spss进行R×C表（非四格表）卡方检验，结果期望计数小于5的格子大于20%

对问题的分析

研究者想分析多种购房人类型与多种房屋类型的关系，建议使用卡方检验（R×C），但需要先满足3项假设：

假设1：存在两个无序多分类变量，如本研究中购房人类型和房屋类型均为无序分类变量。

假设2：具有相互独立的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不会相互干扰。

假设3：样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一期望频数大于5。

本研究数据符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3，并进行卡方检验（R×C）呢？

三、SPSS操作

1. 数据加权

如果数据是汇总格式（如上图中的Total count data），则在进行卡方检验之前，需要先对数据加权。如果数据是个案格式（如上图中的Individual scores for each paticipant），则可以跳过“数据加权”步骤，直接进行卡方检验的SPSS操作。

数据加权的步骤如下：

在主页面点击Data→Weight Cases

弹出Weight Cases对话框后，点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗口。

将freq变量放入Frequency Variable栏，点击OK。

2. 卡方检验（R×C）

在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs，弹出Crosstabs对话框。将变量buyer_type和property_type分别放入Row(s)栏和Column(s)栏

你好，你是R×C列联表的方法，计算出来的吗？为什么我用SPSS计算出来的表格里面没有fisher精确检验这个值呢

这种情况下 一般都是依据其中的 fisher精确检验的标准来判断即可