没错，小伙伴们请瞪大你们的双眼，我们要开始讲SPSS数据统计了
。
相信大家都经历过被统计支配的日子，多少个日日夜夜，你我奋斗在SPSS面前，只为看到那<0.05的数字。又有多少个本该花前月下的日子，我们却在跟数字共度良宵......
但是！大家不要怕，学好统计并不难！只要大家愿意学，一定能攻坚克难，一举登顶数据高地！那就快跟着总樂老师，一起领略数据统计的魅力吧！
首先我们开始第一节，卡方检验。(为什么讲这个，咱也不知道，咱也不敢问
)
01 什么是卡方检验
以χ分布为基础的一种常用的假设检验方法，主要用于分类变量，根据样本数据推断总体的分布与期望分布是否有显著差异，或推断两个分类变量是否相互关联或相互独立。
简单的讲卡方就是检验两个变量之间有没有关系，举个例子来看卡方检验都能干点儿啥：
检验男性或者女性对于鼠标的挑选有没有区别
不同城市级别的消费者对买键盘有没有什么区别
如果有显著区别的话，我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。
02 卡方检验的原理
其原假设为：观察频数与期望频数没有差别。凡是可以应用比率进行检验的资料，都可以用卡方检验。
那么什么是期望计数，什么又是观察频数呢？我们用一个简单的例子来说明：投硬币。
从概率上来说，一枚均匀的硬币被投掷出去落地后，只有两种可能出现，正面和反面(请说还存在立起来的小可爱们，出门右转，翻看自己的高中数学书
)，并且概率各占50%。但是从实际操作来讲，你抛10次，有可能都是正面，也有可能都是反面，everything is possible，出现正面和出现反面的次数有可能不一样。
那么，上述这段话中，从概率上来讲，正反各50%的描述就是我们的期望计数，就是从概率上来讲，某件事情出现的次数，而你实际操作的时候，出现的各种各样的情况就是你的观察频数。
03 实际操作
我们可以发现，在spss 中有两个地方都可以找到卡方检验，那么两处有什么区别呢？
单样本的χ检验，适用于检验单样本数据与期望分布之间是否存在差异。
多样本的χ检验，适用于检验不同样本的分配比率之间的差异。
04 结果分析
数据结果主要关注第一行皮尔逊卡方的渐进显著性(双侧)值，如果小于0.05则差异显著，如果大于0.05则差异不显著。
好啦，本次的spss数据分析小课堂到此结束。可能乍一看有些枯燥乏味，但这就是数据的特色，更是数据的魅力啊！如果你能够战胜枯燥，就会感受到数据分析无穷的魅力的！！！
(总樂的亲身感受，相信我，数据可比大猪蹄子真诚得多~
)
简单的分享就这些啦，如果有缘，下次再见喽～
图文：王楠
编辑：卢偲瑶
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