獨立性檢定的巢狀和堆疊效應
獨立性檢定的規則如下所示:每一個最內層子表格都會執行個別檢定。 若要瞭解巢狀會如何影響檢定,請參考上一個範例,不過此時「婚姻狀況」的效應會套在「性別」層級中。
- 再次開啟表格建置器 (「分析」功能表、「表格」、「自訂表格」)。
- 將變數清單的「性別」拖放到「婚姻狀況」上方畫布窗格的「欄」區域。
- 按一下確定建立表格。
圖 1. 皮爾遜 (Pearson) 卡方統計量檢定 
將「婚姻狀況」套用到「性別」層級時,會執行兩項檢定 -- 分別針對每項「性別」層級進行。 每項檢定的顯著值指出,您可以為男性與女性同時否決「婚姻狀況」與「勞力狀況」之間的獨立性假設。 不過,表格指出,每一個表格的儲存格超過 20% 的預期計數小於 5,且預期的儲存格計數下限小於 1。 這些說明指出,卡方檢定的假設可能無法由這些表格符合,因此測試的結果是可疑的。
附註:檢視中的註腳可能會因資料格界線而截斷。 您可以在「資料格內容」對話框中變更這些資料格的對齊方式,以便顯示註腳。
若要瞭解堆疊會如何影響檢定:
- 再次開啟表格建置器 (「分析」功能表、「表格」、「自訂表格」)。
- 將變數清單的「最高學歷」拖放到「勞力狀況」下方的「列」區域。
- 按一下確定建立表格。

將「最高學歷」堆疊到「勞力狀況」時,會執行四項檢定 --「婚姻狀況」和「勞力狀況」的獨立性檢定、分別針對每個「性別」層級的「婚姻狀況」和「最高學歷」檢定。 「婚姻狀況」和「勞力狀況」的檢定結果與先前結果相同。 「婚姻狀況」和「最高學歷」的檢定結果指出這些變數不是獨立的。