SPSS数据分析实战：显著性差异检验与数据分布特征分析

SPSS数据分析实战：显著性差异检验与数据分布特征分析

本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行数据显著性差异分析和数据分布特征分析。通过实例演示定量数据的独立样本T检验、定性数据的卡方检验操作步骤及结果解读，并介绍如何使用直方图直观展示数据分布特征。

获取样本数据后，恰当地处理这些数据对于确保研究结果和结论的准确性至关重要。数据处理的关键步骤包括识别数据间的差异和探究数据的分布特性。下面给大家介绍一下SPSS怎么分析数据显著性差异，SPSS怎么分析数据分布特征的相关内容。

SPSS怎么分析数据显著性差异

收集到的数据通常被划分为定性和定量两大类，它们各自所需的分析方法有所差别。对于定性数据，卡方检验是一种常用的分析手段；而定量数据对应的分析方法更为丰富，包括T检验（独立样本T检验和配对样本T检验）、方差分析（ANOVA，单因素方差分析和多因素方差分析等）。

接下来，我将分别选取一种定性和定量数据的分析方法进行操作示范，以及如何解读SPSS分析结果。

本次案例中我们使用了包含饲料种类(定性数据）、初始体重（定量数据）、颗粒大小（定性数据，1为粗，2为细）以及饲料种类2（定性数据）的数据库。

图1 数据来源

定量数据：独立样本T检验

我们本次想要比较的是喂食饲料1和饲料2的动物的初始体重是否一样，因为是两组定量数据比较，所以采用独立样本T检验。

1.依次点击“分析”→“比较平1111均值”→“独立样本T检验”。

图2 操作步骤

2.将“初始体重”选入“检验变量”中，“饲料种类”选入“分组变量”中。再点击“定义组”，在组1中填入“1”，组2中输入“2”。

图3 定义组别

3.点击“继续”后，再点击上一级框中的“确定”。接着就可以看到我们独立样本T检验的输出结果框。由下图的“组统计”可看到，在进行T检验时，首先会输出两组的平均值和标准差，都可以写到相应报告中。然后看到“独立样本T检验”输出结果，“显著性”即通常所说的P值，“显著性”小于0.05则可以说明两组之间具有差异。

图4 结果解读

定性数据：卡方检验

我们想要看“饲料种类2”的颗粒大小是否具有差异，1为粗，2为细。

1.点击“分析”→“描述统计”→“交叉表”。

图5 卡方检验操作步骤

2.将对应的变量选入框中，点击“统计”内的“卡方”。

图6 卡方检验操作步骤

3.点击“继续”后，再点击上一级框中的“确定”。接着就可以看到我们卡方检验的输出结果框。首先可以看到样本量大小，在“卡方检验”中我们看到“精确显著性”一列，因为本次2 个单元格 (50.0%) 的期望计数小于 5，所以需要看“精确显著性”一列。若所有单元格的期望计数均大于5，则看“皮尔逊卡方”一行，“渐进显著性”一列。此处的显著性大于0.05，说明两种饲料的颗粒大小差异不具有统计学意义。

图7 结果输出解读

SPSS怎么分析数据分布特征

看数据分布特征最常用的，同时也是最直观的方法之一就是图形。直方图是看数据的分布、偏度以及峰度很好的代表之一。

1.点击“分析”→“描述统计”→“频率”。

图8 分布特征步骤

2.将“初始体重”选入“变量”中，在“图表”下选择“直方图”，勾选下方框。

图9 直方图操作步骤

3.在输出框中可以很直观的看到数据的分布特征。初始体重为160的动物频率最高，数据呈现一个正偏态分布。在进行后续检验时，可以先考虑进行正态性检验。

图10 直方图输出结果

本文根据数据的不同分类，分别选取定性数据和定量数据中的一种差异分析方法为大家讲解如何在SPSS中具体操作以及解读输出结果，最后为大家提供了一种直观的查看数据分布的图形，以及解读数据分布特征。以上就是SPSS怎么分析数据显著性差异，SPSS怎么分析数据分布特征的全部内容，希望能帮助到有需要的小伙伴。