卡方检验

表1 卡方检验d Pearson 卡方 连续校正b 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N 值 25.523a 24.196 25.284 df 1 1 1 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧) .000 .000 .000 .000 精确 Sig.(单侧) .000 点概率 .000 .000 .000 .000 .000 .000 25.439c 306 1 .000 .000 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 32.01。 b. 仅对 2x2 表计算 c. 标准化统计量是 5.044。 d. 对于 2x2 交叉制表，提供精确结果而不是 Monte Carlo 结果。

结果表明: 表1给出了卡方一致性检验的结果，可以看到卡方分析的p值是0，小于标准值0.05，所以居民选择促使参与慈善活动的原因是在能力范围之内，和阻碍原因是经济条件或时间不允许，具有显著的相关性。

更愿意何种方式参与*月收入

表2 卡方检验 Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧) 99% 置信区间 Sig. 下限 上限 值 Pearson 卡方 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N 15.508a 15.572 16.086 .520c 306 df 15 15 渐进 Sig. (双侧) .416 .411 Sig. .346b .405b .386b .471 .4b 99% 置信区间 下限 .276 .333 .314 .391 上限 .416 .478 .457 .537 .239b .176 .301 1 a. 13 单元格(.2%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .03。 b. 基于 306 采样表，启动种子为 329836257 。 c. 标准化统计量是 .721。 结果表明: 表2给出了卡方一致性检验的结果，可以看到卡方分析的p值是0.416，大于标准值0.05，所以居民更愿意以何种方式参与慈善活动与居民的月收入不具有相关性。

月收入为2001~4000元的人选择何种方式都愿意。

关注否*参加次数

表3 卡方检验 Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧) 99% 置信区间 Sig. 下限 上限 值 Pearson 卡方 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N 7.908a 7.419 7.652 .030c 306 df 2 2 渐进 Sig. (双侧) .019 .024 Sig. .016b .023b .016b .862 .5b 99% 置信区间 下限 .000 .001 .000 .850 上限 .035 .045 .035 .940 .461b .387 .534 1 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 5.49。 b. 基于 306 采样表，启动种子为 796295 。 c. 标准化统计量是 -.174。 结果表明:

表3给出了卡方一致性检验的结果，可以看到卡方分析的p值是0.019，小于标准值0.05，所以，若慈善组织对外公布其善款时居民是否会去关注，与慈善组织的负面新闻是否会影响居民参与慈善活动的次数，具有相关性。

会关注的人选择会减少参与次数。