這篇文章將為大家介紹如何使用IBM SPSS Statistics設計2x2卡方檢驗，以對樣本數據進行獨立性檢驗。

一、概述

卡方檢驗有三個用途：適合度檢驗、獨立性檢驗和多重列聯表分析，我們這里主要探討對同一總體的雙變量之間的獨立性檢驗，也就是變量之間的關聯性和異同性。

行x列類型的列聯表分析有兩類，2x2和RxC，我們這里介紹較為基礎的一種：2x2設計卡方檢驗。

針對樣本之間的關系，有獨立樣本和相關樣本兩類，在本案例中選擇的是一份獨立樣本。

二、卡方檢驗

1.數據樣本

圖1：數據樣本

我們這里選擇的是一份抑郁癥病人的資料樣本，選擇其中兩個變量進行卡方檢驗，就是性別和飲酒兩個變量之間的關聯度。

圖2：變量視圖

從變量視圖中可以看出，這兩個變量都是二值數據，可以設計2x2卡方檢驗。

2.檢驗方法

（1）交叉表分析

和適合度卡方檢驗不同，獨立性卡方檢驗中用到的是“交叉表”分析。

圖3：打開交叉表

在“分析”——“描述統計”中選擇“交叉表”，進入交叉表分析窗口。

（2）設置變量

圖4：變量設置

將待分析獨立性的變量分別移入到“行變量”和“列變量”中，如上圖所示，為了更直觀地顯示數據的頻率分布，可以將“簇狀條形圖”勾選。

（3）精確

圖5：精確

在“精確”選項卡內，將檢驗方法設置為“僅漸進法”，這和卡方檢驗用來進行適合度檢驗時是類似的。

（4）統計

圖6：統計

在“統計”窗口內，勾選“卡方檢驗”，“獨立性檢驗”不需要勾選，在這個案例中，其他選項也不做考慮，保持默認即可。

（5）結果

圖7：檢驗結果

從結果內可以看出來，精確檢驗系數是0.053，略大于0.05，可以認為在使用的抑郁癥患者樣本中，性別和是否飲酒沒有過于直接的關系，但可能存在細微的關聯。

三、小結

這里我們通過一個簡單的案例為大家介紹了使用SPSS卡方檢驗的方法，如果變量類型更復雜，比如不都是二值變量時，就還需要對卡方檢驗進行更多的設置，這就需要更深入的學習啦！