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當資料的變項為兩個類別變項時，我們常利用卡方檢定來做分析，由於研究目的不同，卡方檢定通常分為四個部份：適合度考驗、獨立性考驗、百分比同質性考驗、改變的顯著性考驗，茲說明如下：

壹、適合度考驗

我們常常想要去檢定一組資料的實際觀察次數（類別變項的資料）的分布情形是否符合理論次數（我們所預期的，通常每個類別都相等，像是1：1、1：1：1…等）

Ex：現在我們想考驗民眾對香水的喜好是否有不同（所以沒有不同的話應該是1：1：1：1）

（1）語法

1.對OUTPUT做設定值調整，使得OUTPUT較容易閱讀

不用更改語法，適合使用者直接貼在分析語法的最前面!!

2.設定原始資料集

現在要將我們的資料輸入到SAS裡，

DATA FIT是指設定一個叫做FIT的資料集

INPUT COLOR COUNT是指設定叫COLOR與COUNT的變數

CARD是指開始輸入我們的資料

3.利用次數分配裡附加的卡方檢定

只要利用次數分配的Freq就能計算出卡方值

PROC FREQ是指執行次數分配

WEIGHT COUNT指要求依COUNT作加權

Table COLOR是指指定要分析的變數（剛剛在輸入資料時已命名為COLOR）

/CHISQ是指要求計算卡方值

（2）報表

1.次數分配

對變項COLOR進行次數分配，由左至右分別為類別、次數、百分比、累積次數、累積百分比

2.卡方檢定考驗結果

經計算出來的結果，卡方值為12.4，自由度為3，顯著性為0.0061，樣本數為2000筆

由此可知，檢定結果達顯著水準，表示不同的民眾在於香水的喜好會有所不同

貳、獨立性考驗

欲檢定2類別變項是否互為獨立（變項的人數不會因為另一變項而有所不同），此時必須進行獨立性考驗以檢定之

Ex：我們想要瞭解血型與治療結果是否有相關（若為獨立則沒有相關）

（1）語法

1.對OUTPUT做設定值調整，使得OUTPUT較容易閱讀

不用更改語法，適合使用者直接貼在分析語法的最前面!!

2.設定原始資料集

現在要將我們的資料輸入到SAS裡，

DATA INDEP是指設定一個叫做INDEP的資料集

INPUT BLOOD $是指設定叫BLOOD的變數，$是宣告此變數為文字

CURE COUNT是指設定叫CURE與COUNT的變數，在此我們必須更改上面表格的格式，新增一個變數代表治療結果

CARD是指開始輸入我們的資料

3.利用次數分配裡附加的卡方檢定

只要利用次數分配的Freq就能計算出卡方值

PROC FREQ是指執行次數分配

WEIGHT COUNT指要求依COUNT作加權

Table BLOOD*CURE是指依照BLOOD及CURE製作一個交叉表（列聯表）

/CHISQ是指要求計算卡方值

MEASURE是指要求計算SAS裡設定的一些統計量（如ψ相關、列聯相關…）

（2）報表

此時會跑出一張交叉表及一張統計量摘要表

1.細格數值的意義

細格裡的數值由上而下依序為次數、整體百分比、列百分比、欄百分比

2.細格數值舉例

血型A病情改善的受試者有8人，佔全部受試者的8.47%，佔A型受試者50%，佔病情改善受試者16.67%

3.列Total

4.欄Total

5.卡方值

卡方值2.7769，自由度為3，顯著性為0.4273。由此可知，檢定結果未達顯著水準，表示受試者的治療結果不會因為血型的不同而有所不同

6.列聯相關0.0966