利用SPSS对五点式量表进行差异性分析
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SPSS统计分析—差异分析-spss 差异.ppt
水平，则拒绝H0，认为两总体均值之间存在 显著差异。
相反，相伴概率大于显著性水平，则不拒绝 H0，可以认为两总体均值之间不存在显著差异。
SPSS中实现过程
分析——比较均值——配对样本T检验
方差分析
多个独立样本的差异显著性检验，通常可以使用方 差分析方法。
• 油菜品种差异性分析 P164
不同教学方式是否给学生成绩造成了显著影响； 不同地区的考生成绩是否有显著的差异等。
H0的拒绝域。 • 根据样本值计算统计量的值，并将其与临界值作比较。 • 下结论：若统计量的值落入拒绝域内，就拒绝H0；否则，不
拒绝H0。
显著性水平： 0.05——显著 0.001——非常显著 0.0001——极其显著
t检验的类型
• 单样本t检验——样本均值与总体均值的比较 • 独立两样本t检验——独立两样本均值比较 • 配对样本t检验——配对设计的差数均值与总体均
组内离差平方和是每个数据与本水 平组平均值离差的平方和，反映了 数据抽样误差的大小程度。
F统计量是平均组间平方 和与平均组内平方和的 比（组间变异与误差变 异的比值）。
从F值计算公式可以看出，如果控制变量 的不同水平对观察变量有显著影响，那么观察 变量的组间离差平方和必然大，F值也就比较 大；相反，如果控制变量的不同水平没有对观 察变量造成显著影响，那么，组内离差平方和 影响就会比较大，F值就比较小。
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述 统计量的过程。Means过程其实就是按照用户指 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：
相反，相伴概率大于显著性水平，则不拒绝 H0，可以认为两总体均值之间不存在显著差异。
SPSS中实现过程
分析——比较均值——配对样本T检验
方差分析
多个独立样本的差异显著性检验，通常可以使用方 差分析方法。
• 油菜品种差异性分析 P164
不同教学方式是否给学生成绩造成了显著影响； 不同地区的考生成绩是否有显著的差异等。
H0的拒绝域。 • 根据样本值计算统计量的值，并将其与临界值作比较。 • 下结论：若统计量的值落入拒绝域内，就拒绝H0；否则，不
拒绝H0。
显著性水平： 0.05——显著 0.001——非常显著 0.0001——极其显著
t检验的类型
• 单样本t检验——样本均值与总体均值的比较 • 独立两样本t检验——独立两样本均值比较 • 配对样本t检验——配对设计的差数均值与总体均
组内离差平方和是每个数据与本水 平组平均值离差的平方和，反映了 数据抽样误差的大小程度。
F统计量是平均组间平方 和与平均组内平方和的 比（组间变异与误差变 异的比值）。
从F值计算公式可以看出，如果控制变量 的不同水平对观察变量有显著影响，那么观察 变量的组间离差平方和必然大，F值也就比较 大；相反，如果控制变量的不同水平没有对观 察变量造成显著影响，那么，组内离差平方和 影响就会比较大，F值就比较小。
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述 统计量的过程。Means过程其实就是按照用户指 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：
《精品》SPSS统计分析—差异分析
《精品》SPSS统计分析—差异分析差异分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。
在实际研究中，我们常常需要比较不同组别或条件下的测量变量之间的差异，如不同性别间的身高差异、不同年龄组别间的成绩差异等。
利用SPSS进行差异分析可以快速准确地得出结论，并辅助我们做出决策。
SPSS统计软件是一款常用的数据分析工具，它提供了丰富的统计分析功能。
下面将介绍如何使用SPSS进行差异分析。
首先，打开SPSS软件，并导入要进行差异分析的数据。
选择“文件”菜单中的“打开”选项，找到数据文件，并点击“打开”。
在数据文件打开后，我们可以进行数据的预处理工作，如数据清洗和缺失值处理。
选择“数据”菜单中的“数据清理”选项，对数据进行相应的清洗操作。
接下来，选择“分析”菜单中的“描述性统计”选项。
在弹出的对话框中，选择需要进行差异分析的变量，并点击“确定”。
在得到了描述性统计结果后，我们可以对不同组别之间的差异进行进一步的分析。
选择“分析”菜单中的“方差分析”选项。
在弹出的对话框中，将需要进行差异分析的自变量和因变量添加进去，并点击“确定”。
SPSS会自动计算出方差分析的结果，并给出显著性水平。
如果显著性水平小于设定的阈值（通常为0.05），则可以认为不同组别之间存在显著差异。
除了方差分析，SPSS还提供了其他多种差异分析方法，如t检验、卡方检验等。
根据实际情况选择合适的方法进行分析。
最后，我们可以将结果导出为文档、图片或报告，以便于展示和分享。
选择“文件”菜单中的“导出”选项，选择需要导出的格式，填写相应的内容，并点击“确定”。
综上所述，差异分析是一种重要的统计方法，在研究中具有广泛的应用价值。
通过SPSS统计软件进行差异分析，可以快速准确地得出结论，并帮助我们做出科学决策。
希望以上介绍能够对您有所帮助。
SPSS统计分析—差异分析(1)
P>.05(接受 虚无假设)
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同。
如果“F值”检验不显著（Sig.的值大于.05），表示两个组别群体变异 数相等，此时看“方差齐性相等”所列之t值，看其是否显著。 如果“F值”检验显著（Sig.的值小于.05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
（1）首先是单因素方差分析的前提检验 结果，也就是Homogeneity of variance test——方差齐次性检验
（2）输出的结果文件中第2个表格如下所示。
（3）输出的结果文件中第3个表格如下所示。
（4）输出的结果文件中第4个表格如下所示。
（5）输出结果的最后部分是各组观察变 量均值的折线图，如图5-6所示。
两配对样本T检验的前提要求如下： • 两个样本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首 先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改 变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 原理 1、配对样本t检验是配对设计的样本差数的均值同总体均值0比较的t
1两总体方差未知且相同情况下t统计量计算公式为2两总体方差未知且不同情况下t统计量计算公式为t统计仍然服从t分布但自由度采用修正的自由度公式为从两种情况下的t统计量计算公式可以看出如果待检验的两样本均值差异较小t值较小则说明两个样本的均值不存在显著差异
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
数学 99.00 88.00 99.00 89.00 94.00 90.00 79.00 56.00 89.00 99.00 70.00 89.00 55.00 50.00 67.00 67.00 56.00 56.00
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同。
如果“F值”检验不显著（Sig.的值大于.05），表示两个组别群体变异 数相等，此时看“方差齐性相等”所列之t值，看其是否显著。 如果“F值”检验显著（Sig.的值小于.05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
（1）首先是单因素方差分析的前提检验 结果，也就是Homogeneity of variance test——方差齐次性检验
（2）输出的结果文件中第2个表格如下所示。
（3）输出的结果文件中第3个表格如下所示。
（4）输出的结果文件中第4个表格如下所示。
（5）输出结果的最后部分是各组观察变 量均值的折线图，如图5-6所示。
两配对样本T检验的前提要求如下： • 两个样本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首 先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改 变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 原理 1、配对样本t检验是配对设计的样本差数的均值同总体均值0比较的t
1两总体方差未知且相同情况下t统计量计算公式为2两总体方差未知且不同情况下t统计量计算公式为t统计仍然服从t分布但自由度采用修正的自由度公式为从两种情况下的t统计量计算公式可以看出如果待检验的两样本均值差异较小t值较小则说明两个样本的均值不存在显著差异
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
数学 99.00 88.00 99.00 89.00 94.00 90.00 79.00 56.00 89.00 99.00 70.00 89.00 55.00 50.00 67.00 67.00 56.00 56.00
SPSS统计分析—差异分析
点击“确定”，运值等统计量，判断两组 数据是否存在显著性差异
撰写结论：根据P值判断结果， 解释两组数据之间的差异是否 具有统计学意义
05
SPSS差异分析的实例
单因素方差分析实例
目的：比较不同 组别的数据差异
步骤：选择数据→ 定义变量→选择分 析方法→设置参数 →分析结果
选择控制变量：考虑可能影响结果的其他因 素
确定样本量：根据研究目的和预期结果确定 合适的样本量
检查数据质量：确保数据完整、准确、可靠
选择合适的差异分析方法：根据研究目的和 变量类型选择合适的差异分析方法
设置差异分析选项
在弹出的窗口中，选择“独立样 本t检验”或“配对样本t检验”
选择“分析”菜单，点击“比 较平均值”选项
SPSS操作：在SPSS中输入数据，选择双因素方差分析， 得到结果
结果解读：分析不同产品类型和不同销售渠道对销售额 的影响程度和显著性水平
结论：根据分析结果，提出改进建议和策略
T检验实例
目的：比较两组数据的平均值是否存在显著性差
01 异
单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼，请
尽量言简意赅的阐述观点
大数据环境下的SPSS差异分析： 利用大数据技术提高分析效率和 准确性
SPSS差异分析与人工智能技术的结 合：利用人工智能技术进行自动分 析和预测，提高分析效果和效率
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
云计算环境下的SPSS差异分析： 利用云计算技术实现分布式计算 和存储，提高分析速度和灵活性
SPSS差异分析在跨学科研究中的应用： 与其他领域的研究相结合，拓展SPSS 差异分析的应用范围和深度
b. 样本量的大小
c. 假设检验的设置
SPSS统计分析—差异分析
1判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同
如果F值检验不显著Sig 的值大于05;表示两个组别群体变异数相等，此 时看“方差齐性相等”所列之t值，看其是否显著 如果“F值”检验显著（Sig的值小于05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
2输出的结果文件中第2个表格如下所示
3输出的结果文件中第3个表格如下所示
4输出的结果文件中第4个表格如下所示
5输出结果的最后部分是各组观察变量均 值的折线图;如图56所示
事后比较方法的选择
• LSD法实际上是t检验的变形;只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本 信息，而不仅仅是所比较两组的信息 因此它敏感度是最高，在比较时仍然存 在放大α水准一类错误问题，但换言之就是总的二类错误非常的小，要是 LSD都没有检验出差别，那恐怕真的没有差别。
究者较为有利 但是，采用单尾检验必须提出支持证据，除非理论文献支持单侧的
概念，或是变量间的关系具有明确的线索显示必需使用单侧检验，否则需采用双侧
检验来检验平均数的特性。
邱 P169
独立两样本t检验
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：
两配对样本T检验的前提要求如下： • 两个样本应是配对的 在应用领域中;主要的配对资料包括： 具有年龄 性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两 个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 原理 1 配对样本t检验是配对设计的样本差数的均值同总体均值0比较的t
SPSS统计分析—差异分析报告 PPT
SPSS中实现过程
分析——比较均值——独立样本T检验
SPSS中实现过程
研究问题 分析A、B两所高校大一学生的高考数学成
绩之间是否存在显著性差异。
两所学校学生的高考数学成绩表
图4-6 “Independent-Samples T Test”对话框
图4-7 “Define Groups”对话框
结果和讨论
2．根据第一步的结果，决定T统计量和 自由度计算公式
（1）两总体方差未知且相同情况下，T统 计量计算公式为
（2）两总体方差未知且不同情况下，T统 计量计算公式为
T统计仍然服从T分布，但自由度采用修正 的自由度，公式为
从两种情况下的T统计量计算公式可以看 出，如果待检验的两样本均值差异较小，t值 较小，则说明两个样本的均值不存在显著差异； 相反，t值越大，说明两样本的均值存在显著 差异。
两配对样本T检验的前提要求如下： • 两个样本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首 先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改 变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 原理 1、配对样本t检验是配对设计的样本差数的均值同总体均值0比较的t
可以互相讨论下，但要小声点
单尾检验与双尾检验
在平均数的检验中，研究者的兴趣往往在于比较不同平均数的差距，而提出两个 平均数大于、小于与不等于几种不同形式的研究假设，形成有特定方向的检验或无 方向性的检验两种不同模式。当研究者只关心单一一个方向的比较关系时(例如男生 的数学成绩X1优于女生X2)，平均数的检验仅有一个拒绝区，需使用单尾检验(onetailed test)，范例如下：
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。
SPSS统计分析差异分析spss差异
的特性。
（邱 P169）
第十页，共七十六页。
独立两样本t检验
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：
注意：
• 两样本必须是独立的，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。
一类是不可控的随机因素的影响，这是人为很难控制的一类影响 因素，称为随机变量；
另一类是研究中人为施加的可控因素对结果的影响，称为控 制变量。
方差分析可以用来判断样本数据之间的差异 到底是由以上哪种因素造成的。
第二十九页，共七十六页。
随机变量
随机误差
不可控
控制变量
系统误差
有固定的大小和方向（正或负），重复测 定时重复出现，可以校正或消除。
• 单样本t检验——样本均值与总体均值的比较 • 独立两样本t检验——独立两样本均值比较
• 配对样本t检验——配对设计的差数均值与总体均值0的比较
第五页，共七十六页。
单样本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。 统计的前提是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。
第十四页，共七十六页。
2．根据第一步的结果，决定T统计量和自 由度计算公式
（1）两总体方差未知且相同情况下，T统计量计 算公式为
第十五页，共七十六页。
（2）两总体方差未知且不同情况下，T统计量计 算公式为
T统计仍然服从T分布，但自由度采用修正的 自由度，公式为
用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法
用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法一、统计检验的基本原理统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。
如果现要检验实验组和对照组的平均数(μ1和μ2)有没有差异，其步骤为：1.建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示;2.通过统计运算，确定假设成立的概率P。
⒊ 根据P 的大小，判断假设是否成立。
如表6-12所示。
二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验Z检验法适用于大样本(样本容量小于30)的两平均数之间差异显著性检验的方法。
它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。
其一般步骤：第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。
第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
(1)如果检验一个样本平均数()与一个已知的总体平均数()的差异是否显著。
其Z值计算公式为：其中是检验样本的平均数;是已知总体的平均数;S是样本的方差;n是样本容量。
(2)如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。
其Z值计算公式为：其中，1、2是样本1，样本2的平均数;是样本1，样本2的标准差;是样本1，样本2的容量。
第三步，比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据Z值与差异显著性关系表作出判断。
如表6-13所示。
第四步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
【例6-5】某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别如表6-14所示，比较两组前测和后测是否存在差异。
由于n>30，属于大样本，应采用Z检验。
由于这是检验来自两个不同总体的两个样本平均数，看它们各自代表的总体的差异是否显著，所以采用双总体的Z检验方法。
SPSS统计分析差异分析
SPSS统计分析差异分析SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行差异分析。
差异分析是一种常见的统计方法，用于研究不同组别之间的差异性。
本文将介绍差异分析的基本概念，并以SPSS为例，详细说明如何进行差异分析。
一、差异分析的基本概念差异分析是指在研究中比较两个或多个组别的平均数之间是否存在显著差异。
差异分析可以帮助研究者确定实验组与对照组之间的差异，或不同处理条件下的差异。
差异分析主要通过方差分析（ANOVA）进行。
二、差异分析的步骤差异分析的主要步骤包括：建立假设、选择合适的统计方法、进行统计分析和假设检验、解读结果。
1.建立假设在进行差异分析之前，首先要明确研究问题，并提出相应的研究假设。
例如，我们想研究不同疗法对治疗时间的影响，假设H0：不同疗法之间的平均治疗时间没有显著差异，H1：不同疗法之间的平均治疗时间存在显著差异。
2.选择合适的统计方法根据研究问题的特点和数据类型，选择合适的统计方法。
如果对比的组别只有两个，则可以使用t检验进行差异分析；如果对比的组别超过两个，则需要进行方差分析（ANOVA）。
3.进行统计分析和假设检验使用SPSS进行差异分析的步骤如下：（1）打开SPSS软件，导入数据文件。
（2）在“分析”菜单中选择“描述性统计”，点击“描述性统计”选项。
（3）在弹出的对话框中，选择要比较的变量，点击“统计”按钮，选择需要计算的统计量（如均值、标准差等）。
（4）点击“OK”按钮，完成描述性统计分析。
（5）在“分析”菜单中选择“一元方差分析”，点击“一元方差分析”选项。
（6）在弹出的对话框中，将要比较的变量添加到“因子”框中，设置分析的置信水平等参数。
（7）点击“OK”按钮，完成方差分析。
（8）根据分析结果，进行假设检验，判断差异是否显著。
4.解读结果根据方差分析的结果，判断各组别之间的差异是否显著。
通常，可以查看p值以确定差异的显著性：若p值小于设定的显著性水平（如0.05），则可以认为差异是显著的；反之，差异不显著。
SPSS统计分析—差异分析 PPT
水平，则拒绝H0，认为两总体均值之间存在 显著差异。
相反，相伴概率大于显著性水平，则不拒绝 H0，可以认为两总体均值之间不存在显著差异。
SPSS中实现过程
分析——比较均值——配对样本T检验
方差分析
多个独立样本得差异显著性检验,通常可以使用方差 分析方法。
• 油菜品种差异性分析 P164
不同教学方式就是否给学生成绩造成了显著影响; 不同地区得考生成绩是否有显著的差异等。
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义:Means过程就是SPSS计算各种基本描述 统计量得过程。Means过程其实就是按照用户指 定条件,对样本进行分组计算均数与标准差，如 按性别计算各组的均数和标准差。
Means过程得计算公式为:
研究问题 比较不同性别同学得数学成绩平均值与方
2.根据第一步得结果,决定T统计量与自 由度计算公式
(1)两总体方差未知且相同情况下,T统计 量计算公式为
(2)两总体方差未知且不同情况下,T统计 量计算公式为
T统计仍然服从T分布，但自由度采用修正 得自由度，公式为
从两种情况下得T统计量计算公式可以瞧 出,如果待检验的两样本均值差异较小，t值较 小，则说明两个样本的均值不存在显著差异; 相反，t值越大，说明两样本的均值存在显著 差异。
在方差分析中,代表变异大小，并用来进行变异分解得指 标就是离均差平方与。总的变异平方和记为SST，被分解为 两项:第一项是各组的离均差平方和之和，代表组内变异(即随 机变量引起的变异)，称为组内平方和SSW（Within Groups）;第二项是按样本含量大小加权的各组均数与总均 数的差值平方之和，代表组间变异（由控制变量引起的变 异），称为组间平方和或者处理平方和SSB（Between Groups）。
相反，相伴概率大于显著性水平，则不拒绝 H0，可以认为两总体均值之间不存在显著差异。
SPSS中实现过程
分析——比较均值——配对样本T检验
方差分析
多个独立样本得差异显著性检验,通常可以使用方差 分析方法。
• 油菜品种差异性分析 P164
不同教学方式就是否给学生成绩造成了显著影响; 不同地区得考生成绩是否有显著的差异等。
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义:Means过程就是SPSS计算各种基本描述 统计量得过程。Means过程其实就是按照用户指 定条件,对样本进行分组计算均数与标准差，如 按性别计算各组的均数和标准差。
Means过程得计算公式为:
研究问题 比较不同性别同学得数学成绩平均值与方
2.根据第一步得结果,决定T统计量与自 由度计算公式
(1)两总体方差未知且相同情况下,T统计 量计算公式为
(2)两总体方差未知且不同情况下,T统计 量计算公式为
T统计仍然服从T分布，但自由度采用修正 得自由度，公式为
从两种情况下得T统计量计算公式可以瞧 出,如果待检验的两样本均值差异较小，t值较 小，则说明两个样本的均值不存在显著差异; 相反，t值越大，说明两样本的均值存在显著 差异。
在方差分析中,代表变异大小，并用来进行变异分解得指 标就是离均差平方与。总的变异平方和记为SST，被分解为 两项:第一项是各组的离均差平方和之和，代表组内变异(即随 机变量引起的变异)，称为组内平方和SSW（Within Groups）;第二项是按样本含量大小加权的各组均数与总均 数的差值平方之和，代表组间变异（由控制变量引起的变 异），称为组间平方和或者处理平方和SSB（Between Groups）。
量表SPSS统计分析
SPSS统计分析实例宝典目录SPSS宝典壹、单选题之整体性分析 (3)贰、单选题之交叉式分析 (6)参、复选题之整体性分析 (14)肆、复选题之交叉式分析 (19)伍、五点量表整体性分析 (26)陆、五点量表差异性分析 (二个变项) (29)柒、五点量表差异性分析 (三个以上变项) (34)问卷分析壹、问卷分析步骤 (39)贰、五点量表范例 (40)参、问卷分析范例 (41)肆、各类题型范例 (42)伍、问卷结论范例 (49)附录SPSS、EXCEL与WORD间档案转换 (55)SPSS输出报表范例 (62)问卷调查各类题型常用之统计方法注：本表由研究者汇整。
壹、单选题之整体性分析摘要→次数分配表选择第五题问卷分析结果表一：累计惩处达「辅导转学」学生辅导方式分析在整体意见方面，将近六成填答者，认为学期中间累计惩处已达「辅导转学」(亦即退学)的学生，最适宜处理方式为「转送至中途学校接受辅导」，另有二成五填答者表示应协助这类学生于「学期末转学至其它学校」。
贰、单选题之交叉式分析摘要→交叉表分析第五题变数为公私立学校进行百分比同构型检定单选题交叉表统计分析结果1. 对于学期中间累计惩处已达「辅导转学」学生之处理模式，公私立学校教师有明显不同看法，私立学校教师比公立学校教师较赞成「将学生转送至中途学校接受辅学」，而公立学校教师较私立学校教师较赞成「将学生于期末协助转学至其它学校」。
如表二所示。
表二：不同学校属性对累计惩处达「辅导转学」学生辅导方式分析2. Pearson卡方值，考验不同背景变项教师之差异性，χ²=8.810，P=0.032<0.05 ，已达显著水平，亦即：「不同学校属性教师对累计惩处达辅导转学的学生辅导方式」有显著差异。
其中私立学校教师(占66.07%)较公立学校教师(占53.33%)，更赞成将「累计惩处达辅导转学的学生转送至中途学校接受辅导」。
如表二之一所示。
表二之一不同背景变项教师对累计惩处达「辅导转学」学生辅导方式差异分析附注：*P＜0.05**P＜0.013. 有关单选题交叉表的细格显示方式有「横列」、「直行」与「总和」等三种，分述如后：单选题交叉表「横列」显示显示横列百分比横列显示之交叉表单选题交叉表「直行」显示直行显示之交叉表单选题交叉表「总和」显示显示总和百分比总和显示之交叉表单选题交叉表三种不同显示方式参、复选题之整体性分析复选题分析→定义集合定义复选题集合的名称按新增后，「复选题集合」定义完成，集合变量、计数值、名称，恢复为空白复选题分析→次数分配表选择不同学制为复选题集合表六：台北市高职中途学校转介辅导之分析肆、复选题之交叉式分析复选题分析→交叉表复选题的选项(五个不同学制)背景变数(公私立学校)定义背景变量的区间(1表示公立，2表示私立)选择细格百分比表七：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析复选题交叉表的细格显示方式有「横列」、「直行」与「总和」等三种，分述如后：复选题交叉表「横列」显示2为私立学校１为公立学校表八：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析(横列显示)复选题交叉表「直行」显示表九：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析(直行显示)复选题交叉表「总和」显示表十：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析(总和显示)伍、五点式量表之整体性分析比较平均数法→单一样本T检定选择检定变量执行结果平均数/ 标准差表十一：台北市高职设置中途学校型态之平均数与标准差对于台北市高职设置中途学校的整体意见，大部份填答者较赞成设置「学园式中途学校」(平均数=3.82)，其次为「合作式中途学校」(平均数=3.67)、「独立式中途学校」(平均数=3.31)，最末为「资源式中途学校」(平均数=3.18)。
SPSS统计分析—差异分析-spss 差异.ppt
SPSS中实现过程
分析——比较均值——单样本T检验
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 表所示。
数学成绩表
性别
数学
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79
59
89
79
89
99
Female
88
54
56
23
单尾检验与双尾检验
在平均数的检验中，研究者的兴趣往往在于比较不同平均数的差距，而提出两个 平均数大于、小于与不等于几种不同形式的研究假设，形成有特定方向的检验或无 方向性的检验两种不同模式。当研究者只关心单一一个方向的比较关系时(例如男生 的数学成绩X1优于女生X2)，平均数的检验仅有一个拒绝区，需使用单尾检验(onetailed test)，范例如下：
检验。
2、配对样本t检验是针对配对数据的t检验。其检验方法是首先求出 每对样本的差值，然后比较样本差值的均值和总体均值0之间的关 系。
如果两组数据没有差别，那么其样本差值的均值应该在0附近波动。 否则为两组数据是有差别的。这种方法的本质就是在对配对样本的 差值同总体均值0做单样本t检验。
两配对样本T检验的零假设H0为两总体均 值之间不存在显著差异。
P>.05(接受 虚无假设)
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同。
如果“F值”检验不显著（Sig.的值大于.05），表示两个组别群体变异 数相等，此时看“方差齐性相等”所列之t值，看其是否显著。 如果“F值”检验显著（Sig.的值小于.05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
SPSS统计分析—差异分析
用于检验两个变量之间的差异。
假设检验的一般步骤： • 根据实际问题提出原假设H0与备择假设 H1。 • 选择统计量t作为检验统计量,并在H0成立的条件下确定t的
分布。 • 选择显著性水平 ,并根据统计量t的分布查表确定临界值及
H0的拒绝域。 • 根据样本值计算统计量的值,并将其与临界值作比较。 • 下结论：若统计量的值落入拒绝域内,就拒绝H0；否则,不拒
P<=.05 异质 T值显著否 P>.05
Special lecture notes F值
是否显著
P>.05 接受虚无假设
同质
P<=.05 结果显著 结果不显著
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Excellent handout template
Special lecture notes
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同。
如果F值检验不显著 Sig.的值大于.05 ,表示两个组别群体变异数相等,此 时看方差齐性相等所列之t值,看其是否显著。 如果F值检验显著 Sig.的值小于.05 ,表示两个组别群体变异数不相等,此 时看方差齐性不相等所列之t值,看其是否显著。
验平均数的特性。
邱 P169
Excellent handout template
独立两样本t检验
Special lecture notes
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：
Excellent handout template
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：
假设检验的一般步骤： • 根据实际问题提出原假设H0与备择假设 H1。 • 选择统计量t作为检验统计量,并在H0成立的条件下确定t的
分布。 • 选择显著性水平 ,并根据统计量t的分布查表确定临界值及
H0的拒绝域。 • 根据样本值计算统计量的值,并将其与临界值作比较。 • 下结论：若统计量的值落入拒绝域内,就拒绝H0；否则,不拒
P<=.05 异质 T值显著否 P>.05
Special lecture notes F值
是否显著
P>.05 接受虚无假设
同质
P<=.05 结果显著 结果不显著
T值显著否
P>.05 接受 虚无假设
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Special lecture notes
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同。
如果F值检验不显著 Sig.的值大于.05 ,表示两个组别群体变异数相等,此 时看方差齐性相等所列之t值,看其是否显著。 如果F值检验显著 Sig.的值小于.05 ,表示两个组别群体变异数不相等,此 时看方差齐性不相等所列之t值,看其是否显著。
验平均数的特性。
邱 P169
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独立两样本t检验
Special lecture notes
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：
Excellent handout template
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：
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v1.0可编辑可修改利用SPSS寸五点式量表进行差异性分析（两个变项）
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1. Levene 检定用于考验两组变异数是否同质，F= P=＞,未达显著差异，故两 组变异数可视
为相等,因此须看「假设变异数相等」这一列；否则即须看「不 假设变异数相等」这一列。
2. 在「假设变异数相等」这一列，t=，P=v,已达显著差异，结论为：「公私立 学校教师对设
置独立式中途学校」 有显著差异。
而且「私立学校教师（平均数 二较公立学校教师（平均数二赞成设置独立式中途学校」。
3. 另外，在设置「资源式中途学校」方面，t=，P=＜在设置「学园式中途学校」 方面，t=，
P=v,故「公私立学校教师对是否设置资源式与学园式中途学校」 两者有显著差异。
公立学
校教师（平均数二较赞成设置「学园式中途学校」；但 私立学校教师（平均数二较赞成设置「资源式中途学校」。
4. 最后，在「公私立学校教师对是否设置合作式中途学校丨方面, t=，P=＞两 者没有显著差
异。
如表十二所示。
表二不同学校属性对台北市高职设置中途学校型态之差异性分析
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结果与解释
附注：*表示P< , **表示P<。