spss交叉表分析方法与步骤 + SPSS卡方检验结果的阅读

关键词：spss交叉表卡方检验、spss卡方检验步骤

spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。

spss交叉表分析方法与步骤： 

1、在spss中打开数据，然后依次打开：analyze–descriptive–crosstabs，打开交叉表对话框 

2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表  

3、设置输出的结果，点击statistics，打开一个新的对话框   

4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi and cramer’s V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框   

5、点击cells，设置cell中要展示的数据  

6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框   

7、点击ok按钮，输出检验结果     

8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列   

9、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   

10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以需要进一步进行两两比较。 

▼2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表  

▼4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi and cramer’s V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框 ▼6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框  ▼8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列    ▼9、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   

▼10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以需要进一步进行两两比较。 

中文：

是否死亡放置于行好一些；“精确”为默认，“统计量”选卡方和Phi；“单元显示”将计数和百分比全选，“格式”为默认。   选择上右图风险==》unadjusted  odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) of variables.

结果：

Value=卡方值；df=自由度；ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05（自己设定的显著性水平），接受原假设，否则拒绝，即P值小于0.05认为结果有显著性差异。注意表格下面的注解：b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 191.89，这句话很重要，关系到结果是否可靠！理论频数小于5的cells（格子）比例不超过20，即小于5的格值数不应超过25%，或四分之一(25%)的格子理论数小于5

。结果可靠，采用Pearson Chi-Square的P值-ASYMP.sig。当理论频数小于5的cells（格子）比例超过20%，应看Exact Test（确切概率法-Fisher’s Exact Test）or 连续性校正的值(Continuity Correction)。 需要在未校正卡方、校正卡方和确切概率法三种方法之间选择即可。

给出的Asymp. Sig 是通过卡方值算的。 

▼天数与死亡的关系

最常用的医学统计：

TTest – 独立样板T检验，推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异。Analyze→Compare mean→Paired-Samples T Test。T为负值表示前面一组样本的均值低于后面一组的均值。

交叉表 – 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验，卡方检验

三组以上比较 – 比较均值 -》单因素anova 

Logist 回归 – 确定两种或两种以上变数间是否相关、相关方向与强度，即相互依赖的定量关系

SPSS中的单因素方差分析中，各项指标的含义 1)、Mean: 平均数，均数 2)、Std.Deviation: 标准差 3)、Std.Error：标准误 4)、Confidence Intercal for Mean：均数的可信区间 5)、Lower Bound：均数的可信区间的下限 6)、Upper Bound：均数的可信区间的上限 7)、Minimum：最小值 8)、Maximum：最大值 9)、Sum of Squares：平方和，离均差平方和，即SS 10)、df：degree of freedom，自由度 11)、Mean Square：圴方，即MS=SS/df 12)、F：F值，两圴方之比

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