如何用SPSS做卡方检验？——一位自媒体老炮的实战笔记 🧠📊
你好呀，我是小鹿，一个在数据世界里摸爬滚打5年的内容创作者。最近好多粉丝私信我：“小鹿，我做问卷调查，发现男女对某个产品的偏好差异明显，但不知道怎么用SPSS验证是不是真的显著？”
别急！今天就手把手教你用SPSS做卡方检验，真实案例+详细步骤，看完就能上手，适合发朋友圈、小红书，连小白都能看懂👇
Q1：卡方检验是干嘛的？
简单说，它就是用来判断两个分类变量之间有没有“关系”——比如性别（男/女）和产品偏好（喜欢/不喜欢）是否独立。如果结果显著（p<0.05），说明它们不是随机分布的，而是有关联的！
Q2：我该怎么操作？拿个真实例子讲清楚！
假设你做了100份问卷，数据如下：
男性喜欢：30人；不喜欢：20人
女性喜欢：15人；不喜欢：35人
你怀疑“性别会影响产品偏好”，这时候就要用卡方检验了！
步骤来啦👇
打开SPSS → 输入数据：两列，一列是“性别”（1=男，2=女），另一列是“偏好”（1=喜欢，2=不喜欢）
点击菜单栏：分析 → 描述统计 → 交叉表
把“性别”拖进行，把“偏好”拖进列
点“统计” → 勾选“卡方” → 点确定
看输出结果：重点看“Pearson卡方”的p值
Q3：怎么看结果？我遇到过什么坑？
我第一次做时也踩过坑——忘了勾选“期望频数”！结果出来一堆“期望值小于5”，提示不能用卡方。后来才知道，要确保每个单元格的期望频数 ≥5，否则要用Fisher精确检验。
这次我的结果是：χ² = 8.47, p = 0.004（<0.05）→ 显著！🎉
结论：性别和产品偏好确实有关联！男性更倾向喜欢这个产品，女性则相反。这可比凭感觉靠谱多了～
写在最后：卡方检验不是玄学，而是帮你从“我觉得”走向“我有证据”的利器。下次你发朋友圈说“我发现XX现象很普遍”，记得先用SPSS验一下真伪！
我是小鹿，专注用数据讲故事。关注我，带你把生活变有趣，把数据变好看 💫
