卡方检验χ2(Chi-square test)基于χ2分布的理论依据,对于χ2分布,可以查阅相关资料;值得一提的是χ2中的自由度v趋近于无穷大时,χ2分布趋近于正太分布。χ2检验被用于推段两个或者多个总体率或构成比之间有无差别,或多样本率间的多重比较。这里我们主要通过探究某班男女生的焦虑患病率来介绍在spss中利用交叉表来进行χ2检验,推断不同性别之间的焦虑患病率是否有差异(末尾见注意事项)。
操作方法
探究焦虑症的患病率在男女生之间是否有差异。性别中“1”代表男生,“2”代表女生,是否患焦虑中“1”代表着有焦虑,“2”代表着没有焦虑。将数据导入到spss中,并添加值标签。
依此点击菜单中的“分析”-“描述统计”-“卡方”;(英文操作界面:Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs)
在弹出的“交叉表格”对话框中,将“性别”变量选入“行”,将“是否焦虑”选入列;
然后点击“Statistics”,选中“卡方(H)”然后点击“继续”-“确定”;(英文操作界面:“Statistics”-“Chi-square(H)”-“Continue”-“OK”)
输出的结果中共有三个表格,第一个表格和第二个表格主要展示了变量汇总的一些基本情况;
第三个表格“卡方测试”中展示了统计值等信息,例中χ2=5.009 P=0.025<0.05,说明男女生的焦虑患病率有显著差异。
关于结果解读,一般的当总样本量n≥40且所有的单元格的理论频数(期望频数)T≥5时,采用Pearsonχ2检验,结果看第1行;当总样本量n≥40但有1≤T<5时,采用连续性校正χ2检验,结果看第2行;当总样本量n<40,或最小理论频数T<1,或检验所得P值接近于检验水准α,采用Fisher确切概率法检验,结果看第4行。
分析结果在论文中的表达方式如图