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使用SPSS進行卡方檢定（交叉表）
緒論
通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小，但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著，就要用卡方檢定（Chi-square test）是一種統計學方法，獨立性考驗用於檢驗兩個類別變項各組別之間是否有顯著關聯。本文將介紹卡方檢定並介紹上機操作和事後比較方法。
卡方檢定的假設是:
- 資料類型都是類別。類別包含順序(只能比大小，不能加減乘除。例如:學歷)和名義變項(例如:男女)
- 每個變項來自獨立樣本。
- 每一檢定細格(cell)內的數據應該設為頻率或計數數目。
- 並非是小樣本(百分之八十的細格次數<5)，若是小樣本就要使用校正方法(後面會說明)
通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小，但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著，就要用卡方檢定-獨立性檢定(The Chi-Squared Test of Independence)。如果卡方檢定的p值小於顯著性水平，則拒絕虛無假設，即資料中存在顯著差異。
例如:性別和學歷是否有關連，如果性別和學歷無關的話，則男生和女生在各個教育階段都以同樣機率出現，其數值也就是符合期望值；反之，如果如果性別和學歷有關的話，則男生和女生在各個教育階段都並非以同樣機率出現，其數值也就是不符合期望值。
事後比較 (Post-hoc comparison) 是在卡方檢定中所使用的一種方法，用於檢驗哪些組別之間的差異是顯著的。在卡方檢定中，如果拒絕虛無假設，則代表組別之間存在顯著差異，但不能確定具體是哪些組別之間存在差異。因此，通常需要進行事後比較，以確定哪些組別之間存在顯著差異
SPSS操作
卡方獨立性檢定SPSS操作
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拿資料, 算 p value ( = P(Data | Hypothesis)
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