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分析结果例数N较大，T均大于5，得到Pearson卡方值为14.141，P值为0.007，可以认为不同的处理方式下的结局分布不全相同。

下一步问具体是A与B不同？A与C不同？还是B与C不同？

编者

这个问题涉及到多个率比较的两两比较问题，多个样本率比较，只能认为各总体率之间总的说有差别，但不能说明任两个总体率皆有差别。处理办法：多个样本的多重比较（卡方分割法）。

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具体原理

关于率的多重比较有好多方法，网上有人说到 卡方分割法（partitions of X2 method)，或者用Scheffe可信区间法和SNK 法等等，我们这里主要介绍卡方分割法，卡方分割法其计算原理就是对a检验水准进行调整，如果是需要对各组进行两两比较，调整后的检验水准a`=(2*a)/[k*(k-1)+1]，k是实验的组数；然后你分析计算需要比较的两组的卡方值，求出p值，与a`进行比较就可以了。

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问题分析与处理

对于文章刚开始出现的问题，我们可以用卡方分割法来做两两间的差别比较，从上表可以看出B组和C组差异相对较小，将它们分割出来，做卡方检验结果两者差异无统计学意义。因此将两者合并，得到一个新的表格：

再对上述资料做卡方检验，得Pearson卡方值为13.040，P值为0.001，有统计学意义。

综上所述，可以下结论，可以认为不同的处理方式的结局分布不全相同，尚不能认为B处理方式与C处理方式的分布不同，可以认为A处理方式与BC处理方式

的结局分布不同。

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SPSS中如何实现？

例：您是否赞成教师聘任实行“双向选择”？（单选）1.赞成；2.不赞成

为了解乡镇、县城和城市中不同教师对这个问题的看法是否有实质性的不同，则需先进行整体性的卡方检验。

第一步：按照正常程序的先进行一次Crosstable分析，以确定整体上看，多组间是否确有显著性差异。

本例中，从整体上看，显著性检验的概率小于0.05，拒绝原假设，说明三组间的选择有显著差异，要具体了解三组中究竟是哪两组，就要进行两两对比检验。原来的检验用的是全部的个案，现在只需要选择需要比较的两组个案。

第二步：点击“数据（Data）”→“选择个案（Select Case）”→ “如果条件满足（If condition is satisfied）”→“如果（If）”→在右上方的文字框内输入要比较的变量，例如要比较“列变量1”与“列变量3”，那么你就输入“列变量名=1or列变量名=3” → 继续（continue）→ 确定（OK）

第三步：按照常规做交叉表（Crosstable）检验，此刻得到的是1 与3 比较的结果

再接着可反复在数据（Data）里头设计需要相互比较的行变量1 与2、2 与3直到完成所有想比较的三组数据。

最后，要对多重比较的概率和与对照比较的概率进行比较，以判断是否有差异性。有人认为，如果进行两两比较的话，应该结合联合概率进行分割，一般应降低检验水准，若总共要比较3 次，就把检验水准降低为0.05/3，即0.017，而不是原来的0.05，卡方分量的个数最多也不得超过总卡方的自由度。返回搜狐，查看更多