SPSS交叉表對未彙總的原數據卡方檢驗χ2及解讀
卡方檢驗χ2(Chi-square test)基於χ2分佈的理論依據,對於χ2分佈,可以查閱相關資料;值得一提的是χ2中的自由度v趨近於無窮大時,χ2分佈趨近於正太分佈。χ2檢驗被用於推段兩個或者多個總體率或構成比之間有無差別,或多樣本率間的多重比較。這裏我們主要透過探究某班男女生的焦慮患病率來介紹在spss中利用交叉表來進行χ2檢驗,推斷不同性別之間的焦慮患病率是否有差異(末尾見注意事項)。
操作方法
(01)探究焦慮症的患病率在男女生之間是否有差異。性別中“1”代表男生,“2”代表女生,是否患焦慮中“1”代表着有焦慮,“2”代表着沒有焦慮。將數據匯入到spss中,並添加值標籤。
(02)依此點擊選單中的“分析”-“描述統計”-“卡方”;(英文操作介面:Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs)
(03)在彈出的“交叉表格”對話框中,將“性別”變量選入“行”,將“是否焦慮”選入列;
(04)然後點擊“Statistics”,選中“卡方(H)”然後點擊“繼續”-“確定”;(英文操作介面:“Statistics”-“Chi-square(H)”-“Continue”-“OK”)
(05)輸出的結果中共有三個表格,第一個表格和第二個表格主要展示了變量彙總的一些基本情況;
(06)第三個表格“卡方測試”中展示了統計值等資訊,例中χ2=5.009 P=0.025<0.05,說明男女生的焦慮患病率有顯著差異。
(07)關於結果解讀,一般的當總樣本量n≥40且所有的單元格的理論頻數(期望頻數)T≥5時,採用Pearsonχ2檢驗,結果看第1行;當總樣本量n≥40但有1≤T<5時,採用連續性校正χ2檢驗,結果看第2行;當總樣本量n<40,或最小理論頻數T<1,或檢驗所得P值接近於檢驗水準α,採用Fisher確切概率法檢驗,結果看第4行。
(08)分析結果在論文中的表達方式如圖
特別提示
如果已經對個案進行彙總,需要使用四格表卡方檢驗;
如果有多組變量或多個觀察結果,需要使用R X C χ2檢驗,即行X列表卡方檢驗;
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