spss交叉表卡方检验显著性，没有出现显著性分析的结果怎么解决？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-05-05 04:33 标签： 卡方检验显著性

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期望频数小于5的为8.3%最小期望计数为2.89，說明可以作卡方检验显著性sig值小于0.01，说明年级和成绩两变量存在相关性但期望频数小于5的单元格有两个，最好做费舍精确检验

期望頻数小于5的为8.3%，最小期望计数为2.89说明可以作卡方检验显著性。sig值小于0.01说明年级和成绩两变量存在相关性。但期望频数小于5的单元格有兩个最好做费舍精确检验。
期望频数小于5的为8.3%最小期望计数为2.89，说明可以作卡方检验显著性sig值小于0.01，说明年级和成绩两变量存 ...
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
spss交叉表分析方法与步骤：
2、将性别放到行列表将对读物的选择变量放到列，这样就构成叻一个交叉表
3、设置输出的结果点击statistics，打开一个新的对话框
4、勾选chi-square（卡方检验显著性）勾选phi and cramer''s V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指標），点击continue回到交叉表对话框
5、点击cells，设置cell中要展示的数据
6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数）勾选row（行单元格的百分比），点击continue回到交叉表对话框
7、点击ok按钮，输出检验结果
8、先看到的第一个表格就是交叉表性别为行、选择的读物为列
9、卡方检验显著性结果：主要看pearson卡方检验显著性，sig值小于0.05因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别
10、最后一个表格，输出的是phi值和V值两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验显著性有出入所以需要进一步进行两两比较。

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