学习目的

SPSS第十七讲 | 配对设计卡方检验怎么做？

软件版本

IBM SPSS Statistics 26。

原始文档

《小白爱上SPSS》课程
#统计原理

配对设计卡方检验

配对设计的特点是对同一样本分别用A和B两种方法处理，或是对样本前后测量，观察其水平分布的差异或一致性。若采用配对设计，结局指标为计数资料时，则需要采用配对设计卡方检验。检验方法包括四个表（22）卡方检验（McNemar）和多个列联表（KK）卡方检验（McNemar-Bowker）。这两种方法在SPSS中采用的步骤一样，用的都是McNemar检验。

一、实战案例

最近大侠运动损伤比较严重，主要原因是运动前不热身，为此小白组织大侠观看热身动作视频来提升热身效应。该项目共招募了50名大侠，让他们观看热身动作的视频。在观看视频前或观看一周之后，让大侠们报告运动前是否会热身。小白想要比较大侠们在观看视频前和观看视频后热身情况是否有差异。

读数据

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  FILE='E:\E盘备份\recent\小白爱上SPSS\小白数据\第十七讲 配对卡方检验（McNemar’s 检验）_1.sav'.

该案例主要分析观看视频前热身比例（26/50=52%）与观看视频后热身比例（36/50=72%）之间是否有差异，本质上就是考察B格和C格数字是否相等。

二、统计策略

统计分析策略口诀“目的引导设计，变量确定方法”。
针对上述案例，扪心五问。
Q1：本案例研究目的是什么？
A：探讨构成比差异性。探讨干预前后是否有差异。
Q2：比较的组数是多少呢？
A：匹配两组比较，即干预前后之间比较。
Q3：本案例属于什么研究设计？
A：调查性研究，也可用于实验性研究。
Q4：有几个变量？
A：有两个变量。
变量1为观看视频（观看前、后）
变量2为热身（是、否热身）
Q5：变量类型是什么？
A：两个变量均为分类变量
概括而言，如果数据满足以下条件，则采用配对设计卡方检验。

三、SPSS操作

Step1：对频数进行加权：依次点击“数据——个案加权”进行预处理。
Step2: 在弹出的对话框中，将“计数”加入到“频率变量框”中。
Step3：依次点击“分析——描述统计——交叉表”
Step4：在弹出“交叉表”对话框，将“观看视频前热身情况”和“观看视频后热身情况”变量放入“行”，“列”框中，无顺序之分。
Step5：然后单击击交叉表右侧的“统计”，在弹出的选项对话框中勾选“卡方”、和“麦克尼马尔”，单击“继续”。

Step6：接着单击交叉表右侧的“单元格…”按钮，弹出选项对话框，勾选“实测”、“行”、“列”、“单元格计数四舍五入”，单击“继续”；
Step7：单击交叉表右下角“确定”。
命令行：

WEIGHT BY 计数.
CROSSTABS 
  /TABLES=观看视频前热身状况 BY 观看视频后热身状况 
  /FORMAT=AVALUE TABLES 
  /STATISTICS=CHISQ MCNEMAR /*“卡方”和“麦克尼马尔”*/
  /CELLS=COUNT ROW COLUMN  /*“实测”、“行”、“列”*/
  /COUNT ROUND CELL	/*“单元格计数四舍五入”*/.

四、结果解读

测量的结果有多个表格，在此讲解几个重点表格。

第一，卡方检验结果

结果中麦克尼马尔检验P=0.041，因此说明观看视频前后热身情况存在着统计学差异。

第二，分析统计结果

分别是观看视频前、后各自热身的情况，包括发生数和相应的百分比。
由表中结果可知，观看视频前有热身的人数构成比为52.0%，观看视频后有热身的人数构成比达到72.0%。

五、规范报告

规范报告有多种方式，本公众号只提供一种方式供参考。

1、规范表格

表 运动前有、没热身与损伤（是、否）之间的卡方分析

2、规范文字

McNemar检验结果显示，大侠观看视频后热身比率（72%）显著高于观看视频前比率（52%），p=0.041，有统计学意义，可认为观看视频是提升热身运动的有效手段。
小白至此学完了差异比较四种统计方法：
T检验、F检验、秩和检验和卡方检验。