最新SPSS统计分析—差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平差异分析是对全国不同城镇居民的消费水平进行比较和分析的研究。
本文将使用SPSS软件来进行统计分析和数据可视化，以便更好地理解全国城镇居民消费水平的差异。
一、数据收集和整理我们需要收集全国各城镇的消费水平数据。
可以通过调查问卷、官方统计数据或者是公开发布的数据来获得这些数据。
收集到的数据应包括以下几个方面的指标：人均可支配收入、食品消费支出、非食品消费支出、居住消费支出、交通通信消费支出、教育文化娱乐消费支出、医疗保健消费支出等。
然后，我们需要将收集到的数据整理成适合SPSS分析的形式。
可以使用Excel软件来整理数据，将不同城镇的数据分别放在不同的列中，并为每个指标添加适当的标签。
二、数据描述和概括统计在进行数据分析之前，首先需要对数据进行描述和概括统计。
可以使用SPSS软件中的“描述统计”功能来计算每个指标的平均值、标准差、最小值、最大值等。
这些统计指标可以帮助我们更好地了解数据的分布情况。
三、差异分析接下来，我们可以使用SPSS软件中的t检验或者方差分析等方法来比较不同城镇之间的消费水平差异。
在进行差异分析之前，需要对数据进行正态性检验和方差齐性检验。
正态性检验可以通过SPSS软件中的“相关-一样本Kolmogorov-Smirnov检验”来进行。
当样本满足正态分布假设时，我们可以使用t检验来比较两个城镇之间的差异。
如果样本不满足正态分布假设，我们可以使用方差分析来比较多个城镇之间的差异，即在因变量中考虑城镇这个分类变量，并进行多个分类的方差分析。
在SPSS软件中，可以使用“分组统计”功能来进行方差分析。
四、数据可视化数据可视化是对分析结果进行直观展示和解释的重要步骤。
可以使用SPSS软件中的图表功能来生成不同城镇消费水平的柱状图、折线图、箱线图等图形，以便更好地比较和展示数据的差异。
还可以根据需要生成散点图、气泡图等，将不同城镇的消费水平与其他指标（如居住面积、教育水平等）进行关联分析，以探索不同因素对消费水平的影响。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平的差异分析是一个重要的社会经济问题，它关系到国家的经济发展和居民生活水平的提高。
本文将基于SPSS软件对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，以了解各地区之间的消费差异，并从政府政策制定的角度，提出相应的对策。
我们需要准备全国城镇居民消费水平数据。
这些数据可以从国家统计局、各地区的统计局等机构获取。
数据包括各省、直辖市和自治区的城镇居民的平均消费水平，可以是每人每月的消费金额或者每人每年的消费金额。
在SPSS中，我们可以使用描述性统计功能对数据进行初步的分析。
我们可以计算各地区的平均消费水平，并绘制柱状图或饼图来显示各地区的消费水平差异。
通过观察图表，我们可以看出各地区之间的消费差异的大致情况。
接下来，我们可以使用方差分析功能对消费水平差异进行更深入的分析。
方差分析可以帮助我们判断各地区的消费差异是否具有统计学上的显著性。
我们可以使用城镇居民消费水平作为因变量，地区作为自变量，并进行方差分析。
如果方差分析的结果表明各地区的消费差异具有统计学上的显著性，那么我们可以进一步使用事后多重比较方法（如Tukey HSD方法）对各地区的消费水平进行比较，找出具体哪些地区之间的差异是显著的。
我们还可以使用回归分析功能来分析城镇居民消费水平的影响因素。
我们可以将城镇居民的消费水平作为因变量，将一些可能影响消费水平的因素作为自变量，如人均可支配收入、就业率、教育水平等。
通过回归分析，我们可以了解这些自变量对于城镇居民消费水平的影响程度，以及各个因素之间的相互关系。
基于分析的结果，政府可以制定相应的政策来提高城镇居民的消费水平。
如果某些地区的消费水平较低，政府可以采取措施来促进当地经济的发展，提高居民的收入水平，以提高消费水平。
政府也可以通过改善当地的消费环境、鼓励消费创新等方式来提高城镇居民的消费水平。
SPSS统计分析—差异分析
OneWay ANOVA对话框
ห้องสมุดไป่ตู้
OneWay ANOVA：Contrasts对话框
OneWay ANOVA：Options对话框
OneWay ANOVA：Post Hoc Multiple parisons对话
框
结果和讨论
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
方差分析基本概念
方差分析是R AFister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；
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
数学 9900 8800 9900 8900 9400 9000 7900 5600 8900 9900 7000 8900 5500 5000 6700 6700 5600 5600
组别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
实现步骤
在菜单中选择OneWay ANOVA命令
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
《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
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 PPT
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)
1.判断两个总体得方差就是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 就是否相同。
如果“F值”检验不显著(Sig、得值大于.05),表示两个组别群体变异数 相等，此时瞧“方差齐性相等”所列之t值，看其就是否显著。 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两所高校大一学生得高考数学成
绩之间就是否存在显著性差异。
两所学校学生得高考数学成绩表
图4-6 “Independent-Samples T Test”对话框
图4-7 “Define Groups”对话框
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
两独立样本T检验得零假设H0为两总体均 值之间不存在显著差异。
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。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平差异分析是一项关于全国各个城镇居民消费水平差异的研究。
消费水平反映了城镇居民的实际消费能力和生活水平，对其进行分析可以有助于了解全国城镇居民的经济状况和消费习惯，为相关决策提供依据。
消费水平是一个复杂的概念，可以从多个方面进行分析，包括收入水平、支出结构、消费行为等。
在进行消费水平差异分析时，可以选取一些代表性的指标作为分析的对象，例如人均可支配收入、人均消费支出、消费结构占比等。
为了进行全国城镇居民消费水平差异分析，可以利用SPSS软件进行数据处理和统计分析。
下面是一些可能的分析步骤和方法：1. 数据收集：收集全国各城镇居民的相关数据，包括收入、支出、消费结构等指标。
可以通过抽样调查或者收集已有的统计数据进行。
2. 数据预处理：对数据进行清洗和整理，包括缺失数据的处理、异常值的处理等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，了解全国城镇居民的消费水平整体情况和分布特征。
可以计算平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并进行图表展示。
4. 差异性分析：根据具体的研究目的，分析城镇居民消费水平的差异。
可以利用t检验、方差分析等统计方法，比较不同城镇之间、不同人群之间的消费水平差异。
也可以利用相关分析、回归分析等方法，探讨影响消费水平的因素。
5. 可视化展示：利用SPSS软件的图表功能，将分析结果进行可视化展示。
可以生成柱状图、折线图、饼图等图表，直观地展示不同城镇和人群的消费水平差异。
最后，根据分析结果，可以结合实际情况进行分析和解释，找出影响城镇居民消费水平差异的原因，并提出相应的政策建议。
全国城镇居民消费水平差异分析对于制定宏观经济政策、调整收入分配、改善生活质量等方面具有重要的参考价值。
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统计分析第4章平均数差异检验
• （3）选择变量：在左边的源变量列表框中选中要进行单一样 本t检验的变量名，单击中间的箭头按钮，使选中的变量进入 右边的“检验变量”列表框中。
• （4）输入检验值：在“检验变量”列表框下方的“检验值”文本 框中填入要进行检验的确定的均值。
• （5）设置置信度、选择缺失值处理方法：单击“选项”按钮， 打开“选项”对话框，如图所示。
• 在统计学上，只能对虚无假设H0进行直接的检验。假设检 验的任务就是先假设H0是真的，然后以此为前提，如果有 不合理的现象出现则说明假设是错误的，即H0为真这一假 设是不成立的，要被拒绝。如果H0为假，就要拒绝H0并接 受H1，则研究者的假设成立；如果H0 为真，就要接受H0并 拒绝H1，则研究者的假设不能成立。这就是统计学上的“反 证法”。H1称为备择假设就是指其是预备当H0被拒绝时以供 选择的。虚无假设和备择假设互相排斥并且只有一个正确
• （7）设置完操作，输出结果。
4.2.4 实例分析：某普通高校本科生自尊平均水平
• 在某普通高校随机抽取152名本科生，运用缺憾感量表对其 自尊水平进行测量，收集测验数据。部分数据如下所示：
1．描述不同性别学生自尊的平均水平
解：在该案例中，因变量是被试的缺憾感量表的得分，即自尊 水平；自变量是被试的性别和专业。要描述不同性别学生的 自尊平均水平，可以直接由均值比较的操作实现。
• （4）选择自变量：在源变量框中选择作为自变量的变量，即 分组变量。单击下面的箭头按钮，该变量进入“自变量列表”框 。首先选择的自变量默认为第一层控制变量，若单击“下一张” 按钮，可以再选择其他变量作为第二层控制变量。
• （5）选择描述性统计量：单击“选项”按钮，出现“选项”对话 框，如图所示。
最新利用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)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为分组变数决定信赖区间采用T检定只能考验两个变项F=1.162P=0.282> 0.05 两组变异数相等t=-2.160P=0.031<0.05有显著差异结果与解释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附注： *表示P<0.05 ， **表示P<0.01 公务员事业单位面试万能模板人际关系题或者应急处突第一招，无论任何的人际关系目的都是解决问题的，开头第一句就可以说先讲一句名言：海明威说“每个人都不是一座孤岛”，所以在交往中会产生隔阂。
在应急处突里，就要说服务好群众，让群众满意是我应尽的责任。
所以，我要从以下四个方面做起：一要尊重，二是理解，三是沟通，四是帮助。
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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。
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：
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。
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。
P<=.05 异质 T值显著否？ P>.05
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？
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
学校 清华 北大
数学 99 88 79 59 54 89 79 56 89 99 23 89 70 50 67 78 89 56
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70Hale Waihona Puke 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
Male
99
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：
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。
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。从而选取恰当的统计方法。
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。
图4-6 “Independent-Samples T Test”对话框
图4-7 “Define Groups”对话框
结果和讨论
两配对样本T检验
统计学上的定义和计算公式
定义：两配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对 总体的均值是否有显著性差异进行推断。一般用于同一研究对象 （或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研 究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较。前者推断两种效果 有无差别，后者推断某种处理是否有效。
分别是男生与女生数学成绩的平均数
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(twotailed test)。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(power)大于双侧检验，因此采用单侧检验对
于研究者较为有利。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：
SPSS统计分析—差异分析
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。
数学成绩表
性别
数学
Male
99
79
59
89
79
89
99
Female
88
54
56
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t检验就是检验统计量为t的假设检验。
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
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
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