X 的k 个互不相交的子集中的观察频数服从一个多项分布，这个多项分布当k 趋于无穷时，就近似服从X 的总体分布。因此，假设样本来自的总体服从某个期望分布或理论分布集的实际观察频数同时获得样本数据各子集的实际观察频数，并依据下面的公式计算统计量Q ()21k i i i i O E Q E =-=∑ 其中，Oi 表示观察频数；Ei 表示期望频数或理论频数。可见Q 值越大，表示观察频数和理论频数越不接近；Q 值越小，说明观察频数和理论频数越接近。SPSS 将自动计算Q 统计量，由于Q 统计量服从K-1个自由度的X 平方分布，因此SPSS 将根据X 平方分布表给出Q 统计量所对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假设H0，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布存在显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设HO ，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布不存在显著差异。因此，总体分布的卡方检验是一种吻合性检验，比较适用于一个因素的多项分类数据分析。总体分布的卡方检验的数据是实际收集到的样本数据，而非频数数据。二、实例某地一周内各日患忧郁症的人数分布如下表所示，请检验一周内各日人们忧

SPSS非参数检验

SPSS非参数检验非参数检验 SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法，其中包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等方法。参数检验与非参数检验的区别: 参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数检验”。一、几种常见的非参数检验 1、总体分布的卡方检验卡方检验方法可以根据样本数据，推断总体分布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异，是一种吻合性检验，通常适于对有多项分类值的总体分布的分析。它的原假设是:样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布无差异。例如，医学家在研究心脏病人猝死人数与日期的关系时发现:一周之中，星期一心脏病人猝死者较多，其他日子则基本相当。当天的比例近似为2.8:1:1:1:1:1:1。现收集到心脏病人死亡日期的样本数据，推断其总体分布是否与上述理论分布相吻合。 2、二项分布检验 SPSS的二项分布检验正是要通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为P的二项分布，其原假设是:样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。

在生活中有很多数据的取值是二值的，例如，人群可以分成男性和女性，产品可以分成合格和不合格，学生可以分成三好学生和非三好学生，投掷硬币实验的结果可以分成出现正面和出现反面等。通常将这样的二值分别用1或0表示。如果进行n次相同的实验，则出现两类(1或0)的次数可以用离散型随机变量X来描述。如果随机变量X为1的概率设为P，则随机变量X值为0的概率Q便等于1-P，形成二项分布。从某产品中随机抽取23个样品进行检测并得到检测结果。用1表示一级品，用0表示非一级品。根据抽样结果验证该批产品的一级品率是否为90%。 3、单样本K-S检验 K-S检验方法能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优度的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。单样本K-S检验的原假设是:样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，SPSS的理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等。例如，收集一批周岁儿童身高的数据，需利用样本数据推断周岁儿童总体的身高是否服从正态分布。再例如，利用收集的住房状况调查的样本数据，分析家庭人均住房面积是否服从正态分布。 4、变量值随机性检验变量值随机性检验通过对样本变量值的分析，实现对总体的变量值出现是否随机进行检验。例如，在投硬币时，如果以1表示出现的是正面，以0表示出现的是反面，在进行了若干次投币后，将会得到一个以1，0组成的变量值序列。这时可能会分析“硬币出现正反面是否是随机的”这样的问题。变量值随机性检验正是解决这类问题的一个有效方法。它的原假设是:总体变量值出现是

SPSS非参数检验实验报告

实验项目非参数检验实验时间2017.10.27实验地点S308 成绩三、实验内容 1、将一颗骰子连掷120次，各次所出现的点数顺次如“shai.sav” 所示，试检验掷骰子点数是否服从均匀分布？ 2、从随机数表中抽得20个数据如下： 0.55 0.8 0.15 0.12 0.21 0.4 0.46 0.17 0.62 0.77 0.63 0.71 0.99 0.88 0.30 0.64 0.51 0.68 0.50 0.60 要求：（1）利用单个样本的K–S检验法检验这些数据是否服从正态分布；（2）对结果进行分析，并填写新的实验报告。 1、SPSS单样本K-S检验的基本操作步骤如下：（1）选择菜单：【分析（A）】→【非参数检验（N）】→【旧对话框（L）】→【1样本K-S（1）】出现如图1-1所示的窗口。图1-1 单样本K-S检验窗口（2）选择待检验的变量到【检验变量列表（T）】框中。（3）在【检验分布】框中指定理论分布，这里选择【相等】，即代表均匀分布。至此，SPSS将自动计算K-S检验统计量和对应的概率P-值，并将结果输出到查看器窗口中。分析结果如图1-2所示。

图1-2掷骰子总体分布的K-S检验结果图1-2表明，数据极小值为1.00，极大值为6.00。最大绝对差值为0.158，正差极值为0.158，负差极值为-0.142。SPSS自动计算输出了√nD值（1.734）和概率P-值（0.005）。如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平，因此拒绝原假设，接受备择假设，即掷骰子点数的总体分布为不是均匀分布。 2、SPSS单样本K-S检验的基本操作步骤如下：（1）选择菜单：【分析（A）】→【非参数检验（N）】→【旧对话框（L）】→【1样本K-S（1）】出现如图2-1所示的窗口。图2-1单样本K-S检验窗口（2）选择待检验的变量到【检验变量列表（T）】框中。（3）在【检验分布】框中指定理论分布，这里选择【常规】，即代表正态分布。此外还包括泊松分布、均匀分布和指数分布。至此，SPSS将自动计算K-S检验统计量和对应的概率P-值，并将结果输出到查看器窗口中。分析结果如图2-2所示。图2-2数据总体分布的K-S检验结果图2-2表明，数据的均值为0.5345，标准差为0.24869。最大绝对差值为0.104，正差极值为0.104，负差极值为-0.104。SPSS自动计算输出了√nD值（0.465）和概率P-值（0.982）。如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值大于显著性水平，因此接受原假设，即20个数据的总体分布为正态分布。

SPSS数据分析—卡方检验

SPSS数据分析—卡方检验卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法，根据频数值来构造统计量，是一种非参数检验方法。SPSS中在交叉表和非参数检验中，都可调用卡方检验。卡方检验的主要有两类应用一、拟合度检验 1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致此类问题为单变量检验，首先要明确理论次数，这个理论次数是根据专业或经验已知的，原假设为观察次数与理论次数一致例】：随机抽取60名高一学生，问他们文理要不要分科，回答赞成的39人，反对的21人，问对分科的意见是否有显著的差异。分析：如果意见没有差异，那么赞成反对的人数应该各半，即30次，因此理论次数为30 例】：一周内各日患忧郁症的人数漫衍如下表所示，请检验一周内各日人们忧郁数是否满足1:1:2:2:1:1:1 例】：一个骰子投掷120次，记录掷得每个点数的次数，问该骰子是否存在问题如果骰子是正常的，那么每个点数掷得

的概率应该相等，操作方法和前面一样，也使用非参数检验过程，选择默认的所有类别相等卡方检验主要用于分类变量，但是也可以用于对连续变量的拟合度检验上，此类问题的基本思想是：将总体X的取值范围分成k个互不重叠的小区间 A1.A2.Ak，把落入第i个小区间的样本值个数作为实际频数，所有实际频数之和等于样本容量，根据理论分布，可以算出总体X的值落入每个小区间Ai的概率Pi，于是nPi就是落入Ai的样本值的理论频数。有了实际频数和理论频数，就可以计算卡方统计量并进行卡方检验了。二、独立性检验独立性检验分析两变量之间是否相互独立或有无分歧，也可以在控制某种因素之后，分析两变量之间是否相互独立或有无分歧。原假设为两变量相互独立或两变量间的相互作用没有分歧。对于两变量一般采用列联表的形式记录观察数据，分为四格表和R*C列联表，根据卡方统计量和分类变量的类型，又衍生出一些相关系数，这在相关分析中已经讲过。例】：为了解男女在公开场合禁烟上的态度，随机调查100名男性和80名女性。男性中有58人赞成禁烟，42人不赞

医学统计学之卡方检验SPSS操作

医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。该方法主要用于处理分类数据，例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件中，进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。第一步：数据准备首先，需要在SPSS中导入数据。假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系，我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量，分别用“Male”和“Female”表示性别，“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。第二步：假设设定接下来，需要设置假设。在卡方检验中，我们通常有一个原假设和一个备择假设： -原假设（H0）：两个或多个分类变量之间没有显著差异。 -备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著差异。在本例中，原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”，备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。第三步：计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下： 1.打开SPSS软件并导入数据。

2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“非参数检验（Nonparametric Tests）”子菜单，最后选择“卡方（Chi-Square）”选项。 3.在弹出的对话框中选择两个分类变量（性别和吸烟状况），并将它们添加到变量列表中。 4.点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验的计算。 5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。如果P值小于指定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。这样，就完成了卡方检验的SPSS操作。需要注意的是，卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法，不能用于确定因果关系。此外，在进行卡方检验之前，需要确保样本符合一些假设，例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设，可以考虑使用其他适用的统计方法。总结起来，卡方检验是一种常用的统计方法，可以用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。在SPSS中进行卡方检验的操作分为数据准备、假设设定和计算步骤。通过这些步骤，可以方便地进行卡方检验分析，从而得出相应的结论。

用SPSS对问卷资料进行卡方检验

用SPSS对问卷资料进行卡方检验 1.调查结果如果按类别统计的人数或个数（即计数数据），有两种检验方法：一种是比率检验法，一种是χ2检验法。比率检验法只适合两项分类问题（含单因素问题和双因素问题）。 2.一切计数数据均可运用χ2检验。有时为了研究简便，遇到两项分类问题时，也可转化为将数据转换为比率检验法。 3.SPSS中的χ2检验可进入“分析”－“非参数检验”中进行处理。 3.关于多项分类问题，用χ2检验法。如果问卷中属于多项分类资料，如学生成绩“好、中、差”、身体状况“上、中、下”等，用χ2检验法。分两种情况：如果是单因素问题，用配合度检验（例1）；如果是双因素问题，用独立性检验（例2）。例1.“你认为教师最重要的能力是：A.自学能力 B.教学能力 C.科研能力”问卷结果如下表。问：对这三种能力的看法是否有差异？哪种能力最重要？（只考察教师能力，属多项分类问题中的单因素问题，用χ2检验中的配合度检验。）例2：关于学制改革向家长调查：“你对新学制的态度是：A.赞成 B.反对C不知道”。结果如下表（人数与比例）：

（看不同阶层家长对学制的态度，属多项分类问题中的双因素问题，用χ2检验中的独立性检验。） 4.两项分类问题与比率检验问卷中，对于非此即彼的两项分类资料，可转换成相对比率，进行比率的显著性或比率的差异性显著性检验。分为两种情况：如果是单因素问题，用比率的显著性检验（例3）；如果是双因素问题，进行两样本差异的显著性检验（例4、例5、例6）。例3：今年高考某校升学率为45%，甲班共45人， 23人考入大学，甲班的升学率为51.1%。试问甲班的升学率水平是否明显高于全校平均水平？（这类教学效果评价属两项分类问题中的单因素问题，用比率的显著性检验）例4：对不同专业学生“专业思想”的差异调查，问卷结果见下表。问：数学系与中文系愿意当教师的学生比率是否有差异？（问比率的差异，属两项分类问题中的双因素问题，进行两样本差异的显著性检验。）例5：对新旧教材使用效果的实验结果（后测）见下表。专家认为只有新教材优良率高于旧教材的10% 时才能推广。问：实验中的该教材能否推广？（问比率的差异，属两项分类问题中的双因素问题，进行两样本差异的显著性检验。）例6.经调查，某校145名教师中能坚持经常锻炼身体的有85人。后来学校进行了动员，两个月后再进行调查，结果发现能坚持经常锻炼的有 120人，其中有75人在动员之前就经常锻炼。问：学校动员前后坚持经常锻炼的教师比率判别差异是否显著？学校动员效果如何？

spss实验报告——非参数检验

实验报告 ——（非参数检验）实验目的： 1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。 2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。实验内容： 1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建) SPSS计算结果如下：此题为总体分布的卡方检验。零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。从下表中可以看出相伴概

率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。 2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav） -+++*++++-+++-+++++----++----+---- 毒源问：中毒与饮水是否有关？ SPSS计算结果如下：此题为单样本变量值随机检验零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。 3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16 SPSS计算结果如下：此题为两独立样本非参数检验。（1）两独立样本Mann-Whitney U检验：

SPSS卡方检验的详细解读

SPSS卡方检验的详细解读一、基本概念：卡方检验（一）定义卡方检验主要用于研究定类与定类数据之间的差异关系。一般使用卡方检验进行分析的目的是比较差异性。例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。（二）卡方值卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。卡方值的大小与样本量（自由度）有关。一般来说，卡方值越大越好，但并不准确。比如5000和5010的差异为10；40和50的差异为10，明显后者差异更大。最终查看卡方值对应的p 值更准确。二、卡方检验分类（一）方法分类 SPSSAU系统中，卡方检验分为【通用方法】中的交叉卡方，以及【医学/研究】模块中的卡方检验、配对卡方、卡方拟合优度、分层卡方五类。

（二）方法对比（1）交叉卡方适用于大部分场景之中，满足大部分用户需求，使用频率高，仅使用Pearson卡方，不支持加权数据。交叉卡方仅输出一个交叉卡方分析结果如下图：

可以看到卡方值为16.667，p =0.000<0.01，所以不同地区的饮食习惯情况呈现出显著性差异。（2）卡方检验适用于实验医学研究方向，专业性更强，使用频率高。从上表可知，利用卡方检验(交叉分析)去研究减肥方式对于胆固醇水平共1项的差异关系【独立性】，不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项呈现出显著性(p <0.05)。总结可知：不同减肥方式样本对于胆固醇水平全部均呈现出显著性差异。 ①Pearson卡方、yates校正卡方、Fisher卡方三类卡方，具体选择标准如下图

上表格为卡方检验的中间过程值，由于本案例数据为3*2格式，且1 <=E<5 格子的比例大于20%（此处为33.33%），因而最终选择使用yates校正卡方值。【特别备注： Pearson卡方和yates校正卡方完全相同是正常现象，多数情况下二者完全相等】 ②加权数据数据格式如下

SPSS卡方检验具体操作

SPSS卡方检验具体操作 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，它包含了许多常用的统计方法，包括卡方检验。卡方检验是一种经典的假设检验方法，用于检验两个分类变量之间是否存在显著的关联性。下面将介绍SPSS中进行卡方检验的具体操作步骤。步骤一：导入数据在SPSS软件中，点击“文件（File）”菜单，然后选择“打开（Open）”选项，找到所需分析的数据文件，点击“打开”。然后通过哪个方式导入数据，可以选择加载文本文件、Excel文件、数据库等不同的方式。导入数据后，SPSS会将数据显示在主窗口的数据视图中。步骤二：设置变量属性在进行卡方检验之前，需要设置变量的属性，告诉SPSS每个变量的测量尺度。例如，在分析两个分类变量之间的关联性时，需要将这两个变量都设置为“标称（Nominal）”尺度。步骤三：执行卡方检验在SPSS软件中，点击“分析（Analyse）”菜单，然后选择“描述统计（Descriptive Statistics）”选项，再选择“交叉表（Crosstabs）”。在弹出的对话框中，将需要分析的两个变量分别选择到“行（Rows）”和“列（Columns）”框中。然后点击“Statistics”按钮，选中“卡方（Chi-square）”复选框，然后点击“Continue”按钮。最后，点击“OK”按钮，SPSS将进行卡方检验并生成结果报告。

步骤四：解读结果在SPSS生成的结果报告中，主要包括卡方检验统计量、自由度、卡方值、显著性水平以及卡方检验的判定结果等内容。卡方检验统计量用于判断两个分类变量之间是否存在显著的关联性。如果卡方值较大且显著性水平（p值）小于设定的显著性水平（通常为0.05），则说明两个变量之间存在显著的关联性。如果卡方检验的判定结果为显著，可以进一步进行后续分析，如计算关联性指数（如Cramer's V或Phi系数）来了解两个变量之间的关联性程度。需要注意的是，卡方检验有一些假设前提，如样本独立性、样本大小要求等。在进行卡方检验前，需要对这些前提进行验证。除了卡方检验，SPSS还提供了许多其他的统计方法，如t检验、方差分析、回归分析等。用户可以根据自己的需求选择适用的统计方法，并按照相应的步骤进行操作。总结起来，SPSS中进行卡方检验的具体操作步骤包括导入数据、设置变量属性、执行卡方检验以及解读结果。熟练掌握SPSS的操作方法，对于进行统计分析具有重要的帮助作用。

SPSS+卡方检验

CD43与临床病理因素间的关系-------卡方检验〔方法同下〕spss中列联表的卡方检验问题2021-06-04 10:23:59 阅读194 评论1 字号：大中小订阅将以下数据疗法有效无效物理疗法组1997 药物治疗组16418 外用膏药组11826 按照SPSS数据格式录入疗法：1=“物理疗法组〞，2=“药物治疗组〞，3=“外用膏药组〞疗效：1=“有效〞，2=“无效〞 2.在Data下拉菜单中选择“weight cases〞

在弹出的对话框中，这样选

在analyze中选择“descriptive statistics〞—“crosstabs〞按照输入数据，选择row，colum

点击statistics，根据自己的需要选择统计学方法等

❖界面说明 ➢准确〔Exact〕子对话框：针对2×2以上的行×列表设计计算确切概率的方法。 ➢统计量〔Statistics〕子对话框：用于定义所需计算的统计量 -Chi-square 复选框：计算pearson卡方值，对四格表资料自动给出校正卡方检验和确切概率法结果。 -Correlations复选框：计算行列变量的pearson相关系数和Spearman等级相关系数。 -Kappa复选框：计算Kappa值，即内部一致性系数，介于之间； -Risk复选框：计算比数比OR值、RR值； -McNemanr复选框：进展配对卡方检验的McNemanr检验〔一种非参数检验〕 -Cochran’s and Mantel-Haenszel statistics复选框：计算X2M-H统计量、X2CMH，可在下方输出H0假设的OR值，默认为1 ➢单元格〔Cells〕子对话框：用于定义列联表单元格中需要计算的指标。 -Counts复选框：是否输出实际观察数〔Observed〕和理论频数〔Expected〕 -Percentages复选框：是否输出行百分数〔Row〕、列百分数〔Column〕以及合计百分数〔Total〕 -Residuals复选框：选择残差的显示方式格式〔Format〕子对话框：用于选择行变量是升序还是降序排列 ❖统计量Statistics：√McNemar √ Kappa

卡方检验的SPSS应用

卡方检验的SPSS应用院系：基础医学院班级：10级生物技术1班姓名：学号：

卡方检验的SPSS 应用 1.卡方检验：卡方检验是一种用于判断样本是否来自于特定分布的总体的检验方法，其根据样本的频数来推断总体分布与理论分布是否有显著差异。 2.卡方检验的基本原理与方法： 2.1卡方检验的基本原理：卡方检验的零假设为：样本所属的总体的分布与理论分布无显著差异。卡方检验的检验统计量公式为： ()∑=E E -O =k i i i i 122 χ 其中i O 表示观测频数，i E 表示理论频数。2χ值越小，表示观测频数与理论频数越接近，该2χ统计量在大样本条件下渐进服从于自由度为k-1的卡方分布。如果该2 χ统计量小于由显著性水平和自由度确定的临界值，则认为样本所属的总体的分布与理论分布无显著差异。 2.2卡方检验的步骤：（1）提出无效假设0H ：观测值与理论值的差异由抽样误差引起，即观测值=理论值。同时给出相应的备择假设A H ：观测值与理论值的差值不等于0，即观测值≠理论值。（2）确定显著水平α。一般可确定为0.05或0.01。

（3）计算样本的2χ。求得各个理论次数i E ，并根据各实际次数i O ，带入卡方检验的检验统计量公式，计算样本的2χ。（4）进行统计推断。由于df=k-1,从表中查出2αχ值，如果实得2 χ<2αχ，即表明P>α，应接受0H ，否定A H ，则说明在α显著水平下理论值与实际值差异不显著，二者之间的差异系由抽样误差引起；如果实得2 χ>2αχ，即表明P<α，应否定0H ，接受A H ，则说明在α显著水平下理论值与实际值差异是显著的，二者之间的差异是真实存在的。由于2χ分布是连续的，而计数资料或属性资料是离散的，故所得的2χ值是一个近似值。为了使离散型变量的计算结果与连续型变量2χ分布的概率相吻合，在计算2χ时应注意以下两个问题：（1）任何一组的理论次数i E 都必须大于5，如果i E ≤5，统计量会明显偏离2χ分布，则需要并组或增大样本容量，以满足i E >5。（2）在自由度df=1时，需进行连续性矫正，其矫正的2c χ为： ()∑=E -E -O =k i i i i c 122 5.0χ 对同一资料，进行矫正的2c χ值要比未矫正的2χ值小。当自由度df ≥2时，由于2c χ与2 χ相差不大，所以一般不再进行连续性矫正。 3.卡方检验的SPSSS 实验操作：

SPSS学习系列24.卡方检验

24.卡方检验卡方检验，是针对无序分类变量的一种非参数检验，其理论依据是：实际观察频数f0与理论频数f e (又称期望频数)之差的平方再除以理论频数所得的统计量，近似服从2分布，即 2性成~ G) f e 卡方检验的一般是用来检验无序分类变量的实际观察频数和理论频数分布之间是否存在显著差异，二者差异越小，2值越小。卡方检验要求： (1)分类相互排斥，互不包容； (2)观察值相互独立； (3)样本容量不宜太小，理论频数A 5,否则需要进行校正(合并单元格、增加样本数、去除样本法、使用校正公式校正卡方值) 。卡方校正公式为： 2 (|f°f e| 0.5)2 f e 卡方检验的原假设H o：2= 0;备择假设H i: 2丰0; 卡方检验的用途： (1)检验某连续变量的数据是否服从某种分布(拟合优度检验)； (2)检验某分类变量各类的出现概率是否等于指定概率； (3)检验两个分类变量是否相互独立(关联性检验)；（4）检验控制某几个分类因素之后，其余两个分类变量是否相互独

立；（5）检验两种方法的结果是否一致，例如两种方法对同一批人进行诊断，其结果是否一致。（一）检验单样本某水平概率是否等于某指定概率一、单样本案例例如，检验彩票中奖号码的分布是否服从均匀分布（概率 =某常值）；检验某产品市场份额是否比以前更大；检验某疾病的发病率是否比以前降低。有数据文件：检验“性别”的男女比例是否相同（各占1/2） 1.【分析】一一【非参数检验】一一【单样本】，打开“单样本非参数检验”窗口，【目标】界面勾选“白动比较观察数据和假设数据”

落点宇槎设苫便用一命划争个非基敛信废阳剂单个字#中的在别*弗史敷槌股不唯定您的数据呈正态分布、嘶目标割■会？-------------------------------------------------------------------------------------------- 曜个目标射应-段登朝卡上的一F不E威以媛' 如有得丑•培Rf『专冒匕A波萱- •国祯比萩观葬数据和嵌设散据也卞曲检助睫机序列【少 €＞自一定又撕（③ |描述------------------------------------------------------------------------------------------------------ 使用二坂式堵验、卡方枝验洗Kolmogorw-SmiiiDV自劫EE勃观察教据和假设戡摆-根据您的题据建择不同的棍验。 7"]-.疝£ I重吨-1 心一L碎辂剧 2.【字段】界面，勾选“使用定制字段分配”，将变量“性别”选入【检验字段】框；注意：变量“性别”的度量标准必须改为“名义”类型。