大家好，最近小红发现有诸多的小伙伴们对于卡方检验spss操作，卡方检验 spss这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。
1、 首先，了解卡方检验的定义。卡方检验是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏差。实际观察值与理论推断值之间的偏差决定了卡方值。卡方值越大，它们之间的偏差越大。恰恰相反，
2、 它们之间的偏差越小；如果两个值**相等，则卡方值为0，说明理论值**一致。
3、 假设有一个SNP位点：A/G我想看看它在对照组和实验组的出现**有没有差异。我该怎么办？这个时候可以用卡方检验。我们来看看SPSS是如何得到2检验的。
4、 **步是将数据导入或输入SPSS。
5、 第二步：加权案例：选择数据加权案例勾选加权案例，将数字放入**变量点击确定。因为本例中数据库的每一行都代表多个观察对象，所以需要对其进行加权。如果数据是单个样本的形式，
6、 即每条线代表1个样本的结果，所以不需要称重。
7、 第三步，选择分析描述性统计C交叉表。
8、 将变量分组的受试者放入行框将基因型放入列框(2检验**考察实际和理论**是否一致，行框和列框中的变量也可以倒置，不影响**结果)。
9、 统计设置：检查卡方点击继续。
10、 单元格设置：检查count (t)中的观测值和期望值，输出实际观测**和理论**；检查百分比中的行，输出每组中每个基因型的百分比点击继续然后点击确定。
11、 结果的解释。受试者和基因型交叉表不仅包含实验组和对照组基因型的计数和相应的百分比，还输出相应的期望计数(行列总数/病例总数的乘积)。应该注意的是，
12、 这里的理论**和病例总数直接决定了下面卡方检验结果的选择。
13、 卡方检验表中有这么多检验结果，你想看哪一个？
14、 1.根据皮尔逊卡方结果，病例总数40，所有理论**5；
15、 2.总例数40，1个理论**1和5。2检验需要不断修正。
16、 以连续性校正的结果为准；
17、 3.总例数40，至少有两个理论**1和5，取决于Fisher的准确测试结果；
18、 4.案例总数为40或理论**为1，这取决于Fisher的确切测试结果。
19、 SPSS还会在表格底部的备注部分注明是否存在小于5的理论**以及**理论**是多少，以便于选择合适的测试方法)。
20、 本例中总例数=40040，存在0个预期计数5，所以需要看皮尔逊卡方（Pearson Chi-Square）结果，2=156.567，P值=6.3610-36。（双击一下0.000，
21、 就可以显示具体P值啦）。所以，结论是两种基因型在实验组和对照组的分布并不相同，G基因型在实验组中**为79%，高于在对照组中的**(16.5%)，差异具有极显著统计学意义（2=156.567，
22、 P=6.3610-36）。
以上就是卡方检验 spss这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
标签：