# SPSS 卡方检验教程
本教程旨在指导您如何在 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 中进行卡方检验 (Chi-Square Test)。卡方检验是一种用于分析分类变量之间关系的统计方法。它可以帮助我们确定两个分类变量之间是否存在显著的关联。
**什么是卡方检验？**
卡方检验主要用于以下两种情况：
* **拟合优度检验 (Goodness-of-fit test):** 检验观测到的频率分布与期望的理论分布是否一致。例如，检验投掷硬币的结果是否符合均匀分布。
* **独立性检验 (Test of independence):** 检验两个分类变量之间是否存在关联。例如，检验性别与是否喜欢某个品牌之间是否存在关联。
**在 SPSS 中进行卡方检验**
以下步骤介绍如何在 SPSS 中进行卡方检验。
1. **数据准备:** 首先，确保您的数据已在 SPSS 中正确输入和编码。您的数据应包含至少两个分类变量。
2. **打开卡方检验对话框:** 在 SPSS 菜单栏中，依次选择：`分析 (Analyze)` -> `描述统计 (Descriptive Statistics)` -> `交叉表 (Crosstabs)`。
3. **设置行和列变量:** 在“交叉表 (Crosstabs)”对话框中，将一个分类变量拖放到“行 (Rows)”框中，将另一个分类变量拖放到“列 (Columns)”框中。这两个变量将用于构建交叉表。
4. **选择卡方统计:** 点击“统计 (Statistics)”按钮。在弹出的对话框中，勾选“卡方 (Chi-square)”选项。您还可以根据需要选择其他统计量，例如“Phi 和 Cramér's V”。点击“继续 (Continue)”返回“交叉表 (Crosstabs)”对话框。
5. **可选设置:** 您可以点击“单元格 (Cells)”按钮来修改交叉表中显示的统计量，例如观测频率 (Observed counts)、期望频率 (Expected counts) 和百分比 (Percentages)。
6. **运行分析:** 点击“确定 (OK)”按钮运行卡方检验。
**结果解读**
SPSS 将生成包含卡方检验结果的输出。关注以下关键信息：
* **卡方统计量 (Chi-Square statistic):** 卡方统计量的值越大，表明两个变量之间的关联越强。
* **自由度 (Degrees of freedom, df):** 自由度取决于交叉表的行数和列数。
* **显著性水平 (p-value, Sig.):** p-value 用于确定检验结果的统计显著性。如果 p-value 小于您预设的显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，认为两个变量之间存在显著的关联。
**注意事项**
* 卡方检验对样本量有一定的要求。一般而言，期望频率小于 5 的单元格不应超过总单元格数的 20%。如果存在过多期望频率过小的单元格，可以考虑合并类别或使用其他统计方法。
* 卡方检验只能告诉我们两个变量之间是否存在关联，但不能告诉我们关联的方向或强度。为了更全面地了解变量之间的关系，可以结合其他统计量和可视化方法进行分析。