分析幾組數據的差異的方法

⑴ 組間差異spss分析

組間差異spss分析？三組數據的差異研究分析使用什麼方法，具體得看數據的類型決定
工具原料原始數據SPSSAU
情況一：X定類 Y定量分步閱讀
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如果是多個獨立樣本，Y服從正態分布，且個水平下總體具有相同方差，則建議使用方差分析，如果沒有呈現出正態性特質，此時建議可使用非參數檢驗。
情況二：X定類 Y定類
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此時可以選擇卡方檢驗，通過選擇百分比進行對比判斷。
如果方差齊檢驗結果為不齊，有兩種解決方法：
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1.轉換數據（如做對數變換）使得方差齊（方差分析對方差齊性要求高），再在spss-one way ANOVA-Post hoc里選多重比較的顯著檢驗方法。
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2.使用非參數檢驗
對數轉換可以在SPSSAU「生成變數」中完成。
差異分析方法選擇
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方差和T檢驗的區別在於，對於T檢驗的X來講，其只能為2個類別比如男和女。如果X為3個類別比如本科以下，本科，本科以上；此時只能使用方差分析。
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⑵ 當我們在比較多組數值型數據的差異性時,應該採取什麼樣的統計量來進行分析

假設我們有多組數據，需要兩兩比較它們之間的差異性，並使用圖形將它們顯示出來。這個問題可以分為幾種情況。
第一，每組數據數據量都很小，比如只有三個或者四個。
第二，每組數據都有一定的數據量，比如十幾二十甚至更多，並且成對出現。
第三，每組數據都有一定數據量，但沒有一一對應的關系，等等。
對於一和三兩種情況，我們可以考慮柱狀圖並連線的方式顯示相關性，對於第二種情況，考慮採用pair plot的形式。

⑶ spss多組顯著性差異分析步驟有哪些

1、首先打開SPSS 23.0版軟體，找到要編輯的數據，可以從下圖中找到方框。

⑷ 怎麼用spss分析三組數據的差異是否顯著

、首先我們對上表數據進行細化，找到每組內受訪者的具體滿意度打分數值，而不是這個匯總後的得分值。

2、SPSS方差分析：

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分析：比較均值，單因素方差分析

因變數列表：品類滿意度

因子：收入

選項：方差同質性檢驗

3、數據是否適合做方差分析

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方差分析之前，需要進行可行性檢驗，原假設，各分組方差無差異。根據同質性檢驗可知，sig值0.453，為大概率，原假設成立，即不同分組之間同質，沒有顯著差異，可進行方差分析。

4、方差分析結果

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原假設，各分組之間無差異。方差分析sig值0.194，大於小概率值0.05，為大概率，原假設成立，即不同收入水平分組之間在品類滿意度上並不沒有不同。不存在顯著差異。

5、用可視化圖來揭示原因

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我們可以看到，每類收入者的滿意度得分都圍繞平均值上下波動，這表明不同收入者對品類的態度存在明顯差異，例如，同是高收入者，有的非常滿意，有的卻十分的不滿意。同組內的差異甚至高出不同收入者之間的差異，這一點可以通過方差分析中方差得以判斷。

因此說，收入水平並不是導致用戶對A賣場品類滿意度的關鍵因素。

可見，數據的表象往往迷惑人，尤其是綜合匯總後的平均值，通過對底層數據進行分組及方差分析則可以讓我們撥開雲霧，看到數據的本質。

同時，這個案例也告訴我們，在常規的報表分析當中，經常性的工作是對底層數據進行匯總分析，然後拿匯總數據用於決策，此時，非常容易就數字大小的對比而做出判斷，報表工作人員需要注意，需要養成用統計的理念和邏輯上報數據的結果。

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⑸ 怎樣利用spss比較2組數據間的差異性

以SPSS操作為例：

1、打開SPSS軟體，在第一個變數輸入數據，依次輸入A組為1，B組為2。

⑹ 怎樣用excel比較兩組數據是否有顯著性差異

1、首先打開excel，輸入好我們的數據，記住數據要橫排輸入，看圖，點擊頂欄的「數據」選項卡，觀察左上角是否有「數據分析「這個功能模塊，如果沒有，請按照下面方法先進行添加。

⑺ 如何比較多組數據之間的差異程度我想證明他們之間差異不是很大，用什麼指標

1．設計類型是完全隨機設計兩組數據比較，不知道數據是否是連續性變數。
2．比較方法：如果數據是連續性數據，且兩組數據分別服從正態分布&方差齊（方差齊性檢驗），則可以採用t檢驗，如果不服從以上條件可以採用秩和檢驗。
3．想知道兩組數據是否有明顯差異?不知道這個明顯差異是什麼意思?是問差別有無統計學意義（即差別的概率有多大）還是兩總體均數差值在哪個范圍波動?如果是前者則可以用第2步可以得到P值，如果是後者，則是用均數差值的置信區間來完成的。當然兩者的結果在SPSS中均可以得到。
4．對以上結果SPSS的實現是：
（1）t檢驗，analyse→compare means→independent-samples T Test
（2）秩和檢驗，analyse→noparametric Test→2 independent samples

⑻ 三組數據兩兩比較差異性用什麼檢驗

如下：

比較性別（分類變數，定性數據）使用卡方檢驗，比較年齡（連續型變數，定量數據）使用單因素方差分析。

分析→描述性統計→交叉表，然後將性別選入行變數框，分組選入列變數框（行、列變數反過來選沒有影響），點擊統計按鈕，勾選卡方選項即可。

分析→比較平均值→單因素 ANOVA，將年齡選入因變數框，分組選入因子框，點擊選項按鈕，勾選描述性，方差同質性檢驗（也就是方差齊性檢驗）即可。

1.對數據進行統計分析前，務必了解清楚分析方法使用的前提假設條件。

2. 經 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）檢驗差異有統計學意義（alpha = 0.05），需要對每兩個均數進行比較，需要採用上圖所述「兩兩比較方法」，而不能直接對每兩組數據進行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因為會增加犯 I 類錯誤 的概率：

例如三組數據資料，ANOVA結果顯示p< 0.05；然後每兩組均數t-test比較一次，則需比較3次，那麼比較3次至少有一次犯 I 類錯誤 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 > 0.05。

3.第一型及第二型錯誤（英語：Type I error & Type II error）或型一錯誤及型二錯誤。

4.對於雙樣本t-test討論：

z-test：大樣本；>30;z分布。

t-test：小樣本;<30;t分布。

但是，對於 > 30 的樣本，Z-test檢驗要求知道總體參數的標准差，在理論上成立，事實上總體參數的標准差未知，實際應用中一般使用t-test。

5. 小知識：如何選取兩兩比較的方法？

5-1、SNK 法最為常用，但當兩兩比較的次數極多時，該方法的假陽性很高，最終可以達到 100%。因此比較次數 較多時，不推薦使用。

5-2、若存在明顯的對照組，要進行的是「驗證性研究」，即計劃好的某兩個或幾個組間的比較，宜用 LSD 法。

5-3、若設計了對照組，要進行 k-1 個組與某個對照組之間的比較，宜用 Dunnett 法。

5-4、若需進行多個均數間的兩兩比較（探索性研究），且各組人數相等，宜用 Tukey法。

5-5、根據對所研究領域內相關研究的文獻檢索，參照所研究領域內的慣例選擇適當的方法。