spss教程均值比较检验与方差分析

一、实验目的及要求：1、目的用SPSS软件实现均值检验和方差分析。

2、内容及要求用SPSS对所要求数据进行相应的数据处理和分析：均值检验、方差分析。

二、仪器用具：三、实验方法与步骤:1.从网上下载到可用的数据2.将所需数据复制到SPSS中，并且把学校变量改为数值型变量，用1、2分别代替“A”和“B”。

四、实验结果与数据处理：首先用SPSS软件对单变量进行正态性检验，结果如下：因为样本数n=60<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。

由Sig.值我们可以认为五科的录取分数均遵从正态分布。

用SPSS的GLM模块进行多元正态分布有关均值与方差的检验，结果如下：第一张主体间因子表展示了样本数据分别来自两个学校的个数。

第二张多变量检验表给出了几个统计量，由Sig.值可以看出，无论从哪个统计量来看，两个学校的录取分数都是有显著差别的。

由于模型通过了显著性检验，意味着两所学校的录取分数线是不同的。

主体间因子N学校 A 30B 30由上面主体间效应的检验表可知五科分数的Sig.值均为0.000说明两个学校本科录取分数在五门课上都存在显著差别。

协方差矩阵等同性的 Box 检验aBox 的 M 14.729F .891df1 15df2 13544.526Sig. .575检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。

a. 设计 : 截距 + 学校该表为协方差阵相等的检验表，检验统计量为Box’s M，由Sig.值可以认为两个学校(总体)的协方差阵是相等的。

由误差方差等同性的Levene检验表，可以得知，在显著性水平为0.05水平下，五科分数的误差平方在两个学校间是没有显著差别。

下页成对比较表给出了不同学校五科录取分数的比较与检验及检验的可信性统计量。

综上：通过对两个学校的本科录取分数线的具体的比较分析，所得的数据表明，两个学校的本科录取分数线存在着明显的差异，并且在语文、数学、英语、物理和化学这五门课程的录取分数上均有显著的差异。

《SPSS数据分析教程》方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较三个或三个以上组之间的均值差异是否显著。

它用于探究不同组别的因素对所研究的因变量的影响是否具有统计显著性。

在SPSS数据分析教程中，方差分析是一个非常重要的分析方法。

本文将介绍方差分析的原理、SPSS中的操作步骤以及结果的解读。

方差分析的原理是基于三个或三个以上不同组别之间的方差之间的比较来判断均值之间的差异是否显著。

方差分析的核心思想是通过比较组内方差与组间方差的大小来判断均值的差异是否显著。

方差分析的原假设是所有组别的均值相等，而备择假设是至少存在一个组别的均值与其他组别的均值不相等。

在SPSS中进行方差分析的操作步骤如下：步骤1：打开SPSS软件，点击“变量视图”页面。

在第一栏输入不同组别的名称，例如“组别1”、“组别2”、“组别3”。

步骤2：在第二栏输入待分析的因变量名称，并设置其测量类型为“比例”。

步骤3：点击“数据视图”页面，输入各组别的数据。

确保每个组别的数据都在同一列中，并且分组的数据之间用“空格”或“逗号”隔开。

步骤4：点击菜单栏上的“分析，—比较手段，—单因素方差分析”。

步骤5：在方差分析的对话框中，将因变量移入因变量方框，将分组变量移入因子方框。

步骤6：点击“选项”按钮，出现选项对话框。

可以选择计算哪些统计量，如均值、标准差、总和平方和等。

步骤7：点击“确定”按钮，SPSS将得出方差分析的结果。

方差分析的结果包括了多个统计量，如SS（组间平方和）、SS（组内平方和）、MS（组内均方和）、MS（组间均方和）、F值和P值。

-SS（组间平方和）反映了组间差异的大小，SS（组内平方和）反映了组内差异的大小。

-MS（组间均方和）是SS（组间平方和）除以自由度（组间）得到的，反映了组间差异的平均大小。

-MS（组内均方和）是SS（组内平方和）除以自由度（组内）得到的，反映了组内差异的平均大小。

-F值是MS（组间均方和）除以MS（组内均方和）得到的，是判断组间差异是否显著的依据。

SPSS数据的参数检验和方差分析SPSS软件是一种用于统计和数据分析的工具，它可以进行各种参数检验和方差分析。

本文将重点介绍SPSS中的参数检验和方差分析，并提供一些建议和注意事项。

参数检验是一种统计方法，用于确定一个或多个总体参数的真实值。

在SPSS中，可以使用各种统计方法进行参数检验，例如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。

t检验是用于比较两个样本均值是否显著不同的方法。

在SPSS中，可以通过选择“分析”->“比较均值”->“独立样本t检验”或“相关样本t检验”来执行t检验。

在进行t检验之前，需要确保数据符合正态分布和方差齐性的假设。

可以使用SPSS中的正态性检验和方差齐性检验来验证这些假设。

方差分析是用于比较三个或更多组之间差异的方法。

在SPSS中，可以通过选择“分析”->“方差”->“单因素方差分析”或“多因素方差分析”来执行方差分析。

在进行方差分析之前，同样需要检验正态性和方差齐性的假设。

在进行参数检验和方差分析时，还需确认是否使用方差分析的正确方法。

例如，如果有多个自变量，可能需要使用混合设计方差分析或多重方差分析等方法。

SPSS提供了多种不同的方差分析方法，可以根据具体研究设计选择适当的方法。

进行参数检验和方差分析时，还需要注意一些统计概念和报告结果的规范。

例如，结果中应包括样本均值、标准差、置信区间、显著性水平等信息。

此外，还应使用适当的图表和图形来展示数据和结果，以帮助读者更好地理解研究结果。

除了参数检验和方差分析，SPSS还可以进行其他类型的统计分析，例如相关分析、回归分析、因子分析等。

这些分析方法可以用来探索和描述数据之间的关系，以及预测和解释变量之间的关系。

在使用SPSS进行数据分析时，还需注意数据的质量和准确性。

确保数据输入正确、完整，处理缺失值和异常值等。

此外，也需要根据研究目的和问题选择合适的统计方法，并理解相关假设和前提条件。

总之，SPSS是一种功能强大的统计和数据分析工具，在参数检验和方差分析方面提供了丰富的方法和功能。

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一、实验目的及要求：1、目的用spss软件实现均值检验和方差分析。

2、内容及要求用spss对所要求数据进行相应的数据处理和分析：均值检验、方差分析。

二、仪器用具：仪器名称计算机spss软件规格/型号数量11备注有网络环境三、实验方法与步骤:1.从网上下载到可用的数据2.将所需数据复制到spss中，并且把学校变量改为数值型变量，用1、2分别代替“A”和“b”。

四、实验结果与数据处理：首先用spss软件对单变量进行正态性检验，结果如下：正态性检验Kolmogorov-smirnova统计量语文数学英语物理化学.084.102.071.087.073df6060606060sig..200*.192.200.200*.200**sha piro-wilk统计量.986.972.982.990.984df6060606060sig..698.185.512.894.627a.Lilliefo rs显著水平修正*.这是真实显著水平的下限。

因为样本数n=60用spss的gLm模块进行多元正态分布有关均值与方差的检验，结果如下：1第一张主体间因子表展示了样本数据分别来自两个学校的个数。

第二张多变量检验表给出了几个统计量，由sig.值可以看出，无论从哪个统计量来看，两个学校的录取分数都是有显著差别的。

由于模型通过了显著性检验，意味着两所学校的录取分数线是不同的。

主体间因子学校Abn3030多变量检验b效应截距pillai的跟踪wilks的Lambdahotelling的跟踪Roy的最大根学校pillai的跟踪wilks的Lambdahotelling的跟踪Roy的最大根 a.精确统计量 b.设计:截距+学校值.999.0011554.6561554.656.851.1495.7105.710F16790.281a16790.28 1a16790.281a16790.281a61.672a61.672a61.672a61.672a假设df5.0005.0005.0005.0005.0005.0005.0005.000误差df54.00054.00054.00054.00054.00054.00054.00054.000sig..000.000.00 0.000.000.000.000.000主体间效应的检验源校正模型因变量语文数学英语物理化学截距语文数学英语物理化学学校语文数学英语物理III 型平方和1050.017a1470.150b1135.350c1859.267d1560.600e372408.817376833. 750388010.417389781.600383360.2671050.0171470.1501135.3501859. 267df11111111111111均方1050.0171470.1501135.3501859.2671560.600372408.817376833.75038 8010.417389781.600383360.2671050.0171470.1501135.3501859.267F4 8.25186.03439.83183.39241.65217113.20XX2052.62613612.47917482. 60010231.72248.25186.03439.83183.392sig..000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.0002化学误差语文数学英语物理化学总计语文数学英语物理化学校正的总计语文数学英语物理化学a.R方=.454（调整R方=.445）b.R方=.597（调整R方=.590）c.R方=.407（调整R方=.397）d.R方=.590（调整R方=.583） e.R方=.418（调整R方=.408）1560.6001262.167991.1001653.2331293.1332173.133374721.00037929 5.000390799.000392934.000387094.0002312.1832461.2502788.583315 2.4003733.73315858585858606060606059595959591560.60021.76117. 08828.50422.29537.46841.652.000由上面主体间效应的检验表可知五科分数的sig.值均为0.000说明两个学校本科录取分数在五门课上都存在显著差别。

第5章SPSS均值比较T检验和方差分析第5章主要介绍了SPSS软件中进行均值比较的方法，包括t检验和方差分析。

本文将详细介绍SPSS中进行均值比较的步骤，以及如何解读结果。

5.1t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异的统计方法。

在SPSS中，进行t检验的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行t检验的数据集。

2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“独立样本t检验”选项。

3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。

4.点击“确定”按钮，等待计算结果。

5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、t值和p值等。

通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。

例如，我们想比较男性和女性的体重是否有显著差异。

我们将体重作为因变量，性别作为自变量，进行t检验。

在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为男女性别对体重有显著影响。

5.2方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多个样本均值是否存在差异的统计方法。

在SPSS中，进行方差分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行方差分析的数据集。

2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“单因素方差分析”选项。

3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。

4.点击“确定”按钮，等待计算结果。

5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、F值和p值等。

通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。

例如，我们想比较不同药物对治疗效果的影响。

我们将药物作为因变量，治疗效果作为自变量，进行方差分析。

在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为不同药物对治疗效果有显著影响。

通过以上步骤，我们可以在SPSS中进行均值比较、t检验和方差分析。

《方差分析SPSS操作流程》
方差分析是一种统计方法，用于分析两个或两个以上样本均值之间差异的显著性。

在SPSS软件中，进行方差分析的操作流程如下：
1.打开SPSS软件并导入数据：在SPSS软件中选择“文件”菜单，然后点击“打开”选项。

在弹出的对话框中选择数据文件并点击“打开”。

2.选择统计分析：在SPSS软件中选择“分析”菜单，然后点击“一元方差分析”选项。

3.选择变量：在弹出的对话框中，将待分析的变量从左侧的变量列表框拖动到右侧的因子列表框中。

4.设置参数：点击“选项”按钮，可以设置一些参数，如方差齐性检验、置信水平等。

根据实际需要进行设置后点击“确定”。

5.进行方差分析：点击“确定”按钮后，SPSS将执行方差分析并将结果呈现在输出窗口中。

6.解释结果：在输出窗口的方差分析结果表中，可以查看各项指标的统计值、F值、显著性水平等。

根据这些指标，可以判断不同样本均值之间的显著性差异。

需要注意的是，在进行方差分析之前需要满足一些前提条件，如样本间独立性、数据正态性、方差齐性等。

如果数据不满足这些前提条件，可能会影响方差分析的结果。

此外，还可以使用SPSS软件进行方差分析的更进一步的分析，如多元方差分析、协方差分析等。

这些更复杂的分析方法可以帮助研究人员更全面地了解样本均值之间的差异。

总之，方差分析是一种重要的统计方法，可以用于比较两个或两个以上样本均值之间的差异。

在SPSS软件中进行方差分析的操作流程相对简单，研究人员只需要按照上述步骤进行操作即可。

均值比较的上机实现Means过程单一样本T检验两独立样本T检验两配对样本T检验1 Means过程统计学上的定义和计算公式定义：Means过程是按照用户指定条件，对样本进行分组计算均数和标准差，如按性别计算各组的均数和标准差。

Means过程的计算公式为研究问题比较不同性别同学的数学成绩平均值和方差。

数据如表2-1所示。

实现步骤图2-1 在菜单中选择“Means”命令图2-2 Means对话框图2-3 “Means：Options”对话框结果和讨论2 单一样本T检验统计学上的定义和计算公式定义：SPSS单样本T检验是检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在显著差异。

统计的前提样本总体服从正态分布。

也就是说单样本本身无法比较，进行的是其均数与已知总体均数间的比较。

计算公式如下。

单样本T检验的零假设为H0总体均值和指定检验值之间不存在显著差异。

采用T检验方法，按照下面公式计算T统计量：SPSS中实现过程研究问题分析某班级学生的高考数学成绩和全国的平均成绩70之间是否存在显著性差异。

数据如表2-1所示。

实现步骤图2-4 “One-Sample T Test”设置框图2-5 “One-Sample T Test：OPtions”对话框结果和讨论3 两独立样本T检验统计学上的定义和计算公式定义：所谓独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任何关联，两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目的是了解两个样本之间是否有显著差异存在。

这个检验的前提如下。

∙两个样本应是互相独立的，即从一总体中抽取一批样本对从另一总体中抽取一批样本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同，个案顺序可以随意调整。

∙样本来自的两个总体应该服从正态分布。

两独立样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显著差异。

在具体的计算中需要通过两步来完成：第一，利用F检验判断两总体的方差是否相同；第二，根据第一步的结果，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结论作出判断。

第二章均值比较检验与方差分析在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的某些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似地服从正态分布。

所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体的均值有关的假设是否成立的问题。

◆本章主要内容：1、单个总体均值的 t 检验（One-Sample T Test）；2、两个独立总体样本均值的 t 检验（Independent-Sample T Test）；3、两个有联系总体均值均值的 t 检验（Paired-Sample T Test）；4、单因素方差分析（One-Way ANOVA）；5、双因素方差分析（General Linear Model Univariate）。

◆假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。

在Analyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means，和General Linear Model得出。

如图2.1所示。

图2.1 均值的比较菜单选择项§2.1 单个总体的t 检验（One-Sample T Test）分析单个总体的 t 检验分析也称为单一样本的 t 检验分析，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均数之间存在差异。

如将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。

例1：根据2002年我国不同行业的工资水平（数据库SY-2），检验国有企业的职工平均年工资收入是否等于10000元，假设数据近似地服从正态分布。

首先建立假设：H0：国有企业工资为10000元；H1：国有企业职工工资不等于10000元打开数据库SY-2，检验过程的操作按照下列步骤：1、单击Analyze →Compare Means →One-Sample T Test，打开One-Sample T Test 主对话框，如图2.2所示。

图2.2 一个样本的t检验的主对话框2、从左边框中选中需要检验的变量（国有单位）进入检验框中。

SPSS操作—方差分析
一、概念
方差分析（ANOVA）法是统计学中一种用于检验三个或以上水平的均数差异的统计方法。

方差分析从表面上看是利用方差的大小，在一定的概率和显著水平下，比较多组数据的均值差异，确定数据的显著性。

一般来说，它用来检验有多自变量时的均数差异，其中包括一个或多个因素，每个因素又有两个或者多个水平。

二、SPSS操作步骤
1、打开SPSS软件，点击“文件”，选择“新建”，在弹出的界面中选择“数据集”，点击“确定”，新建一个数据集。

2、将所要分析的数据输入到数据集中，在“变量视图”中定义响应变量和自变量，并设置其变量类型，完成数据的输入。

3、点击“分析”，选择“统计”，在弹出的界面中选择“参数检验”，点击“F检验”，然后在窗口中选择因变量和自变量，完成基本的参数设置，点击“确定”，弹出方差分析窗口，点击“确定”，即可开始运行方差分析。

4、方差分析运行完毕后，在输出窗口中可以看到结果，包括方差分析汇总表和方差分析的结果等信息。

5、方差分析的结果主要包括拟合度指数、F值、绝对值、样本量、概率值、单组比较、多组比较等内容，在这里。

方差分析/F检验（多个均数比较）前言：一、方差分析的基本思想方差是反映数据变异程度的统计指标。

利用方差的概念对变异度进行分解，所以方差分析亦称为变异度分析。

其基本思想是：根据研究目的和设计类型，将全部观察值的总变异分解为两个或多个部分，各部分的变异可由不同处理因素的影响效应或者误差的效应解释，将各影响因素产生的变异与随机误差变异进行比较，以推断该因素是否存在影响效应。

二、方差分析的应用条件独立性：各样本是相互独立的随机样本，个体观测值之间相互独立。

正态性：各样本均来自正态分布总体。

方差齐性：各样本所对应的总体方差相等。

三、常用的方差齐性检验方法F 检验：仅用于两总体方差相等Bartlett检验：通常要求数据满足正态性Levene检验(Levene‘s teste)：不依赖数据的分布类型，结果更稳健四、完全随机设计的方差分析完全随机设计(completely randomized design)的方差分析是指将研究对象通过完全随机化方法，分配至多个不同的处理组，比较多组的效应指标是否存在差别，亦称为单向方差分析(one-way ANOVA)/单因素方差分析。

注：完全随机设计的方差分析只涉及一个研究因素，因此，除了用于随机分组的试验性研究外，也常用于基于随机抽样的观察性研究多个均数的比较。

SPSS正文：一、单因素方差分析（单个因素作用，处理因素——独立正态方差齐）：SPSS操作：第一步：建立数据文件（变量：group 和观察值共2列；类似两组独立样本t检验的数据录入）；第二步：正态性检验（类似两组独立样本t检验的正态性检验）1、分割文件（data→split file→激活compare groups→调入group→OK）；自我经验，此处可有可无，分割和不分割的结果未变化。

2、正态性检验（analyze→nonparametrice tests→1-sample K-S→调入观察值，点击normal→OK）3、观察结果，若三组正态性检验P均＞0.05，则进行下一步。