卡方检验，这座统计学中的桥梁，旨在揭示定类数据之间的关联性和差异性。它是一种非参数检验方法，适用于探究定类变量之间的关系，以及实际观测值与理论预期的吻合程度。在你的数据分析旅程中，卡方检验扮演着至关重要的角色，尤其在研究现状调查、样本背景与核心变量的关联，以及配对数据的比较中。
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在分析结果呈现后，首要关注的是P值。小于0.05或0.01意味着显著性存在，而P值大于0.05则可能暗示无统计学意义。此外，深入指标如治疗感冒药物疗效的差异程度，SPSSAU会为你提供五个不同的衡量指标，助你全面解读数据的细微差别。
然而，卡方检验并非一成不变，它会根据样本量和期望频数的条件自动选择合适的校正方法。在实验研究中，当样本量不足或期望频数过小，SPSSAU会智能地采用Yates校正或Fisher卡方，确保结果的准确性。
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