SPSS实6：多选题拟合优度检验&多选题单选题卡方检验

在实1中，我们已经知道了处理多选题需要用到【多重响应】或表中的【多响应集】，通过设定多重响应，既可以知道各个选项的占比情况，也可以根据不同的自变量进行交叉分析，了解自变量之间的显著性异。

卡方检验例题步骤_卡方检验的计算过程卡方检验例题步骤_卡方检验的计算过程


卡方检验例题步骤_卡方检验的计算过程


卡方检验例题步骤_卡方检验的计算过程


经过本篇文章学习，您能够对问卷数据做以下分析：

①多选题各个选项占比之间异是否具备显著性

②多选题单选题卡方检验

我们看一个案例：

我们想知道不同年龄之间对于某洁面产品的认知渠道的关联关系

首先对这2个变量进行交叉分析，结果如下

以上结果清晰展示以下两点：

1.选择认知渠道为“微信公众号”的人中，18-24岁占比46.2%，25-29岁占比54.2%；

2.对于“18-24岁”，48.8%的18-24岁人来自微信公众号，45.3%的18-24岁人来自天猫/淘宝，39.5%的18-24岁人来自旗舰店直播间，60.5%的18-24岁人来自宠粉群/朋友圈.......；

以上仅仅只是不同年龄各认知渠道人数的简单描述性分析结果。那么，更进一步，不同年龄的认知渠道人数的异是否具有统计学意义？

还需要继续进行加权卡方检验（因为此时我们是对统计结果进行再次分析，这一行数据代表的并不是单个值，而是所“加权的倍数”的数据）。

将以上数据按照如下的方式录入进SPSS：（需在变量视图中设置值标签）

此时，我们将对统计数据进行加权分析

选择数据-加权个案

将“人数”选入加权个案选项，点击确定

此时，我们可以按照正常的交叉分析步骤进行分析

设置行、列变量，并选择统计量中的【卡方】

选择单元格中的行、列百分比

卡方检验结果显示：

P>0.05，说明不同年龄之间的认知渠道无显著异。

也可以说成不同认知渠道中中，年龄的占比无异；意味着，年龄和认知渠道之间无关联关系。

这种拟合优度检验不涉及第2个变量，一般针对的是一道多选题的情况

同样是对多选题的处理，我们通过多重响应可以知道这道多选题各个选项之间的频数/人数占比情况，但各个选项之间人数异是否具备具有统计学意义？

仅通过多重响应分析无法给出P值，多重响应分析必须再结合卡方拟合优度检验，才能真正从统计学的角度得到各个选项之间的人数异的统计学意义。

案例如下：

我们想知道人们在选购一款洁面产品时，会受到哪些因素的影响？

首先进行多重响应设置，并进行频率分析，得到以下结果：

将以上的多重响应分析的结果作为原始数据，进行卡方拟合优度检验。

首先，多重响应的结果录入进行SPSS的形式如下：

数据-加权个案

将人数变量加权

分析-非参数检验-旧对话框-卡方

P<0.05，代表用户在选择洁面产品时受到的诸多影响因素之间有显著异

此时观察 残 大小，正数代表相对偏向因素，负数代表相对不偏向因素（残代表测量值与平均值之间的）

由此可以看出，

相对偏向因素包括： 是否温和不、洗后是否紧绷、洗后是否干燥起皮、是否清洁力足够强、洗后是否滑、气味是否喜欢、是否是氨基酸洁面、泡沫是否丰富绵密（降序排列）

相对不偏向因素包括： 是否洗卸二合一、包装颜值是否喜欢、起泡速度是否快、是否好挤出、是否好携带、是否好挤出（降序排列）

怎么用spss计算四格表卡方检验

卡方检验（chi-square test）有英国统计学家karl Pearson于1900年提出。主要用于两个或多个率（或构成比）间的比较，计数资料的关联度分析，拟合优度检验等。

工具/原料

四格表资料分析

spss软件

方法/步骤

卡方公式实际应用于检验计数资料组间统计检验，例题如下。

建立数据集

定义频数变量：Data — Weight Cases

卡方检验

卡方检验：选择统计方法

结果分析

7得出结论：按照α=0.05的水准，拒绝H0，接受H1，可以认为两组降低颅内压总体不等。

如何用spss做卡方检验

1.卡方公式实际应用于检验计数资料组间统计检验,例题如下.

2.建立数据集

3.定义频数变量:Data — Weight Cases

4.卡方检验:选择统计方法

5.得出结论:按照α=0.05的水准,拒绝H0,接受H1,可以认为两组降低颅内压总体不等.

你可以直接通过他设置一个指针程序，然后就可以直接做这个卡房检验了

在做卡方检验的时候，这个你可以直接通过sparse里面打开之后就能够直接去做了。

使用安可做卡方式检验这款软件做卡是非常便利的，她的后宫非常简单，易学

我想用PS做这个卡方对话检验当然也是可以的一般情况之下如果卡方的这个检验和其他演员不同的情况之下我就用这个卡方来做那么这时候如果如果如果如果鸡蛋不能配红框之下

是不是先入检验方式，然后进行运行作之后添加数据信息就有个调控就可以。

如何用这瓶不认识做卡方？演练检验应该好好的检验检验要不就最不合格可以出不了啊

反正角度相同，都是想尺寸大小，花丛懒到底

用SPSS对问卷调查中的多选题进行卡方检验超级详细步骤

用SPSS分析问卷地调查中的多选题进行卡方检验，比对单选数据分析稍微复杂，所以我做了一些总结。主要分为以下几个步骤:要先用多重响应创建数据集，然后定制表，可以查看单个卡方检验，然后汇总值，进行个案加权（ 重要 ），进而做交叉表，得到表分组的卡方检验。此外，我还提供了卡方检验中期望值的计算方法，以方便大家在写论文绘制表格时用到。

11.作为一名足球运动员，您认为踢球时哪个部位最容易受伤？(多选题）

A.头面部

B.颈胸（腰）部

C.四肢

D.膝关节

E.踝关节

F.足部

G.其他

现在对球龄与球员认为最容易受伤的部位进行关联分析，即做卡方检验，步骤如下：

可以用线上的卡方计算器

链接： 卡方计算器 关于spss中卡方检验的问题~

你还需要设置一个人数变量，然后在data-weight cases里面将人数变量加权，才能做卡方检验的

两位楼上说得也都对，但是，有一点，他的变量已经定义好了，就不用再重新定义变量了，也不用做加权的，只是楼主这样做在数据较大时工作量较大。

然后做列联表的卡方检验。

yze——descriptive ——crosstable——然后选择statastics——chi square ，我给你算了，是一致的。

卡方检验的p值怎么手算

卡方检验用于检验两个变量之间的相关性。在进行卡方检验时，需要计算卡方值和p值。手算卡方检验的p值：

1、计算卡方值：根据实际观测值和期望值，可以计算出卡方值，公式如下：卡方值=∑(观测值-期望值)2/期望值，

2、计算自由度：自由度的计算公式为：自由度=(行数-1)(列数-1)，其中行数和列数分别表示变量的类别数。

3、查找卡方分布表：根据自由度和显著性水平查找卡方分布表，得到对应的临界值。

4、计算p值：根据卡方分布的对称性，可以得到双侧p值。计算p值需要用到积分函数或计算机软件，因此可以使用现成的卡方检验计算器或Excel的CHISQ.TEST函数进行计算。