方法二：透過自訂表格進行聯合檢定
（15）點選「分析」à「表格」à「複選題分析集」，先進行複選題的定義。
（16）將同一題的複選題變數，選入「變數集內的變數」。
（17）設定變數編碼，「二分法，計數值=1」。
（18）在集合名稱中，建立複選題的變項名稱。
（19）新增完後，可以在複選題集看到此複選題。
（20）點選「分析」à「表格」à「自訂表格」。
（21）將剛剛設定好的慢性病類型，以拖曳方式拉到「列(W)」。
（22）因為預設值只有計算人數，所以必須點選「摘要統計量」來增加百分比的部分。
（23）以結果來看，這邊的百分比選擇「行N%」才符合後續的檢定設定，屬於有效百分比（排除掉無慢性病者），理由會在最後補充說明。
（24）選定好百分比後，可在此處調整格式及顯示的小數位數。
（25）將性別以拖曳方式拉到「欄(O)」。
（26）在檢定統計量頁面中，勾選「獨立性檢定(卡方)」。
（27）圖中顯示男女生在慢性病類型的分布情形。
如同第23步提到的，所設定的行百分比為有效百分比，是扣除掉無慢性病個案計算出來的比例
在本例中，男性個案有72人，排除掉4位無慢性病者，有效樣本剩68人，因此糖尿病的比例為54/68=79.41%
女性個案有130人，排除掉26位無慢性病者，有效樣本剩104人，因此糖尿病的比例為71/104=68.27%
（28）卡方檢定結果未達顯著水準，表示證據不足以支持性別與慢性病有關係，與作法一的結果相比是有落差的，顯然將無慢性者排除對於結果是會有影響的
（29）如果希望百分比的計算是要以全體個案為分母進行計算，那在百分比的部分要選擇「行總數N%」，就以慢性病這個變項定義來說，應該要以全體對象的人數作為分母去計算百分比恰當一些，但就無法直接使用其卡方檢定的結果。
在本例中，男性個案有72人，因此糖尿病的比例為54/72=75%
女性個案有130人，因此糖尿病的比例為71/130=54.62%
【補充說明】
最後來說為什麼會知道卡方檢定符不符合，下圖為不同性別在個別慢性疾病與複選題-慢性病類型的分布情形及卡方檢定，左邊結果是排除無慢性病樣本（樣本數為172人），右邊結果則是保留無慢性病樣本（樣本數為202人），兩邊慢性病類型（最下方）的卡方檢定結果一樣，顯示無論百分比的計算如何做選擇，軟體的卡方檢定都只會有一種計算方式。
接著我們把各慢性並的卡方值做相加，發現左邊的糖尿病2.571+高血壓0.885+心臟病2.858=複選題6.314，也可以推斷出這邊的聯合檢定仍是以各儲存格的觀察人數減去預期人數進行計算的，其內容仍可參考之前的卡方文章。
因此如果要報告這個卡方結果，那勢必要配合此資料集的樣本結構，所以才會在步驟23選擇「行N%」來進行百分比的計算。那右邊的結果是否也有聯合檢定呢?您或許已經想到了，沒錯，我們可以把3個卡方值加總後，再自行透過卡方分配來求得顯著性的結果，除了查表之外，也可以用Excel的函數來計算。
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