均值检验、方差分析 SPSS
SPSS相关统计学指标
SPSS相关统计学指标SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计学软件，广泛用于社会科学领域的数据分析和统计建模。
在SPSS中，有很多常用的统计学指标可以用来描述和解释数据。
本文将介绍一些常见的SPSS相关统计学指标。
1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的数值总和除以数据个数的结果。
通过计算平均数，可以了解数据的中心趋势。
2. 中位数（Median）：中位数将一组数据按照大小排序，然后取中间位置的数值作为中位数。
对于偏态数据集，中位数通常更适合表示数据的中心位置。
3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以用来表示数据的最常见取值。
4. 标准差（Standard Deviation）：标准差是一组数据的离散程度的度量指标。
标准差越大，表示数据的离散程度越大。
5. 方差（Variance）：方差是一组数据的离散程度的度量指标，计算方法为每个数据值与平均数之差的平方的平均数。
6. 百分位数（Percentiles）：百分位数将一组数据从小到大排序后，按百分比划分数据的位置。
例如，第50百分位数即为中位数。
7. 四分位数（Quartiles）：四分位数将一组数据从小到大排序后，将数据划分为四个等份。
第一四分位数将数据划分为25%、第二四分位数为50%（即中位数）、第三四分位数为75%。
8. 偏态（Skewness）：偏态用来衡量数据分布的对称性。
正偏态表示数据右偏，负偏态表示数据左偏。
9. 峰度（Kurtosis）：峰度用来衡量数据分布的峰态或尖锐程度。
正峰度表示数据分布比较尖锐，负峰度表示数据分布比较平坦。
10. 相关系数（Correlation coefficient）：相关系数衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
相关系数的取值范围为-1到1，绝对值越接近1表示关系越强。
11. 回归系数（Regression coefficient）：对于回归分析，回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
SPSS数据的参数检验和方差分析
SPSS数据的参数检验和方差分析参数检验和方差分析是统计学中常用的两种分析方法。
本文将详细介绍SPSS软件中如何进行参数检验和方差分析，并提供一个示例来说明具体的操作步骤。
参数检验（Parametric Tests）适用于已知总体分布类型的数据，通过比较样本数据与总体参数之间的差异，来判断样本数据是否与总体相符。
常见的参数检验包括：1. 单样本t检验（One-sample t-test）：用于比较一个样本的均值是否与总体均值相等。
2. 独立样本t检验（Independent samples t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否相等。
3. 配对样本t检验（Paired samples t-test）：用于比较两个相关样本的均值是否相等。
4. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。
接下来，将以一个具体的实例来说明SPSS软件中如何进行单样本t检验和卡方检验。
实例：假设我们有一个数据集，记录了一所学校不同班级学生的身高信息。
我们想要进行以下两种分析：1. 单样本t检验：假设我们想要检验学生身高平均值是否等于169cm（假设总体均值为169cm）。
步骤如下：b.选择“分析”菜单，然后选择“比较均值”下的“单样本t检验”。
c.在弹出的对话框中，选择需要进行t检验的变量（身高），并将值169输入到“测试值”框中。
d.点击“确定”按钮，SPSS将生成t检验的结果，包括样本均值、标准差、t值和p值。
2.卡方检验：假设我们想要检验学生身高与体重之间是否存在关联。
步骤如下：a.打开SPSS软件，并导入数据集。
b.选择“分析”菜单，然后选择“非参数检验”下的“卡方”。
c.在弹出的对话框中，选择需要进行卡方检验的两个变量（身高和体重）。
d.点击“确定”按钮，SPSS将生成卡方检验的结果，包括卡方值、自由度和p值。
方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）用于比较两个或以上样本之间的均值差异。
SPSS统计分析实用教程(第2版)
探索性分析
03
均值比较与t检验
总结词
单样本t检验用于检验单个样本的均值是否与已知的某个值或参考值存在显著差异。
详细描述
在单样本t检验中，我们将已知的某个值或参考值作为检验标准，然后比较单个样本的均值与此标准之间的差异。通过计算t统计量和对应的p值，我们可以判断样本均值与标准值是否存在显著差异。
单样本t检验
通过图形方式展示两个变量之间的关系，可以直观地观察到它们之间的模式和趋势。
相关分析
散点图
相关系数
预测模型
通过一个或多个自变量预测因变量的值，建立预测模型，并评估模型的拟合优度和预测能力。
回归系数
描述自变量对因变量的影响程度，通过回归系数可以了解各个自变量对因变量的贡献。
线性回归分析
非线性关系
协方差分析是在考虑一个或多个协变量的影响后，比较两个或多个分类变量对数值型变量的影响。通过控制协变量的影响，可以更准确地评估各组之间的差异，并确定分类变量对数值型变量的真实效应。
总结词
详细描述
协方差分析
05
非参数检验
适用范围
01
卡方检验主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异。
计算方法
02
通过卡方统计量，即实际观测频数与期望频数的差的平方与期望频数的比值，来评估两者之间的差异程度。
聚类分析
聚类分析基于观测数据之间的相似性或距离将它们分组，使得同一聚类中的数据尽可能相似，不同聚类中的数据尽可能不同。
聚类分析在市场细分、生物信息学和社交网络等领域有广泛应用。
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探索性分析
总结词
探索性分析还可以用于预测和分类，例如决策树、逻辑回归等。
SPSS统计分析—差异分析
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。 样本来自的总体要服从正态分布且变量为连续测量数据。 在进行独立两样本t检验之前，要通过F检验来看两样本的方差是否相等。
这样我们可采用一定的方法来比较组内变异和组间变异的大小如果后者远远大于前者则说明处理因素的影响确实存在如果两者相差无几则说明影响不存在这就是方差分析的基本思想
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。
• 方差分析的类型
单因素方差分析
单因素方差分析是指只单独考虑一个因素A对指标X的影响。此时其他因素都不变 或者控制在一定的范围之内。考虑因素A有k个水平，在每次水平下做ni次试验。
在方差分析中，代表变异大小，并用来进行变异分解的指标是离均差平方和。 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）。
《SPSS数据分析教程》方差分析
《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数据的基本统计分析
SPSS数据的基本统计分析SPSS（统计软件包用于社会科学）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了一系列功能强大的工具，可以对数据进行基本的统计分析。
在本文中，将介绍SPSS数据的基本统计分析方法，包括数据导入、数据描述统计、数据绘图和假设检验。
数据导入SPSS可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、TXT等。
在导入数据时，需要设置数据类型和变量属性，并进行数据清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和离群值等。
数据描述统计一旦数据导入SPSS，可以使用描述统计方法来了解数据的基本情况，包括数据的中心趋势、离散趋势和分布情况。
中心趋势：中心趋势是指一组数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
SPSS可以计算这些统计量，并提供了描述统计分析的结果。
离散趋势：离散趋势是指一组数据的分散程度。
常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差。
SPSS可以计算这些统计量。
分布情况：了解数据的分布情况可以帮助研究人员判断数据是否满足正态分布或其他分布假设。
SPSS可以绘制直方图、箱线图和正态概率图等来展示数据的分布情况。
数据绘图数据绘图是一种可视化数据的方法，可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
SPSS提供了多种数据绘图方法，包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
可以通过简单的菜单选择来创建相应的图表，并设置图表的格式和风格。
假设检验假设检验是统计分析中非常重要的一步，可以帮助研究人员验证研究假设是否成立。
SPSS提供了各种假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验和相关分析等。
t检验：用于比较两个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析：用于比较多个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间是否存在差异。
SPSS 可以进行卡方检验和列联表分析。
相关分析：用于分析两个变量之间的相关性。
SPSS可以计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
SPSS数据的参数检验和方差分析
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。
《SPSS数据分析教程》——方差分析
《SPSS数据分析教程》——方差分析方差分析（Analysis of Variance，缩写为ANOVA）是统计学中用来测量和分析两个或多个样本之间变量差异的统计方法。
方差分析检验的是不同实验条件下样品的均值是否存在显著性差异，以此来判断实验条件对样品响应是否有影响。
简而言之，方差分析能够判断不同处理条件下样本变量的总体均值是否有显著差异，以便检验实验条件是否有效。
方差分析实际上是将实验条件分成实验组和非实验组，然后对试验组与非实验组的结果进行比较，看看实验处理是否有显著的结果。
另一种情况是将不同的实验条件分成若干组，然后将不同组之间的结果进行比较，看看不同的实验条件是否有显著的差别。
SPSS采取一步法方差分析，在用户指定自变量和因变量后，可以自动给出方差分析的结果，包括方差分析表，均值表，均方差表，以及F检验的统计量和显著性水平等。
另外，它还可以提供多元变量分析（MVA）结果，包括每个变量的贡献率，方差膨胀因子，皮尔逊相关系数，单变量分析等。
为了使用SPSS进行方差分析，首先要指定变量和实验条件。
然后，点击菜单栏“分析”，选择“双因素方差分析”。
均值检验、方差分析SPSS
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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。
SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独立样本T检验）
SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独⽴样本T检验）在统计学中，我们往往从样本的特性推知随机变量总体的特性。
但由于总体中个体之间存在差异，样本的统计量和总体的参数之间往往会有误差。
因此，均值不相等的样本未必来⾃不同分布的总体，⽽均值相等的样本未必来⾃有相同分布的总体。
也就是说，如何从样本均值的差异推知总体的差异，这就是均值⽐较的内容。
SPSS提供了均值⽐较过程，在主菜单栏单击“Analyze”菜单下的“Compare Means”项，该项下有5个过程，如图4-1。
平均数⽐较Means过程⽤于统计分组变量的的基本统计量。
这些基本统计量包括：均值（Mean）、标准差(Standard Deviation)、观察量数⽬(Number of Cases)、⽅差(Variance)。
Means过程还可以列出⽅差表和线性检验结果。
[例⼦]调查了棉铃⾍百株卵量在暴⾬前后的数量变化，统计暴⾬前和暴⾬后的统计量，其数据如下：暴⾬前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120暴⾬后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112该数据保存在“DATA4-1.SAV”⽂件中。
1）准备分析数据在数据编辑窗⼝输⼊分析的数据，如图4-2所⽰。
或者打开需要分析的数据⽂件“DATA4-1.SAV”。
图4-2 数据窗⼝2）启动分析过程在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。
出现对话框如图4-3。
图4-3 Means设置窗⼝3）设置分析变量从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后，点击变量选择右拉按钮，该变量就进⼊到因⼦变量列表“Dependent List:”框⾥，⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个变量进⾏统计。
从左边的变量列表中选中“调查时候”变量，点击“Independent List”框左边的右拉按钮，该变量就进⼊分组变量“IndependentList”框⾥，⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个分组变量。
spss教程第二章--均值比较检验与方差分析
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。
只有均数和标准差情况下方差分析spss实现
只有均数和标准差情况下⽅差分析spss实现SPSS相关编程（Syntax语句）：data list free/x1 x2 x3 s1 s2 s3 .begin data17 13 16 7.4 8.8 3.2end data.compute ss1=s1**2*49+s2**2*57+s3**2*51.compute MS1=ss1/157.compute X=(x1*50+x2*58+x3*52)/160.compute ss2=50*(x1-X)**2+58*(x2-X)**2+52*(x3-X)**2.compute MS2=ss2/2.compute F=MS2/MS1.compute p=1-CDF.F(F,2,157).execute.举例：原始数据的统计描述：组别 例数 平均数 标准差 标准误1 50 17.0000 7.4000 1.04652 58 13.0000 8.8000 1.15553 52 16.0000 3.2000 0.4438参数统计应⽤条件检查：1) 正态性检验(矩法):样本含量⾜够⼤,不必进⾏正态性检验!2) ⽅差齐性检验:卡⽅值=46.4058, P=0.0000按α=0.0500⽔准，可认为该资料⽅差不齐!参数统计结果：⽅差分析:Ho:各个总体均数相等H1:各个总体均数不相等或不全相等α=0.0500⽅差分析结果=========================================变异来源 SS ν MS F P------------------------------------------------------------总 8095.4600 159组间 475.9000 2 237.9500 4.90 0.0086组内 7619.5600 157 48.5322============================================================结论:经过⽅差分析,得P=0.0086,按α=0.0500⽔准拒绝Ho,接受H1,故可认为各组总体均数不相等!3个样本均数两两⽐较的q检验(Newman-Keuls法)=============================================组别 两均数之差 组数 Q值 P值------------------------------------------------------------------第 1与第 2 4.0000 3 4.2077 <0.05第 1与第 3 1.0000 2 1.0249 >0.05第 2与第 3 3.0000 2 3.1889 <0.05=============================================平均住院⽇（天）原始数据的统计描述：组别 例数 平均数 标准差 标准误1 50 28.0000 6.1000 0.86272 58 22.0000 5.7000 0.74843 52 25.0000 1.7000 0.2357参数统计应⽤条件检查：1) 正态性检验(矩法):样本含量⾜够⼤,不必进⾏正态性检验!2) ⽅差齐性检验:卡⽅值=70.8595, P=0.0000按α=0.0500⽔准，可认为该资料⽅差不齐!参数统计结果：⽅差分析:Ho:各个总体均数相等H1:各个总体均数不相等或不全相等α=0.0500⽅差分析结果=============================================变异来源 SS ν MS F P------------------------------------------------------------总 4791.0100 159组间 968.4000 2 484.2000 19.89 0.0000组内 3822.6100 157 24.3478============================================================结论:经过⽅差分析,得P=0.0000,按α=0.0500⽔准拒绝Ho,接受H1,故可认为各组总体均数不相等! 3个样本均数两两⽐较的q检验(Newman-Keuls法)=======================================组 别 两均数之差 组数 Q值 P值------------------------------------------------------------------第 1与第 2 6.0000 3 8.9109 <0.01第 1与第 3 3.0000 2 4.3410 <0.01第 2与第 3 3.0000 2 4.5022 <0.01========================================如有基本统计量，可在如下站实现两两⽐较：/quickcalcs/index.cfm。
如何利用SPSS计算平均值,标准差,单因素方差
如何利用SPSS计算平均值，标准差，单因素方差单因素方差用于分析单一控制变量影响下的多组样本的均值是否存在显著差异。
在进行方差分析时要求样本满足以下几个条件：（1）可比性；（2）随机数据；（3）样本为正态分布；（4）方差齐性，要求各组间具有相同的方差，可以通过SPSS中“方差齐性检验”得出。
下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄、性别和ApoB/AI值之间的相互关系来进行单因素方差分析。
（一）数据准备和SPSS选项设置第一步，原始数据的转化：如图1-1所示，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS 和NCAS三种，我们将这三组分类转化为数值分类其中ICAS用1表示，ECAS 用2表示，NCAS用3表示。
性别也转化为0、1分类，1为女，0为男。
其他数值变量正常输入。
图1-1第二步：打开“单因素方差（ANOVA）分析”对话框：沿着主菜单的“分析（Analyze）→比较均值→单因素ANOVA”的路径（图1-2）打开单因素方差分析分析选项框（图1-3）。
在“因子”中选入分组，在因变量列表中选入年龄，性别和Apobai。
这里需要注意的是一般“因子”为分类变量，而因变量为数值或分类变量。
第三步：对“对比”、“两两比较”、“选项”进行设置，设置方法参照任意一本SPSS统计书籍中关于单因素方差分析的部分。
图1-2图1-3点击确定后输出数据，这里重点讲输出数据中各项所代表的意思。
我们经常会在其他文献中看到有关平均值（mean），标准差（SD）和标准误差（SE），即mean±SD或SE的情况。
如图1-4所示“描述图”中，在该图中我们很容易找到以上几项。
如图1-4所示“方差齐性检验”中，我们可以找到各组的显著性（即P值），也有软件表示为Sig.。
当该值大于0.05时说明各组间方差是齐性的，既满足前提的第四点。
可以进行后续分析。
一般我们需要的是多重比较的表格，如图1-5所示，该表中给出了年龄、性别和ApoB/AI值中各组间的显著性水平（P值），如年龄组中1、2组间显著性为0.972，差异不显著。
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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：
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 30
B 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a
Box 的 M 14.729
F .891
df1 15
df2 13544.526
Sig. .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。
五、讨论与结论
在本次实验中还有一些让我比较困惑的问题：
第一：对于本道题目的检验是否可以直接用独立样本T检验得到结果呢？
相关的分析见下页独立样本检验表：
可以看出语文、数学、英语、物理、化学均通过了方差齐性检验（即对Levene 统计量的检验），通过后面均值方程的t检验结果的Sig.我们可以看出它们均显著，也即认为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。
第二：做独立样本T检验的时候是否需要先做单因素方差分析？
我感觉在独立样本检验表（上表）中“方差方程的Levene检验”相应的两列应该就是单因素方差分析的结果。