差異化研究方法

『壹』 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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『貳』 如果想兩兩比較組間差異,應該用什麼統計學方法

用方差分析法。

正確選擇統計方法的依據是：

①根據研究的目的，明確研究試驗設計類型、研究因素與水平數；

②確定數據特徵(是否正態分布等)和樣本量大小；

③ 正確判斷統計資料所對應的類型(計量、計數和等級資料)，同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算；最後，還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇統計分析方法。

方差法原則：

一種表達值精確度的常用方法是表示真值在一定概率下所處的界限，平均值的界限給出：數據結果如果有兩組試驗結果，表示對兩種材料進行的同樣試驗，了解這兩組結果的平均值究竟有無明顯差別，所算出的這一參數就是最小顯著性之差；

假如這兩個平均值之間的差別超出這一參數，那麼這兩組數據來自同一總體的機會就會很小，也就是說這兩者的總體很可能是不同的，最小顯著差由下式計算，若每組所含的數據個數相同。

以上內容參考：網路-方差分析法

『叄』 什麼是差異分析法（急！急！）

在教育實際中，我們常常需要就某一問題或某一現象對不同個體之間或者不同總體之間的差異情況予以分 析，並以此作為某種決策的依據，例如學科成績的差異分析，教材教法效果的差異分析，教師及學生各種能力 、素質的差異分析，教師及學生各種態度、意見的差異分析等等。在進行這些差異分析時，目前一般只是簡單 地用平均數或者比例作為分析的標准，事實上這是不夠科學的。就拿某班學科成績的平均分數來說吧，它雖然 是全班一次考試分數中最有代表性的數值，但它僅僅是該班學習情況的一次測量，或者說只是該班實際水平的 一次抽樣，它必然帶有一定的偶然性。因此在一次考試中，如果甲班平均分數是60分，標准差為10，並不能說 該班的實際水平就是60分。根據教育統計學原理，在正態分布曲線下，我們只能說該班的實際平均分數有68. 26％的可能性落在（60±1×10）即50—70分之間，或者有95.46％的可能性落在（60±2×10）即40—80分之 間；如果乙班平均分數70分，標准差為12，也不能說該班的實際水平就是70分，而只能由此說該班的實際平均 分數有68.26％的可能性落在（70±1×12)即58—82分之間，或者有95.46％的可能性落在（70±2×12）即46 —94分之間。就這次考試分數可見，甲、乙兩班實際分數的范圍是有交疊的,以68.26％的可能性來說，其交疊 范圍在58 － 70 之間，也即是說，根據該次考試分數看，雖然平均分數乙班比甲班高，但實際水平有可能甲 班分數為70分，乙班平均分數為58分，從交疊的范圍看，這種可能性是存在的，因此，僅就平均分數來分析評 價學科成績的差異是不夠科學的 必須兼顧標准差給予分析，同時我們還應考究造成事物之間差異的原因是什 么。歸結起來，其原因有兩種，一是偶然因素的影響（稱隨機誤差）所造成的。二是條件的不同（稱條件誤差 ）所造成的。顯然，前者所造成的差異屬非本質性的差異。這時可以認為差異不顯著；而後者所造的差異則屬 本質性的差異，這時可以認為差異是顯著的。因此，我們必須善於辨別事物之間的差異屬何種原因造成的，從 而對個體或者總體之間的差異作出合理的評判。鑒此，本文將對差異分析的一些科學方法予以闡述。

『肆』 差異統計分析 怎樣做

差異分析過程與方法如下：
1、均值描述—Means過程
定義：Means過程是SPSS計算各種基本描述 統計量的過程。Means過程其實就是按照用戶指 定條件，對樣本進行分組計算均數和標准差，如 按性別計算各組的均數和標准差。

2、t檢驗
t檢驗就是檢驗統計量為t的假設檢驗。 用於檢驗兩個變數之間的差異。
假設檢驗的一般步驟： • 根據實際問題提出原假設H0與備擇假設 H1。 • 選擇統計量t作為檢驗統計量，並在H0成立的條件下確定t的 分布。 • 選擇顯著性水平 ,並根據統計量t的分布查表確定臨界值及 H0的拒絕域。 • 根據樣本值計算統計量的值，並將其與臨界值作比較。 • 下結論：若統計量的值落入拒絕域內，就拒絕H0；否則，不 拒絕H0。

3、方差分析
方差分析基本概念
方差分析是R.A.Fister發明的，用於兩個及兩個以上樣 本均數差別的顯著性檢驗。方差分析方法在不同領域的各個 分析研究中都得到了廣泛的應用。從方差入手的研究方法有 助於找到事物的內在規律性。