利用SPSS对五点式量表进行差异性分析
利用SPSS对五点式量表进行差异性分析
利用SPSS寸五点式量表进行差异性分析（两个变项）I 7II10712 11II20 12U$21心-㈢|列创丄理uHXII1C P1212创112选择检定变量III20 12U21一站弹性卓戏型融辑性(2)■予詹龊通裡昙葩害芷仏>歳計夕前轡祈=凰山注朋理直H1 TI国旦ailnl 嘲—丄\^a * _#•； 4 爭｛ 3駆 TTH'Hg附 212】 LJI3^?2J5JiiJf..... ............................................................................................................................................. .............丄[KtjOTff 帧说C审越4 空？ 0 寻・』3I3 T 「如亍1*5计_ is 二3 >■也沖盘問0殆11・1■赛丹tel ;*:云1 r ■畫评H彌i 存兰工・馆■-::』-fl ］创P) JJ 各日旦虹居和出 MCE*!址"粘團旦_| _|韵劃的田工几讪普幅「:J 盟阳4曲杞武止为搏r ■:極中h •亍FA *兄州科n 卫= :TF=3I T I甲切5 咀各才、：惶拦曲-.独立样本T 检定JJ-』,X —Z 了比较平均数法!* ：i上粘團目I • I | 口和亘3直| □工IZ岳宙||2J 」亘工站応的I邪44冲c曜」0寻・$上駆TTMiB■3ii4 al s a!6 117 319 *20 122117 I.列1/■ >12___ 她竝回LOJ-‘为分组变数114-12021135HXIPI :110B1U]]4nlH曲皿心砧畀個m川*.•r▲**■JF--F«*■■*.22JI1]I I 7 /4 3^1J ：l A—/LJ 2选择公私立学校辱米用T检疋j只能考验两个变项c 也|I ；7 REEAT71 :料U 和；l£A,C ■-J T V Z J 阳：右咽吃L F i".吧 廂F 黑 吊叶冋口刖EI0BJ 削翌IT Q 比ml 他連|丄！*1 + 1十1-丨||判切切 *T*rF=jnXjtfWMfl .Ji. it-町L'.：T . 虫细ir岸”習・J ^'SI3 T *BM结果与解释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。
5级量表数据分析
5级量表数据分析以李克特五点量表为例介绍使用SPSS分析问卷数据的流程。
问卷数据收集完成后，首先要剔除无效问卷，保证数据的准确性。
分析步骤如下：01丨录入问题及数据打开SPSS软件，在变量视图界面内输入问题及设置值，一般设置值为1非常不同意，2不同意，3不一定，4同意，5非常同意。
同理输完一篇问卷即可。
02丨描述性分析描述性分析主要是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作年限、居住地等等，这类问题一般放置在一份问卷的开头（也有放置在结尾，个人设计问卷时比较喜欢放置于开头）。
描述性分析主要对问卷的均值、标准差进行分析，均值相同时，比较标准差，标准差越小，表示越稳定。
1、点击分析-----描述统计----描述----选择变量----点击选项----选择你需要描述的项（平均值、方差…..）。
2、分析----描述统计----频率---选择项，则可以得出频率频数。
最后将自己需要的数据进行汇总了列成表格或图表（饼图/柱形图等）的表示，图表的项有频数、频率、均值、标准值等，并辅以文字说明，使结果一目了然。
（注：以下图表及数据仅作为案例解释说明，数据不具有准确性和真实性）03丨信度分析信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，问卷题目之间是否具有良好的相关性进行分析，被调查者的答案是否存在矛盾，是否可靠等等。
问卷分析的步骤如下：点击分析----标度----可靠性分析-----选择项----确定结果分析：一般来说，问卷是否可靠主要看Alpha（a系数），a<0.7则表示设计的问卷信度不可靠，0.7<a<0.8则说明问卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9则说明问卷信度很好。
上面的项数则是选择分析的问卷题目的数目。
在进行进一步介绍时先谈一下问卷设计的内容。
实证分析的论文中比较简单的模型大概可能是:研究对象的影响因素（自变量）会影响研究对象的效果（因变量），A H B ; 即论文假设H为自变量A 对因变量B会产生一定的影响。
SPSS统计分析—差异分析
• 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 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。
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。
方差分析基本概念
方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样 本均数差别的显著性检验。方差分析方法在不同领域的各个 分析研究中都得到了广泛的应用。从方差入手的研究方法有 助于找到事物的内在规律性。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状而有 所不同。造成波动的原因可分成两类： 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。
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。
◆注意 单样本t检验和独立两样本t检验样本内部 数据的顺序是可以任意调换。而配对样本t 检验的样本必须是一一对应的。样本内数 据的顺序不能随意交换顺序。
SPSS将自动计算T值，由于该统计量服从 n−1个自由度的T分布，SPSS将根据T分布表给 出t值对应的相伴概率值。 如果相伴概率值小于或等于用户设想的显著性 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。
《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。
利用SPSS对五点式量表进行差异性分析
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）町* E 粧山』'L 峠：氐間护P) JJ 各日g.tL 居和出：'田口 TM 習第」•：」雋即I 删程式 1:U 1 鯉 biK+4J5r.*'^> »| 中卑擞世0ftl *沾-岷疋址事玛JU *116 317 *11 «19 ui24曲:g渤3laR 丁任疋山1J 12 i 51flsnxaj戍为搏*:極生0.J id 4巧、J■1 J •1 414 2 2o ] 】L 21d护陨评件(2)■1& 55(3色2?2J 4 $ J IO 1 5 L 1d» »■1 325 $ 22\ x:3iJ2 2S J J4 njt ] II 1 11 ■ 2121L*>XA qd 4』 g22*5 如 J 11 1r 1Brtfipt 列 G» 44 4斗<it \、： aA 4 d i d 36 do & ] 山 1 j 2t443 221 5%ua444 4 2i10? 1144<.1Ad71 2 51齿咽址廿034 4 4- 415 i £ ]L« ] 11] 2 JI 23233543 5 i 5i 卜卜检苹+ 勺魏沖45» 曲 1 1.2 :J2 53 J343 & 5&1 i4&110jL 2£5 5土i J£11(* 1 11 175力中\/化匕/k 临缶 11 111 1 11 1 rJ j13 22 3i J< JJ J%-j4i11 L ：] 11 . i1 1 32 5444J2 1 L：厂a茁J44B iu ] 1 1 j 1 11 35LL 4扌4 4ii Q 4a aAJ 4 4 4<14 叮& ] B 1i 11L 2242443334 扌44d4 』 i 151151 1J232 112 342 43& i ii 圍 43J 4 <百4 41611*1 |l)13： 912 74 j 443 41i片44a4444 4i171171 112 j2j 132 ■1 4 4 4； 32 2 t !4打 3 nJ4 百 4 百 5~~1? l]t ] II41 J424 3 J # 4224 14 3 黄4 4 4 4 4卡1» 1191 11 1 1 1 1 L2 j2 54 i S&4£ S4r■1 ■1iS 4J201 9 a J斗 1JJ iJ 2 4 3J 、JJ J 讥4 4贯2 JJ3 :-*21 血 2 & iLa J2 L2二4 J1 12I Q :电 J i2125 4 i22 w? 27 1J 11. 13 3L1 4 55 3 2 ii35 j 1 ■1 4 3 5 522 12L12 1333 2 J53 14J5 5©4J.145J4 ■A丄.| 菊逗册晦.-£离 ww SEPUMimi ITffh* 11』曲M 竺；'0召・』£ 15下平网「-r Grt* 1瀰訂丁丁甘児 lg: I. Q 二 H >■ -5I «1d粘團目| • | | 口和处4 |亡|口工||\|锚划］2dnlH曲皿心砧羿個泗泌*.•F咸**■Jr--r-rf£•■*.畑1 ]»]do& jwF「]Lt320鈔琥I鼻.12如吳飙M曲邀商辽•・m\ iji20212245&71112D£_!_ J__i 1 1/选择公私立学校‘为分组变数米用T检疋只能考验两个变项2>25C3212J1213325534J5\50 可43■1 | 45---1 L J 67」亘工站応的I邪44冲0召■連上HifiCB-lll 顧二宜I・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。
SPSS数据统计与分析标准教程差异性均值分析
“ H0 为 x x0 ，而 H1 为 x x0 ，该情形中的备选假设的总均值大于确定的 x0 ，拒 绝原假设的拒绝域应安排在左侧，使用单侧检验中的右侧检验。
4.2 均值比较
均值过程是计算一个或多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计， 通过均值还可以获得单因素方差分析、eta 和线性相关检验。另外均值可以对数据进行分 组，并将各组的统计检验变量放在一起进行直接比较。 均值比较过程中的因变量为定量变量，自变量为分类变量，其分类变量的值可以为 iwei 数值，也可以为字符串。另外，一些可选的子组统计量是基于正态理论的，适用于 具有对称分布的定量变量。而稳健统计量（如中位数）则适用于可能符合或可能不符合 正态假设的定量变量。
4
章 差异性均值分析
4.1.2
两种类型的错误
假设检验是通过比较检验量的样本数量来做出统计决策的，一般情况下根据分析统 计量会出现正确的判断、弃真错误、取伪错误等决策类型，其具体情况如表 4-1 所示。
表 4-1
统计决策表 类型 接受原假设（H0） 正确的判断 取伪错误（β） 拒绝原假设（H0） 弃真错误（α） 正确的判断
4.1 假设检验概述
假设检验为显著性检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异造成原因的一 种统计推断方法，也是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。在 本小节中，主要介绍假设检验的基本原理、两种类型的错误、单侧与双侧检验等假设检 验基础内容。
4.1.1
假设检验基本原理
第
假设检验首先需要提出一个假设，然后通过检验样本统计量的差异来推断总体参数 之间是否存在差异。假设检验是以最小概率为标准，对总体的状况所做出的假设进行判 断。而最小概率是指一个发生概率接近 0 的事件，是一种不可能出现的事件。 在统计学内，假设检验被划分为原假设与备选假设。在检验之前需要先确定原假设 与备选假设。其中： “ 原假设 原假设又称为零假设，通常用 H0 表示。 “ 备选假设 备选假设是与原假设对立的一种假设，通常用 H1 表示。备选假设是 在原假设被否认时可能成立的另外一种结论。在实际分析中，一般情况是需要将 期望出现的结论作为备选假设。 确定原假设与备选假设之后，还需要一个统计量来决定接受/拒绝原假设或备选假 设。其后，需要利用统计的分布及显著水平来确定检验统计量的杜绝域。在给定的显著 水平 α 下，检验统计量的可能取值范围被分为小概率与大概率区域。其中： “ 小概率区域 小概率区域是原假设的拒绝区域，其概率不超过显著水平 α 的 区域。 “ 大概率区域 大概率区域是原假设的接受区域，其概述为 1–α 的区域。 当样本统计量位于拒绝域内，则拒绝原假设而接受备选假设；当样本统计量位于接 受区域内，则接受原假设。
利用SPSS进行数据显著性差异分析
利用SPSS进行数据显著性差异分析SPSS是一种统计分析软件，可用于进行数据显著性差异分析。
在数据显著性差异分析中，我们使用统计测试来确定不同组之间的显著差异。
本文将详细介绍利用SPSS进行数据显著性差异分析的步骤。
首先，我们要准备数据。
假设我们有一个实验，其中包含两个或更多组的数据。
每组数据都有一个或多个变量，我们想要确定不同组之间是否存在显著差异。
在SPSS中，我们可以使用两种常见的统计方法来进行数据显著性差异分析：t检验和方差分析(ANOVA)。
选择哪种方法取决于我们的数据类型和实验设计。
对于t检验，如果我们只有两个组的数据，可以选择独立样本t检验或配对样本t检验。
独立样本t检验用于比较两个独立组的平均值是否显著不同，而配对样本t检验用于比较同一组的两个相关条件的平均值是否显著不同。
对于方差分析，我们可以选择一元方差分析(One-Way ANOVA)或多元方差分析(One-Way MANOVA)。
一元方差分析用于比较一个因素下多个独立组的平均值是否显著不同，而多元方差分析用于比较多个相关条件下多个独立组的平均值是否显著不同。
下面，我们将详细介绍如何在SPSS中执行独立样本t检验和一元方差分析。
独立样本t检验：1.打开SPSS并导入数据。
3. 在弹出的对话框中，将要比较的变量移动到“因子(Factor)”栏和“依赖(Dependent)”栏中。
4.点击“OK”按钮执行独立样本t检验，并查看结果。
一元方差分析：1.打开SPSS并导入数据。
3. 在弹出的对话框中，将要比较的变量移动到“因子(Factor)”栏和“依赖(Dependent)”栏中。
4.点击“OK”按钮执行一元方差分析，并查看结果。
在执行以上分析后，SPSS将生成统计数据和显著性测试结果。
重要的结果包括均值、标准差、t值、p值等。
p值表示差异是否显著，值越小说明差异越显著，通常使用0.05为显著性水平。
此外，SPSS还提供了其他的数据显著性差异分析方法，如配对样本t检验、多元方差分析等。
用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法
【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。
计算前测Z的值
它是用t分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。其一般步骤如下：
第一步，建立虚无假设，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异。
第二步，计算统计量t值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
(1)如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
(2)如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
第三步，根据自由度df= n-1，查t值表，找出规定的t理论值(见附录)并进行比较。
理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值记为t (df)0.01和t (df)0.05
第四步，比较计算得到的t值和理论t值，推断发生的概率，
依据表6-15给出的t值与差异显著性关系表作出判断。
第五步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论
用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法
发布时间：2012-09-07 点击数： 462
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：
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(1)
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.
随机变量
SPSS中实现过程
分析——比较均值——单因素ANOVA
SPSS中实现过程
研究问题
三组学生的数学成绩
人名 hxh yaju yu shizg hah s watet jess wish
2_new1 2_new2 2_new3 2_new4 2_new5 2_new6 2_new7 2_new8 2_new9
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.
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
组别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
实现步骤
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
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
SPSS统计分析—差异分析差异分析(Difference Analysis)是一种常用的统计分析方法，用于比较不同组别或条件间的差异是否显著。
在实际应用中，差异分析可以用于检验两个或多个组别在一些变量上的差异，帮助研究人员了解不同组别或条件之间的差异性，从而作出相应的结论或决策。
差异分析常用的统计方法包括方差分析(ANOVA)和独立样本t检验，适用于不同的实验设计和数据情况。
本文将对方差分析和独立样本t检验的原理、应用和分析过程进行详细说明。
一、方差分析(ANOVA)方差分析是一种用于比较三个及以上组别或条件差异的统计方法。
方差分析将总体的方差分解为组内和组间的方差，通过比较组间和组内的方差大小，进而判断差异是否显著。
方差分析的基本原理是方差的加法原理，即总体方差等于组间方差与组内方差之和。
根据组内方差与组间方差的比较，可以得出组别或条件之间差异的显著性。
方差分析通常有以下几种类型：1.单因素方差分析：适用于只有一个自变量（因素）的实验设计，比较不同水平下因变量的差异。
2.重复测量方差分析：适用于一个或多个自变量重复测量的实验设计，比较不同处理组别的差异。
3.二因素方差分析：适用于两个自变量的实验设计，可以比较两个自变量以及它们之间的交互作用对因变量的影响。
方差分析的步骤如下：1.根据实验设计和数据情况确定合适的方差分析方法。
2.建立假设：根据实验设计和问题要求，建立相应的原假设和备择假设。
3.进行方差分析计算：使用SPSS等统计软件进行方差分析计算，根据计算结果得到F值和p值。
4.判断差异的显著性：根据p值判断差异是否显著，一般以α水平（通常设为0.05）作为显著性水平，若p值小于α，则拒绝原假设，认为差异显著。
5.结论与进一步分析：根据方差分析的结果，对差异进行相应的解释和进一步的分析。
二、独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立的样本组别在一些变量上的差异是否显著。
独立样本t检验假设两个样本的均值相等，根据独立样本的t统计量和p值，判断两组样本的差异性。
SPSS统计分析差异分析
当研究者并无特定方向的设定(例如男生的智商与女生的智商有所不同)，假设检验在 两个极端的情况皆有可能发生，而必须设定两个拒绝区，此时即需使用双尾检验( )。 如：
单尾检验由于仅需考虑单方向的差异性，因此在同样的显著水平下，可以较双侧
检验容易得到显著结果，统计检验力()大于双侧检验，因此采用单侧检验对于研究
单样本检验的零假设为总体 均值和指定检验值之间不存在显 著差异。采用检验方法，按照下 面公式计算统计量：
中实现过程
分析——比较均值——单样本检验
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
平均成绩之间是否存在显著性差异。数据如表 所示。
性别
数学成绩表
数学
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 的数学成绩优于女生)，平均数的检验仅有一个拒绝区，需使用单尾检验( )，范例如 下：
差异分析
、均值描述—过程 、检验 、方差分析
均值描述——过程
定义：过程是计算各种基本描述统计量的过 程。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。
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。数据如表所示。
性别
数学成绩表
检验。 • • 、配对样本检验是针对配对数据的检验。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之间的关 系。
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利用SPSS对五点式量表进行差异性分析
利用SPSS对五点式量表进行差异性分析(两个变项)
一、选用方法：为了解「两个变项」对五点式量表是否有显著差异，可使用
「独立样本T检定」，以考验两个独立样本平均数的显著性。
二、统计程序：「独立样本 T 检定」乃是用来比较两组观察值的平均数。
三、统计量：对于每个变量来说，包括：样本大小、平均数、标准差，以及
平均数的标准差。
就平均数间的差异来说，包括：平均数、标准误，和
信赖区间。
就检定方面来说，包括：变异性相等的Levene 检定，以及平
均数相等的合并和个别变异数T检定。
四、操作步骤：若要取得独立样本T检定，从菜单中选择：
(一)统计分析→比较平均数法→独立样本T检定...
(二)选取一个 (或多个) 数值检定变量，每个变量都会分别计算T检定。
(三)选取单一分组变量，然后再按一下「定义组别」，如此可替需要比较
的组别，指定两个代码。
范例：
一、基本数据：
请问您目前服务的学校是：
□(1)公立学校□(2)私立学校。
二、办理型态：
非
赞
成赞
成
无不
赞
成
非
常
不
赞
成
台北市高职设置中途学校的型态，您是否赞成？54321
1.设置「独立式」中途学校(一般学校内独立之学
校)……………………□□□□□
2.设置「资源式」中途学校(比照特殊教育班设置之中途班)…………………□□□□□
3.设置「合作式」中途学校(与社会福利机构合
作)………………………□□□□□
4.设置「学园式」中途学校(与民间宗教或公益团体合
作)………………□□□□□
比较平均数法
独立样本T检定选择检定变量
选择公私立学校Array
为分组变数
决定信赖区间
结果与解释
1.Levene 检定用于考验两组变异数是否同质，F=1.162、P=0.282>0.05，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=-2.160，P=0.031<0.05，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=
3.40)较公立学校教师(平均数=3.11)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=-2.336，P=0.020<0.05；在设置「学园式中途学校」方面，t=2.246，P=0.025<0.05，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=3.98)较赞成设置「学园式中途学校」；但私立学校教师(平均数
=3.26)
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」方面，t=1.406，
P=0.160>0.05，两者没有显著差异。
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
选项学校属性有效样本平均数标准差T 检定公立学校127 3.11 1.32
独立式
-2.160*中途学校私立学校288 3.40 1.25
公立学校127 2.99 1.16
资源式
-2.336*中途学校私立学校288 3.26 1.02
公立学校127 3.770.99
合作式
1.406
中途学校私立学校288 3.630.98
公立学校127 3.980.99
学园式
2.246*
中途学校私立学校288 3.750.97
附注： *表示P<0.05 ， **表示P<0.01。