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一个是看卡方值，另一个是看卡方值对应的p值，也就是sig值，尤其是sig，如果sig<表明检验的结果显著，如果你做的是拟合性卡方检验，那么此结果表明数据的实际分布和期望分布差异显著。如果你做的是独立性卡方检验，那么此结果表明你所检验的两个变量相关显著。分析结果：χ2值与P值，依次看“Chi-SquareTests”表的第1行，第1列和第3列。补充：第2行是校正的卡方值与P值，第4行是Fisher确切概率法计算的P值。卡方检验结果如下：SPSSAU智能分析如下：卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。设A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，A与E之差称为残差。第一个表显示：分类过多，小于5的理论频数(即期望计数)超过20%(此资料为25%)，不满足行X列表卡方检验的条件，应合并分类后再进行卡方检验，不合并分类可增加样本含量，或使用确切概率法。第二个表显示：相关系数和Kappe一致性。

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而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。卡方检验是卡方分布为基础的一种检验方法，主要用于分类变量，根据样本数据推断总体的分布与期望分布是否有显著差异，或推断两个分类变量是否相关或相互独立。其原假设为：观察频数与期望频数没有差别。凡是可以应用比率进行检验的资料，都可以用卡方检验。卡方检验的结果会包括一个卡方统计量（Chi-Squarestatistic）和对应的p值（p-value）。卡方统计量是通过计算实际观测频数与期望频数的差值平方，再除以期望频数，最后将这些差值平方加起来得到的。p值则是用来判断卡方统计量是否显著的指标。第一个表：n=66>最小期望频数=86>使用pearson卡方值，卡方值=P=052>按检验水准为05下，无统计学意义，即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异。卡方检验结果主要通过观察卡方统计量、自由度以及对应的p值来进行解读。卡方值表示观察值与期望值之间的差异程度，自由度与样本量和变量的类别数有关，而p值则用于判断这种差异是否显著。

怎么阅读SPSS卡方检验的结果

在分析结果呈现后，首要关注的是P值。小于05或01意味着显著性存在，而P值大于05则可能暗示无统计学意义。此外，深入指标如治疗感冒药物疗效的差异程度，SPSSAU会为你提供五个不同的衡量指标，助你全面解读数据的细微差别。SPSSAU左侧仪表盘“实验/医学研究”→“卡方检验”；卡方检验结果如下：SPSSAU智能分析如下：卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。设A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，A与E之差称为残差。如果说备注a中说的有最小期望值小于5的，这个时候就需要看fisher的精确检验值就可以了。所以卡方检验出来通过不同检验方法的检验结果，一般情况下，会选择看第一个皮尔逊卡方或者是fisher的精确检验即可，其他的可以不去管它。含义提出原假设：H总体X的分布函数为F(x)。数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptivestatistics-crosstabs-把变量1选到rows里，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，后面是自由度，然后是P值。

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深入理解与解读SPSS卡方检验：精准分析与结果解读卡方检验，这座统计学中的桥梁，旨在揭示定类数据之间的关联性和差异性。它是一种非参数检验方法，适用于探究定类变量之间的关系，以及实际观测值与理论预期的吻合程度。当总样本量n＜或最小理论频数T＜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，看第4行的结果。可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，格式更加易理解，分析结果如下：第分析X分别与Y之间是否呈现出显著性(P值小于05或；第如果呈现出显著性；具体对比选择百分比(括号内值)，描述具体差异所在；第对分析进行总结。以及可结合输出的智能文字分析，进行解读。使用第一行Pearson,p>05在表中，所以差异不显著。否则，采用似然比卡方检验。也有线性和线性组合：只有行变量和列变量都是秩（有序）数据。连续校正，在2＊2四象限表的情况下使用，如果在四象限表中，一个单元格的理论度数小于则使用此校正。Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。

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