品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0.2.0

在SPSS中，卡方检验可以对变量之间的关系进行统计分析，但是这种分析是在不考虑其他影响因素的前提下，如果要考虑其他影响因素，就需要使用分层卡方检验分析方法。下面给大家详细讲解SPSS分层卡方检验如何做，SPSS分层卡方检验如何分析。

一、SPSS分层卡方检验如何做

拟研究入睡时间对患高血压疾病的影响，其中性别是一个影响因素，为了确保分析的全面性和可靠性，分析方法选择分层卡方检验方法，接下来进行详细讲解。

1、在SPSS软件中，依次点击【分析】-【描述统计】-【交叉表】。

2、在【交叉表：统计】窗口，选中【风险】、【柯克兰和曼特尔-亨塞尔统计】后，返回【交叉表】窗口。

3、在【交叉表】窗口，将【是否患有高血压】和【入睡时间】变量分别移动到【行】和【列】，【性别】变量移动到【层】，点击【确定】按钮。

4、在【输出查看器】窗口，可以看到分层卡方检验结果，接下来对其进行解读即可。

二、SPSS分层卡方检验如何分析

在上文通过SPSS完成了分层卡方检验分析，并得到了分析结果，接下来需要对结果中的表格数值进行解读，得出分析结论。

在【风险评估】表中，性别男的OR值是1.007，性别女的OR值是2.540，说明在两个性别组中入睡时间是患有高血压的危险因素。

在【比值比齐性检验】表格中，Breslow-Day和塔罗内的参数数值是一样的，卡方值和P值分别是1.145和0.285，其中P大于0.05，说明分层OR值具备一致性，也就是年龄分层和是否患高血压不存在交互关系，入睡时间和是否患有高血压之间的关联性不需要考虑其他影响因素。

在【条件独立性检验】表格，柯克兰的卡方值是0.988，P值是0.32，曼特尔-亨塞尔的卡方值是0.596，P值是0.44，两个的P值都大于0.05，说明在考虑年龄影响因素的前提下，入睡时间和是否患有高血压之间没有统计学意义。

在【曼特尔-亨塞尔一般比值比估算】表格中，OR值是1.52，P值是0.325，明显大于0.05，这说明在控制性别变量的分层影响后，OR值没有统计学显著性。

以上就是SPSS分层卡方检验如何做，SPSS分层卡方检验如何分析的全部内容。本文不仅给大家介绍了SPSS的分层卡方检验操作步骤，还给大家解读了SPSS分层卡方检验结果，希望能帮助到有需要的小伙伴。