我们咸犴孜稍先看这一个案例吧。然后具体来说一下。该案例来自于网络。![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/65390a23beb9763e714c2f656ad06de89b61b021.jpg)
由于这58名病人采用了两种检测方法,所以这两种方法得到的数据是相关的,不能当作独立的两个变量。这时候就要用到了相关样本卡方检验。
数据的组织形式:在spss中,我们这样录入数据,1表示阳性、2表示阴性,最后一列为频数。这只是数据形式之一,假如我们的数据是原始数据类型的,而没有统计成频率形式,我们看这一篇文章就可以了:![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/0cdb2f0e1799e92ada36d6f3e1fec314f0c5a021.jpg)
先加权数据,假如我们数据是原始数据,而不是频数数据就可以不加权,这样你参考上面一篇文章。![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/3761a73acd8920c55e811c86568a59de44078821.jpg)
在菜单栏上执行:分析--描述统计--交叉表
![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/8b3643dd884ce54aa4a9735ca3066b0193ddf721.jpg)
将两种方法先分别放入行和列中![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/4b626771fe1d96d8b997f5932ccd0c6efaf2e121.jpg)
点击统计量![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/3fe32442a07aa0107ebd788bbfbb19efa35f3e26.jpg)
选择卡方值和McNemar,后者是真正的相关卡方检验要看的概率值![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/e076d77622bc7dc516e9bfec5e460596b9142926.jpg)
数据结果中,你可以看大盘McNemar检验中sig值为0.002,显著!结论为拒绝虚无假设,认为这两种方法检验结果是有差异的。![SPSS实例:[29]相关样本卡方检验](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/dd58d02c5b1b1ede0752348a981fceecd2d90f26.jpg)