SPSS 什么情况下用卡方检验：四种列联表场景对照

什么情况下用卡方检验：要看两个分类变量之间有没有关联，并且手里是计数数据。它把两个变量交叉成列联表，比较每格的实际人数和两变量毫无关系时本该有的人数。以下结果来自本站演示数据（模拟生成，不代表真实研究结论）：300 位被调查者，看吸烟状况与疾病严重程度。

数据要怎么排

两列分类数据，共 300 行，没有缺失：吸烟状况（不吸烟、吸烟），疾病严重程度（轻度、中度、重度）。吸烟状况放进「行变量(分类字段)」区，疾病严重程度放进「列变量(可多选)」区，各区的要求见列联（交叉）分析帮助文章。

角色	变量	放入区域
行变量	吸烟状况	行变量(分类字段)
列变量	疾病严重程度	列变量(可多选)

列联表卡方检验怎么做

1. 在方法列表里点开「列联（交叉）分析」。
2. 把吸烟状况拖入「行变量(分类字段)」区，疾病严重程度拖入「列变量(可多选)」区，列变量区可以放多个变量。
3. 点击开始分析，报告依次呈现样本与前提、交叉列联表与检验、交叉图与残差图、效应量与逐格分析、结论五张卡。

下图是放好变量后的工作台。左边是变量列表，右边是两个区，变量放进去之后，每个变量名旁边会带上它的类型标签。

什么情况下用卡方检验：四种列联表场景

本站另有一个「卡方检验」模块，下面用的是「列联（交叉）分析」，它在检验之外多给列联表、效应量和逐格定位。判断要不要用，先问手里的两个变量是什么：

情景	为什么用卡方	结果回答什么
性别和十道满意度单选题，逐题看有没有关联	每题都是类别，一个分组变量对一批题	哪几题的选择与性别有关，已做多重比较校正
想知道不同年级对同一道题的选择是否不同	年级和选项都是类别，比较的是构成比	各年级的选项构成是否相同，并画出堆积百分比
吸烟状况与疾病严重程度，要找出差别在哪些格子	两个类别变量，人数落在交叉的格子里	整体有没有关联，以及哪几个格偏多、偏少
是否暴露与是否发病，只有 2×2	两个二分类变量	在关联之外多给优势比与相对风险

不该用卡方检验的情形

卡方检验的输入必须是计数，表里填的是均值、金额或比例，卡方值就没有意义。此外，各格的期望频数要够大：2×2 表所有格不低于 5，更大的表所有格不低于 1 且小于 5 的格子不超过 20%，详见卡方检验的适用条件。几种情形要换方法，下图把判断顺序画了出来。

两个变量不是都分类时也不该用。比如要比较各组的平均水平，两组用独立样本T检验，三组及以上用单因素方差分析。

本例的结果怎么读

第一张卡先体检：2×3 表，最小期望频数 31.05，没有期望频数小于 5 的格子，卡方近似条件满足。第二张卡的列联表里，不吸烟组中度占 43.64%，轻度占 40.61%，重度占 15.76%；吸烟组中度占 51.85%，轻度占 16.30%，重度占 31.85%。

主结果：Pearson χ²(2)=24.211，p<0.001，Holm 校正后同样小于 0.001；似然比 G²=25.093，结论一致。列百分比的交叉图如下。

显著只说明两个变量不独立，具体是哪些格造成的看调整标准化残差热力图。红色表示比独立假设下预期的多，蓝色表示比预期的少。

第四张卡给关联强度：Cramér's V=0.2841，95%CI [0.1774, 0.3821]，报告判读为弱。Holm 校正后 4 个格都显著偏离期望：不吸烟者轻度偏多、重度偏少，吸烟者轻度偏少、重度偏多。

论文里怎么写

要点是写出列联表规模、样本量、χ²、自由度、精确 p、Cramér's V 与置信区间，显著时再写单元格分析：

对 300 位被调查者的吸烟状况与疾病严重程度做 2×3 列联表分析，两变量的关联检验：χ²(2)=24.211，p<0.001，Cramér's V=0.2841，95%CI [0.1774, 0.3821]。逐格残差显示不吸烟者轻度偏多、重度偏少，吸烟者轻度偏少、重度偏多。

卡方检验常见错误

• 逐格看未校正的残差：格子多了总会有几个碰巧显著，本例逐格要看 Holm 校正后的 p，校正后仍显著的才写。
• 把有序的严重程度当无序类别：轻度、中度、重度有顺序，卡方检验不利用这个顺序，要检验趋势得换别的方法，这是本例的局限。
• 期望频数小的表照样读 Pearson：2×2 表要换 Fisher精确检验，更大的表先归并，不要硬读卡方值。
• 表里填比例或均值：输入必须是计数，比例要先还原成人数。

把结果带进论文：导出与会员

列联表、检验汇总表和效应量表导出后可以放进论文。分析和查看结果不用登录；开通会员后可导出 Word / PDF 报告、使用 AI 解读。

延伸阅读

• 列联表卡方检验
• 列联（交叉）分析帮助文章：五张卡与全部判定规则