SPSS中无序分类变量的统计推断主要使用卡方检验。以下是关于卡方检验在SPSS中的具体应用和注意事项的详细解答：
卡方检验的核心：
卡方检验的核心公式为χ² = Σ² / E)，其中O为观测频数，E为期望频数。通过计算得到的χ²值和相应的P值来判断频数分布是否符合预期。
卡方检验的适用场景：
主要用于考察无序分类变量在两组或多组间的分布是否一致。检验某个分类变量的各类概率是否等于特定分布。检验两个分类变量是否独立，如吸烟与患病的关系、原材料种类与合格品的关系等。比较不同方法结果的一致性。
SPSS中的卡方检验功能：
在非参数分布检验中，用于比较分类变量与预期分布的符合程度。在交叉表过程中，进行关联程度的卡方检验。对于二分类变量分布是否符合假设分布，可以采用二项分布检验。对于性别分布均衡性检验等特定案例，可通过SPSS的“分析”菜单下的“非参数检验”中的“单样本”功能来完成。
卡方检验的操作步骤：
在SPSS中，选择“分析”菜单下的“描述”中的“交叉表”功能。在“交叉表”对话框中，设置行变量和列变量。在“统计量”子对话框中，选择进行卡方检验、Kappa检验、风险指标、McNemar检验等。点击“确定”按钮，进行分析。
卡方检验的结果解读：
分析结果中，如卡方检验的显著性水平小于0.05，则可以拒绝原假设，说明不同组别间存在显著差异。在两分类变量间关联程度的度量中，卡方检验可以粗略反映变量关系的强弱，但相对危险度和优势比能更精确地衡量分类变量间的关联程度。
注意事项：
在进行卡方检验时，一般要求每个单元格的期望频数大于1，且至少4/5的单元格期望频数大于5。当Kappa检验显示存在一致性时，还需通过McNemar配对卡方检验来进一步确认两种测量结果是否确实存在差异。
通过遵循以上步骤和注意事项，可以在SPSS中有效地进行无序分类变量的统计推断。