SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款非常常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、商业和医学等领域。其中之一的卡方检验，是在判断分类变量之间是否存在显著性差异时经常使用的方法。在本文中，我们将介绍如何读取 SPSS 中卡方检验结果中的 p 值。

首先，让我们回顾一下什么是卡方检验。卡方检验是根据观察值与期望值之间的差异来判断分类变量之间是否存在显著性差异的一种统计方法。在卡方检验中，我们需要计算一个卡方值，然后将其与自由度一起用于计算 p 值。p 值是指在假设检验下，观测到的差异或更极端情况发生的概率。如果 p 值小于预定的显著性水平（通常为 0.05），则我们将拒绝原假设，并认为分类变量之间存在显著性差异。

在 SPSS 中进行卡方检验时，我们可以通过以下步骤查看结果：

1. 打开 SPSS 并导入数据。
2. 点击菜单栏上的“分析”选项，选择“描述统计”下的“交叉表”。
3. 将要检验的两个变量拖动到弹出窗口中的“行”和“列”框中，然后点击“统计”按钮。
4. 在弹出的“交叉表: 统计”窗口中，勾选“卡方”复选框，然后点击“确定”按钮。
5. SPSS 将输出包含卡方值、自由度和 p 值的结果表格。

在 SPSS 输出中，卡方检验的 p 值通常显示在“Sig.”列中，表示显著性水平。例如，下面是一个 SPSS 输出示例，展示了两个变量 X 和 Y 的卡方检验结果：

        Cross tabulation
        Chi-Square Tests
        Value   df    Asymp. Sig. (2-sided)
        Pearson Chi-Square      25.318  4      .000
        Likelihood Ratio       20.612  4      .000
        N of Valid Cases        1000 

在这个例子中，我们可以看到两个不同的卡方检验：皮尔森卡方检验和似然比卡方检验。在“df”列中，我们可以找到这些测试的自由度数量。在“Sig.”列中，我们可以看到每个检验的 p 值。从结果中可以看出，p 值均为 0.000，意味着在显著性水平 0.05 下，两个变量之间存在显著性差异。

最后，请注意，在解释卡方检验的结果时，我们需要考虑样本量和效应大小。如果样本量较大，则即使数字很小，也可能会产生显著的 p 值。此外，低效应大小也可能导致高 p 值，即使两个变量之间存在差异。因此，在解释卡方检验结果时，应该同时考虑 p 值和实际效应大小。

综上所述，通过 SPSS 进行卡方检验可以很容易地得到 p 值。正确地解释卡方检验结果需要谨慎考虑样本量和实际效应大小。