卡方检验是一种常用的非参数检验方法，用于分析定类数据之间的关系。它能够揭示出各类别数据之间的关联性，帮助我们理解不同分类变量之间的差异情况。
在SPSSAU的软件界面中，我们可以在“实验/医学研究”模块的左侧仪表盘上找到“卡方检验”这一选项。这一工具广泛应用于各类研究领域，尤其是医学和问卷调查领域。
卡方值反映了观察值与理论值之间的偏离程度。其计算逻辑主要是比较实际数据与预期数据之间的差异。这种差异的计算是卡方检验的核心思路。
1. 卡方检验的分析结果
在分析中，A代表某个类别的实际观察频数，E则是基于零假设H0计算出的期望频数。而Ai和Ei则分别代表不同水平的实际观察频数和期望频数。当总频数n较大时，χ²统计量近似服从k-1个自由度的卡方分布。
2. 卡方检验统计量的过程值
该过程涉及对卡方检验统计量的具体计算和解读，是分析的关键一步。
3. 深入分析 - 效应量指标
效应量指标是用于衡量变量间关系强弱的重要参数，对于深入理解卡方检验结果具有重要意义。
4. 多重比较结果
在进行卡方检验时，我们可能需要多次比较不同类别之间的差异，这就是多重比较。SPSSAU提供了多次比较的功能，并允许用户对不同的Y进行逐一分析。
（1）第一次多重比较主要集中在第一个Y与各组之间的关系。
5. 趋势卡方检验
趋势卡方检验用于探讨变量间关系的趋势性变化，是卡方检验的一种扩展应用。
关于卡方检验的事后多重比较，它是一种在医学研究模块中常用的统计方法。当使用SPSSAU进行卡方检验时，系统默认提供了多重比较功能。用户可以通过调整Y的位置来实现对其他分析项的多重比较。当X或Y的选项个数超过10个时，系统将不进行多重比较，以避免结果过于复杂。
在进行多重比较时，SPSSAU默认使用Pearson卡方检验值。需要注意的是，随着检验次数的增加，一类错误的概率也会相应增加。建议使用Bonferroni校正来调整显著性水平。例如，如果原始的显著性水平为0.05，而两两比较的次数为3次，那么经过Bonferroni校正后的显著性水平应为0.05除以3次，即0.0167。这意味着在解读结果时，应将p值与0.0167进行比较，而非0.05。
当面对卡方检验表格现的多个卡方值和p值时，研究者首先应明确表格中进行的到底是卡方检验还是卡方拟合优度检验。然后按照官方说明进行操作，并在EXCEL表格中汇总整理结果。这就是卡方分析的关键指标解读过程。无论是在问卷调研还是医学实验中，卡方检验都展现出了其实用高效的特性，对于未详细阐述的部分，建议研究者们查阅SPSSAU的帮助手册以获取更多信息。