SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款非常常用的統計分析軟件，廣泛應用于社會科學、商業和醫學等領域。其中之一的卡方檢驗，是在判斷分類變量之間是否存在顯著性差異時經常使用的方法。在本文中，我們將介紹如何讀取 SPSS 中卡方檢驗結果中的 p 值。

首先，讓我們回顧一下什么是卡方檢驗?？ǚ綑z驗是根據觀察值與期望值之間的差異來判斷分類變量之間是否存在顯著性差異的一種統計方法。在卡方檢驗中，我們需要計算一個卡方值，然后將其與自由度一起用于計算 p 值。p 值是指在假設檢驗下，觀測到的差異或更極端情況發生的概率。如果 p 值小于預定的顯著性水平（通常為 0.05），則我們將拒絕原假設，并認為分類變量之間存在顯著性差異。

在 SPSS 中進行卡方檢驗時，我們可以通過以下步驟查看結果：

1. 打開 SPSS 并導入數據。
2. 點擊菜單欄上的“分析”選項，選擇“描述統計”下的“交叉表”。
3. 將要檢驗的兩個變量拖動到彈出窗口中的“行”和“列”框中，然后點擊“統計”按鈕。
4. 在彈出的“交叉表: 統計”窗口中，勾選“卡方”復選框，然后點擊“確定”按鈕。
5. SPSS 將輸出包含卡方值、自由度和 p 值的結果表格。

在 SPSS 輸出中，卡方檢驗的 p 值通常顯示在“Sig.”列中，表示顯著性水平。例如，下面是一個 SPSS 輸出示例，展示了兩個變量 X 和 Y 的卡方檢驗結果：

Cross tabulation
        Chi-Square Tests
        Value df Asymp. Sig. (2-sided)
        Pearson Chi-Square      25.318  4      .000
        Likelihood Ratio       20.612  4      .000
        N of Valid Cases        1000

在這個例子中，我們可以看到兩個不同的卡方檢驗：皮爾森卡方檢驗和似然比卡方檢驗。在“df”列中，我們可以找到這些測試的自由度數量。在“Sig.”列中，我們可以看到每個檢驗的 p 值。從結果中可以看出，p 值均為 0.000，意味著在顯著性水平 0.05 下，兩個變量之間存在顯著性差異。

最后，請注意，在解釋卡方檢驗的結果時，我們需要考慮樣本量和效應大小。如果樣本量較大，則即使數字很小，也可能會產生顯著的 p 值。此外，低效應大小也可能導致高 p 值，即使兩個變量之間存在差異。因此，在解釋卡方檢驗結果時，應該同時考慮 p 值和實際效應大小。

綜上所述，通過 SPSS 進行卡方檢驗可以很容易地得到 p 值。正確地解釋卡方檢驗結果需要謹慎考慮樣本量和實際效應大小。

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