分析數據差異性的方法

Ⅰ 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。

Ⅱ 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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Ⅲ 分析數據的差異性用什麼方法

很多，t檢驗，方差分析等，有需要數據分析+q

Ⅳ 常用的數據分析方法有哪些

通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

②分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

③預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

④漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

⑤AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

Ⅳ 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。

Ⅵ 求助：如何使用spss分析數據之間的差異性

就是兩列變數，第一個變數是學校類別
分小學、初中、高中，第二個變數是做的選擇，這個選擇的數據
是連續性數據
還是
也同前面學校類別一樣是
分類數據。
如果選擇是連續性數據，那就用單因素方差分析，就是在均值比較裡面
有一項單因素方差分析，就是應用於三個類別的均值的比較，t檢驗
是只能用於兩個類別的均值比較
如果你的選擇是分類數據，那就只能用卡方分析

Ⅶ 怎麼用spss檢驗兩組數據的差異

首先,分別把這兩組數據分別設為x和y，打開spss，點擊左下角的variable
view選項卡，在name列那裡的第一行輸y，第二行輸x，返回data
view選項卡，輸入對應的數據
然後，進行數據分析（依次點選analyze——regression——linear），分別把y和x選進各自的對話框（最上面的那個是y，下面的那個是x），然後按ok，在輸出窗口中看到coefficients這個表，然後看最右邊的那個sig列，看x對應的sig值，若這個sig值比你之前所設定的a值大(a值也就是顯著性水平)，則認為這兩組數不存在顯著性差異，若這個sig值比你之前所設定的a值小，則認為這兩組數存在顯著性差異。舉個例子，如果你預先設定的a=0.05，求得的sig=0.000，則0.000<0.05，故應拒絕原假設（原假設一般為設它們之間無差異），認為這兩組數有顯著性差異

Ⅷ 如何比較兩組數據之間的差異性

1、如下圖，比較兩組數據之間的差異性。

(8)分析數據差異性的方法擴展閱讀

相關分析研究的是兩個變數的相關性,但你研究的兩個變數必須是有關聯的,如果你把歷年人口總量和你歷年的身高做相關性分析,分析結果會呈現顯著地相關,但它沒有實際的意義,因為人口總量和你的身高都是逐步增加的,從數據上來說是有一致性,但他們沒有現實意義。

當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測後測的數據會有顯著性差異。

Ⅸ spss差異性分析步驟

進行差異分析，第一步就是要確定研究變數也就是因變數的數據類型。通常會分類兩大類：一類是連續數值型變數，也叫做連續變數，例如身高、年齡等；另一類為分類變數，例如性別、血型、學歷等。本期我們就來講解連續變數在SPSS中如何進行差異分析。

對於連續變數的差異性分析，首先，我們要檢驗連續變數是否符合正態分布。對於符合正態性分布的變數，要採用參數類的統計分析方法；對於不符合正態性分布的，要採用非參數檢驗方法。

而參數類分析方法中，又分為平均值、單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、成對樣本t檢驗、單因素ANOVA分析等等。我們在接下來的課程中都會逐一進行講解。本期我們來看平均值的計算方法。

我們搜集了31例患者的相關數據，要計算出不同性別的骨頭高度的均值（圖1）這里已經檢驗過骨頭高度是服從正態性分布的，關於如何檢驗正態性分布，在之前的課程中有詳細的講解，如果有還沒學到的朋友，可以去查閱我們之前的課程。

圖1

這里值得注意的是，在之前的課程中，我們曾講到過在「分析」--「描述性分析」（圖2）中同樣可以計算均值，與下面要講解的參數類分析中的比較平均值有何不同呢？他們的區別在於：前者只能分析整個變數的均值，而後者（圖3）可以按不同分組分類來計算每一個分組或分類的均值。

圖2

圖3

下面就來具體講解如何分析不同性別的患者的骨頭高度的均值：

SPSS中的操作步驟

①點擊「分析」--「比較平均值」--「平均值」（圖4）

圖4

②將「骨頭高度」選入因變數列表，將「性別」選入自變數列表，也叫分組變數列表（圖5）

圖5

③點擊右側「選項」，勾選「最小值」、「最大值」、兩個指標，並勾選下方的「Anova表」，線性相關度檢驗（圖6）後，點擊繼續--確定。

圖6

④結果分析

圖7

由上表（圖7）可以看出：男性的骨頭高度均值為49.2813，女性的為45.5257，可以看出男性略微高出女性，但差異是否有統計學意義，還需要進一步看下面的結果：

圖8

由上表（圖8）可以看出：ANOVA表中顯著性水平為0.141>0.05說明男性和女性的骨頭高度的差異不具有統計學意義。且Eta系數為0.27，Eta方0.073均為很小，進一步說明性別與骨頭高度相關性不顯著。

Ⅹ 如何比較兩個實驗數據的差異性

從四個方面來回答，
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