卡方分析常用于研究定类数据之间的关系，比如两组人群对手机品牌的偏好差异、男女生是否吸烟的差异等。卡方分析主要通过计算卡方值来观察数据的实际频数与理论频数之间差异的大小，卡方值越大，差异越大，反之越小。其差异性是否具有统计学意义，还需通过显著性检验分析得出。接下来，一起来看看SPSS卡方分析步骤，SPSS卡方分析结果解读的相关内容。

一、SPSS卡方分析步骤

SPSS卡方分析可通过描述性统计中的交叉表进行，其中会涉及到卡方统计量的运算，可对数据进行卡方检验。下面通过一个示例给大家演示一下SPSS卡方分析步骤。

第一步，数据处理

如果原始数据是个案组数据，每一行代表一个样本，可直接应用卡法分析，无需进行数据处理。

如果原始数据是如图3所示的变量组数据，每一行包含了多个样本，此时无法直接应用卡方分析，需要先进行数据的处理，使其转换为个案数据。

将变量数据转换为个案数据，可以使用SPSS的个案加权功能。如图3所示，依次点击SPSS的数据菜单-个案加权选项。

在个案加权功能中，如图4所示，选择“个案加权依据”，并将“人数”变量添加到“频率变量”中，让SPSS使用“人数”变量对个案进行加权。

需要注意的是，SPSS数据加权是在后台进行的，不会显示在数据表格上。大家可能会觉得原始数据没变，但实际上数据已经加权了。

2.进行卡方检验

完成数据的准备与处理后，即可应用SPSS的卡方分析功能。

如图5所示，依次点击SPSS的分析菜单-描述统计-交叉表选项。

在SPSS的交叉表分析功能中，如图6所示，将“性别”添加到行，将“是否有效”添加到列，其他参数保持默认设置。

完成以上的变量设置后，如图7所示，打开交叉表右侧的“统计”功能，并在弹出的统计量设置窗口中，勾选“卡方”。该选项可计算卡方值与p value，以进行数据差异的显著性检验。

二、SPSS卡方分析结果解读

以上我们已经演示了SPSS卡方分析的操作步骤，其实SPSS的操作很简单，重点是要确保原始数据是个案数据，即每一行代表一个样本值。

SPSS卡方分析是通过描述统计中的交叉表进行，在分析结果中，如图8所示，我们可以得到交叉表的相关数据设置，其中“性别”为行，“是否有效”为列，总样本量为138。

SPSS卡方分析结果解读可参照以下原则选择不同的检验结果：

1.当卡方分析期望计数T≥5并且总样本量n≥40，使用皮尔逊卡方检验结果。

2.当卡方分析期望计数T＜5但T≥1,并且总样本量n≥40，使用连续性校正的卡方检验结果。

3.当卡方分析期望计数T＜1或总样本量n＜40,使用Fisher’s（费希尔精确）检验结果。

本例的卡方分析结果如图9所示，其检验结果中无单元格的期望计数小于5，且数据样本量大于40，应选择皮尔逊卡方检验结果。

皮尔逊卡方检验结果中的卡方值为5.734，渐进显著性为0.017<0.05，说明数据间的差异具有显著性，即不同性别是否有效存在差异。

三、小结

以上就是关于SPSS卡方分析步骤，SPSS卡方分析结果解读的相关内容。SPSS卡方分析的操作步骤比较简单，但要注意原始数据需使用个案数据。如果是变量数据，需通过个案加权的方式转换为个案数据。另外，SPSS数据加权是在后台进行的，不会显示在数据表格上。大家要注意这一点，不要误以为SPSS操作无反应。

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