分析几组数据的差异的方法

⑴ 组间差异spss分析

组间差异spss分析？三组数据的差异研究分析使用什么方法，具体得看数据的类型决定
工具原料原始数据SPSSAU
情况一：X定类 Y定量分步阅读
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如果是多个独立样本，Y服从正态分布，且个水平下总体具有相同方差，则建议使用方差分析，如果没有呈现出正态性特质，此时建议可使用非参数检验。
情况二：X定类 Y定类
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此时可以选择卡方检验，通过选择百分比进行对比判断。
如果方差齐检验结果为不齐，有两种解决方法：
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1.转换数据（如做对数变换）使得方差齐（方差分析对方差齐性要求高），再在spss-one way ANOVA-Post hoc里选多重比较的显着检验方法。
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2.使用非参数检验
对数转换可以在SPSSAU“生成变量”中完成。
差异分析方法选择
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方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。
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⑵ 当我们在比较多组数值型数据的差异性时,应该采取什么样的统计量来进行分析

假设我们有多组数据，需要两两比较它们之间的差异性，并使用图形将它们显示出来。这个问题可以分为几种情况。
第一，每组数据数据量都很小，比如只有三个或者四个。
第二，每组数据都有一定的数据量，比如十几二十甚至更多，并且成对出现。
第三，每组数据都有一定数据量，但没有一一对应的关系，等等。
对于一和三两种情况，我们可以考虑柱状图并连线的方式显示相关性，对于第二种情况，考虑采用pair plot的形式。

⑶ spss多组显着性差异分析步骤有哪些

1、首先打开SPSS 23.0版软件，找到要编辑的数据，可以从下图中找到方框。

⑷ 怎么用spss分析三组数据的差异是否显着

、首先我们对上表数据进行细化，找到每组内受访者的具体满意度打分数值，而不是这个汇总后的得分值。

2、SPSS方差分析：

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分析：比较均值，单因素方差分析

因变量列表：品类满意度

因子：收入

选项：方差同质性检验

3、数据是否适合做方差分析

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方差分析之前，需要进行可行性检验，原假设，各分组方差无差异。根据同质性检验可知，sig值0.453，为大概率，原假设成立，即不同分组之间同质，没有显着差异，可进行方差分析。

4、方差分析结果

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原假设，各分组之间无差异。方差分析sig值0.194，大于小概率值0.05，为大概率，原假设成立，即不同收入水平分组之间在品类满意度上并不没有不同。不存在显着差异。

5、用可视化图来揭示原因

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我们可以看到，每类收入者的满意度得分都围绕平均值上下波动，这表明不同收入者对品类的态度存在明显差异，例如，同是高收入者，有的非常满意，有的却十分的不满意。同组内的差异甚至高出不同收入者之间的差异，这一点可以通过方差分析中方差得以判断。

因此说，收入水平并不是导致用户对A卖场品类满意度的关键因素。

可见，数据的表象往往迷惑人，尤其是综合汇总后的平均值，通过对底层数据进行分组及方差分析则可以让我们拨开云雾，看到数据的本质。

同时，这个案例也告诉我们，在常规的报表分析当中，经常性的工作是对底层数据进行汇总分析，然后拿汇总数据用于决策，此时，非常容易就数字大小的对比而做出判断，报表工作人员需要注意，需要养成用统计的理念和逻辑上报数据的结果。

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⑸ 怎样利用spss比较2组数据间的差异性

以SPSS操作为例：

1、打开SPSS软件，在第一个变量输入数据，依次输入A组为1，B组为2。

⑹ 怎样用excel比较两组数据是否有显着性差异

1、首先打开excel，输入好我们的数据，记住数据要横排输入，看图，点击顶栏的“数据”选项卡，观察左上角是否有“数据分析“这个功能模块，如果没有，请按照下面方法先进行添加。

⑺ 如何比较多组数据之间的差异程度我想证明他们之间差异不是很大，用什么指标

1．设计类型是完全随机设计两组数据比较，不知道数据是否是连续性变量。
2．比较方法：如果数据是连续性数据，且两组数据分别服从正态分布&方差齐（方差齐性检验），则可以采用t检验，如果不服从以上条件可以采用秩和检验。
3．想知道两组数据是否有明显差异?不知道这个明显差异是什么意思?是问差别有无统计学意义（即差别的概率有多大）还是两总体均数差值在哪个范围波动?如果是前者则可以用第2步可以得到P值，如果是后者，则是用均数差值的置信区间来完成的。当然两者的结果在SPSS中均可以得到。
4．对以上结果SPSS的实现是：
（1）t检验，analyse→compare means→independent-samples T Test
（2）秩和检验，analyse→noparametric Test→2 independent samples

⑻ 三组数据两两比较差异性用什么检验

如下：

比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。

分析→描述性统计→交叉表，然后将性别选入行变量框，分组选入列变量框（行、列变量反过来选没有影响），点击统计按钮，勾选卡方选项即可。

分析→比较平均值→单因素 ANOVA，将年龄选入因变量框，分组选入因子框，点击选项按钮，勾选描述性，方差同质性检验（也就是方差齐性检验）即可。

1.对数据进行统计分析前，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。

2. 经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha = 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I 类错误 的概率：

例如三组数据资料，ANOVA结果显示p< 0.05；然后每两组均数t-test比较一次，则需比较3次，那么比较3次至少有一次犯 I 类错误 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 > 0.05。

3.第一型及第二型错误（英语：Type I error & Type II error）或型一错误及型二错误。

4.对于双样本t-test讨论：

z-test：大样本；>30;z分布。

t-test：小样本;<30;t分布。

但是，对于 > 30 的样本，Z-test检验要求知道总体参数的标准差，在理论上成立，事实上总体参数的标准差未知，实际应用中一般使用t-test。

5. 小知识：如何选取两两比较的方法？

5-1、SNK 法最为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性很高，最终可以达到 100%。因此比较次数 较多时，不推荐使用。

5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即计划好的某两个或几个组间的比较，宜用 LSD 法。

5-3、若设计了对照组，要进行 k-1 个组与某个对照组之间的比较，宜用 Dunnett 法。

5-4、若需进行多个均数间的两两比较（探索性研究），且各组人数相等，宜用 Tukey法。

5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索，参照所研究领域内的惯例选择适当的方法。