SPSS超详细操作：卡⽅检验（R×C列联表）
医咖会之前推送过⼀些卡⽅检验相关的⽂章，包括：卡⽅检验(2x2)、卡⽅检验(2xC)、配对卡⽅检验、分层卡⽅检验等。今天我们再和⼤家分享⼀下，如何⽤SPSS来做RxC列联表的卡⽅检验。
⼀、问题与数据
研究者拟分析购房⼈与购房类型的关系，共招募了在过去12个⽉中有过购房记录的333位受试者，收集了购房⼈类
型（buyer_type）和房屋类型（property_type）的变量信息。
其中研究对象类型按照单⾝男性（single male）、单⾝⼥性（single female）、已婚两⼈（married couple）和多⼈家
庭（family）分类；房屋类型按照楼房（flat）、平房（bungalow）、独栋别墅（detached house）和联排别墅（terrace）分类，部分数据如下图。
其中，Individual scores for each paticipant（左图）列出了每⼀个研究对象的情况，⽽Total count data (frequencies)（右图）则是对相同情况研究对象的数据进⾏了汇总。
⼆、对问题的分析
研究者想分析多种购房⼈类型与多种房屋类型的关系，建议使⽤卡⽅检验（R×C），但需要先满⾜3项假设：
假设1：存在两个⽆序多分类变量，如本研究中购房⼈类型和房屋类型均为⽆序分类变量。
假设2：具有相互独⽴的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独⽴的，不会相互⼲扰。
假设3：样本量⾜够⼤，最⼩的样本量要求为分析中的任⼀期望频数⼤于5。
本研究数据符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3，并进⾏卡⽅检验（R×C）呢？
三、SPSS操作
1. 数据加权
如果数据是汇总格式（如上图中的Total count data），则在进⾏卡⽅检验之前，需要先对数据加权。如
果数据是个案格式（如上图中的Individual scores for each paticipant），则可以跳过“数据加权”步骤，直接进⾏卡⽅检验的SPSS操作。
数据加权的步骤如下：
在主页⾯点击Data→Weight Cases
弹出Weight Cases对话框后，点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗⼝。
将freq变量放⼊Frequency Variable栏，点击OK。
30岁单身男性
2. 卡⽅检验（R×C）
在主页⾯点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs，弹出Crosstabs对话框。将变量buyer_type和property_type分别放⼊Row(s)栏和Column(s)栏。
点击Statistics后，弹出的对话框中点击Chi-square，并点击Nominal栏中的Phiand Cramer’s V。
点击Continue→Cells，在弹出的对话框中，点击Counts栏Expected选项，并点击Percentages栏中的Row和Column选项，Residuals栏中的Adjusted Standardized，点击Continue→OK。
经上述操作，SPSS输出预期频数结果如下图。
结果显⽰，本研究最⼩的期望频数是6.5，⼤于5，满⾜假设3，具有⾜够的样本量。Chi-Square Tests 表格也对该结果做出提⽰，如下图。

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