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我们先看这一个案例吧。然后具体来说一下。该案例来自于网络。
- 数据的组织形式:在spss中,我们这样录入数据,1表示阳性、2表示阴性,最后一列为频数。这只是数据形式之一,假如我们的数据是原始数据类型的,而没有统计成频率形式,我们看这一篇文章就可以了:
![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](/2016/04/19/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B29%5D%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E5%8D%A1%E6%96%B9%E6%A3%80%E9%AA%8C/faacb564034f78f0f6b07abf7b310a55b2191c87.jpg)
- 先加权数据,假如我们数据是原始数据,而不是频数数据就可以不加权,这样你参考上面一篇文章。
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- 在菜单栏上执行:分析–描述统计–交叉表
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- 将两种方法先分别放入行和列中
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- 点击统计量
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- 选择卡方值和McNemar,后者是真正的相关卡方检验要看的概率值
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- 数据结果中,你可以看大盘McNemar检验中sig值为0.002,显著!结论为拒绝虚无假设,认为这两种方法检验结果是有差异的。
![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](/2016/04/19/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B29%5D%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E5%8D%A1%E6%96%B9%E6%A3%80%E9%AA%8C/8c511fe93901213f3fcbad9056e736d12e2e9547.jpg)
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