在教育研究中经常遇到如下问题。

（1）不同文化程度的人对某一政策的态度是否相关？

（2）不同收入程度的家庭对教育政策的态度是否相关？

（3）不同地区的人所持有的价值观是否相关？

（4）不同专业背景的学生与他们对某一问题的看法是否相关？

（5）不同家庭经济背景的学生与他们对某一问题的看法是否相关？

（6）不同民族的学生与某种学习习惯是否相关？

在Crosstabs过程中主要通过计算（Eta）值（质与量相关）、列联系数及（Phi）系数与Cramer’s V系数（品质相关）来进行相关分析。

一个变量为等距或比率变量，另一个为称名或顺序变量，这两个变量之间的相关，称为质与量相关。

调用命令Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs。在Statistics对话框的Nominal by Interval栏中选择Eta复选项，输出两个η值，一个是将行变量作为因变量，另一个是将列变量作为因变量，并利用Pearson积距相关的检验方法进行显著性检验。

品质相关是指两个变量均为称名变量或一个为称名变量、另一个为顺序变量的相关。如计算性别（男、女）与等级制的学科成绩（优、良、中、合格、待合格）的相关，计算学校类型（重点、非重点）对新学制的态度（拥护、反对）的相关，等等。

当两个变量为二分变量，可用φ系数与Cramer’s V系数来表示。当两个变量中至少有一个被分成两个以上类别时，可用列联系数（Contingency Coefficient）来表示。

调用命令Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs。在Statistics对话框的Nominal栏中进行选择。

成绩	待合格	合格	良	优
文科	8	31	21	15
理科	9	29	15	22
工科	15	25	27	8

配对卡方的一致性检验

在Pearson卡方检验中，对行列变量的相关性做了检验，其中的行列变量是一个事物的两个不同属性。在实际应用中，还有一种交叉列联表，其中行列变量反映的是一个事物的同一属性。这类问题需要用配对卡方检验。对一个事物的同一属性采用两种方法测试的结果是否一致，一般采用Kappa一致性检验。

Kappa值即内部一致性系数，是作为评价判断一致性程度的重要指标，Kappa>=0.75表示两者一致性较好；0.4<=Kappa<=0.75表示一致性一般；Kappa<0.4表示两者一致性较差。

		乙专家判断结果
		合格	不合格
甲专家判断结果	合格	11	12
	不合格	2	33