r×c列联表如何做卡方检验？

Question

如题所述

Answer 1

引言：在医疗统计领域，我们曾深入探讨过卡方检验的多个应用场景，如2x2、2xC、配对卡方和分层卡方。今天，让我们聚焦于SPSS中如何操作R×C列联表的卡方检验，为您的数据分析提供实操指南。

问题与数据设置

研究者关注购房者的类型（buyer_type）与房屋类型（property_type）之间的关系，针对333位在过去12个月有购房记录的受试者进行了数据收集。参与者分为单身男性、单身女性、已婚两人和多人家庭四类，房屋类型则涵盖楼房、平房、独栋别墅和联排别墅。数据分为详细个案和个人汇总两种格式，每一种类型下都有详实的频数分布。

分析方法与假设

进行R×C卡方检验前，需确认三个关键假设：变量类型（如购房人和房屋类型）均为无序分类；观测值独立；样本量充足，最小期望频数大于5。本研究符合前两个假设，接下来我们将检验样本量是否足够。

SPSS操作步骤

数据预处理: 如果数据为汇总格式，需在Analyze菜单下的Weight Cases中进行加权，选择Frequency Variable作为权重变量。
卡方检验: 选择Descriptive Statistics下的Crosstabs功能，输入buyer_type和property_type。设置统计量为Chi-square，选择Nominal选项中的Phi和Cramer’s V。在Cells选项中，确认期望频数、百分比和调整后的标准化残差，然后点击OK。

结果显示，最小期望频数为6.5，满足样本量要求，可以进行卡方检验。

结果解读与统计描述

卡方检验结果详细展示了各购房人类型与房屋类型的交叉表，从Count列可以看出实际发生的频率。例如，单身男性主要选择楼房（flat），而多人家庭则倾向于购买独栋别墅和联排别墅。深入分析每个交叉项的统计描述，可以揭示出显著的关联或差异。

总结

通过这次SPSS卡方检验的实操，我们了解到如何在R×C列联表中分析购房人和房屋类型的复杂关系。无论您是初学者还是经验丰富的数据分析者，掌握这个技巧都能帮助您在医疗研究中更准确地解读数据。想了解更多详细内容，请前往医咖会官网，深入探索更多SPSS实战教程。