卡方分析

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• B站优酷 差异分析的几种方法

• B站 优酷  几类卡方检验的对比和说明

• 卡方分析(交叉表分析,列联表分析，具体为Pearson卡方),用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况.例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。

  首先判断p 值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明两组数据具有显著性差异,具体差异可通过选择百分比进行对比判断。

  分析项	卡方检验说明
  学历,网购平台偏好	不同学历样本人群,他们网购平台偏好是否有差异?

  分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成柱形图/条形图等):

  	选项	学历		总计	χ2	p
  		本科以下	本科
  分析项1	选项1	1(1.8)	0(0.0)	1(0.9)	13.251	0.017*
  	选项2	6(10.5)	6(10.3)	12(10.4)
  	选项3	10(17.5)	11(19.0)	21(18.3)
  	选项4	30(52.6)	36(62.1)	66(57.4)
  总计		57(100.0)	58(100.0)	115(100.0)
  * p <0.05 ** p <0.01

  

  • 特别提示

  • 卡方分析也即交叉分析,多用于现状政策类数据研究.

  SPSSAU操作截图如下:

  

卡方分析案例

• 1、背景

  想研究性别和是否抽烟之间有没有关系，男性抽烟的比例有没有更高等。

• 2、理论

  性别和是否抽烟的关系，这一句话里面包含两个词语，分别是：性别，是否抽烟。性别为X，是否抽烟为Y。性别为定类数据，是否抽烟也是定类数据。因而使用卡方分析进行研究。

• 3、操作

  性别和是否抽烟的关系，性别为X，是否抽烟为Y，对应放置。如下图：

  • 

• 4、SPSSAU输出结果

  题目	名称	性别		总计	χ2	p
  		男	女
  是否吸烟	吸烟	51(65.4)	27(45.0)	78(56.5)	5.734	0.017*
  	不吸烟	27(34.6)	33(55.0)	60(43.5)
  总计		78	60	138
  * p <0.05 ** p <0.01

  

  • 特别提示

  • 表格和图形均是呈现结果的形式，建议结合着使用，图形共提供四类(堆积柱形图，柱形图，堆积条形图，条形图)，选择使用即可,下图为堆积柱形图。

  

• 5、文字分析

  从上表格可以看出，研究性别和是否吸烟之间的关系，由于性别和是否吸烟这两项均为定类数据，因而使用卡方分析进行研究。从上表可知，不同性别群体吸烟情况呈现出显著性差异（χ²=5.734,p =0.017 <0.05），具体通过对比百分比差异可知，男性群体中有65.4%吸烟(明显高于平均水平56.5%)，但是女性群体中45%会吸烟。说明男性群体抽烟的比例明显的高于女性群体。

• 6、剖析

  卡方是研究关系，那么差异或者区别即是关系。如何对比差异呢？直接横向对比即可，比如65.4%和45.0%进行对比，也或者65.4%和56.5%（不区分性别时平均水平）对比均可。分析是柔性的，只要先确认有差异，接着具体按照自己的一套思路进行描述具体差异即可。