纳尼，你还不知道什么是SPSS/b>
卡方检验是一种假设检验方法，属于非参数检验，用来统计两个及两个以上样本的实际观测值与理论推断值之间的拟合程度。简单来说，卡方检验用于比较定类变量之间有没有关系。
卡方检验的计算公式如下（学会用SPSS，公式什么的就随他去吧）：
如上表所示，当两个变量均为定类数据时，比较其差异性时选用卡方检验。我们这里以医学为例，在医学领域的临床研究中，卡方检验非常常见，比如比较不同药物或者不同手术方式对某种疾病的疗效是否有差别，吸烟饮酒是否影响预后等等。
用于卡方检验的数据必须为定类数据，比如性别，血型等。定量数据就是能用数值来表示的数据，比如身高，体重等。
最好是大样本数据。SPSS中默认使用pearson卡方，要求总样本量≥40，所有期望值的频率≥5。注意：当数据不符合时，需要使用yates或者Fisher校正卡方，切记切记。
3. 运用SPSS进行卡方检验
接下来我们用一个2??2列联表案例进行分步演示。
例如：两种治疗方式的疗效如下表所示，如果想知道两种治疗的疗效是否有差别，这时候就需要用到卡方检验。
（2）对数据进行加权
数据-加权个案-将VAR00003转入频率变量-确定-关掉输出文档。
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