第六章SPSS比较平均值

如何利用SPSS计算平均值SPSS是一款常用的统计分析软件，它可以帮助研究者处理和分析数据。

在SPSS中，计算平均值是一项基本的统计操作，常用于统计描述性分析、建立基线数据、进行成组方差分析等。

下面将详细介绍如何利用SPSS计算平均值。

步骤1：导入数据首先，你需要将数据导入SPSS软件中。

你可以从Excel、CSV等文件格式导入数据，或者直接在SPSS中手动输入数据。

在导入数据之前，确保你已经给各个变量指定了合适的数据类型，如数值变量、字符变量、日期变量等。

步骤2：选择计算平均值的变量在SPSS中，你需要选择要计算平均值的变量。

可以使用菜单栏上的“变量查看器”来选择变量。

点击“数据”菜单栏，然后选择“变量查看器”选项。

在弹出的变量查看器窗口中，可以从数据集中选择要计算平均值的变量。

计算平均值有多种方法。

下面将介绍两种常用的方法：使用“描述统计”功能和使用“频率分析”功能。

方法1：使用“描述统计”功能1.选择菜单栏上的“分析”选项，然后选择“描述统计”子菜单。

2.在弹出的对话框窗口中，选择要计算平均值的变量并将其移到右侧的“变量”框中。

3.在“统计”菜单中选择“均值”，然后点击“确定”按钮。

4.SPSS将计算出所选变量的平均值，并将结果显示在输出窗口中。

你可以选择将结果保存到SPSS数据文件，或导出为其他文件格式。

方法2：使用“频率分析”功能1.选择菜单栏上的“分析”选项，然后选择“描述统计”子菜单。

2.在弹出的对话框窗口中，选择要计算平均值的变量并将其移到右侧的“变量”框中。

3.在“统计”菜单中选择“平均值”，然后点击“确定”按钮。

4.SPSS将计算出所选变量的平均值，并将结果显示在输出窗口中。

你可以选择将结果保存到SPSS数据文件，或导出为其他文件格式。

除了上述两种方法，你还可以使用计算变量的方式计算平均值。

这种方式可以将计算结果保存为独立的变量，便于后续分析。

使用方法如下：1.选择菜单栏上的“数据”选项，然后选择“计算变量”子菜单。

平均值的多重比较SPSS操作一、简介多重比较是一个非常重要的统计方法。

在采集大量数据后，通常会对某个变量进行平均值的比较。

但是，如果对数据进行简单的比较可能会存在问题：假设有10个不同的样本，进行10次比较，这将导致多达45个比较(10C2)，这个时候难免会出现误差。

多重比较是一种用于调整显著性水平和减少误差的方法，可以在比较中减少错误的拒绝。

二、SPSS操作1、单因素方差分析打开SPSS软件，加载数据并选择“Analyze”菜单，选择“Compare Means”选项，进入子菜单，选择“One-Way ANOVA”，进入单因素方差分析子菜单，如下图所示。

2、设置分析变量在“One-Way ANOVA”对话框中，选择需要分析的变量，并将其添加到右侧区域，如下图所示。

3、添加编辑标签在“Options”标签页中，选择“Descriptive”。

在描述性统计选项卡中，选择“Mean”、“Std. Deviation”和“N”三个选项，并单击“Continue”按钮。

现在我们将为分组变量添加标签。

4、分组变量标签点击“Post Hoc...”按钮进入“Post Hoc Tests”对话框，并选择一个或多个比较类型进行比较，如下图所示。

5、设置显著性水平在“Options”标签页中，将显著性水平设置为0.05，如下图所示。

6、执行分析完成设置后，单击“OK”按钮开始分析过程。

SPSS运行程序并输出结果，如下图所示。

分析结果可以得出：1）整体效应不显著，F（2,54）=2.49,P=0.09。

2）当α = 0.05 时，相应的 Bonferroni 校正后置Hoc比较表明，组1、2和组1、3之间差异不显著，但组2和组3之间差异显著。

3）平均得分方面，在平均得分方面，组1的平均得分小于2和组三的平均得分；组2的平均得分高于组一和组三的平均得分；组三的平均得分最高。

四、总结平均值的多重比较SPSS操作是非常重要的，该方法让我们能够在更复杂的数据集中得出显著的结论。

教程第六课：平均数的比较信息来源：本站原创更新时间：在正态或近似正态分布的计量资料中（如临床常见的体温、血压、脉搏、身高、体重等测量值，几乎均为此类资料），经常在使用前一章计量资料描述过程分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较。

本章将分四节分别介绍这一统计方法：即常用的ｔ检验和单因素方差分析。

第一节过程5.1.1主要功能与第四章中过程相比，若仅仅计算单一组别的均数和标准差，过程并无特别之处；但若用户要求按指定条件分组计算均数和标准差，如分性别同时分年龄计算各组的均数和标准差，则用过程更显简单快捷。

5.1.2实例操作［例５］某医师测得如下血红蛋白值（），试作基本的描述性统计分析：5.1.2 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：性别为，年龄为，血红蛋白值为。

按顺序输入数据(变量中，男为，女为)，结果见图。

5.1.2 统计分析激活菜单选中的...项，弹出对话框（如图示）。

今欲分性别同时分年龄求血红蛋白值的均数和标准差，故在对话框左侧的变量列表中选，点击 钮使之进入框，选点击 钮使之进入框，点击，可选定分组的第二层次（ )，选点击 钮亦使之进入框。

点击...可选统计项目：在项中，为均数、为标准差、为方差、为观察单位数、为观察值总和，在项中，将为第一层次的分组计算方差分析（）和线性检验（）。

选好后点击钮返回对话框，点击钮即可。

5.1.2 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：一行表示个观察值合计为，均数为，标准差为，方差为，例数为；接下去各行分别表示先按性别分组（分男性与女性），再按年龄分组（，，岁三组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数。

若在中未分层次，即和一起放在中，则结果是分别计算男性与女性（不作年龄分组）、，，岁三组（不作性别分组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数（如下所示）。

第二节过程5.2.1主要功能调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即通常所说的两组资料的检验。

5.2.2 实例操作［例５］分别测得例老年性慢性支气管炎病人及例健康人的尿中酮类固醇排出量（）如下，试比较两组均数有无差别。

实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握独立样本T检验（Independent Samples Test），用于检验两组来自独立总体的样本，企图理综题的均值或中心位置是否一样二、实验步骤第1步数据导入；打开“EG5-2城市和农村学生心理素质测试得分.sav”第2步确定要进行T检验的变量；选择Analyze→ Compare Means →Independent-Samples ，选择“p”变量作为检验变量，移入“Test Variable(s)”框中。

第4步确定分组变量；选择变量“group”作为分组变量，将其移入下图中的“Grouping variable”文本框中，并定义分组的变量值：Group1—1，Group2—2。

三、结果及分析两独立样本T检验的基本描述统计量分析：1、根据结果，方差齐性检验的p值为0.791，大于0.05，故应接受原假设。

2、因为方差相等，两独立样本T检验的结果应该看两独立样本T检验结果报中的Equal variances assumed”一行，第5列为相应的双尾检测概率（Sig.（2-tailed））为0.07，在显著性水平为0.05的情况下，T统计量的概率p值大于0.05，故接受原假设假设,即认为两样本的均值是相等的，在本题中，不能认为两组的成绩有显著性差异。

实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握配对样本T检验（Paired Samples Test），用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。

二、实验步骤第1步数据组织；打开“EG5-1学生培训前后心理测试得分.sav”第2步确定配对分析的变量选择Analyze→ Compare Means →Paired-Samples T Test，将变量“before”和“after”添加到“Paired Variables”框中，作为一对分析的配对变量三、结果及分析分析：表“paired samples test”显示，学生培训前后的平均成绩相差 -0.158，平均成绩差值的标准差为1.5048，差值标准差的标准误为0.4344.在置信水平为95%时平均值差值的置信区间为-1.114~0.798。

一、相关分析1、参数相关分析Pearson相关系数，又称积矩相关系数，适用于连续分布或正态分布变量，是最常用的参数相关分析。

2、非参数相关分析当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用spearman 或kendall相关。

Spearman，等级相关，适合定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据，适用于连续等级资料；Kendall，等级相关，适合定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据，适用于合并等级资料；（1）Spearman相关分析Spearman相关系数又称秩相关系数，是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。

它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”。

它对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。

它是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。

对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。

Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。

（2）Kendall相关分析肯德尔(Kendall)系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。

适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。

等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1入户推销有五种方法。

某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。

从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组,第一组第二组第三组第四组第五组1）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。

2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。

（1）分析比较均值单因素ANOVA因变量：销售额；因子：组别销售额ANOVA平方和df 均方 F 显著性组之间 4 .000确定。

概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为 5种推销方法有显著差异。

(2)均值图：在上面步骤基础上，点 选项 均值图；事后多重比较 LSD」闿匡同直性咗圭; I 旦rDwn- =ar=)rthe］园Elrh M 苹坷價囲(hf吐忙值叫疥咐冊删■陈•喋曲 .)；对展泮|4i 哄iy多重比较因变量：销售额(1)组别(J)组别 平均差(I-J)标准错误显著性95%置信区间下限值上限第一组第二组 *.048第三组.72857.653第四组.066组内 总计30 34-w 風獄I 怖 ------------可知，1和2、1和5、2和3, 2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。

2、从两个总体中分别抽取n i =7和和n 2 =6的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。

请补充表中单元格的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。

请补充表中单元格“ A”和单元格“ B”内的计算结果。

答：已知组内均方=组内偏差平方和/自由度，所以A=1仁F统计量=组间均方/组内均方所以B==3、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。

现对该数据进行单因素方差分析，所得部分分析结果如下表所示。

InltiplR CoaparisansLS1）请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求，为什么2）请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在显著差异。