以下是pearson卡檢驗步驟：
1、輸入三列變數，第一列命名為變數一，是行所代表的變數。
2、第二列命名為變數二，是列所代表的變數。
3、第三列則是對應某行某列的觀察頻數。資料輸入完畢，在spss選單裡選擇選擇。
4、在彈出的的對話方塊裡把頻數選入加權變數的框裡，然後確定，這一步是做卡方檢驗前必經的步驟。
5、接下來進行卡方檢驗，依次選擇，分析描述統計，彈出卡方分析的對話方塊，然後將變數一、二分別選入行變數和列變數，然後點選“統計量”按鈕，完成設定。
以下是pearson卡檢驗步驟：
1、輸入三列變數，第一列命名為變數一，是行所代表的變數。
2、第二列命名為變數二，是列所代表的變數。
3、第三列則是對應某行某列的觀察頻數。資料輸入完畢，在spss選單裡選擇選擇。
4、在彈出的的對話方塊裡把頻數選入加權變數的框裡，然後確定，這一步是做卡方檢驗前必經的步驟。
5、接下來進行卡方檢驗，依次選擇，分析描述統計，彈出卡方分析的對話方塊，然後將變數一、二分別選入行變數和列變數，然後點選“統計量”按鈕，完成設定。
卡方檢驗和t檢驗的區別：
1、卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。
2、T檢驗，亦稱studentt檢驗（Student'sttest），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈。T檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的機率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
卡方檢驗與t檢驗的區別：
1、卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡仿檢驗以及分類資料的相關分析等。
2、T檢驗，亦稱studentt檢驗(Student'sttest)，主要用於樣本含量較小(例如n小於30)，總體標準差o未知的正態分佈。T檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的機率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度。實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小。卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趨於符合，若兩個值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。