一、研究场景
卡方检验是一种假设检验的方法，它属于非参数检验的范畴，主要是用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。例如：分析性别与患病之间是否存在差异、性别与是吸烟之间是否存在差异性等。
二、SPSSAU操作
SPSSAU左侧仪表盘“实验/医学研究”→“卡方检验”；
三、卡方值的意义
卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。
设A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，A与E之差称为残差。
显然，残差可以表示某一个类别观察值和理论值的偏离程度，但如果将残差简单相加以表示各类别观察频数和期望频数的差别，则有一定的不足之处。因为残差有正有负，相加后会使彼此抵消，总和仍为0，为此可以将残差平方后求和
另一方面，残差大小是一个相对的概念，相对于期望频数是10时，期望频数为20的残差非常大，但相对于期望频数为1000是20就很小，考虑到这一点，人们又将残差平方除以期望频数再求和，以估计观察颍数与期望烦数的差别。
（参考来源：张文影,邝春伟编著.SPSS统计分析基础教程（第2版））
四、SPSSAU结果与指标解读
1.卡方检验分析结果
其中A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。当n比较大时，χ2统计量近似服从k-1个自由度的卡方分布。
2.卡方检验统计量过程值
3. 深入分析-效应量指标
4.多重比较结果
（1）第1次多重比较
（2）第2次多重比较
（3）第3次多重比较
5. 趋势卡方检验
五、其他说明
1.卡方检验事后多重比较是什么意思？
医学研究模块里面的卡方检验方法时，SPSSAU默认提供多重比较功能，且SPSSAU仅针对第1个Y进行，可通过更换Y的位置实现其它分析项的多重比较，X或Y的选项个数大于10时不进行多重比较。
多重比较时，SPSSAU默认提供Pearson卡方检验值，多重比较时，检验次数增多会增加一类错误的概率，建议使用校正显著性水平(Bonferroni校正)，比如如果显著性水平为0.05，并且两两比较次数为3次，那么Bonferroni校正显著性水平为0.05/3次=0.0167，即p值需要与0.0167进行对比，而不是0.05。
2. 卡方检验出现多个卡方值和p值的原理？
如果卡方检验出现多个卡方值和p值，其原理和详细操作步骤说明如下，SPSSAU多个卡方值和P值处理
总结
如果研究中卡方检验表格出现多个卡方值和 p值，建议先理解表格里面是进行了卡方检验，还是卡方拟合优度检验，然后按SPSSAU多个卡方值和P值处理说明操作进行，最后在EXCEL表格中进行汇总整理表格即可。以上就是卡方分析的指标解读。卡方检验无论是在问卷调研或是医学实验中，都是非常实用高效的方法，没有展开说明的部分建议大家查阅SPSSAU帮助手册进行学习。
更多干货请前往SPSSAU官网查看。
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