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SPSS Statistics卡方檢驗(yàn)圖文使用教程

發(fā)布時(shí)間:2025-05-04 文章來(lái)源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計(jì)、推斷性統(tǒng)計(jì)、因子分析、聚類(lèi)分析、回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)分析功能,并包括文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速?gòu)臄?shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應(yīng)用于教育、心理、醫(yī)學(xué)、市場(chǎng)、人口、保險(xiǎn)等多個(gè)研究領(lǐng)域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計(jì)報(bào)表等。

在使用IBM SPSS Statistics進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),我們需要根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型選擇合適的檢驗(yàn)方法,卡方檢驗(yàn)就是一種較為常用的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)手段。

為此小編整理了一份SPSS卡方檢驗(yàn)的基礎(chǔ)教程供大家參考。

一、概述

SPSS Statistics卡方檢驗(yàn)教程

圖1:卡方檢驗(yàn)位置

卡方檢驗(yàn)是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)樣本的實(shí)際觀測(cè)值與理論推斷值之間偏離程度的一種方法,偏離程度以檢驗(yàn)得出的卡方值相關(guān),卡方值越大,二者偏差程度越大;反之則越小;卡方值為0時(shí),則表示理論值完全符合。

卡方檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn),主要用于分類(lèi)變量是二項(xiàng)或多項(xiàng)分布的總體分布的一致性檢驗(yàn)。

在“分析”——“非參數(shù)檢驗(yàn)”——“舊對(duì)話(huà)框”——“卡方檢驗(yàn)”,可打開(kāi)卡方檢驗(yàn)窗口。

二、操作

卡方檢驗(yàn)可以用來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的適合度,即某一分類(lèi)變量的實(shí)際觀測(cè)次數(shù)與其理論次數(shù)是否一致,包括各水平機(jī)會(huì)均等和機(jī)會(huì)不等的情況。

1.各水平機(jī)會(huì)均等

(1)數(shù)據(jù)樣本

SPSS Statistics卡方檢驗(yàn)教程

圖2:數(shù)據(jù)頁(yè)

上圖是小編選擇的一份數(shù)據(jù)樣本,其中各機(jī)會(huì)出現(xiàn)的可能性是相等的,即三個(gè)機(jī)會(huì)出現(xiàn)的概率相等且概率和為1,都是三分之一,所以理論上這幾個(gè)元素在調(diào)查得到的樣本中出現(xiàn)的次數(shù)也應(yīng)當(dāng)是均等的。

(2)數(shù)據(jù)加權(quán)

SPSS Statistics卡方檢驗(yàn)教程

圖3:個(gè)案加權(quán)

由于已有數(shù)據(jù)顯示的是個(gè)數(shù),所以在開(kāi)始檢驗(yàn)之前我們還需要對(duì)其進(jìn)行加權(quán):點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)”——“個(gè)案加權(quán)”,選擇“個(gè)案加權(quán)依據(jù)”,將“個(gè)數(shù)”變量添加到“頻率變量”中,點(diǎn)擊確定。

(3)卡方檢驗(yàn)

依照1所示方法打開(kāi)卡方檢驗(yàn)窗口。

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圖4:卡方檢驗(yàn)窗口

將“機(jī)會(huì)”變量添加到“檢驗(yàn)變量列表”中,選擇“所有類(lèi)別相等”。

(4)精確檢驗(yàn)

SPSS Statistics卡方檢驗(yàn)教程

圖5:精確檢驗(yàn)

點(diǎn)擊卡方檢驗(yàn)窗口右上角的“精確”,進(jìn)入精確檢驗(yàn)設(shè)置窗口。這里為用戶(hù)提供了三種方法,一般來(lái)說(shuō)選擇默認(rèn)的“僅漸進(jìn)法”就可以滿(mǎn)足需求了,如果得出的顯著性水平大于0.05、或者頻數(shù)過(guò)低時(shí),可以考慮使用后兩種方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

(5)結(jié)果輸出

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圖6:卡方檢驗(yàn)結(jié)果

從結(jié)果可以看出,結(jié)果和預(yù)期存在顯著性差異,在“可能”和“不可能”意向上更突出。

2.各水平機(jī)會(huì)不等

(1)數(shù)據(jù)

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圖7:數(shù)據(jù)

這是某項(xiàng)調(diào)查中顯示的性別比例,男女比大概為1比4,我們可以通過(guò)卡方檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證這個(gè)比例的適合度。

(2)檢驗(yàn)

檢驗(yàn)前也需要進(jìn)行個(gè)案加權(quán)操作(參考圖3)。

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圖8:卡方檢驗(yàn)

打開(kāi)卡方檢驗(yàn)窗口后,進(jìn)行如上圖所示的設(shè)置。

在“值”處按升序輸入變量中分類(lèi)所占的比例,小編這里1表示男性,2表示女性,所以依次添加0.2和0.8兩個(gè)值。

精確檢驗(yàn)依舊選擇僅漸進(jìn)法。

(3)結(jié)果

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圖9:檢驗(yàn)結(jié)果

從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,本次實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)和理論數(shù)據(jù)1:4是符合的。

三、小結(jié)

本文中小編為大家介紹了卡方檢驗(yàn)是什么以及如何使用IBM SPSS Statistics的卡方檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)實(shí)際數(shù)據(jù)和理論數(shù)據(jù)的適合度,適合度的檢驗(yàn)有機(jī)會(huì)均等和機(jī)會(huì)不等兩種情況,我們根據(jù)數(shù)據(jù)樣本的特征靈活選擇即可。


世界上許多有影響的報(bào)刊雜志就SPSS給予了高度的評(píng)價(jià)。
本文章關(guān)鍵詞: SPSS卡方檢驗(yàn)圖文詳細(xì)教程 
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