卡方检验，是用来分析定类数据与定类数据之间的关系情况，可以分析两个及两个以上样本的实际观测值与理论推断值之间的拟合程度。属于非参数检验。
一般使用卡方检验进行分析的目的都是比较差异性。例如现状调查类问卷，以及一般调查问卷中，常使用卡方检验对样本背景信息题（性别、年龄等指标）与核心题项进行交叉分析，来说明样本背景这类指标对核心变量是否存在影响。
除了上述研究场景外，卡方检验还可用于研究配对数据的差异性，比如对同一组患者用两种方法诊断癌症，看两种方法的诊断结果是否有差异，则要使用配对卡方检验。
如果研究目的在于分析实际观测的比例与期望比例是否一致。比如实际抽样的男女比例，与预期比例是否存在差异，此时可使用卡方拟合优度。不同研究目的对应不同研究方法的总结如下表：
要做卡方检验，那么手中的样本数据需要是定类数据，定类数据涉及两种格式，原始格式和加权格式。如果数据经过了统计整理，则需要整理为加权格式再进行分析。
了解什么是卡方检验，什么时候用到卡方检验，具体对数据进行卡方检验的时候，需要借助统计软件，这里推荐使用SPSSAU，在线对各种数据进行编辑和统计分析。无需下载软件安装包，无需经过繁琐的安装过程，也不必花大量时间学习如何操作软件。
使用SPSSAU，特点是操作简单，只需两步操作即可得出分析检验结果，生成智能分析建议，而且自动提供智能化文字分析和解读，适合统计初学者。
SPSSAU还可以一步自动绘制各种图形，包括条形图、折线图、面积图、饼图、箱图、散点图、直方图等。图形的基本属性也可以很方便的自动定义，使数据分析报告更加美观。
以下以SPSSAU为分析工具，来对下列案例数据进行卡方分析：
第一步：只需将“性别”变量拖拽进入X变量区域，将“是否使用过理财产品”拖拽到相应Y变量区域。
第二步：点击开始卡方分析，一键得出分析结果。
注意，这里Y项也可以根据自己实际研究需要放入多个标题，进行分析。
如上图，结果已经生成了，接下来我们需要对结果进行分析解读，如何对结果进行分析，系统自动给出了分析建议，可以根据下列建议自行分析数据。如下图：
一般建议首先看P值情况，P值小于0.05或0.01即说明X与Y之间呈现出显著性，然后可以再进一步比较括号中的百分比，对每一项进行描述。
如果P>0.05了，则代表没有统计学意义，一般就不再进行深入分析。
SPSSAU不仅对检验结果提供分析建议，而且生成智能分析，自动帮你解读数据。
再如下面例子，这个案例数据格式为加权数据，我们使用卡方检验：
案例（卡方检验）：研究A、B两种药治疗感冒，两种药的疗效是否有差别？
操作步骤：放置变量位置和交叉卡方一样，只是多加了一个加权项，由自己设置，完成后点击【开始卡方检验分析】一键得出结果：
这一选择过程SPSSAU会自动进行判断，并输出适合的卡方值及结果，直接使用该结果即可。
深入指标反映的是变量之间的相关程度，即在分析结果已经得出P<0.05，两种药物治疗感冒的疗效确实存在显著性差异时，进一步比较两种药品的疗效差异幅度究竟有多大。
SPSSAU提供了五个指标，分别对应不同的情况。可结合给出的”分析建议”进行选择，帮助手册中也有对应说明。
你学会了吗？赶紧登录SPSSAU官方网站 ，上传你手中的数据开始分析吧~
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