差异分析有哪些方法

❶ 差异统计分析 怎样做

差异分析过程与方法如下：
1、均值描述—Means过程
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述 统计量的过程。Means过程其实就是按照用户指 定条件，对样本进行分组计算均数和标准差，如 按性别计算各组的均数和标准差。

2、t检验
t检验就是检验统计量为t的假设检验。 用于检验两个变量之间的差异。
假设检验的一般步骤： • 根据实际问题提出原假设H0与备择假设 H1。 • 选择统计量t作为检验统计量，并在H0成立的条件下确定t的 分布。 • 选择显着性水平 ,并根据统计量t的分布查表确定临界值及 H0的拒绝域。 • 根据样本值计算统计量的值，并将其与临界值作比较。 • 下结论：若统计量的值落入拒绝域内，就拒绝H0；否则，不 拒绝H0。

3、方差分析
方差分析基本概念
方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样 本均数差别的显着性检验。方差分析方法在不同领域的各个 分析研究中都得到了广泛的应用。从方差入手的研究方法有 助于找到事物的内在规律性。

❷ spss差异性分析步骤

进行差异分析，第一步就是要确定研究变量也就是因变量的数据类型。通常会分类两大类：一类是连续数值型变量，也叫做连续变量，例如身高、年龄等；另一类为分类变量，例如性别、血型、学历等。本期我们就来讲解连续变量在SPSS中如何进行差异分析。

对于连续变量的差异性分析，首先，我们要检验连续变量是否符合正态分布。对于符合正态性分布的变量，要采用参数类的统计分析方法；对于不符合正态性分布的，要采用非参数检验方法。

而参数类分析方法中，又分为平均值、单样本t检验、独立样本t检验、成对样本t检验、单因素ANOVA分析等等。我们在接下来的课程中都会逐一进行讲解。本期我们来看平均值的计算方法。

我们搜集了31例患者的相关数据，要计算出不同性别的骨头高度的均值（图1）这里已经检验过骨头高度是服从正态性分布的，关于如何检验正态性分布，在之前的课程中有详细的讲解，如果有还没学到的朋友，可以去查阅我们之前的课程。

图1

这里值得注意的是，在之前的课程中，我们曾讲到过在“分析”--“描述性分析”（图2）中同样可以计算均值，与下面要讲解的参数类分析中的比较平均值有何不同呢？他们的区别在于：前者只能分析整个变量的均值，而后者（图3）可以按不同分组分类来计算每一个分组或分类的均值。

图2

图3

下面就来具体讲解如何分析不同性别的患者的骨头高度的均值：

SPSS中的操作步骤

①点击“分析”--“比较平均值”--“平均值”（图4）

图4

②将“骨头高度”选入因变量列表，将“性别”选入自变量列表，也叫分组变量列表（图5）

图5

③点击右侧“选项”，勾选“最小值”、“最大值”、两个指标，并勾选下方的“Anova表”，线性相关度检验（图6）后，点击继续--确定。

图6

④结果分析

图7

由上表（图7）可以看出：男性的骨头高度均值为49.2813，女性的为45.5257，可以看出男性略微高出女性，但差异是否有统计学意义，还需要进一步看下面的结果：

图8

由上表（图8）可以看出：ANOVA表中显着性水平为0.141>0.05说明男性和女性的骨头高度的差异不具有统计学意义。且Eta系数为0.27，Eta方0.073均为很小，进一步说明性别与骨头高度相关性不显着。

❸ 差异分析方法

利用互相关属性能突出油藏变化特征，图5.50给出了绝对振幅与互相关属性分析差异的比较。绝对 振幅能量难以突出真实差异情况下，互相关属性在存在背景噪声的情况下能突出油藏变化差异这一特征（图 5.51）。

图5.50 匹配处理后绝对振幅差异

图5.51 匹配处理后相关极大值差异

❹ 如何用spss做差异的显着性分析

1、首先打开SPSS版本23.0软件，找到想要进行编辑处理的数据，如下图所示。

❺ 如何比较两组数据之间的差异性

1、如下图，比较两组数据之间的差异性。

(5)差异分析有哪些方法扩展阅读

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显着地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

当数据之间具有了显着性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显着性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显着性差异。

❻ 三组学生成绩之间的差异分析 一般用什么方法

一般用独立样本的T检验结果中关键看sig值，当sig<0.05，则表示有显着差异，否则就无显着差异。

❼ 我想考察不同产地的样品中某一成分是否有差异该用什么统计方法

检验差异的方法有三种，非参数秩和检验、卡方检验和方差分析。根据不同的数据类型选择不同的方法。

非参数秩和检验用于定类-定序数据分析，例如不同地方人的考试成绩等级是否存在差异，某一成分应该不存在等级增减情况，所以应该不能用这种方法。

卡方检验用于定类-定类数据分析，例如不同性别的人（男，女）患有高血压（是，否）是否存在差异，主观判断提问者“成分差异应该也不是属于这种？？

方差分析用于定类-数值型数据分析，例如不同地方的人的身高是否存在差别，成分差异是否属于数值型提者自己判断一下？

因为不确定是哪种数据，保险起见附上卡方检验和方差分析的方法（使用软件spss）

1、卡方检验

（1）操作：分析-描述统计-交叉表（统计量勾选卡方；单元格勾选百分比中的行）

（2）结果分析：先看显着值P值，如果p小于0.05则认为存在显着差异，大于0.05，则不存在显着差异。如果存在显着差异了，就看交叉表每个情况所占的百分比，判断谁比谁高或低。（一般来说显着值就是皮尔逊卡方对应的显着性，下表中为0.000，但是根据下图蓝色的框，如果有超过20%的期望计数小于5的话就不能看皮尔逊卡方的，这个时候要看费希尔确切概率，怎么看呢？要回到之前操作那里，做交叉表分析的时候，点击右边的“精确”然后在框里面点击“精确”这个时候就会出现费希尔确切概率，操作如下下图，费希尔确切系数小于0.05则存在显着差异，否则不存在显着差异）

③多重比较

得出上述结论之后，不能简单根据均值与标准差下定论，还需要看多重比较

两两比较，P<0.05存在显着差异；P>0.05不存在显着差异

④在多重比较表格得知哪两个因素之间存在显着差异之后，再回到描述表格，下结论：谁显着小于（大于）谁（也可看均值图）

❽ 差异分析是什么呢

差异分析就是将一组资料的总变动量，依可能造成变动的因素分解成不同的部份，并且以假设检定的方法来判断这些因素是否确实能解释资料的变动。区分差异的规模，区分差异的规模，即得出差异的大小。在分析过程中，一般求出差异率，差异规模也就确定了。要得出差异规模，首先要设定衡量和控制的标准。没有对照标准，就无法对结论进行深度分析。

差异分析的优点

差异分析能够帮助企业进行生产经营方面的评估、监控和改善。差异分析能够帮助企业对性产经营人员方面进行客观合理的绩效评估。差异分析通过寻找和观察不利差异和有利差异，能够评估在连续生产经营的条件下各环节进行的协调性是否达到要求。

❾ 什么是差异分析法（急！急！）

在教育实际中，我们常常需要就某一问题或某一现象对不同个体之间或者不同总体之间的差异情况予以分 析，并以此作为某种决策的依据，例如学科成绩的差异分析，教材教法效果的差异分析，教师及学生各种能力 、素质的差异分析，教师及学生各种态度、意见的差异分析等等。在进行这些差异分析时，目前一般只是简单 地用平均数或者比例作为分析的标准，事实上这是不够科学的。就拿某班学科成绩的平均分数来说吧，它虽然 是全班一次考试分数中最有代表性的数值，但它仅仅是该班学习情况的一次测量，或者说只是该班实际水平的 一次抽样，它必然带有一定的偶然性。因此在一次考试中，如果甲班平均分数是60分，标准差为10，并不能说 该班的实际水平就是60分。根据教育统计学原理，在正态分布曲线下，我们只能说该班的实际平均分数有68. 26％的可能性落在（60±1×10）即50—70分之间，或者有95.46％的可能性落在（60±2×10）即40—80分之 间；如果乙班平均分数70分，标准差为12，也不能说该班的实际水平就是70分，而只能由此说该班的实际平均 分数有68.26％的可能性落在（70±1×12)即58—82分之间，或者有95.46％的可能性落在（70±2×12）即46 —94分之间。就这次考试分数可见，甲、乙两班实际分数的范围是有交叠的,以68.26％的可能性来说，其交叠 范围在58 － 70 之间，也即是说，根据该次考试分数看，虽然平均分数乙班比甲班高，但实际水平有可能甲 班分数为70分，乙班平均分数为58分，从交叠的范围看，这种可能性是存在的，因此，仅就平均分数来分析评 价学科成绩的差异是不够科学的 必须兼顾标准差给予分析，同时我们还应考究造成事物之间差异的原因是什 么。归结起来，其原因有两种，一是偶然因素的影响（称随机误差）所造成的。二是条件的不同（称条件误差 ）所造成的。显然，前者所造成的差异属非本质性的差异。这时可以认为差异不显着；而后者所造的差异则属 本质性的差异，这时可以认为差异是显着的。因此，我们必须善于辨别事物之间的差异属何种原因造成的，从 而对个体或者总体之间的差异作出合理的评判。鉴此，本文将对差异分析的一些科学方法予以阐述。

❿ 当我们谈到“差异分析”常用的统计方法有哪些

有对比分析 比例分析 速度分析 动态分析 弹性分析 因素分析 相关分析 模型分析 综合评价分析