1. 兩組性別是否有差異用spss卡方檢驗怎麼做
雖然是比較兩個率，但是原始數據呢？原始數據肯定是A組中發生感染者n1人，未發生感染者m1人，B組中發生感染者n2人，未發生感染者m2人。這樣大家都明白了，可以比較，所用方法是卡方檢驗。這是卡方檢驗最常見的用途：分析某無序分類變數各水平在兩組或多組間的分布是否一致。以2×2四格表為例，數據視圖如下：
首先在「數據」中選擇「加權個案」。如果數據以單個樣本的原始數據形式展現，而未進行計數，則無需加權，如下圖：
然後按照下列操作進行分析：
接著點擊「Statistics…」，選擇「卡方」：
當兩組總樣本量＜40時，需選擇「精確」。本例中兩組總樣本量n=100，故無需選擇此項。
得到結果如下：
結果中的第三個表格即為卡方檢驗結果，具體統計結果的選擇原則：
1、對於2×2四格表
（1） 當兩組總樣本量n≥40,且所有單元格的期望計數（理論數，T）≥5時，選擇Pearson卡方（第一行）；若所得P≈0.05時，用Fisher精確檢驗（第四行）。
（2） 當n≥40但有1≤T≤5時，用連續校正。
（3） 當n＜40或T＜1時，用Fisher精確檢驗。
2、對於多行多列表，直接用Fisher精確檢驗。
此外，卡方檢驗還可用於分類變數間關聯程度的測量、Kappa一致性檢驗和配對卡方檢驗以及分層卡方檢驗。卡方檢驗是一種用途很廣的假設檢驗方法，統計分析常常會用到。不知道今天的學習是否能幫助你解決臨床研究過程中的一部分問題呢？今後，會陸續送上實用、准確的統計學知識。