SPSS是一款常用的统计分析软件，其中卡方检验是常见的假设检验方法之一。在进行卡方检验后，我们需要了解如何解读结果。

首先，SPSS会给出卡方检验的统计量和p值。统计量是用于判断观察值与期望值的偏离程度的指标，而p值则表示在零假设成立时，观察到当前统计量或更极端情况的概率。通常，当p值小于0.05时，我们认为结果具有统计学意义。

其次，我们需要注意自由度的值。自由度是指在卡方检验中，独立变量和因变量之间的关系所剩下的自由度。它的计算方式为自由度=（行数-1）*（列数-1）。在卡方检验中，自由度越大，检验的灵敏度越高。

另外，我们还需要注意卡方检验的效应大小。在SPSS中，可以通过Cramer's V或者Phi系数来计算效应大小。效应大小表示独立变量和因变量之间的关系强度，一般而言，当效应大小为0.1时，表示关系的强度较小；当效应大小为0.3时，表示关系的强度中等；而当效应大小为0.5时，则表示关系的强度较大。

最后，我们需要综合考虑卡方检验结果中的各项指标，来进行结果的解读。如果卡方检验的p值小于0.05，并且效应大小较大，那么我们可以认为独立变量和因变量之间具有显著的关系。反之，如果p值大于0.05，或者效应大小较小，那么我们则不能得出具有统计学意义的结论。

总之，在进行卡方检验时，需要了解如何解读结果，综合考虑各项指标，才能准确地进行数据分析。