基于 SPSS 的独立性检验

独立性检验就是检验按照两个方向来分类的数据资料是否具有相关关系， 若存在相关关系就说明它们之间不是独立的。按照两个方向来分类的数据资料通常以列联表 (contingencytable) 的形式出现， 根据行及列的分组数， 相继就出现了 2×2、R×2，2xC 和 R×C 表。其中 2×2 列联表是最简单的列联表， 也称为四格表。

独立性检验的基本原理是检验按照两个方向来分类的数据资料是否具有相关关系， 若存在相关关系就说明它们之间不是独立的。按照两个方向来分类的数据资料通常以列联表 (contingencytable) 的形式出现， 根据行及列的分组数， 相继就出现了 2×2、R×2，2xC 和 R×C 表。其中 2×2 列联表是最简单的列联表， 也称为四格表。

器材：SPSS 18.0 软件

基于 SPSS 的独立性检验的实验步骤如下：

【例 4－3】为了分析新措施对防治仔猪白痢的效果， 试验结束后得到如下资料 （表 4－8）。试检验新措施对防治仔猪白痢是否优于传统措施 （对照）。

（1）数据输入

根据表 4－8 的数据格式在 SPSS 软件中建立数据文件， 数据文件包含两列， 其中第一列为方法， 第二列为结果， 方法列中包含两种情况： 新措施和对照， 结果列中也包含两种情况： 死亡和存活。数据文件中的数据可以是字符串， 也可以是数值， 如果是数值需要定义， 例如「1＂代表新措施，「2」代表对照等， 数据文件结构见图 4－14。

（2）操作步骤

在 SPSS 软件数据窗口中， 点击菜单栏中的「分析＂菜单， 然后依次选择「描述统计＂「交叉表」， 打开「交叉表＂对话框， 见图 4－15。在「交叉表＂对话框中， 在左边变量列表中将变量「方法」选人「行＂中， 将变量「结果」选入「列」中。点击「统计量」 ， 打开「统计量」对话框， 选中「卡方」， 然后返回交叉表对话框， 见图 4－15 ， 单击「确定」。

（3）结果输出

输出结果由两张表格组成， 其中卡方检验表见表 4－11。表 4－11 的输出项目主要包括 Pearson 卡方， 连续校正和似然比的卡方值、自由度 （即 df）、概率值 ［即渐近 Sig.（双侧）］， 以及 Fisher 的精确检验有效案例中的 N 值、两尾概率值 ［即精确 Sig.（双侧）］ 和单尾概率值 （即精确 Sig.（单侧））。

（4） 结果分析

从表 4－11 中可以看出卡方检验的概率值为 0.011， 小于显著水平 0.05 ， 差异显著， 表明新措施对防治仔猪白痢显著优于传统措施。检验结果与 Excel 电子表格的检验结果相同。

【例 4－4】现有 3 组奶牛， 每组 39 头， 分别饲喂 3 种不同日粮， 记录每头奶牛的患病次数， 数据见表 4－9。试问奶牛的患病次数是否与所喂日粮有关。

（1）数据输入

根据表 4－10 的数据， 在 SPSS 软件中建立数据文件， 数据文件包含两列， 其中一列为患病次数， 另一列为日粮， 患病次数列中包含四种情况：；0、1 －3，4 －5，6－10， 而日粮列中包含三种日粮， 分别用 1，2，3 表示。数据文件中的数据可以是字符串， 也可以是数值， 数据文件结构见图 4－16。

（2）操作步骤

在菜单栏中点击「分析」， 依次选择「描述统计」＂和「交叉表」 ， 打开「交叉表＂对话框。在「交叉表」对话框中， 将变量「患病次数」和「日粮」分别选入「行」和「列」中； 点击「统计量」， 在「统计量」对话框中选中「卡方」， 再返回「交叉表」对话框， 见图 4－17， 单击「确定」。

（3）结果输出

输出结果由两张表格组成， 其中卡方检验表见表 4－12。表 4 －12 的输出项目主要包括 Pearson 卡方， 似然比的卡方值、自由度 （即 df） 和概率值 ［即渐近 Sig.（双侧）］， 以及有效案例中的 N 值。

（4） 结果分析

由表 4－12 可见卡方检验的卡方值为 10.613， 概率值为 0.101 ， 大于显著水平 0.05 ， 差异不显著， 表明日粮与奶牛患病次数没有相关性。检验结果与 Excel 的计算结果相同。