在数据分析中，常需判断两组数据是否存在显著差异，本文介绍如何使用SPSS进行卡方检验，帮助快速完成统计分析。
1、 卡方检验用于衡量样本实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。该偏离程度越大，卡方值越高；偏离越小，卡方值越低。当实际值与理论值完全一致时，卡方值为零，说明两者完全吻合。因此，卡方值的大小反映了观测数据与预期分布之间的差异显著性，是判断两者是否符合的重要统计指标。
2、 若想分析某SNP位点A/G在对照组与实验组中的频率是否存在显著差异，可使用卡方检验。接下来，通过SPSS软件操作，轻松完成χ?检验，帮助判断两组间基因型分布的差异情况。
3、 将数据导入或录入SPSS软件中。
4、 第二步是进行个案加权：依次选择数据菜单中的加权个案功能，勾选启用加权项，并将个数变量指定为频率变量，最后点击确定完成设置。由于当前数据中每一行代表多个观测对象，因此必须加权处理。若数据为原始个体记录，每行仅对应一个样本，则无需此步骤。
5、 第三步，依次点击分析、描述统计、交叉表格功能。
6、 将实验分组变量置于行框，基因型变量置于列框。χ2检验用于分析实际频数与理论频数的一致性，行、列变量位置可互换，不影响检验结果。
7、 在Statistics中选择卡方检验，然后点击继续按钮。
8、 在单元格设置中，勾选计数项下的观察值与期望值，以显示实际与理论频数；在百分比中选择行，展示各组基因型占比，完成后点击继续，最后确认。
9、 在结果解释中，实验对象与基因型的交叉表不仅列出实验组和对照组各基因型的实际计数及百分比，还包含预期计数（即行总计与列总计乘积除以总样本数）。需特别注意，这些理论频数与总例数将直接影响后续卡方检验方法的选择与判断。
10、 卡方检验表中应关注哪个统计结果？
11、 当总例数不少于40且所有理论频数均大于等于5时，采用皮尔逊卡方检验结果进行分析。
12、 总例数不少于40，若有一个理论频数在1到5之间，χ2检验应做连续性校正。
13、 应以连续性校正后的结果作为判断依据。
14、 总例数不少于40，至少两个理论频数在1至5之间时，应参考Fisher精确检验结果。
15、 当总例数少于40或存在理论频数小于1时，应参考Fisher精确检验的结果。
16、 SPSS会在表格下方注释中提示是否存在理论频数小于5的情况，并标明最小理论频数，便于用户选择合适的检验方法。
17、 本案例中，总样本量为400，超过40例，且无任何单元格的期望频数小于5，因此应采用皮尔逊卡方检验结果进行分析。结果显示，卡方值为156.567，对应的P值为6.36×10???（双击表格中显示为0.000的数值可查看精确P值）。由此可见，实验组与对照组在两种基因型的分布上存在显著差异。具体而言，G基因型在实验组中的出现频率高达79%，而在对照组中仅为16.5%。这一差异具有高度统计学意义，表明基因型分布与分组之间存在强烈关联，提示G基因型可能与实验因素密切相关，值得进一步深入探讨其生物学意义及潜在机制。
