兩組樣本量不同分析方法

1. 兩組樣本量不同的數據怎麼用spss分析顯著性差異

可以使用在線spss平台spssau進行分析。

分析兩獨立樣本T檢驗的數據格式，兩組數據應放在同一列中，添加一列用來記錄組別。

2. 樣本量不同，如何比較兩組數據進行排名

樣本量不同，對整體的估計就會有偏差，這個是統計學無法避免的問題，樣本量越大，估計的偏差越小，這個是解決問題的重要方法。建議選取同樣數量的樣本，且樣本數量較多的時候再進行比較。

3. 求高手解答 我現在有2個樣本樣本量是不同 我現在要對這兩個樣本進行均數比較 該怎麼弄啊

首先進行方差齊性檢驗：

F=S1的平方/S2的平方。（要求S1的平方>S2的平方，否則自行調整兩者的順序）

若方差齊性檢驗成立，使用上面的公式；若方差齊性檢驗不成立，則使用下面的公式。

4. 兩組樣本量不同如何用方差分析

單因素方差分析與T檢驗無差異

記住[T（n）] ^ 2〜F（1，n）

如果t統計到T分布的n自由度，則自由度的平方為1，n F分布

單因子方差分析在這里獲得了F。 （單因素，第一自由度是2-1 = 1）。

T檢驗是一個t統計量。

方差分析的前提是不同層次下人口均值的正態分布。

方差齊性檢驗：採用方差齊性檢驗方法（方差齊性）。

打開您想要在SPSS中處理的數據並在菜單欄上執行它：analyze-compare means - 單向方差分析。

打開單因子ANOVA對話框

在此對話框中，將因變數放入依賴列表中，將自變數放在因子中，單擊post hoc，選擇SNK和LSD，然後返回以確認OK。

5. SPSS里求甲組的身高與乙組的身高是否具有顯著性差異。兩組樣本量不一樣。應該怎樣檢驗！別光會說t檢驗！

錄兩個變數，一個變數身高，一個變數區別甲組和乙組
分析的時候用獨立樣本T檢驗，測試變數是身高，分組變數是區別甲乙的那個變數
然後執行就可以了

相關分析只要按變數錄就可以了，身高和爆發力、速度、耐力素質 分別作一個變數，然後看變數類型，是連續變數還是名義變數或者有序變數，如果都是連續變數，直接算pearson相關系數，如果不都是連續的，計算spearman等級相關系數

6. 用SPSS做單因素方差分析兩組樣本量不同應該用什麼檢驗方法

可以
單因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分布。
方差齊性檢驗：採用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance）
在spss中打開你要處理的數據，在菜單欄上執行：analyse-compare means--one-way anova，
打開單因素方差分析對話框
在這個對話框中，將因變數放到dependent list中，將自變數放到factor中，點擊post hoc，選擇snk和lsd，返回確認ok
統計專業研究生工作室原創，請勿復雜粘貼

7. 樣本量不同的兩組數據如何比較好壞

用獨立樣本t檢驗應該可以。一個變數為組別，一個變數為原始的單個回復量。

8. 做差異分析的時候如果兩個組樣本量差太多,會有影響嗎

影響是肯定有的，兩組樣本量一致，誤差會更小。不一致的話，軟體分析肯定會出結果，但有沒有意義。

1、差距分析是戰略分析方法之一。對企業制定的目標與企業預期可取得的結果進行比較，或者對企業制定的目標與企業實際取得的結果進行比較，分析兩者之間是否存在差距。若存在差距，進一步分析造成差距的原因並制定措施（如改變目標、改變戰略等）減少或消除差距。

差異化分析的作用：

（1）差異分析指標可反映現象分布或發展的均衡性、穩定性和節奏性。一般來說，某現象所表現出來的差異越小，說明該現象分布或發展得越均衡；否則，該現象分布或發展得越不均衡。

（2）差異分析指標可說明平均指標的代表性大小。用平均指標來代表某種現象的一般水平時，其代表性的大小與總體各單位標志值的差異程度有直接關系。一般說來，某一總體內部的差異越小，其平均數的代表性就越大；反之，其平均數的代表性就越小。因此，在研究平均數的代表性時，差異分析就顯得非常重要了。

（3）差異分析指標可以用來評價兩個總體或兩個個體之間的差距程度，以說明工作的好壞。

（4）差異分析指標是科學地進行抽樣推斷、統計預測應考慮的重要因素。

9. 兩個變數的樣本容量不同，一個1000個數據，一個180個數據，我可以直接用SPSS進行二者之間的相關分析嗎，

首先，你是不是做了sample size estimation
如果做了，那你可以直接做correlation analysis
否則，你這樣做也是可以，但是不眼睛
我經常幫別人做這類的數據分析的