在SPSS中进行卡方检验和计算P值的过程可以概括为以下步骤：
导入数据库至SPSS。
点击“分析--描述统计--交叉表”。
在交叉表中选择行变量与列变量。
点击右侧“统计”按钮，勾选“卡方检验”选项。
点击右侧“单元格”按钮，补充勾选“期望”选项，以自动计算T值（即期望计数）。
最后点击左下方“确定”按钮，即可自动生成一个四格表。
完成上述步骤后，SPSS会自动计算出卡方值和P值。卡方值用于衡量实际观测值与理论值之间的偏离程度。卡方值越大，偏差越大；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合。而P值则用于判断数据是否具有显著性差异。如果P值呈现出显著性（通常P<0.05），则说明数据具有显著性差异。
需要注意的是，卡方检验是用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。另外，SPSS还可以生成R×C列表，但要求理论频数不宜太小。在选择卡方检验方法时，如果T>5且N>40，通常使用皮尔森卡方检验；如果SPSS计算出任意一个T∈(1,5)，且N>40，则选用连续校正卡方；如果SPSS计算出任意一个T<1，或者存在N<40的情况，则选用Fisher确切法。
在SPSS中处理跳转题目需要使用逻辑语句进行筛选和计算，通常可通过构建变量或合并数据集的方式来实现。
如果跳转题目是基于某个条件的，可以使用条件语句来筛选出符合条件的数据，并在分析中使用。同时，可以使用SPSS的逐步回归等分析工具，来检验和探索跳转题目对数据结果的影响。最后，需要注意跳转题目是否对样本量造成缺失值的影响，以确保数据的完整性和可靠性。
SPSS中的主效应图是一种用于可视化因子变量之间主要影响的统计图表，以下是分析主效应图的一般步骤：
1. 在SPSS中，选择“Graphs”菜单并选择“Chart Builder”。
2. 在“Chart Builder”对话框中，选择“Scatter/Dot”图表类型，并选择“Simple Scatter”子类型。然后将图表拖放到工作区中。
3. 在“Chart Builder”对话框中，单击“Data”选项卡并将要分析的变量拖放到“X-Axis”和“Y-Axis”区域中。请确保将因子变量拖到“X-Axis”和数值变量拖到“Y-Axis”。
4. 在“Chart Builder”对话框中，单击“Elements”选项卡，并选择“Line Fit/Regression Line”元素。然后将其拖到图表中。
5. 在“Chart Builder”对话框中，单击“Line Fit/Regression Line”元素，并选择“Regression Options”选项卡。选择“Fit Line at Levels of”并选择因子变量。这将绘制因子变量每个水平的回归线。
6. 调整图表属性，例如添加标题，更改颜色或修改坐标轴标签。在对话框的右侧面板中，可以更改图表属性。
解读主效应图。主效应图显示每个因子变量水平的平均数，并绘制回归线来表示因子变量与响应变量之间的关系。如果回归线的斜率不为0，则表明因子变量对响应变量有显著影响。因此，主效应图可用于检测因子变量的主效应是否显著，并帮助解释因子变量与响应变量之间的关系。