SPSS卡方分析是一種統計方法，主要用於分析兩個或多個分類變數之間的關係，以檢驗它們之間是否獨立或是否存在某種關聯。以下是使用SPSS進行卡方分析的基本步驟：
數據導入與加權處理。首先，打開SPSS軟體並導入數據。數據應包括分類變數（如性別、是否吸菸）和對應的頻數（如男性且吸菸的人數）。由於輸入的是匯總數據，需要進行數據加權處理，以確保系統將頻數變數識別為權重，而不是普通數值。
卡方檢驗操作。在SPSS中，選擇「分析」選單，點擊「描述統計」選項，然後選擇「交叉表」子選項。在彈出的對話框中，將分類變數放入相應的分析框中。設定統計量為卡方，並選擇是否需要計算Phi或Gamma係數等。
分析結果解讀。SPSS輸出的卡方檢驗結果主要包括卡方值和P值。卡方值的大小可以反映觀察頻數與期望頻數之間的差異程度。如果P值小於某個顯著性水平（如0.05），則拒絕零假設，認為分類變數之間存在顯著關聯。
此外，卡方檢驗的適用性取決於樣本量和理論頻數的大小。例如，對於四格表（2x2表格），如果所有理論數T≥5且總樣本量n≥40，可以使用Pearson卡方檢驗。對於R×C表，理論上每個單元格中的期望頻數應大於5，且不能有小於1的理論數。
以上步驟和注意事項可以幫助用戶更好地理解和套用SPSS中的卡方分析。