怎樣利用spss比較2組資料間的差異性
1樓：信必鑫服務平臺
以spss操作為例：
1、開啟spss軟體，在第乙個變數輸入資料，依次輸入a組為1，b組為2。
2、選擇選擇上渣猜面的分析-比較均值-獨立樣本分析。
3、完成後出現對話方塊，檢驗變數，中第乙個皮梁昌變數為檢驗變數，第二個變數為分組變數，燃扒並定義組。
spss比較三組資料（spss比較三組資料差異）
2樓：華源網路
您好，現在我來為大家解答以上的問題。spss比較三組資料，肢前餘spss比較三組資料差異相信很多小夥伴還不知道，現在讓我們一起來看看吧！1、首先。<>
您好，現在我來為大家解答以上的問題。spss比較三組資料，spss比較三組資料差異相信很多小夥伴還不知道，現在讓我們一起來看看吧！
1、首先輸入資料。
2、一列為分組變數，歷滾一列為數值。
3、如下圖所示，1氣陰兩虛。
型，2陰虛熱盛型。分析--比較均值--單因素anova，因變數選擇value，因子選擇group。
4、兩兩比較--選擇duncan，悔唯當然也可以選其他。
5、點繼續，確定，會輸出結果。
6、上表表示，顯著性值，也就是p值<，表明各組間存在著顯著性差異。
7、下表分成了1，2，3三個列。
8、劃到乙個列內的組之間沒有顯著性差異。
9、而劃在不同列內的組之間存在著顯著性差異。
10、由表可知，組2，1，3之間沒有顯著性差異。
11、但和組4、組5間有顯著性差異。
12、組4和組5間也有顯著性差異。
13、也就是氣陰兩虛型、陰虛熱盛型、脾虛溼盛。
型三組間不存在顯著性差異。
14、但這三組都與陰陽兩虛型、或痰瘀互結型間存在顯著顯異。
15、且陰陽兩虛型和痰瘀互結型間也存在顯著性差異。
如何用spss軟體來做檢驗兩組的差異是否具有顯著性
3樓：青春逝憶
1， 首先，分別把這兩組資料分別設為x和y，開啟spss，點選左下角的variable view選項卡，在name列那裡的第一行輸y，第二行輸x，返回data view選項卡，輸入對應的資料。
2， 然後，進行資料分析，分別把y和x選進各自的對話方塊，然後按ok，在輸出視窗中看到coefficients這個表，然後看最右邊的那個sig列，看x對應的sig值，若這個sig值比你之前所設定的a值大，則認為這兩組數不存在顯著性差異，若這個sig值比你之前所設定的a值小，則認為這兩組數存在顯著性差異。
3， 舉個例子，如果你預先設定的a=，求得的sig=，則<，故應拒絕原假設（原假設一般為設它們之間無差異），認為這兩組數有顯著性差異。
請教spss的統計方法：兩組**前後差值比較 （兩個獨立樣本的比較） 這麼完成？？
4樓：鯨志願
1、首先在電腦中開啟spss軟體。
找到想要進行處理的資料，這裡以圖中箭頭所指。
2、點選分析選單，選擇非引數檢驗。
打尺毀開舊對話方塊，點選兩個獨立樣衝陵本。
3、然後將散困戚左側想要將進行檢驗的變數移動至右側的變數列表中，如下圖所示。
4、接著點選下方的定義組，設定好組1和組2的變數名稱，點選確定，如下圖所示。
5、此時可以在spss檢視器中，看到兩獨立樣本的非引數檢驗資料圖表了，如下圖所示就完成了。
spss多組顯著性差異分析步驟有哪些？
5樓：愛生活
1、首先開啟spss 版軟體，找到要的資料，可以從下圖中找到方框。
2、在接下來的過程中需要在上方選單欄中找到分析選單，將滑鼠移動到一般線性模型，然後選擇單個變數，單擊滑鼠左鍵選擇。
3、可以看到介面中的紅色框。在單變數對話方塊中，將變數分別移動到因變數和協變數。在這裡，將高度移動到因變數，將藥物移動到協變數。
4、單擊右側選單中的選項，將滑鼠移動到單變數選項，選擇引數估計值，並將引數估計值標記為勾號。<>
5、選擇完成後，點選選項中的繼續選項，然後可以選擇在單變數對話方塊中點選確定，即可檢視後的操作。
6、最後可以看到介面上的方框顯示在spss檢視器中可以看到藥物對身高影響的顯著性分析，紅框內的顯著性為0<，為顯著。
spss差異性分析步驟
6樓：數碼王子胖
進行差異分析，第一步就是要確定研究變數也就是因變數。
的資料型別。通常會分類兩大類：一類是連續數值型變數，也叫做連續變數，例如身高、年齡等；另一類為分類變數，例如性別、血型、學歷等。
本期我們就來講解連續變數在spss中如何進行差異分析。
對於連續變數的差異性分析，首先，我們要檢驗連續變數是否符合正態分佈。
對於符合正態性分佈的變數，要採用引數類的統計分析方法；對於不符合正態性分佈的，要採用非引數檢驗。
方法。而引數類分析方法中，又分為平均值、單樣本t檢驗。
獨立樣本t檢驗、成對樣本t檢驗、單因素anova分析等等。我們在接下來的課程中都會逐一進行講解。本期我們來看平均值的計算方法。
我們蒐集了31例患者的相關資料，要計算出不同性別的骨頭高度的均值（圖1）這裡已經檢驗過骨頭高度是服從正態性分佈的，關於如何檢驗正態性分佈，在之前的課程中有詳細的講解，如果有還沒學到的朋友，可以去查閱我們之前的課程。
圖1這裡值得注意的是，在之前的課程中，我們曾講到過在「分析」--描述性分析」（圖2）中同樣可以計算均值，與下面要講解的引數類分析中的比較平均值有何不同呢？他們的區別在於：前者只能分析整個變數的均值，而後者（圖3）可以按不同分組分類來計算每乙個分組或分類的均值。
圖2圖3下面就來具體講解如何分析不同性別的患者的骨頭高度的均值：
spss中的操作步驟。
點選「分析」--比較平均值」--平均值」（圖4）
圖4將「骨頭高度」選入因變數列表，將「性別」選入自變數。
列表，也叫分組變數列表（圖5）
圖5點選右側「選項」，勾選「最小值」、「最大值」、兩個指標，並勾選下方的「anova表」，線性相關度檢驗（圖6）後，點選繼續--確定。
圖6結果分析。
圖7由上表（圖7）可以看出：男性的骨頭高度均值為，女性的為，可以看出男性略微高出女性，但差異是否有統計學意義，還需要進一步看下面的結果：
圖8由上表（圖8）可以看出：anova表中顯著性水平。
為》說明男性和女性的骨頭高度的差異不具有統計學意義。且eta係數為，eta方均為很小，進一步說明性別與骨頭高度相關性不顯著。
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