SPSSX2检验过程Word格式文档下载.docx
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弹出Statistics对话框，用于定义所需计算的统计量。
Chi-square复选框：
计算X2值。
Correlations复选框：
计算行、列两变量的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
Norminal复选框组：
选择是否输出反映分类资料相关性的指标，这些指标在变量为有序或无序分类时均可以使用，但有序分类变量使用Ordinal复选框组中的统计量更好。
Contingencycoefficient复选框：
即列联系数，基于X2值，其值界于0～1之间，越大表明两变量间相关性月强。
PhiandCramer'
sV复选框：
这两者也是基于X2值的，Phi在四格表X2检验中界于-1～1之间，在R*C表X2检验中界于0～1之间；
Cramer'
sV则界于0～1之间；
Lambda复选框：
用于自变量预测应变量的效果。
其值为1时表明自变量预测应变量好，为0时表明自变量预测应变量差；
Uncertaintycoefficient复选框：
不确定系数，以熵为标准的比例缩减误差，其值接近1时表明后一变量的信息很大程度来自前一变量，其值接近0时表明后一变量的信息与前一变量无关。
Ordinal复选框组：
计算输出反映有序分类变量一致性的指标。
Gamma复选框：
界于-1～1之间，观察值集中于对角线时，其值为1或-1，表示两者取值完全一致或完全不一致，两变量无关时该值为0。
Somers'
d复选框：
为独立变量上不存在同分的偶对中，同序对子数超过异序对子数的比例；
Kendall'
stau-b复选框：
界于-1～1之间；
stau-c复选框：
Eta复选框：
计算Eta值，其平方值可认为是应变量受不同因素影响所致方差的比例；
Kappa复选框：
计算Kappa值，即内部一致性系数；
这是医学上很常用的一致性指标，取值0-1之间。
≥0.75，一致性较好，0.4~0.75，表明一致性一般，<
0.4表明一致性差。
Risk复选框：
计算比数比OR值和RR值；
McNemanr复选框：
进行McNemanr检验，即常用的配对计数资料的X2检验（一种非参检验）；
Cochran'
sandMantel-Haenszelstatistics复选框：
计算X2M-H统计量（分层X2，也有写为X2CMH的），可在下方输出H0假设的OR值，默认为1。
【Cells】按钮
弹出Cells对话框，用于定义列联表单元格中需要计算的指标：
Counts复选框组：
是否输出实际观察数（Observed）和理论数（Expected）；
Percentages复选框组：
是否输出行百分数（Row）、列百分数（Column）以及合计百分数（Total）；
Residuals复选框组：
选择残差的显示方式，可以是实际数与理论数的差值（Unstandardized）、标化后的差值（Standardized，实际数与理论数的差值除理论数），或者由标准误确立的单元格残差（Adj.Standardized）；
【Format钮】
用于选择行变量是升序还是降序排列。
分析实例
一、四格表资料的X2检验
例1
组别有效无效合计有效率（%）
甲组3194077.50
乙组14264035.00
合计45358056.25
【建立数据文件】
由于此处给出的是频数表（大部分资料都以这种形式给出），因此在建立数据集时可以直接输入三个变量：
1、行变量（分组变量）：
变量名取“R”，变量值为1=“甲治疗组”，2=“乙治疗组”
2、列变量（疗效变量）：
变量名取“C”，变量值为1=“有效”，2=“无效”；
3、指示每个格子中频数的变量：
变量名取“F”，直接输入各个格子的频数。
所建立的数据集用WeightCases对话框指定频数变量进行加权，最后调用Crosstabs过程进行X2检验。
R
C
F
1.00
31.00
1.00
2.00
9.00
2.00
14.00
26.00
【操作过程】
Data==>
WeightCases（对数据按频数进行加权）
WeightCasesby单选框：
选中
FreqencyVariable：
选入F
单击OK钮
Analyze==>
DescriptiveStatistics==>
Crosstabs
Rows框：
选入R
Columns框：
C
Statistics按钮：
选中Chi-square复选框，单击Continue钮
Cells...按钮：
选中Row复选框，单击Continue钮
单击OK钮
【结果解释】
上题分析结果如下：
首先是有效记录数和处理记录缺失值情况报告，可见80例均为有效值。
上表为列出的四格表，其中加入变量值和变量值标签，看起来很清楚。
上表给出了一堆检验结果，从左到右为：
检验统计量值（Value）、自由度（df）、双侧近似概率（Asymp.Sig.2-sided）、双侧精确概率（ExactSig.2-sided）、单侧精确概率（ExactSig.1-sided）；
从上到下为：
Pearson卡方（PearsonChi-Square即常用的卡方检验）、连续性校正的卡方值（ContinuityCorrection）、对数似然比方法计算的卡方（LikelihoodRatio）、Fisher'
s确切概率法（Fisher'
sExactTest）、线性相关的卡方值（LinearbyLinearAssociation）、有效记录数（NofValidCases）。
另外，ContinuityCorrection和Pearson卡方值处分别标注有a和b，表格下方为相应的注解：
a.只为2*2表计算。
b.0%个格子的期望频数小于5，最小的期望频数为13.78。
因此，这里无须校正，直接采用第一行的检验结果，即X2=14.679，P=0.000。
因P=0.000，可以认为两种治疗方案疗效有差异，结合样本率，可以认为甲方案有效率高于乙方案。
二、配对计数资料X2检验
AB两种试纸检验尿葡萄糖结果
B试纸
A试纸+—合计
+702090
—4610
合计7426100
输入三个变量：
行变量（A试纸）：
变量名取“R”，变量值为1=“阳性”，2=“阴性”
列变量（B试纸）：
变量名取“C”，变量值为1=“阳性”，2=“阴性”
指示每个格子中频数的变量：
所建立的数据集如下表。
然后用WeightCases对话框指定频数变量进行加权，最后调用Crosstabs过程进行X2检验。
70.00
20.00
4.00
6.00
1.Data==>
2.Analyze==>
选中Chi-square复选框（分析A、B两种试纸结果有无相关）
选中McNemanr复选框:
（做配对X2检验,分析A、B两种试纸结果阳性率有无差异）
单击Continue钮
°
¸
À
ý
´
¦
í
Õ
ª
Ò
°
Ó
Ð
§
µ
Ä
È
±
Ê
º
Ï
¼
Æ
N
Ù
·
Ö
AÊ
Ô
½
*BÊ
100
100.0%
.0%
上表为有效例数,缺失例数和总例数的情况,100例均有效.
上表输出配对四格表数据。
A、B两种试纸结果阳性率有无差异）
上表为X2检验的结果。
首先是成组X2检验，X2=6.676，P=0.010，可以认为A、B两种试纸的结果有相关性（即A阳性，B可能也阳性）。
下面做了配对X2检验（McNemarTest）,用精确概率法计算，P=0.002（双侧），可以认为A、B两种试纸的阳性率差异有统计学意义。
三、R×
C表X2检验
这是4×
2表资料，要进行4个样本率的比较。
直接输入三个变量：
行变量（分组变量）：
变量名取“R”，变量值为1=“鳞癌”，2=“腺癌”，3＝“腺鳞癌”，4＝“小细胞癌”。
列变量：
变量名取“C”，变量值为1=“表达”，2=“不表达”
1
95
2
40
65
30
3
20
10
4
选入F
选中Chi-square复选框
单击Continue钮
选中Row复选框
单击Continue钮
R*C
280
上表为有效例数,缺失例数和总例数的情况,280例均有效。
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