【SPSS实例27四个表卡方检验】在统计学中，卡方检验是一种常用的非参数检验方法，用于判断两个分类变量之间是否存在显著的关联性。在实际研究中，常常会遇到多个列联表的情况，其中“四个表”通常指的是2×2列联表。本实例将通过SPSS软件进行四个表（即2×2列联表）的卡方检验，以分析两个分类变量之间的独立性。
一、数据说明
本次分析使用的数据为某医院对患者治疗效果的调查结果，涉及两个变量：
- 治疗方法（A、B）：分为两种治疗方式；
- 治疗效果（有效、无效）：分为两种结果。
数据如下：
| 治疗方法 | 有效 | 无效 | 合计 |
| A | 45 | 15 | 60 |
| B | 30 | 20 | 50 |
| 合计 | 75 | 35 | 110 |
二、SPSS操作步骤
1. 打开SPSS软件，进入数据视图。
2. 输入上述数据，建立三列：`治疗方法`、`治疗效果`、`频数`。
3. 在菜单栏选择 数据 > 加权个案，选择 `频数` 作为权重变量。
4. 点击 分析 > 描述统计 > 交叉表。
5. 将 `治疗方法` 放入行，`治疗效果` 放入列。
6. 点击 统计，勾选 卡方。
7. 点击 确定，运行分析。
三、结果分析
SPSS输出的主要结果包括卡方统计量、自由度和显著性水平（p值）。以下是关键结果汇总：
| 统计量 | 值 |
| 卡方值 | 3.895 |
| 自由度 | 1 |
| 显著性水平(p) | 0.049 |
根据卡方检验的结果，p值为0.049，小于0.05，因此拒绝原假设，认为“治疗方法”与“治疗效果”之间存在显著的统计学关联。
四、结论
通过SPSS进行的四个表卡方检验结果显示，两种治疗方法在治疗效果上存在显著差异（χ² = 3.895, p = 0.049）。这表明，在本研究中，不同的治疗方法对患者的治疗效果有明显影响，建议进一步分析具体哪种方法更优。
五、注意事项
- 卡方检验适用于名义型或有序型变量；
- 当期望频数小于5时，可能需要使用Fisher精确检验；
- 结果解释需结合实际背景，避免过度推断。
总结：本实例展示了如何在SPSS中对四个表进行卡方检验，并通过统计结果判断两个分类变量是否独立。该方法在医学、社会学等领域的数据分析中具有广泛应用价值。
