卡方检验中卡方值是哪个？卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，那么，卡方检验中卡方值是哪个？一起来了解一下吧。
卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]。
卡方检验属于非参数检验，由于非参检验不存在具体团胡参数轿或清和总体正态分布的假设，所以有时被称为自由分布检验。
参数和非参数检验最明显的区别是它们使用数据的类型。
非参检验通常将被试分类，如民主党和共和党，这些分类涉及名义量表或顺序量表，无法计算平均数和方差。
扩展资料
卡方检验分为拟合度的卡方检验和卡方独立性检验。
用几个例子来区分这两种卡方检验：
对于可口可乐公司的两个领导品牌，大多数美国人喜欢哪一种？
公司采用了新的网页页面B，相较于旧版页面A，网民更喜欢哪一种页面？
以上两个例子属于拟合度的卡方检验，原因在于它们都是有关总体比例的问题。我们只是将个体分类，并想知道每个类别闭前中的总体比例。它检验的内容仅涉及一个因素多项分类的计数资料，检验的是单一变量在多项分类中实际观察次数分布与某理论次数是否有显著差异。
参考资料来源：-卡方检验
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，团返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。
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水平的销缺期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。
chi-square就是卡方的意思，因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；asymp.sig就是我们常说的p值，因此p=0.007；一般来说，只要p值小于0.05就认为结果有显著性差异；此外，你还应该注意表格下面的注解：
a.
0
cells
(.0%)
have
expected
count
less
than
5.
the
minimum
expected
count
is
66.7.
这句话很重要，关系到你的结果是否可靠！asymp.sig的结果，理论凳亏频数小于5的cells（格子）比例不能超过20%，否则结果不可靠。按照这个标准，你的数据没有任何一个格子的理论频数小于5（最小值是66.7），因此你的结果是可靠的。举罩
如果理论频数小于5的cells（格子）比例超过20%，你就不能使用asymp.sig的结果，此时应该在spss卡方检验中选择使用exact
test（确切概率法），以exact
test的结果枣答神为准（也同时显示asymp.sig的结果）。
四格表资料的卡方检验
四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。
1. 专用公式：
若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，
自由度v=（行数-1）（列数-1）
2. 应用条件：
要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。
行X列表资料的卡方检验
行X列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。
1. 专用公式：
r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]
2. 应用条件：
要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 列联表资料的卡方检验： 同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。 卡方值仅仅只是一个中间过程，通过卡方链李值计算出p值，p值碰升才是我们最棚吵迟重要需要的。p小于0.05意味着存在显著差异。 以上就是卡方检验中卡方值是哪个的全部内容，卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]。卡方检验属于非参数检验，由于非参检验不存在具体参数和总体正态分布的假设，所以有时被称为自由分布检验。参数和非参数检验最明显的区别是它们使用数据的类型。卡方检验能说明什么
