如何使用SPSS卡方-1/你的数据不适合使用卡方-1/ 。接下来进行到卡方 -1/，依次选择分析描述统计交叉表 ， 弹出卡方-2/的对话框，然后分别选择变量1和变量2，如下图所示:然后OK给出结果，一般结果取决于person 卡方的值，如果其中一个单元格的预期值小于5，则需要对结果进行修正 。建议看看费雪精确检验的结果 ， 双边SIG SPSS卡方检验详细操作及结果分析~卡方检验是很常见的一种 。
【如何分析卡方检验,卡方检验和相关性分析的区别】
1、 卡方 检验spss步骤多项回答中必做选择题的频率第一分析；然后记住每个选项的百分比，并将这些百分比重新输入SPSS数据表(按照交互列联表的格式)；最后执行卡方 检验的操作 。补充说明:-0 检验是一种非常通用的假设检验方法，广泛应用于分类数据的统计推断，包括:卡方用于两个比率或两个构成比的比较 。卡方-1/与多倍率或多倍构成比相比；分类数据的相关性分析 。
2.切换到变量视图，然后添加name、m、c、e、s、r六个变量，其中name为字符串类型，其余为数字类型 。3.返回到数据视图，将相应的数据插入到六个变量列中 。4.点击分析菜单，然后选择分类>系统聚类 。5.打开系统聚类分析窗口，将变量m和c移动到变量框中 。6.点击右侧的统计按钮 ， 打开系统聚类分析:统计窗口，选择集中计划 ， 然后点击继续 。
2、如果两组数据的差异比较显著,怎样进行 卡方 检验?用SPSS比较两组的性别和年龄值，应用卡方 检验 。卡方 检验主要比较两个或两个以上的采样率(构成比)以及两个分类变量之间的相关性分析 。其基本思想是比较理论频率与实际频率的吻合程度或拟合优度 。它在分类数据统计推断中的应用包括:卡方-1/比较两个比率或两个构成比；多个比率或多个构成比的比较卡方-1/以及分类数据的相关性分析等 。
只有在样本量足够大的情况下，才能忽略它们之间的差异，否则可能会导致较大的偏差 。具体来说，一般认为卡方 检验中每个小区的最小期望频率要求大于1，至少有4/5的小区期望大于5，所以此时使用 。如果数据不符合要求，可以用精确概率法计算概率 。
3、请教:SPSS 卡方 检验的结果 分析!!【重要】不超过20%的单元格的理论度数小于5(表为0)，没有单元格的理论度数小于1 。使用第一行Pearson ， 表中p>0.05，所以差异不显著 。否则，似然比是卡方 检验 。两个独立样本的比较可以分为以下三种情况:1 。所有理论数T≥5，总样本量n≥40，由Pearson卡方检验进行 。2.如果理论数t < 5 ， 但T≥1且n≥40，继续进行卡方连续性校正 。
2*2列联表卡方 -1/:2 * 2列联表卡方 检验又称成对计数资料或成对四格表资料卡方 。用一般四格表的卡方 检验计算时，卡方的值如图所示，输入数据:输入三列变量，第一列命名为变量一，是行表示的变量 ， 第二列命名为变量二，是 。记录完数据后 ， 在spss菜单中选择“数据加权情况”，在弹出的对话框中选择频率到加权变量的框中，如下图所示:然后确认这个步骤是卡方 检验之前的必要步骤，接下来进行到卡方 -1/，依次选择分析描述统计交叉表，弹出卡方-2/的对话框，然后分别选择变量1和变量2 。如下图所示:然后OK给出结果，一般结果取决于person 卡方的值 。如果其中一个单元格的预期值小于5，则需要对结果进行修正，建议看费雪精确检验的结果，双面签字 。
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