SPSS数据分析——交叉分析

卡方检验用途十分广泛，广泛应用在社会学、教育学以及医学上，它主要应用于分类资料的统计推断。

卡方检验就是检验统计样本的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值为0，表明理论值完全符合。

分析——描述——交叉表——行变量：列变量——统计：卡方

一、个案处理摘要

该表主要反映数据情况，是否存在缺失值。

二、交叉表

该表主要可以分析两变量分布情况（百分比可根据情况勾选），如图可以看出，提供资金服务的感到满意的有157人，不满意的有58人。

三、卡方检验表

这个表是卡方检验的需要注意的表，主要看卡方值和显著性，如图所示，卡方值为39.404，显著性为0.000，说明是否提供资金服务的满意度存在显著差异。

（一）适用于四格表应用条件

理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。

理论数T＜5但T≥1，并且1≥40，用连续性校正的卡方检验。

理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。

卡方检验的理论频数不能太小。

（二）R×C表卡方检验应用条件：

1、R×C表中理论数小于5的格子不能超过五分之一；

2、不能有小于1的理论数。

如果有不符合R×C表的卡方检验，可以通过增加样本数、合并列来满足卡方条件。

（1）总样本量低于40——Fisher’s检验

（2）理论频数低于5的单元格个数超过20%——Fisher’s检验

（3）某单元格出现0——Fisher’s检验

（4）被检验资料为等级资料——秩和检验

（5）配对资料——配对卡方检验