在解读SPSS的卡方检验结果时，关键在于关注显著性水平，即P值或sig.值。通常，如果P值小于0.05，则表明结果具有统计学显著性。
值得注意的是，无论图上显示哪个结果，通常都是显著的。但在具体分析时，应根据样本量（n）和最小期望计数（T）来选择合适的检验方法。
具体而言，当样本量（n）大于等于40，且最小期望计数（T）大于等于5时，可以直接使用卡方检验公式进行计算。如果样本量（n）大于等于40，但最小期望计数（T）介于1至5之间，则建议采用连续校正的卡方值或Fisher的确切概率进行分析。
而对于样本量（n）小于等于40或最小期望计数（T）小于1的情况，则应使用Fisher的确切概率进行计算。这一原则已经在国际统计学界达成共识，建议在四格表分析中，优先考虑采用校正方法或直接计算Fisher的确切概率。
综合以上分析，SPSS卡方检验的结果解读需要结合具体的样本量和最小期望计数来决定选用哪种方法更为合适。
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