一、问题与数据

研究者拟分析购房人与购房类型的关系，共招募了在过去12个月中有过购房记录的333位受试者，收集了购房人类型（buyer_type）和房屋类型（property_type）的变量信息。

其中研究对象类型按照单身男性（single male）、单身女性（single female）、已婚两人（married couple）和多人家庭（family）分类；房屋类型按照楼房（flat）、平房（bungalow）、独栋别墅（detached house）和联排别墅（terrace）分类，部分数据如下图。

其中，Individual scores for each paticipant（左图）列出了每一个研究对象的情况，而Total count data (frequencies)（右图）则是对相同情况研究对象的数据进行了汇总。

二、对问题分析

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。