SPSS是一种统计软件，可以用来对数据进行分析。当研究中涉及到类别变量前后测的显著性差异时，我们可以使用卡方检验或者McNemar检验。

卡方检验（Chi-squared test）是一种常用的假设检验方法，用于检验观察值与理论值之间的差异性是否显著。在类别变量前后测的显著性差异分析中，我们可以将前后两组数据构建成一个列联表（contingency table），其中行表示前测数据，列表示后测数据，交叉点处的数字则表示该组数据的数量。然后，我们可以使用卡方检验来测试前后两组数据是否存在显著差异。

McNemar检验（McNemar's test）也是一种非常常用的假设检验方法，用于比较两个相关样本的分类结果。在类别变量前后测的显著性差异分析中，我们同样可以将前后两组数据构建成一个2*2的列联表，其中该表可以表示四个不同的分类结果：a代表前后均为“否”的数量、b代表前为“否”后为“是”的数量、c代表前为“是”后为“否”的数量、d代表前后均为“是”的数量。然后，我们可以使用McNemar检验来测试前后两组数据是否存在显著差异。

在SPSS中，实现卡方检验和McNemar检验非常简单。我们只需要将前后测的数据导入SPSS软件，然后选择适当的统计分析方法，即可得到相关的显著性差异分析结果。这些结果包括卡方值、自由度、p值等等，可以用于判断前后测数据是否存在显著差异。

总之，在类别变量前后测的显著性差异分析中，卡方检验和McNemar检验都是非常常用的方法。这些方法可以帮助我们判断前后测数据是否存在显著差异，从而更好地进行数据分析和研究。在具体操作上，我们只需要将数据导入SPSS软件，选择适当的统计分析方法，即可得到相关的显著性差异分析结果。