spss 卡方检验_SPSS实战 | 05选择题的卡方检验

1、单选题的卡方检验

【案例】这是一项中国大陆游客赴某国旅行意愿的市场调研，变量X是旅游成熟度1-3级，变量Y是期望的参团方式，分为四类，希望检验不同成熟度的游客之间，参团方式的差异是否可以推及总体。

分析-描述统计-交叉表

一般习惯把自变量放在列，把两个变量选进来，然后对于画红框的三项进行设置。

H0是不同成熟度游客参团方式没有差异。

1、统计按钮，选卡方检验。

2、单元格按钮，因为卡方检验是基于实测和期望频数，所以计数两项都选。为了理解数据分布，要选列百分比。

由于分组变量成熟度有三级，为了看出具体是哪一级成熟度的游客有差异，要选比较列比例。

先看卡方检验的报告，第一行，皮尔逊卡方检验，卡方值14.233，显著性<0.05，拒绝H0，即不同成熟度游客之间有差异。

Tips：卡方检验要求总样本量n>40，单元格期望频数>5，如果不满足可以有校正的方法，更建议通过合并选项来满足，毕竟单元格的频数太低，解释力也下降了。比如在这个案例中，本来我将成熟度分为了四级，后来将中级和高级合并。

具体是哪个组有差异呢？看交叉表，根据表最下面一行的提示，标注相同字母角标的子集之间没有差异，所以只有在自由行/自助游的选择上，初级游客和中高级游客之间有显著差异。

Tips：在实际的市场研究工作中，解读组间百分比差异的时候可以宽容一些，经验值相差5个百分点，就可以理解为有差异了。比如零出国经验和初级游客更倾向于全程参团。

如果皮尔逊卡方值接近0.05，想更严谨一些，或者样本量不满足n>40，单元格期望频数>5，都可以做精确检验。在交叉表设置里，点精确按钮，卡方检验的报告里会有精确检验的显著性检测，可以以这个值为准。

2、多选题的卡方检验

在数据预处理篇，分享过将多选题作为多重响应集处理的方法。

在分析的过程中，可以在分析-定制表菜单里，对多选题进行频数分析和卡方检验。

案例：变量X是旅游成熟度1-3级，变量Y是游客担心的问题，分为若干类，是多选。希望检验不同成熟度的游客之间，担心的问题是否能推及总体。

首先，将两个变量选到表里。选中成熟度指标后，在摘要统计量里加上列%

然后进入检验统计选项卡，把卡方检验以及两两比较的设置都勾选上。

卡方检验的报告显示，两个变量之间有相关性。看下表的具体结果，零出国经验的人、初级游客更担心语言障碍，中高级游客更担心游览方面的体验。