如何用spss元分析（SPSS统计分析基础教程）？如果你对这个不了解，来看看！
SPSS系列：手把手教你做卡方检验，下面是投必得论文编译给大家的分享，一起来看看。
如何用spss元分析
在统计学分析里，最重要的元素是数据，数据的属性和用途决定了用什么样的统计分析方法来比较数据。而数据分析工作常需借助统计软件，常见的统计软件有SPSS，SAS，S-plus，Minitab，Excel等。其中SPSS是目前在各类院校及科研机构中较为流行的统计软件。
小编这就为大家准备了SPSS中常用的分析方法之一「卡方检验」，手把手教给大家，宝典在手，统计不愁，我们开始吧。
纳尼，你还不知道什么是SPSS？
SPSS( Statistical Product and Service Solutions,即统计产品与服务解决方案)是IBM SPSS Statistics的简称，主要用于各种数据的编辑和统计分析。目前SPSS已经是世界社会科学数据分析的标准，可以完成绝大部分数理统计模型分析，其中包括：回归分析、相关分析、列联表分析、聚类分析等。其特点为：操作简单，无需编程，功能强大；数据处理、统计分析都可以做，非常适合统计初学者！
打开后的页面是这样的，界面简洁大气，小编的版本是MAC版IBM SPSS Statistics 23。
SPSS还有很强大的绘图功能，基本图包括条形图、折线图、面积图、饼图、箱图、散点图、直方图等。用户还可以自定义统计图的基本属性，使数据分析报告更加美观。
卡方检验（chi-square test）
在分析临床资料时，最常用的检验方法之一就是卡方检验。
1．什么是卡方检验
卡方检验可不是拿张卡来检验哦！！！
卡方检验是一种假设检验方法，属于非参数检验，用来统计两个及两个以上样本的实际观测值与理论推断值之间的拟合程度。简单来说，卡方检验用于比较定类变量之间有没有关系。
卡方检验的计算公式如下（学会用SPSS，公式什么的就随他去吧）：
其中:A是实际观测值，T为理论推断值
卡方值越大，表示二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等，则卡方值为0，表明实际值与理论值完全符合。
2．什么时候用卡方检验
如上表所示，当两个变量均为定类数据时，比较其差异性时选用卡方检验。我们这里以医学为例，在医学领域的临床研究中，卡方检验非常常见，比如比较不同药物或者不同手术方式对某种疾病的疗效是否有差别，吸烟饮酒是否影响预后等等。
用于卡方检验的数据必须为定类数据，比如性别，血型等。定量数据就是能用数值来表示的数据，比如身高，体重等。
最好是大样本数据。SPSS中默认使用pearson卡方，要求总样本量≥40，所有期望值的频率≥5。注意：当数据不符合时，需要使用yates或者Fisher校正卡方，切记切记。
3. 运用SPSS进行卡方检验
接下来我们用一个2✖️2列联表案例进行分步演示。
例如：两种治疗方式的疗效如下表所示，如果想知道两种治疗的疗效是否有差别，这时候就需要用到卡方检验。
（1）打开SPSS软件，输入数据
如图所示，第一列为“行”，1代表治疗A，2代表治疗B；第二列为“列”，1代表有效，2代表无效；第三列为各组对应的个数。
（2）对数据进行加权
数据-加权个案-将VAR00003转入频率变量-确定-关掉输出文档。
（3）分析数据
分析-描述统计-交叉表-将行、列、数据分别转入对应格内-统计量-勾选卡方检验-继续-确定。
4) 分析结果解读
查看器给出了以下结果，我们应该看哪些数据呢？
找到卡方检验的部分，如图所示，总计中的皮尔逊卡方即为卡方值，本案例中为3.327。卡方值越大，表示两种治疗的疗效有差别的可能性越大。
P值的判定比较复杂，当最小期望计数＞5，看第一个数；1-5，看第二个数；＜1，看第三个数。本案例中最小期望计数为17.79＞5，应该看第一个数，所以P值为0.068＞0.05，表示差异无统计学意义，所以两种治疗的疗效无差异。
结语
当两个变量均为定类数据时，比较其差异性时选用卡方检验，以上就是如何使用spss做卡方检验，你学会了吗？赶紧拿起你手中的数据开始分析吧~
宝典在手，统计不愁，下节课想学什么在评论区留言吧，统统安排。
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SPSS统计分析基础教程
一、刻画集中趋势的描述统计量
集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。计算刻画集中趋势的描述统计量正是要寻找能够反映数据一半水平的“代表值”或“中心值”。
均值（mean）是一种最常用的“代表值”或“中心值”，又称为“算数平均数”，在统计学中有重要的地位，反映了某变量所有取值的集中趋势或平均水平。
均值的数学定义：
式中，n为样本量，xi为各样本值。它表明了均值的以下特点：均值利用了全体数据，代表了数据的一般水平；均值的大小易受数据中极端值的影响。
另外，还有一些刻画数据集中趋势的描述统计量，如中位数（median，即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值）、众数（mode，即一组数据中出现次数最多的数据值）等。它们也有各自的特点。在实际应用中，应根据这些统计来那个的不同特点和实际问题选择合理的统计量。
另外，SPSS还能够计算均值标准误差（standard error of mean）。
样本数据是来自总体的，样本的描述统计量可以反映总体数据的特征。但由于抽样误差的存在，使得样本的统计量不一定能够完全准确的反映总体，它与总体的真实值之间总存在一定的差异。样本均值作为抽样样本的平均数也与总体均值之间存在差异。若干次抽样后会得到若干个不同的样本均值，当样本容量足够大时，这些均值服从正态分布，即
式中，μ为总体均值，σ为总体标准差，n为样本量。可见，样本均值与总体均值的平均差异（离散）程度（方差）为。于是，均值标准误差的数学定义为：
因此，均值标准误差是描述样本均值与总体均值之间平均差异程度的统计量。