01. 概念
卡方檢驗是一種用途廣泛的分析定類數據差異性的方法，用於比較定類與定類數據的關係情況，以及分析實際數據的比例與預期比例是否一致。
02. 方法分類
與T檢驗一樣，卡方檢驗也可細分爲：分析卡方優度檢驗、交叉表卡方、配對卡方。具體分析方法如下：
03. 卡方優度檢驗
卡方優度檢驗，是對一列數據進行統計檢驗，分析單個分類變量實際觀測的比例與期望比例是否一致。
案例：
當前收集了100份數據用於研究，其中有48名男性，52位女性。在收集數據前預期男女比例應該是4:6 (40%爲男性，60%爲女性)，現在想分析實際收集到的數據比例與預期的比例有沒有顯著的差異。
操作步驟：
（1）卡方擬合優度檢驗支持兩種數據格式：整理後的加權數據 或 原始數據。處理好數據後，上傳數據到SPSSAU進行分析。
（2）選擇【實驗/醫學研究】→【卡方優度檢驗】。
- 如使用原始數據，直接將“性別”項放入分析框即可。
- 如使用加權格式數據，需要把將“性別”項放入分析框，同時在加權項中放入“個數（權重）”
加權格式
（3）設置期望值：不勾選【期望值設置】,系統會默認各比例相等，本例中期望比例爲4:6，所以需要手動設置。
小數/頻數格式均可
分析結果：
上表格顯示,男女的實際頻數分別是48和52，預期頻數分別是40和60；經過卡方擬合優度檢驗顯示，實際比例和期望比例並沒有呈現出顯著性差異（X2=2.667，p=0.102>0.05）,意味着實際情況與期望情況基本一致，無明顯的差異性。
04.交叉表卡方
卡方優度檢驗是對一個分類變量的檢驗，在實際研究中，研究兩組分類變量的關係更加常見，例如想要了解閱讀習慣與學歷是否有關，此時可使用交叉卡方。
案例：分析不同性別學生對購買理財產品的意願是否有差異
操作步驟：
使用路徑：通用方法→交叉（卡方）
可以選擇按行統計百分數或者按列統計百分數，區別在於括號內百分數一個按列計算，一個按行計算，案例中選擇“百分數（按列）”
交叉（卡方）分析結果
結果分析：
從上表可以看出，不同性別樣本對於是否購買理財產品的意願不會表現出顯著性差異，說明性別和購買理財產品之間沒有聯繫。反之，呈現出顯著性；則說明性別對購買意願會有影響，具體差異需要通過對比百分比得到。
其他指標分析：
如果檢驗得出兩變量之間確實存在聯繫（結果有顯著性差異），想要進一步瞭解兩者的相關程度，需要結合效應量指標具體分析。SPSSAU提供5種指標；分別是：Phi係數、列聯繫數、、校正列聯繫、Cramer V係數、Lambda指標。
*X或Y中有定序數據，則建議使用Lambda指標
*交叉類型表示交叉表橫向格子數×縱向格子數
05. 配對卡方
除了以上兩種分析場景外，有時還需要分析配對分類數據的差異性。此類數據最常見於實驗研究，用不同的方法檢測同一批人，看兩個方法的效果是否有差異。此時可使用配對卡方檢驗。
案例應用：
當前有兩種辦法可以診斷癌症，A方法簡易且成本低廉但是準確率稍低；B方法結果可靠但操作麻煩且成本較高。共收集53名待診患者，並且分別進行兩種方法診斷，現希望通過研究判斷兩種診斷方法是否有差異。此數據爲配對數據，而且爲定類數據（診斷結果爲定類數據），因而需要使用配對卡方檢驗。
操作步驟：
使用路徑：SPSSAU→醫學研究→配對卡方
結果分析：
配對卡方分析結果
配對卡方有兩種檢驗統計量，分別是McNemar檢驗和Bowker檢驗。二者的區別如下：
本案例中兩種方法均只有陽性和陰性兩種結果時，因此選擇McNemar檢驗，SPSSAU會自動判斷，匹配合適的方法。
SPSSAU智能分析建議
06. 其他說明
事實上，計算卡方值的方法不止一種，常見包括Pearson卡方，yates校正卡方，fisher卡方，具體要結合期望頻數、R*C交叉類型等選擇採不同的檢驗方法。SPSSAU可自動選擇最優方法，因此不需單獨考慮使用哪種方法。
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