卡方檢驗是一種統計檢驗方法，用於檢驗觀測頻數與理論頻數之間的差異是否顯著，進而判斷兩個變量之間是否存在相關性。在SPSS軟件中，可以通過以下步驟進行卡方檢驗分析：

1. 打開SPSS軟件並導入數據集。

2. 選擇要進行卡方檢驗的兩個變量，例如，假設我們要檢驗變量A和變量B之間的相關性。

3. 選擇“分析”菜單，然後在下拉菜單中選擇“擬合度測試”並點擊“卡方擬合度測試”。

4. 在彈出的對話框中，將變量A拖入行區域，將變量B拖入列區域，然後將所需的統計量（如卡方值、P值）選中並點擊“確定”。

5. SPSS會自動計算所需的統計量，並將結果輸出到輸出窗口。

需要注意的是，在進行卡方檢驗時，需要選擇適當的檢驗統計量和顯著性水平，以便有效地評估兩個變量之間的相關性。此外，卡方檢驗通常用於分析分類變量的相關性，如果分析的是連續變量之間的相關性，應該使用其他適當的統計方法。

你的數據不適合使用卡方檢驗。卡方檢驗用於2個變量都屬於分類變量（例如性別、婚姻狀態等，屬於定性數據）時的數據分析，例如要分析性別與色盲之間（色盲一般分為“有”和“無”2個分類，屬於定性變量）的關系，就可以使用卡方檢驗。你的數據一個變量是組別（分為對照組和A租），而另一個變量（你的測定值）基本上可以說是定量數據（定量變量，例如身高、體重等都屬於這一類），這種情況首先考慮使用成組t檢驗。

1. 可以進行卡方檢驗。
2. 因為SPSS軟件提供了卡方檢驗的功能，可以通過輸入數據和設定相關參數，進行卡方檢驗的計算和結果輸出。
3. 卡方檢驗是一種常用的統計方法，用於檢驗兩個或多個分類變量之間是否存在相關性。
在SPSS中進行卡方檢驗可以幫助研究者分析和分類變量之間的關系，進一步深入研究相關問題。
此外，SPSS還提供了其他統計方法和分析工具，可以對數據進行更全面的統計分析和數據挖掘。

進行卡方檢驗是一種常用的統計方法，用於比較兩個分類變量之間是否存在相關性或差異。下面是使用SPSS進行卡方檢驗的步驟：

1. 打開SPSS軟件並導入數據：將包含需要進行卡方檢驗的數據導入SPSS軟件中。確保數據以合適的格式（通常是一個數據集中每個變量占據一列）組織。

2. 選擇卡方檢驗的統計分析：在SPSS菜單欄中選擇“分析（Analyze）” > “描述統計（Descriptive Statistics）” > “交叉表（Crosstabs）”。

3. 設置變量：將需要進行卡方檢驗的兩個分類變量移動到交叉表窗口的“行”和“列”框中。確保選擇的變量是分類變量。

4. 設置卡方檢驗選項：在交叉表窗口中，點擊“統計量（Statistics）”按鈕，選擇卡方檢驗的選項，如“卡方值（Chi-square）”。

5. 運行卡方檢驗分析：點擊“確定（OK）”按鈕開始運行卡方檢驗分析。

6. 解讀分析結果：SPSS將生成卡方檢驗的結果報告。關注看p值，p值小於設定的顯著性水平（通常是0.05）時，可以拒絕原假設，即認為兩個變量存在相關性或差異。

請注意，在進行卡方檢驗前，確保數據滿足卡方檢驗的前提條件，例如樣本數目足夠大，每個格子的期望頻數不能過小等。此外，卡方檢驗只能表明兩個變量之間存在相關性或差異，不能說明因果關係。在解讀結果時，應該結合實際情況和領域知識進行分析和推斷。

要在SPSS中進行卡方檢驗，可以按照以下步驟操作：
1. 打開SPSS軟件並導入數據集。
2. 菜單欄中選擇"分析（Analyse）" -> "擬合的大多數模型（Fitting Most Models）" -> "卡方檢驗（Chi-square）"。
3. 在彈出的窗口中，將變量移動到"自變量"（Independent(s)）框中，將因變量移動到"依賴變量"（Dependent）框中。
4. 點擊"統計（Statistics）"按鈕，選擇需要的統計指標，例如"卡方檢驗值（Chi-square）"、"標準化殘差（Standardized Residuals）"等。
5. 點擊"模型（Models）"按鈕，選擇需要進行卡方檢驗的模型類型，例如"繼續型變量模型（Continuation Ratio）"、"非參數變異數（Non-Parametric Tests of Equality of Disturbution）"等。
6. 點擊"確定（OK）"按鈕，SPSS將輸出卡方檢驗的結果，包括卡方值、自由度、p值等。
注意：進行卡方檢驗時，需要保證變量的數據類型是分類變量或頻數數據。如果變量是連續變量，則需要進行分組或轉換為分類變量。