两组样本量不同分析方法

1. 两组样本量不同的数据怎么用spss分析显着性差异

可以使用在线spss平台spssau进行分析。

分析两独立样本T检验的数据格式，两组数据应放在同一列中，添加一列用来记录组别。

2. 样本量不同，如何比较两组数据进行排名

样本量不同，对整体的估计就会有偏差，这个是统计学无法避免的问题，样本量越大，估计的偏差越小，这个是解决问题的重要方法。建议选取同样数量的样本，且样本数量较多的时候再进行比较。

3. 求高手解答 我现在有2个样本样本量是不同 我现在要对这两个样本进行均数比较 该怎么弄啊

首先进行方差齐性检验：

F=S1的平方/S2的平方。（要求S1的平方>S2的平方，否则自行调整两者的顺序）

若方差齐性检验成立，使用上面的公式；若方差齐性检验不成立，则使用下面的公式。

4. 两组样本量不同如何用方差分析

单因素方差分析与T检验无差异

记住[T（n）] ^ 2〜F（1，n）

如果t统计到T分布的n自由度，则自由度的平方为1，n F分布

单因子方差分析在这里获得了F。 （单因素，第一自由度是2-1 = 1）。

T检验是一个t统计量。

方差分析的前提是不同层次下人口均值的正态分布。

方差齐性检验：采用方差齐性检验方法（方差齐性）。

打开您想要在SPSS中处理的数据并在菜单栏上执行它：analyze-compare means - 单向方差分析。

打开单因子ANOVA对话框

在此对话框中，将因变量放入依赖列表中，将自变量放在因子中，单击post hoc，选择SNK和LSD，然后返回以确认OK。

5. SPSS里求甲组的身高与乙组的身高是否具有显着性差异。两组样本量不一样。应该怎样检验！别光会说t检验！

录两个变量，一个变量身高，一个变量区别甲组和乙组
分析的时候用独立样本T检验，测试变量是身高，分组变量是区别甲乙的那个变量
然后执行就可以了

相关分析只要按变量录就可以了，身高和爆发力、速度、耐力素质 分别作一个变量，然后看变量类型，是连续变量还是名义变量或者有序变量，如果都是连续变量，直接算pearson相关系数，如果不都是连续的，计算spearman等级相关系数

6. 用SPSS做单因素方差分析两组样本量不同应该用什么检验方法

可以
单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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7. 样本量不同的两组数据如何比较好坏

用独立样本t检验应该可以。一个变量为组别，一个变量为原始的单个回复量。

8. 做差异分析的时候如果两个组样本量差太多,会有影响吗

影响是肯定有的，两组样本量一致，误差会更小。不一致的话，软件分析肯定会出结果，但有没有意义。

1、差距分析是战略分析方法之一。对企业制定的目标与企业预期可取得的结果进行比较，或者对企业制定的目标与企业实际取得的结果进行比较，分析两者之间是否存在差距。若存在差距，进一步分析造成差距的原因并制定措施（如改变目标、改变战略等）减少或消除差距。

差异化分析的作用：

（1）差异分析指标可反映现象分布或发展的均衡性、稳定性和节奏性。一般来说，某现象所表现出来的差异越小，说明该现象分布或发展得越均衡；否则，该现象分布或发展得越不均衡。

（2）差异分析指标可说明平均指标的代表性大小。用平均指标来代表某种现象的一般水平时，其代表性的大小与总体各单位标志值的差异程度有直接关系。一般说来，某一总体内部的差异越小，其平均数的代表性就越大；反之，其平均数的代表性就越小。因此，在研究平均数的代表性时，差异分析就显得非常重要了。

（3）差异分析指标可以用来评价两个总体或两个个体之间的差距程度，以说明工作的好坏。

（4）差异分析指标是科学地进行抽样推断、统计预测应考虑的重要因素。

9. 两个变量的样本容量不同，一个1000个数据，一个180个数据，我可以直接用SPSS进行二者之间的相关分析吗，

首先，你是不是做了sample size estimation
如果做了，那你可以直接做correlation analysis
否则，你这样做也是可以，但是不眼睛
我经常帮别人做这类的数据分析的