卡方检验作为统计学中的一种假设检验手段，归类于非参数检验的类别，主要用于探究分类数据间的相互关系。举例来说，可用来研究性别与疾病发生率、性别与吸烟习惯之间是否存在显著差异。

在SPSSAU的操作界面中，通过左侧导航栏“实验/医学研究”选择“卡方检验”功能；

SPSSAU数据分析：卡方检验指标深度解读

卡方值衡量的是实际观察值与理论预期值之间的偏差。计算这种偏差的基本方法如下：

1. 卡方检验的结果分析

在此，A表示特定类别的观察频数，E代表基于零假设H0得出的期望频数，Ai指的是第i水平的观察频数，Ei是第i水平的期望频数，n为总频数，pi代表第i水平的期望频率。当n值较大时，2统计量趋近于自由度为k-1的卡方分布。

2. 卡方检验统计量的计算过程

3. 深入分析——效应量指标

4. 多重比较的结果分析

（1）首次多重比较

（2）第二次多重比较

（3）第三次多重比较

5. 趋势卡方检验

关于卡方检验的事后多重比较，指的是在SPSSAU医学研究模块中，系统默认提供多重比较功能。此功能默认仅针对第一个因变量Y进行，可通过更换Y的位置来对其他分析项进行多重比较。当自变量X或因变量Y的选项数量超过10时，系统将不执行多重比较。

在多重比较过程中，SPSSAU默认使用Pearson卡方检验值。由于多次检验会增加犯第一类错误的概率，因此推荐采用校正后的显著性水平（如Bonferroni校正）。例如，若显著性水平为0.05，且有三次两两比较，则校正后的显著性水平为0.05/3=0.0167，即p值需与0.0167比较而非0.05。

若在卡方检验表中出现多个卡方值和p值，应先弄清楚是进行了卡方检验还是卡方拟合优度检验，再根据官方指南操作，并在EXCEL中整理汇总表格。以上是对卡方分析指标的解读。卡方检验在问卷调研和医学实验中是极其有用的工具，未详细说明的内容，建议参考SPSSAU帮助手册以深化学习。