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卡方检验多个卡方值和p值

卡方检验时多个卡方值和p值

目录

背景说明1

1卡方检验（交叉卡方检验）2

2卡方拟合优度检验4

3总结5

背景说明

在很多研究文献期刊中会发现类似下图这样的表格，明显的表格进行卡方检验得到

结果，但正常情况下卡方检验仅会得到一个卡方值和p值，但表格中出现多个卡方值和

p值。接下来将逐一进行剖析，分别从两个方面进行阐述，分别是多个卡方值和p值的

计算原理，以及使用SPSSAU进行操作说明。

常用的卡方检验有两种，分别是卡方检验（也称交叉卡方检验）和卡方拟合优度检

验。卡方检验研究定类X和定类Y之间的差异关系，即两个定类数据的差异情况；而

卡方拟合优度检验研究定类X不同选项的分布是否与预期一致。

不论是卡方检验，还是卡方拟合优度检验，均可以得到多个卡方值和p值，具体应

该以研究为准，查看是使用卡方检验还是卡方拟合优度检验，接下来将详细阐述此两个

检验，分别从原理及SPSSAU操作两个部分进行剖析，并且在最后进行总结。

1卡方检验（交叉卡方检验）

卡方检验研究定类X和定类Y之间的差异关系，即对应着图中‘性别’和‘营养状况’，

但正常情况下只会得到一个卡方值和p值。如果出现多个卡方值和p值，其原理为比如：

‘性别’与‘营养状况的不同选项’之间的卡方检验。

比如上图中第2行对应的53.4这个卡方值，其计算原理为‘性别’与‘营养状况的选

项营养不良‘之间的卡方检验。类似地，第3行39.448计算’性别‘与’营养状况的选项

正常’之间的卡方检验，第4行4.689计算’性别’与’营养状况的选项超重肥胖’之间的卡

方检验。

接着类似：第2列的56.083这个卡方值，其计算原理为’营养状况’与’性别的选项

男’之间的卡方检验，类似，第3列的56.083这个卡方值，其计算原理为’营养状况’与’

性别的选项女’之间的卡方检验。

知道原理后，就可以进行SPSSAU操作。多个卡方值和p值，计算定类X与定类Y

的不同选项，也或者定类X的不同选项与定类Y之间的卡方检验值。其实质上是研究：

比如‘性别’与‘是否营养不良’，‘性别’与‘是否正常’，性别与‘是否超重肥胖’，‘营养

状况’与‘是否男性’，‘营养状况’与‘是否女性’等的卡方检验。

那么如何使用SPSSAU得到‘选项’呢？使用方式是SPSSAU数据处理模块-生成

变量功能-里面的‘虚拟(哑变量)’功能即可，如下图所示：

本案例处理之后，得到上图类似的标题，即得到对应的‘选项标题’，然后进行卡方

检验时，放入的分析项为‘选项’即可。重复分析，如下图的操作：

本案例使用SPSSAU医学研究模块中的‘卡方检验’，放入分析项如上图，研究‘性别’

与‘营养状况’3个选项之间的差异关系，且使用加权数据格式，还需要将‘加权项’即‘频

数’放入对应的‘加权项[可选]’框里面即可。

类似下图：研究‘营养状况’与‘性别’2个选项之间的差异关系，且使用加权数据格式，

需要将‘加权项’即‘频数’放入对应的‘加权项[可选]’框里面即可。

得到两次结果之后，将两次的结果在EXCEL里面进行整理汇总即可。

本案例使用数据如下链接，点击下载数据

/multiChisquareValue.xlsx

点击下载数据蓝色，使用链接如上

2卡方拟合优度检验

除上述卡方检验外，还有一种情况是卡方拟合优度检验。如下图结果，其与卡方检

验的结果表格完全一致，但其内部的检验原理并不一致，接下来详细说明。

卡方拟合优度检验检验定类数据各选项的分布是否与预期一致（通常是预期各个选

项分布比例完全相同，比如男和女各占50%）。正常情况下‘性别’和‘营养状况’分别进行

分析，分别只会得到一个卡方值和p值。

当出现多个卡方值和p值的时候，其原理在于研究‘某前提条件下时比如为营养不

良时’性别的男女比例分布是否相同；也或者‘某前提条件下时比如为女性时’营养状

况3个选项的分布比例是否相同。

比如第2行的73.778，其为先筛选出‘营养状况’为‘营养不良’的样本群体，然后对

‘性别’进行卡方拟合优度检验，类似地，第3行的1.842为筛选出‘营养状况’为‘正常’的

样本群体，然后对‘性别’进行卡方拟合优度检验。第4行的2.000为筛选出‘营