卡方檢驗(yàn)就是一種用來檢驗(yàn)給定的樣本數(shù)據(jù)是否來自特定分布的方法。它主要運(yùn)用于定性資料的統(tǒng)計(jì)推斷。卡方檢驗(yàn)的零假設(shè)比較樣本來自總體率相等的總體，它是實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)吻合程度的指標(biāo)，差值越小，吻合程度越高。

卡方檢驗(yàn)的定義有點(diǎn)難懂，可以簡單理解為給某一數(shù)據(jù)的相關(guān)性下一個(gè)定論。卡方檢驗(yàn)涉及復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，這里我們只要會(huì)用和會(huì)看結(jié)果就行了。接下來我將在IBM SPSS Statistics中，演示如何進(jìn)行成組設(shè)計(jì)四格表資料的卡方檢驗(yàn)。

1、打開數(shù)據(jù)

圖中將食道癌患者隨機(jī)分成兩組，分別做聯(lián)合化療和單純化療，最終得到他們的存活率。我將在此基礎(chǔ)上用卡方檢驗(yàn)去研究兩種療法的總體存活率是否不同？

圖1：數(shù)據(jù)展示

2、對(duì)頻數(shù)做加權(quán)處理

由于要對(duì)存活率進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，所以我們要先對(duì)頻數(shù)進(jìn)行加權(quán)。首選點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)”按鈕，接著我們點(diǎn)擊“個(gè)案加權(quán)”，最后對(duì)頻數(shù)變量進(jìn)行加權(quán)處理。

圖2：菜單位置

圖3：加權(quán)處理

3、菜單位置

首先我們點(diǎn)擊菜單中的“分析”按鈕，接著點(diǎn)擊下級(jí)菜單的“描述統(tǒng)計(jì)”按鈕，最后點(diǎn)擊“交叉表”。

圖4：菜單位置

4、編輯交叉表

如圖所示，將處理方法加入到行中，將治療結(jié)局加入到列中。

圖5：編輯交叉表

點(diǎn)擊“統(tǒng)計(jì)”按鈕，選擇“卡方”。

圖6：選擇卡方

5、結(jié)果展示

如圖所示，個(gè)案摘要的百分比為100%說明所有的個(gè)案都被分析了。

圖7：個(gè)案摘要

在卡方檢驗(yàn)的結(jié)果中，我們應(yīng)該怎樣觀察單純手術(shù)治療和聯(lián)合治療對(duì)存活率是否有顯著性差異呢？我們只需要觀察“漸進(jìn)顯著性”那一欄結(jié)果，可以看到結(jié)果分別是0.061、0.095、0.055，根據(jù)卡方檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，值大于0.05的代表沒有顯著性差異。所以我們尚且不能得出單純手術(shù)治療和聯(lián)合治療對(duì)存活率有顯著性差異。

圖8：卡方檢驗(yàn)

本文介紹了spss卡方檢驗(yàn)，關(guān)于卡方檢驗(yàn)的原理大家有興趣可以去學(xué)習(xí)。但是在SPSS中根據(jù)上述步驟，就能得出結(jié)論，我們只需要會(huì)用會(huì)看就可以。