一、卡方分布的意义是什么？求简单通俗
就是检验抽样的样本是否符合指定的概率分布
若n个相互独立的随机变量ξ1，ξ2，…，ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和∑ξi∧2构成一新的随机变量，其卡方分布分布规律称为χ2(n)分布（chisquare distribution），其中参数 n 称为自由度，自由度不同就是另一个χ2分布，正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样。
二、卡方检验p值意义
卡方值仅仅只是一个中间过程，通过卡方值计算出p值，p值才是我们最重要需要的。p小于0.05意味着存在显著差异。
三、spss里面卡方检验的结果怎么解释啊
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.
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。
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的结果为准（软件也同时显示asymp.sig的结果）。
四、卡方值大小代表什么意义？是不是值越大P值越小呢？（ad-bc）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)这样可能出负值吗？
卡方分布是n个相互独立的服从标准正态分布的随机变量的平方和的分布。由此可知，卡方是没有负数的，卡方值越大P值就越小，越显著。
（ad-bc）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)这个公式里面abcd均是计数数据，均大于等于0，而（ad-bc）2由于有平方，所以也不会为负数，所以这个公式也没有负值。
五、卡方检验有哪些指标？卡方值怎么计算？
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，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水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。当n比较大时，χ2统计量近似服从k-1个自由度的卡方分布。
2.卡方检验统计量过程值
3. 深入分析-效应量指标
4.多重比较结果
（1）第1次多重比较
（2）第2次多重比较
（3）第3次多重比较
5. 趋势卡方检验
五、其他说明
1.卡方检验事后多重比较是什么意思？
医学研究模块里面的卡方检验方法时，SPSSAU默认提供多重比较功能，且SPSSAU仅针对第1个Y进行，可通过更换Y的位置实现其它分析项的多重比较，X或Y的选项个数大于10时不进行多重比较。
多重比较时，SPSSAU默认提供Pearson卡方检验值，多重比较时，检验次数增多会增加一类错误的概率，建议使用校正显著性水平(Bonferroni校正)，比如如果显著性水平为0.05，并且两两比较次数为3次，那么Bonferroni校正显著性水平为0.05/3次=0.0167，即p值需要与0.0167进行对比，而不是0.05。
2. 卡方检验出现多个卡方值和p值的原理？
如果卡方检验出现多个卡方值和p值，其原理和详细操作步骤说明如下， SPSSAU多个卡方值和P值处理
总结
如果研究中卡方检验表格出现多个卡方值和 p值，建议先理解表格里面是进行了卡方检验，还是卡方拟合优度检验，然后按 SPSSAU多个卡方值和P值处理 说明操作进行，最后在EXCEL表格中进行汇总整理表格即可。以上就是卡方分析的指标解读。卡方检验无论是在问卷调研或是医学实验中，都是非常实用高效的方法，没有展开说明的部分建议大家查阅SPSSAU帮助手册进行学习。
更多干货请前往 SPSSAU 官网查看。
六、卡方检验中卡方值代表什么,意义上什么
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，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
x2检验亦称卡方检验。统计学中假设检验的方式之一。x是一个希腊字母，x2可读音为卡方，所以译为卡方检验。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，在社会统计中应用非常广泛。
卡方检验的步骤一般为：
（1）建立假设，确定显著水平a与自由度df、查x2值表得到否定域的临界值；
（2）由样本资料计算x2值；
（3）将计算所得的x2值与临界x2值（负值都取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定Ⅱ0；反之，则承认Ⅱ0。
计算卡方值的公式一般可表示为：x2=∑[（fo—fc）2/fc]
式中：fo表示实际所得的次数，fc表示由假设而定的理论次数，∑为加总符号。
x2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。
