配对样本卡方检验spss
在做科研写论文的时候，我们总会听说要对数据进行差异性分析，那么何为差异性分析？差异性分析常用的方法有哪些？这些方法应该如何进行分类？如何选择？差异性分析的数据格式是怎么样的？软件如何操作、分析结果如何解读呢？今天我们通过这篇文章，对这些问题一一进行解答。
1、差异性分析
差异性分析主要用于研究两个或多个组别或类别之间的差异。比如分析不同班级数学成绩的差异；不同学历收入水平的差异；不同性别是否吸烟的差异等等。
通过差异性分析，可以确定这些组别或类别之间是否存在差异，以及这些差异是否具有统计学上的意义(p<0.05)。
2、差异关系与相关关系辨析
数据间的关系大概可以分为三类关系：差异关系、相关关系、其它关系（影响关系等）。
大家在分析时，经常会将差异关系和相关关系搞混，它们之间是不同的。二者的区别在于：差异关系中的差异是指不同样本组的某个指标的差异，例如男生和女生的智力差异，涉及到了变量的分组（男&女）；相关分析是两个变量之间的关系，和样本分组无关，例如智力和学习成绩是否相关。
搞清楚差异性分析是什么之后，第二步就要选择差异性分析方法了。
将SPSSAU中的差异性分析方法，按照使用频率、方法类别、统计知识三个不同的角度来看，可以进行不同的分类。如下图：
下面将分别进行说明。
1、使用频率
从使用频率来看，常用的差异性分析方法主要有三大类：t检验、方差分析、卡方检验。
方差分析：用于分析定类数据（2组及以上）与定量数据之间的差异性
卡方检验：用于分析定类数据与定类数据之间的差异性
根据数据类型与研究内容的不同，t检验、方差分析、卡方检验可进行细分
（1）t检验
独立样本t检验：用于分析两独立样本数据之间的差异
配对样本t检验：用于分析两配对样本数据之间的差异
（2）方差分析
双因素方差：自变量X为两个时使用
多因素方差：自变量X个数超过2个时使用
事后多重比较：基于方差分析，当X的组别超过2组时，具体对比两两组别之间差异
协方差分析：如果研究中有干扰因素(控制变量)，使用协方差分析。
重复测量方差：当对同一观察单位重复进行多次测量时使用。
（3）卡方检验
配对卡方：两配对定类数据之间的差异情况
卡方拟合优度：研究定类数据的实际比例与预期比例是否一致
分层卡方：在卡方检验的基础上，进一步考虑分层项的干扰
Fisher卡方：n<40或期望频数<5时，使用Fisher卡方检验比较合适
2、方法类别
从差异性分析方法类别的角度来看，可将方法分为可视化图形、多选题分析与假设检验方法，这三个类别也可以进行差异性分析。
（1）可视化图形
SPSSAU提供多种可视化分析方法，均可一键生成可视化图形并完成差异性分析：
（2）多选题
当研究问卷中涉及多选题，可能会涉及以下四类分析：多选题单独分析、单选题和多选题交叉、多选题和单选题交叉、多选题和多选题交叉。其中多选题差异性分析中，则涉及到以下三类：
多选-单选：多选题与单选题交叉分析
多选-多选：多选题与多选题交叉分析
（3）假设检验
上面提到的方差分析、t检验、卡方检验以及下面将提到的非参数检验均属于假设检验的方法。这些方法需要设定原假设和备择假设。原假设通常是假设两个样本或总体之间没有显著差异，而备择假设则是与原假设相反的假设。然后，通过计算检验统计量和对应的p值来判断原假设是否成立。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为两个样本或总体之间存在显著差异；否则，接受原假设，认为两个样本或总体之间没有显著差异。
3、统计知识
从统计知识角度来看，可将差异性分析方法分为参数检验（如方差分析、t检验）与非参数检验（如卡方检验、秩和检验等）。
参数检验：是假定样本总体为某一已知分布的情况下，对总体参数如均值或者方差进行估计和检验的方法。参数检验（方差分析、t检验）一般需要数据满足正态性、方差齐性这两个前提条件。
- 非参数检验：不依赖于样本所来自的总体分布类型，适用范围很广，对样本数据没有要求（不要求正态&方差齐）。
在实际研究中，经常会遇到数据不满足正态性、方差齐等条件的情况，那么此时就可以选择参数检验对应的非参数检验方法进行差异性分析，如下图：
配对样本wilcoxon检验：两配对样本数据之间的差异
Mann-Whitney检验：X组别为2组时使用
Kruskal-Wallis检验：X组别超过2组时使用
Friedman检验：多相关样本差异性
Ridit分析：研究定类数据与定量(等级)数据之间的差异性
选择对应的差异性分析方法后，接下来教大家如何使用SPSSAU快速完成差异性分析。
当前想要研究不同岗位之间婚姻状况(已婚&未婚)是否有显著差异。那么根据我们上面的描述可知，是要分析定类数据与定类数据之间的差异情况，应该选择卡方检验进行差异性分析。
在SPSSAU中【实验/医学研究】模块选择【卡方检验】，将数据拖拽到右侧相应分析框中，点击【开始分析】，操作如下图：
SPSSAU输出卡方检验结果如下：
从上表可以看出：不同岗位样本对于婚姻状况呈现出显著性差异(p<0.05)，即说明教师、医生这两种岗位样本的婚姻状况的差异具有统计学意义。具体差异可以通过对比括号内百分比进行描述。也可以查看SPSSAU自动输出的可视化统计学进行对比，如下图：
通过上图可以非常直观地看出，教师中已婚人数占比为40%，明显低于医生中已婚人数占比80%；或者说教师中未婚人数占比60%明显高于医生未婚人数占比20%。
","gnid":"96b9b217e716823a4","img_data":[{"flag":2,"img":[{"desc":"","height":"383","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t014a3cacaa858165b5.jpg","width":"900"},{"desc":"","height":"455","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01d2ea1da472601230.jpg","width":"887"},{"desc":"","height":"506","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01abfebebc2c72ab5f.jpg","width":"1080"},{"desc":"","height":"401","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0155ec9df6ab455fe1.jpg","width":"1080"},{"desc":"","height":"861","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01fba0213af82a476c.jpg","width":"1064"},{"desc":"","height":"623","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0177e3081f21000fe4.jpg","width":"1080"},{"desc":"","height":"544","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01d06c03f51997850f.jpg","width":"1080"},{"desc":"","height":"292","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01ce003638562a34e4.jpg","width":"1080"},{"desc":"","height":"311","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01d1f2da1a22ce99c1.jpg","width":"848"},{"desc":"","height":"498","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0111bec81c8345ae68.jpg","width":"1080"},{"desc":"","height":"257","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01f56eb4a69ef71c34.jpg","width":"936"},{"desc":"","height":"499","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0118da23426481bd5a.jpg","width":"904"}]}],"original":0,"pat":"art_src_3,sexf,sex4,sexc,fts0,sts0","powerby":"pika","pub_time":1706171280000,"pure":"","rawurl":"http://zm.news.so.com/467d270016c2e201b532c5a625be1f2e","redirect":0,"rptid":"25f44b3516f058a5","rss_ext":[],"s":"t","src":"SPSSAU","tag":[],"title":"科研论文差异性分析，如何选择正确的统计学方法
隗狭蚂2009如何用卡方检验在SPSS上做分析?某机构在周六晚节目单修订前后,分别进行了收视率的调查.在节目被修改前,300个家庭收视记录为:ABC76个家庭,... -
宫有审15742889514 ______[答案] 在crosstab里面分析,录入数据用3列,变量越多,用的列数越多 我替别人做这类的数据分析蛮多的
隗狭蚂2009spss卡方检验 1组 正常45 出血2 瘀斑3 2组 正常32 出血10 瘀斑8 怎么输入数据 -
宫有审15742889514 ______ 在SPSS里数据可按以下简单方式录入:组别:就是2个组,用1、2来表示,结果有3种情况,1=正常,2=出血,3=瘀斑.后面是对应的数量 组别 结果 数量1 1 451 2 21 3 32 1 322 2 102 3 8 这种频次录入的方式,在做卡方检验的时候,需要先做...
隗狭蚂2009如何用spss进行秩和检验,具体操作步骤 -
宫有审15742889514 ______ spss进行秩和检验,具体操作步骤: 1、非参数检验,两个或多个独立样本,2个就进入2个的菜单,是多个就进入多个的菜单. 2、秩和检验是把不正态的正态的数据转换为等级对多组进行比较,就像非参数中的方差分析或t检验.卡方检验的范围就广多了,如果是非参数检验里的第一个“卡方检验”,则只是看在一种单一的情况下不同分类属于哪种分布. 补充数据的情况:如是T1-T7只是样本编号,用秩和检验就可以比较A、B、C三种琼脂对某药物抑制大肠杆菌的影响
隗狭蚂2009SPSS中卡方检验的期望计数是什?SPSS中卡方检验的期望计数是
宫有审15742889514 ______ 当然要检验,这和理论频数没任何关系,只要是抽样调查都要检验 不会做的话让人帮你,别乱点 我经常帮别人做这类的数据统计分析的
隗狭蚂2009卡方检验和趋势卡方检验的区别?如何在SPSS中操作? -
宫有审15742889514 ______ 近日又有不少盟友咨询说看到文献中率的比较用了Cochran–Armitage trend tests,纷纷问我这是什么高大上的统计方法,其实这就是我们常说的趋势卡方检验,并不是什么高大上的新方法.当处理有序分类变量时,我们常会使用到趋势卡方检验...
隗狭蚂2009如何检验样本的独立性
宫有审15742889514 ______ 在SPSS里设置三个变量:满意程度、是否报班、人数 然后将人数变量人数加权(在菜单栏选择数据——加权变量) 最后选择卡方检验(在菜单栏选择分析——描述分析——交叉分析,在当中选择卡方值就可以了)
隗狭蚂2009卡方检验 spss -
宫有审15742889514 ______ 1.打开spss,切换至变量视图,做相应改变,如图第一个标签为,1=二级医院,2=三级医院,第二个标签为1=出现问题,2=未出现 2.切至数据视图,录入数据,如图所示 3.在“数据”中选“加权个案”,之后再回到数据视图的“分析”-“描述性”-“交叉表”,做如图改变在右侧的“统计量”里选上卡方,确定即可. 4.结果如图所示 因为N>40,T>5,故看第一行数值,卡方值为33.306,p=0.000,即这两家医院出现此问题差异有统计学意义.
隗狭蚂2009spss 结果输出中卡方等于一个数值的a次方.这个a是什么含义啊.例如:x2 =0.424a -
宫有审15742889514 ______[答案] 1.非参数检验中的 卡方检验 的卡方值就是一般数值,后面不带有任何标志. 2.列联表分析中 RC表卡方检验 的卡方值 后面带有a. 3.列联表分析中 四格表卡方检验 的卡方值 后面带有b.
隗狭蚂2009下面题目如何利用卡方检验判断两组数据比较差异有无统计学意义?组别 例数 初中及以下 大专及以上实验组 52 22 23 7 对照组 50 18 24 8本题利用SPSS... -
宫有审15742889514 ______[答案] 秩和检验就行
隗狭蚂2009卡方检验怎么算? -
宫有审15742889514 ______ 卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度.计算这种偏离程度的基本思路如下.设A代表某个类别的观察频数,E代表基于H0计算出的期望频数,A与E之差称为残差.显然,残差可以表示某一个类别观察值和理...