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做为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是不是来自特定分布的总体的检验办法，重点用于科研总体分布和理论分布是不是存在明显差异。适用于有多个归类值的总体分布的分析。在这次教程中，咱们给大众演示SPSS怎样进行卡方检验。下面咱们运用IBM SPSS Statistics 26（win10）结合详细案例仔细演示一遍吧。 打开样本数据医学家科研发掘，在1星期中，周一心脏病病人猝死的人数较多，其他时间相同。周一到周日的比例近似为2.8:1:1:1:1:1:1。
为此在网上搜集了一份心脏病人死亡日期的样本数据，用于推断总体分布是不是与以上理论分布相吻合。经过该样本数据能够看到仅有“人数”和“日期”两个变量。
卡方检验打开卡方检验选项首要在数据编辑器菜单中找到并点击“分析”，而后依次打开“非参数检验—旧对话框—卡方”，如图2所示。
选项设置首要将统计栏勾选“描述”，接着将缺失值栏勾选“按检验排除个案”，最后点击“继续”就可。
检验变量和期望值设置首要咱们必须检验的变量是日期，因此将“日期”变量移动到“检验变量列表”中，接着期望范围采取默认选项就可，期望值便是添加刚才专家科研发掘的比例，选取“值”，依次输入并添加2.8,1,1,1,1,1,1。如图4所示。
卡方检验结果分析所有设置完成后点击“确定”，SPSS将自动生成卡方验证输出文档，能够看到卡方检验的“死亡日期”表中的实测个案数和期望个案数以及它们的残差。
检验统计表的渐进明显性（P值）大于0.05，因此不拒绝原假设（样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布没明显差异），亦便是说心脏病猝死人数与日期的关系基本上与以上比例一致，与理论分布没明显差异。
好了，以上便是SPSS怎样进行卡方检验的教程，如还需认识学习更加多相关IBM SPSS Statistics的关联知识，敬请拜访IBM SPSS Statistics中文网站。
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发表于 2024-6-28 01:38:08
