pearson卡方检验步骤
急求pearson卡方检验步骤?？
数据录好后🪀🌏|🦗👽，在spss菜单里选择选择*🐑-_🦙：数据——加权个案🥊——🌔🐾，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里🐀_|🐽🌸，如下图🦏🎯——🐈⛅️：然后确定*🌒_*🦁，这一步是做卡方检验前必经的步骤☹️🎽-⛈。接下来进行卡方检验🦋🐐——🦤🥉，依次选择🦄🤣|🥎🦙：分析——描述统计——交叉表🌱|🐵，弹出卡方分析的对话框🙁🍀_——😽，然后将变量一🐨🐂-🌍🤒、二分别选入行变量和列变量🤑|🐚，然后点击“统计后面会介绍🐀🐼|🐹🎇。
Pearson卡方检验🍂🪴_🐝🐾：适用于样本量大且期望频数大于5的场景🌧😘——🥀，如大一至大三的年级与愿意或不愿意考研的独立性🏒-🐥。当数据准备就绪后🐒——_🎍*，通过SPSS中的数据—个案加权—频率变量🏐🌔--🌒🦛，进行交叉表分析🕹_——☀️🦇，结果显示卡方值15.750💐-🕸，p值小于0.001🧸🎾——😟，表明年级与考研意愿有显著关联🎱🐾——_🕹🐖。Yates矫正卡方检验*——🌕：适用于只有两个水平的变量（..
数据录好后🪀🌏|🦗👽，在spss菜单里选择选择*🐑-_🦙：数据——加权个案🥊——🌔🐾，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里🐀_|🐽🌸，如下图🦏🎯——🐈⛅️：然后确定*🌒_*🦁，这一步是做卡方检验前必经的步骤☹️🎽-⛈。接下来进行卡方检验🦋🐐——🦤🥉，依次选择🦄🤣|🥎🦙：分析——描述统计——交叉表🌱|🐵，弹出卡方分析的对话框🙁🍀_——😽，然后将变量一🐨🐂-🌍🤒、二分别选入行变量和列变量🤑|🐚，然后点击“统计后面会介绍🐀🐼|🐹🎇。
Pearson卡方检验🍂🪴_🐝🐾：适用于样本量大且期望频数大于5的场景🌧😘——🥀，如大一至大三的年级与愿意或不愿意考研的独立性🏒-🐥。当数据准备就绪后🐒——_🎍*，通过SPSS中的数据—个案加权—频率变量🏐🌔--🌒🦛，进行交叉表分析🕹_——☀️🦇，结果显示卡方值15.750💐-🕸，p值小于0.001🧸🎾——😟，表明年级与考研意愿有显著关联🎱🐾——_🕹🐖。Yates矫正卡方检验*——🌕：适用于只有两个水平的变量（..
卡方检验（Chi-Square Test）由Pearson提出🌖——🐯，它通过比较在给定的可靠度和自由度下卡方统计量与卡方分布函数的概率值🤒🎄-*🌿，来判断观察概率与期望概率是否一致🧵_-🐍，进而评估理论概率与实际概率是否一致💐👿--🌱🌔。用户可以利用SPSS软件执行卡方检验🎀-🐣🐡，操作便捷*❄🍃_-😸。在SPSS中进行卡方检验时🐊😈_-🤢，默认的零假设H0成立🤨🦟——🐀🌚，即观察频数与期望频数好了吧🥀🦖_🥀！
然后🌳-🤮，进入卡方检验表🦠*||🐺💀，如图所示🐙-😙，卡方值为39.404😢|-😬😁，显著性为0.000🐥_-🐳🦄，这表明满意度与是否提供资金服务之间存在显著差异🌜————🐣😄。适用与限制</ 卡方检验有明确的应用条件🦟|——*：对于四格表🪡🌵|*🤨，若样本随机且n≥40且所有理论频数T≥5🐍_🐳🎏，推荐使用Pearson卡方🐃🐫——_🐰；若T＜5🌴||🎄😄，但T≥1且n≥40🐘🦙|🦎🌺，可考虑使用连续性校正的卡方检验🥊😸-🐉；..
spss如何做交叉表分析?？
4🤡_|🧿、选中右上角第三个按钮“单元格”🎄😿_|🐍🕊，出现单元格对话框🪴————🌔。选中“观察值”和“行”😇-🥌，点击“继续”🎴__🃏。5🌸🌼-|🦉🦚、点击“确定”按钮🤖|_🎃，出现所需交叉列表😁🐫-|🦄。6🦚————😟、卡方检验结果*|-🕹：我们主要是看皮尔森（pearson）卡方检验🏆🙄——*😡，sig值小于0.05🐐🐤——🪳🦉，因此我们认为不同年龄的人对是否过有过知识付费有显著的影响🌸🤓-——🦐🦡。7🐭_🌱🌲、最后一个表格🧩_|😢🐁，..
卡方检验(Chi-Square Test )是Pearson提出的一种统计方法🏐__🎗，通过比较一定可靠度和自由度下卡方统计量和卡方分布函数的概率值😵🏸——-😧，判断实际概率是否与期望概率一致😤🪡|🙁⛳，进而判断理论概率与实际概率一致用户可以利用SPSS软件方便地完成卡方检验*——|🦠🧧。在SPSS软件中😒|😙，默认的H0成立😙——👽。即🎍-——🙂🌾，观察度数和实际度数没有差异😆😖__🦢。即两好了吧🙊——🌩😔！
如何利用SPSS12.0软件进行卡方检验判断两组数据比较差异有无统计学意义...
Column(s)🌹🥊——🐔：结果🌓🎈|🌲♦。单击statistics统计量按钮🐚🎈_🍄🐙。选择Chi-square🌴🐋——🦇🦚，单击continue与OK按钮🎾——🙂。若总例数>=40🦍_🦜🏓，最小理论频数>5(expected count less than 5)🐤🐃_🐑🌵，则满足卡方检验条件😩🎖_🌦，选择卡方值(Pearson Chi-Square)和及对应的P值(即Sig)😱🤫|_🥈🐓。若P<=0.05🌧🤬——*🐏，则差异有统计学意义😎🐊——|🐬；若P>0.05😀*❄|🪡🐨，则差异无统计学意义🐸_——🐾。
继续”🌴-_⛳，返回到“交叉表”对话框🐞|🎮。6🐅_|🌞🧶、在“交叉表”对话框中🎄_|🦕，单击"确定"按钮🦤🦕-🐔🌿，即可得输出结果🌙🏏-_🎁🎰。7🐟|🤯😧、卡方检验结果🤑_🦒：主要看pearson卡方检验行🐍🪴_-*🍀，pearson卡方数值即为卡方值（如下的12.705）😖_☁️，渐近显著性（sig）值即为P值（如下的0.002）🐖😣_😦，小于0.05时认为不同位置对不同类型的胎盘判断有显著的差别🪶||🦂🐾。
x²检验的用途?？
卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法🍁🥅——🎟🌝，它在分类资料统计推断中的应用🦓-*，包括🃏⛅️--🐖🦎：两个率或两个构成比比较的卡方检验🏵_🐘⚡️；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等🦇__🪡。准确的说就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度*🀄_——🐍🧨，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是什么🤤-——🌿🤭。
第一个表为个案摘要表🦧🦬——-🍀，主要是描述数据的总体个案情况🐍🏏————🕷🦢，第二个表为四格交叉表🤒||🦕🐏，描述每种情况的个案以及期望值🐪|——🦧🦎。第三表是卡方检验表🐰🌱__😡，结果如何选择如下*😧_——☘️🦬：（1）当样本量n>=40🥋😗|*，且所有单元格的期望频数（理论频数）T>=5时*|🎳🎐，采用Pearson卡方检验🌓|_🎴😮，检验结果看第一行🌸☹️|_😺。（2）当样本量n>=40🙊🥋|🌾，但有单元格后面会介绍🦗__🐍。