在进行SPSS列联表分析时，如果一些理论频数小于5，那么该如何选择恰当的方法？这是一个重要的问题，因为在这种情况下，传统的卡方检验可能会失效或者不准确。

在这种情况下，可以考虑使用连续校正或者Fisher精确检验之一。下面将详细介绍这两种方法的优缺点以及具体实现方法。

1. 连续校正方法

连续校正方法是目前最广泛使用的一种解决低理论频数问题的方法。其基本思路是通过对列联表中某些单元格的观察频数进行调整，使得所有的理论频数都大于等于5。具体实现方法有多种，其中最常用的是Yates和Pearson两种方法。

（1）Yates连续校正法

在Yates连续校正法中，我们需要对每个单元格的观察频数都减去0.5，然后再应用卡方检验。这样可以有效地缓解低理论频数的问题。但需要注意的是，在样本较小的情况下，这种方法可能会导致结果偏离真实值。

（2）Pearson连续校正法

Pearson连续校正法与Yates方法类似，但是它对每个单元格的观察频数的调整方式略有不同。具体来说，它将每个单元格的观察频数都减去其对应的理论频数除以该单元格的标准误差。这种方法可以更好地适应样本较小的情况，但是需要计算标准误差，比较复杂。

2. Fisher精确检验方法

Fisher精确检验法是一种在列联表中使用的非参数检验方法。它不依赖于大样本理论，而是通过直接计算所有可能的列联表，来寻找与观察到的列联表具有相同或更极端差异的列联表的概率。这种方法特别适用于样本量很小，或者某些单元格的理论频数非常小的情况。

具体实现方法是使用SPSS中的Exact Tests功能，在进行卡方检验时选择“Fisher Exact”即可。需要注意的是，这种方法的计算成本比较高，因此在样本较大的情况下，可能会导致运行时间较长。

综上所述，当进行SPSS列联表分析时，如果出现了低理论频数的问题，可以选择连续校正或者Fisher精确检验方法来解决。具体选择哪种方法，应该根据数据情况和实际需要来决定。如果样本量较小，建议使用Fisher精确检验方法；如果样本量较大，则可以考虑使用连续校正方法。此外，在进行数据分析时，还应该注意避免过度依赖统计显著性，而应该结合实际背景和专业知识来进行综合分析。