在第一节中，我们谈到变量可以大致分为两类：连续变量和分类变量。前两节介绍了SPSS中连续变量T检验和方差分析的实现方法。在这一节中，我们将集中讨论分类变量的卡方检验。
分类变量的变量值是定性的，显示不相容的类别或属性。大致可以分为(1)无序分类变量：变量值之间的程度和顺序没有区别，可以进一步分为两个分类变量和多个分类变量。性别(男、女)、药物反应(阳性、阴性)等。都属于二分变量；血型(A型、B型、AB型、O型)、职业(工人、农民、商人、个人等)。)都属于多分类变量。(2)有序分类变量：变量值之间在程度和顺序上存在差异。如疗效(无效、好转、显效、治愈)、检验结果(—、)等。都属于有序分类变量。
卡方检验是分析分类变量最常用的方法。让我们以药物甲和药物乙的疗效比较为例，介绍卡方检验的应用。具体示例见下表：
本数据在SPSS中的输入形式如下：
在分析之前，我们需要权衡人数。这是将列联表数据输入SPSS后，卡方分析前必须完成的一个步骤。
加权选项位于数据菜单的最后一行。然后可以对人数进行加权。然后选择分析-描述统计-交叉表，在对应的框中选择对应的行和列变量。
请注意，在卡方检验中，必须在右侧的统计模块中检查卡方，然后单击继续。结果如下：
解读结果时，首先要根据表格底部第一行字确定选择gxdxbc卡方、连续修正或Fisher精确检验的意义。这一判断应基于以下原则：
(1)我们把表中每个数字所占的位置称为网格。如果表中所有网格的期望计数大于等于5，样本量大于等于40，那么我们选择gxdxbc卡方；
(2)如果表中期望计数小于5但大于等于1的平方数不超过总平方数的20%，样本量大于等于40，那么我们选择连续修正的卡方；
(3)在表中，如果细胞预期计数小于1或预期计数小于5且大于等于1的细胞数超过细胞总数的80%，或样本量小于40或前两种方法计算的显著性，即P值接近检验水平，即(0.05)，此时应选择Fisher精确检验。
在这种情况下，样本大小为39，小于40。我们选择Fisher精确检验，其双侧P值为0.525，大于0.05，说明两种药物没有差异。
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请注意，在卡方检验中，必须在右侧的统计模块中检查卡方，然后单击继续。结果如下：
解读结果时，首先要根据表格底部第一行字确定选择gxdxbc卡方、连续修正或Fisher精确检验的意义。这一判断应基于以下原则：
(1)我们把表中每个数字所占的位置称为网格。如果表中所有网格的期望计数大于等于5，样本量大于等于40，那么我们选择gxdxbc卡方；
(2)如果表中期望计数小于5但大于等于1的平方数不超过总平方数的20%，样本量大于等于40，那么我们选择连续修正的卡方；
(3)在表中，如果细胞预期计数小于1或预期计数小于5且大于等于1的细胞数超过细胞总数的80%，或样本量小于40或前两种方法计算的显著性，即P值接近检验水平，即(0.05)，此时应选择Fisher精确检验。
在这种情况下，样本大小为39，小于40。我们选择Fisher精确检验，其双侧P值为0.525，大于0.05，说明两种药物没有差异。
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(2)如果表中期望计数小于5但大于等于1的平方数不超过总平方数的20%，样本量大于等于40，那么我们选择连续修正的卡方；
(3)在表中，如果细胞预期计数小于1或预期计数小于5且大于等于1的细胞数超过细胞总数的80%，或样本量小于40或前两种方法计算的显著性，即P值接近检验水平，即(0.05)，此时应选择Fisher精确检验。
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