卡方检验在SPSS中的几点小技巧
Hi~大家好，【医学方】医学统计学专题又和大家见面啦，本期我们将探讨
“卡方检验在SPSS中的几点小技巧”
,
在SPSS中卡方检验的操作是很简单的，但是对于新手而言，我发现他们在做卡方检验的时候都会存在以下几点比较疑惑的问题，下面就听我娓娓道来吧。
疑惑1：拿到的数据是汇总好的频数，该怎么办呢？
---
-加权很关键
书上讲的卡方检验操作，大都以原始数据为例，按着书上的教程，把行变量、列变量选到对应框里就可以了。但是很多时候遇到的数据是汇总好的。如知道A、B组里面男、女各有多少人，比较两组间的性别是否有差异，此时该怎么操作呢？
首先需要明确设置的变量：行变量——组别，列变量 ——性别，然后再设一个频数变量放汇总的数据。
设置好变量，输入数据后，对于频数变量Fre，我们自己知道50代表50人，但是系统不知道呀，如果我们直接按原始数据那样分析，此时系统只会认为A、B组里面男女各1例。所以最关键的是，如何告诉系统50代表的是50个人，也就是
加权啦！在数据——加权个案——频数变量进行加权即可。
加权完毕后，就可以按原来的操作进行卡方检验啦。
疑惑2：什么时候选择卡方检验结果，什么时候选择Fisher精确概率法的结果呢？
我发现新手对这个是很困惑的，本来知道卡方检验就不容易了，又来个
Fisher’s
精确概率法，这是什么鬼？
说这个问题前，我先简单介绍一下理论频数，以
A
、
B
两组的性别情况为例，共有
a
、
b
、
c
、
d
四个单元格，那么
a
单元格的理论频数为，其余三个单元格的理论频数的计算依此类推。
50
（
a
）
41
（
b
）
30
（
c
）
30
（
d
）
X2
检验本质上是用来检验实际频数与理论频数的吻合程度，当实际频数与理论频数的差值越大，
X2
值也越大，也越容易得出有差异的结论。所以当单元格中的理论频数太小时，有可能导致分析的偏性，而
Fisher
精确概率法是一种直接计算概率的假设检验方法，对样本以及单元格的理论频数并无过多要求，在实践中，我们一般会遵循以下几点规定：
（1）当n≥40且所有的T≥5时，用卡方检验；当P≈α时，改用四格表资料的Fisher精确概率法；
（2）当n≥40但有1≤T≤5时，用校正卡方检验，或改用四格表资料的Fisher精确概率法；
（3）当n<40，或T<1时，用四格表资料的Fisher精确概率法；
对于理论频数，我们无需纠结太多，在
SPSS
中会直接提示有多少单元格的理论频数小于
5
。若提示
0
单元格，那么选择
Pearson
卡方检验的结果，若提示有
单元格的
理论频数小于
5
，那就选择
Fisher
精确概率法。
我个人的经验是，一旦提示不是
0
单元格，就选择
Fisher
精确概率法的结果
。
需要提醒的是，
Fisher精确概率法并非卡方检验的范畴
，它是直接得到P值的，所以，对于卡方检验需要提供
X
2
值和P值
，而Fisher只需提供P值即可。
疑惑3：怎么四格表就有Fisher精确概率法的结果，列联表资料就没有呢？
我们上面介绍的例子都是四格表资料，在卡方检验结果中直接就显示有
Fisher
的精确检验结果，但是对于列联表资料就没有。以
A
、
B
、
C
三组的性别情况为例，按四格表的操作步骤，得到的结果中没有
Fisher
精确概率检验。
这是因为单元格的数量越多，
Fisher
检验的运算量是巨大的，需要大内存支撑，所以在
SPSS
中是只默认对四格表资料进行
Fisher
检验的，对于列联表资料就需要另外设定。
只需要点击交叉表中的“精确按钮”，选择“精确”选项，其余操作步骤不变，
就可以得出。
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