渐近显著性
a. 0 个单元
.256 (0.0%) 具有小于 5 的期望频率。单元最小期望频率为 19.1。
结果分析：表7-1（b）是计算的卡方统计量以及对应的概率P-值。如果显著性水平a是0.05，由于概率P-值大于a，表示实际分布与理论无显著差异，即心脏病猝死人数与日期的关系是2.8：1：1：1：1：1：1。
案例7-3
周岁儿童身高总体K-S检验结果 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
N
正态参数
a,b
周岁儿童的身高
21 均值 标准差
71.8571 3.97851 .204 .204 -.119 .936 .344 最极端差别 绝对值 正 负
Kolmogorov-Smirnov Z 渐近显著性(双侧) a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。
结果分析：
上表表明,数据的均值为71.8571,标准差为3.97851.最大绝对差值为0.204,最大正值为0.204,最小负值为-0.119.本例应采用小样本下D统计量的精确概率值,但SPSS以大样本来近似,只输出了根号ND值，（0.936）和概率P-值（0.344）。如果显著水平a为0.05，由于概率P-值大雨显著水平，因此不能拒绝原假设，可以认为周岁儿童身高的总体分布与正态分布无显著差异。
案例8-1 散点图的应用举例
分析结果：
粗略可知大部分的数据点集中在一定区域中，有少部分数据点“脱离”整体数据较远，家庭收入与计划购买的住房面积之间存在一定正的弱相关关系。