SPSS有话说：卡方分割

Original spss speaking SPSS有话说 2022-04-26

导语

进行方差分析时，当主效应或交互作用显著，我们会进一步进行事后比较或简单效应分析，以检验两两水平之间的差异。然而进行R×C表资料的卡方检验，但发现多组组间存在差异，SPSS并未提供两两比较的方法，此时我们需要人为对统计表进行分割分析，即卡方分割。

SPSS有话说

概述

未学习单因素方差分析前，为了检验不同年级在某个连续变量上的差异，或许你会想将进行几次t检验就可以了，但是这样必然会增加犯第 I 类错误的概率。同样进行多次卡方检验，也会产生这样的错误。解决方案是，调整检验水准为α'，α'=α/m，其中m=k(k-1)/2，k表示多个独立样本的个数。例如：需要比较3个样本频数分布之间的差异，检验水准α=0.05，m=3，α'=0.0167。

Bonferroni调整法正是用这种思想，即调整p值是对检验水准进行调整，以防治由于多次两两比较增大犯I类错误的概率。

检验方法

(1) 分割法

若数据已事先整理汇总，如下图，需要先进行加权处理，然后进行第二步分析；若数据未事先整理汇总，无需要进行加权处理，直接进入第二步。

第一步：【数据】—【个案加权】—【个案加权系数，将频数放入】。

第二步：【分析】—【描述统计】—【交叉表】—【统计量】—【勾选卡方】—【单元格】—【勾选比较列比例、调整p值】。

问题：检验不同性别在各年级上的分布是否有差异？

结果发现，卡方值为11.357，p<0.05,表明不同年级的性别分布存在差异。具体在哪个年级上存在差异，根据Bonferroni法的结果，也就是交叉表所对应的结果。请注意各数的下脚标的字母（a,b），若存在相同的字母，则表示之间无统计学意义。因此，不同性别在大一、大四年级上分布存在显著差异，在大二、三年级上不存在显著差异。

(2) 个案法

如果想知道具体每两两比较的卡方值和P值，可采用SPSS中选择个案的方法，具体方法如下：

沿用上例，年级包括大一、大二、大三、大四，两两配对有6种：大一与大二、大一与大三、大一与大四、大二与大三、大二与大四、大三与大四。依次进行个案选择。

第一步：【数据】—【选择个案】—【如果条件满足】—【输入公式，如年级=1 | 年级 = 2，表示仅选择大一与大二】-【确定】。

第二步：【分析】—【描述统计】—【交叉表】—【统计量】—【勾选卡方】—【单元格】—【勾选比较列比例、调整p值】。

注：因为进行了多次比较，需要对检验水准进行校正，这里我们比较了6次，调整后的检验水准为0.05/6=0.0083，因此p值应与0.0083进行比较。

如结果所示，不同性别在大一、大二上不存在差异，p>0.0083。

如结果所示，不同性别在大一、大三上不存在差异，p>0.0083。

如结果所示，不同性别在大一、大四上存在差异，p<0.0083。

如结果所示，不同性别在大二、大三上不存在差异，p>0.0083。

如结果所示，不同性别在大二、大四上不存在差异，p>0.0083。

如结果所示，不同性别在大三、大四上不存在差异，p>0.0083。