组别例数显著有效 无效实验组 30 20 6 4对照组 30 4 8 21 这个用卡方检验怎么分析 算下来的值是多少啊 急 请教SPSS列联表卡方检验结果解读

\u600e\u6837\u5bf9\u591a\u9009\u9898\u8fdb\u884c\u5361\u65b9\u68c0\u9a8c

SPSS\u4e2d\u591a\u9009\u9898\u7684\u5f55\u5165\u53ca\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u591a\u9009\u9898\uff0c\u5c31\u662f\u8bf4\u4e00\u4e2a\u9898\u76ee\u53ef\u4ee5\u6709\u591a\u4e2a\u7b54\u6848\u3002\u5728\u5f55\u5165\u7684\u65f6\u5019\u6709\u4e24\u79cd\u9009\u62e9\u3002\u4e0b\u6765\u4e3e\u4f8b\u8bf4\u660e\uff1a Q1 \u4f60\u7ecf\u5e38\u4f7f\u7528\u7684\u641c\u7d22\u5f15\u64ce\u662f\u54ea\u51e0\u4e2a\uff1f 1 \u767e\u5ea6 2 Google 3 \u96c5\u864e 4 \u5176\u4ed6 \u5047\u8bbe\u67095\u4e2a\u88ab\u8bbf\u8005\uff0c\u5206\u522b\u9009\u62e9\u4e86 A 1 B 1,2 C 1,2,3 D 2,3 E 1,4 \u4e00 \u6570\u636e\u5f55\u5165\u6709\u4e24\u79cd\u5f55\u5165\u6cd5,\u5206\u522b\u662f\u4e8c\u5206\u6cd5\u548c\u5206\u7c7b\u6cd5\u3002 1 \u4e8c\u5206\u6cd5,\u6570\u636e\u7ed3\u6784\u5982\u4e0b\u4e8c\u5206\u6cd5\u7684\u7279\u70b9\u662f\uff0c\u9898\u76ee\u6709\u51e0\u4e2a\u9009\u9879\uff0cSPSS\u6570\u636e\u6587\u4ef6\u4e2d\u5c31\u6709\u76f8\u5e94\u7684\u51e0\u4e2a\u53d8\u91cf\u4ee5\u4e4b\u5bf9\u5e94\u3002\u9009\u9879\u9009\u4e2d\u4e3a1\uff0c\u4e0d\u9009\u4e2d\u4e3a0\uff08\u4e5f\u53ef\u4ee5\u81ea\u5df1\u5b9a\u4e49\uff09\u3002 2 \u5206\u7c7b\u6cd5\uff0c\u6570\u636e\u7ed3\u6784\u5982\u4e0b\u5206\u7c7b\u6cd5\u7684\u8bdd\uff0c\u5c31\u662f\u628a\u9009\u9879\u5e8f\u53f7\u4f9d\u6b21\u8f93\u5165\u5230SPSS\u91cc\u9762\u5c31\u53ef\u4ee5\u4e86\u3002\u53d8\u91cf\u4e2a\u6570\u7b49\u4e8e\u540c\u65f6\u9009\u4e2d\u7684\u9009\u9879\u4e2a\u6570\u7684\u6700\u5927\u503c\u3002\u5982\u679c\u662f\u628a\u6570\u636e\u5148\u5f55\u5165\u5230txt\u4e2d\u7684\u8bdd\uff0c\u90a3\u4e48\u4e00\u5b9a\u8981\u6ce8\u610f\u9898\u76ee\u4e4b\u95f4\u7684\u5206\u9694\u7b26\u548c\u9009\u9879\u76f4\u63a5\u7684\u5206\u9694\u7b26\u4e0d\u80fd\u9009\u4e00\u6837\u7684\u3002\u6bd4\u5982\uff0c\u9898\u76ee\u4e4b\u95f4\u7528TAB\u6216\u9017\u53f7\u5206\u5f00\uff0c\u9009\u9879\u4e4b\u95f4\u7528|\u5206\u5f00\u3002 \u4e8c \u591a\u9009\u9898\u5b9a\u4e49 SPSS\u4e2d\u5904\u7406\u591a\u9009\u9898\uff0c\u5176\u5b9e\u6709\u4e24\u4e2a\u6a21\u5757\u3002\u4e00\u4e2a\u662f\u5728\u83dc\u5355 Analyze -- Multiple Response \u4e2d\uff0c\u8fd9\u4e2a\u5730\u65b9\u5b9a\u4e49\u7684\u591a\u9009\u9898\u662f\u4e34\u65f6\u7684\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u5173\u95edSPSS\u540e\u518d\u6253\u5f00\uff0c\u591a\u9009\u9898\u8fd8\u5f97\u91cd\u65b0\u5b9a\u4e49\u3002\u9664\u975e\u4f60\u4f7f\u7528Syntax\uff0c\u5426\u5219\u4e0d\u63a8\u8350\u3002\u53e6\u4e00\u4e2a\u5c31\u662f\u5728 Data -- Define Multiple Respones Sets \u4e2d\uff08\u4e5f\u53ef\u4ee5\u5728 Analyze -- Tables -- Multiple Respones Sets \u4e2d\u6253\u5f00\uff0c\u5176\u5b9e\u662f\u4e00\u6837\u7684\uff09\uff0c\u63a8\u8350\u7528\u8fd9\u79cd\u65b9\u6cd5\u5b9a\u4e49\u3002 1 \u4e8c\u5206\u6cd5\uff1a 1\uff09\u5728\u83dc\u5355\u4e2d\u6253\u5f00\u5b9a\u4e49\u591a\u9009\u9898\u7684\u5bf9\u8bdd\u6846\uff0c\u7136\u540e\u628a\u540c\u4e00\u9053\u9898\u76ee\u7684\u51e0\u4e2a\u53d8\u91cf\u9009\u4e2d\uff0c\u70b9\u51fb\u5411\u53f3\u7684\u4e09\u89d2\u5f62\u5c06\u5b83\u4eec\u79fb\u52a8\u5230 "Variables in Set" \u8fd9\u4e2a\u6846\u4e2d 2\uff09\u5728Variable Coding\u91cc\u9009\u4e2d Dichotomies\uff0c\u5373\u4e8c\u5206\u6cd5 3\uff09\u5728Category Label Source\u91cc\u9009 "Variable Labels" 4\uff09Set Name\uff1a\u586b\u5165\u591a\u9009\u9898\u7f16\u53f7\uff0cSet Label\uff1a\u586b\u5165\u591a\u9009\u9898\u7684\u9898\u5e72\uff08\u6216\u5176\u4ed6\u4f60\u89c9\u5f97\u5408\u9002\u7684\u6807\u7b7e\uff09 5\uff09\u70b9\u51fbAdd 2 \u5206\u7c7b\u6cd5\uff1a 1\uff09\u5728\u83dc\u5355\u4e2d\u6253\u5f00\u5b9a\u4e49\u591a\u9009\u9898\u7684\u5bf9\u8bdd\u6846\uff0c\u7136\u540e\u628a\u540c\u4e00\u9053\u9898\u76ee\u7684\u51e0\u4e2a\u53d8\u91cf\u9009\u4e2d\uff0c\u70b9\u51fb\u5411\u53f3\u7684\u4e09\u89d2\u5f62\u5c06\u5b83\u4eec\u79fb\u52a8\u5230 "Variables in Set" \u8fd9\u4e2a\u6846\u4e2d 2\uff09\u5728Variable Coding\u91cc\u9009\u4e2d Categories\uff0c\u5373\u5206\u7c7b\u6cd5 3\uff09Set Name\uff1a\u586b\u5165\u591a\u9009\u9898\u7f16\u53f7\uff0cSet Label\uff1a\u586b\u5165\u591a\u9009\u9898\u7684\u9898\u5e72\uff08\u6216\u5176\u4ed6\u4f60\u89c9\u5f97\u5408\u9002\u7684\u6807\u7b7e\uff09 4\uff09\u70b9\u51fbAdd \u5b9a\u4e49\u5b8c\u4ee5\u540e\uff0c\u5c31\u4f1a\u751f\u6210\u4ee5$\u53f7\u5f00\u5934\u7684\u591a\u9009\u53d8\u91cf\u96c6\u4e86\u3002\u8fd9\u4e9b\u591a\u9009\u53d8\u91cf\u96c6\u53ef\u4ee5\u5728Custom Tables\u91cc\u9762\u4f7f\u7528\u3002 \u4e09 \u591a\u9009\u9898\u7edf\u8ba1\u4e8c\u5206\u6cd5\u548c\u5206\u7c7b\u6cd5\u5728\u7edf\u8ba1\u7684\u65f6\u5019\u7528\u6cd5\u662f\u4e00\u6837\u7684\u3002\u6253\u5f00\u83dc\u5355 Analyze -- Tables -- Custom Tables \u53ef\u4ee5\u770b\u5230\uff0c\u5728\u7a97\u53e3\u5de6\u4fa7\uff0c\u51fa\u73b0\u4e86\u6211\u4eec\u521a\u624d\u5b9a\u4e49\u7684\u591a\u9009\u53d8\u91cf\u96c6 $Q1 \uff0c\u628a\u5b83\u62d6\u5230\u53f3\u4fa7\u7684\u8868\u683c\u91cc\u3002\u7136\u540e\u70b9\u51fb\u786e\u5b9a\uff0c\u5373\u53ef\u8f93\u51fa\u9891\u6b21\u8868\u3002\u5982\u679c\u9700\u8981\u66f4\u8be6\u7ec6\u7684\u7edf\u8ba1\u7ed3\u679c\uff0c\u53ef\u4ee5\u6253\u5f00\u4f4d\u4e8e\u5de6\u4e0b\u89d2\u7684Define\u6846\u3002\u5176\u4e2d\uff0cSummary Statistics\u53ef\u4ee5\u5b9a\u4e49\u8f93\u51fa\u7684\u7edf\u8ba1\u91cf\uff08\u5982Valid N\uff0c\u56db\u5206\u4e4b\u4e00\u5206\u4f4d\u6570\u7b49\uff09\u53ca\u8f93\u51fa\u683c\u5f0f\uff1b\u800cCategories And Totals\u5219\u53ef\u4ee5\u63a7\u5236\u662f\u591f\u8f93\u51fa\u5408\u8ba1\u9879\u7b49\u3002\u9700\u8981\u4e0e\u5176\u4ed6\u53d8\u91cf\u4ea4\u53c9\u7684\u65f6\u5019\uff0c\u628a\u5176\u4ed6\u53d8\u91cf\u62d6\u5230Columns\uff08\u5217\uff09\u5c31\u53ef\u4ee5\u4e86\u3002 Tips\uff1a\u5982\u4f55\u9009\u4e2d\u53ea\u9009\u62e9\u4e86\u67d0\u4e2a\u9009\u9879\u7684Cases\uff1a\u6bd4\u5982\u6211\u4eec\u8981\u9009\u4e2d\u6240\u6709\u7ecf\u5e38\u4f7f\u7528\u767e\u5ea6\u7684Cases\u505a\u7edf\u8ba1\uff0c\u5219 1 \u4e8c\u5206\u6cd5\uff1a Select Cases -- Select If \u8f93\u5165\uff1a Baidu=1 2 \u5206\u7c7b\u6cd5 Select Cases -- Select If \u8f93\u5165\uff1a ANY(1, Q3_1 TO Q3_3)

\u6ee1\u610f\u8bf7\u91c7\u7eb3

\u4f8b\u6570\u592a\u5c11(n<40)\uff0c\u4e0d\u8db3\u5361\u65b9\u68c0\u9a8c\u7684\u6761\u4ef6\uff0c\u4e0a\u9762\u6240\u5217\u7684\u90fd\u4e0d\u9002\u7528\u3002
\u6709\u4e24\u79cd\u5904\u7406\u65b9\u6cd5\u53ef\u9009\u62e9\uff1a
1. \u589e\u52a0\u6837\u672c\u542b\u91cf
2. \u4f7f\u7528\u786e\u5207\u6982\u7387\u6cd5

你好，我初步看了一下，如果你的表是这样的话：

显著 有效 无效
实验组 30 20 64
对照组 30 48 21
那说明这是一个单向反应变量有序的等级资料两样本的比较，是不适合用卡方检验的，现在很多论文都是用的卡方检验，很可惜在统计学上是错误的。应该用一种叫做Mann-Whitney U检验。
我帮你用M-W-U做了后，结果是4.092E3，P=0.00＜0.01，卡方检验虽然不对，我也给你算了，卡方值是32.387，P=0.00＜0.01
从结果可以看到，M-W-U的结果和卡方检验的结果一样，但这不代表这个资料可以用卡方检验。
另外，我是学医学统计学的，以后有这方面的问题可以一起讨论。

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