京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS均值检验(Compare Means)平均数比较
Means过程用于统计分组变量的的基本统计量。这些基本统计量包括:均值(Mean)、标准差(Standard Deviation)、观察量数目(Number of Cases)、方差(Variance)。Means过程还可以列出方差表和线性检验结果。
[例子]
调查了棉铃虫百株卵量在暴雨前后的数量变化,统计暴雨前和暴雨后的统计量,其数据如下:
暴雨前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120
暴雨后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112
该数据保存在“DATA4-1.SAV”文件中。
1)准备分析数据
在数据编辑窗口输入分析的数据,如图4-2所示。或者打开需要分析的数据文件“DATA4-1.SAV”。

图4-2 数据窗口
2)启动分析过程
在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。出现对话框如图4-3。
图4-3 Means设置窗口
3)设置分析变量
从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后,点击变量选择右拉按钮,该变量就进入到因子变量列表“Dependent List:”框里,用户可以从左边变量列表里选择一个或多个变量进行统计。
从左边的变量列表中选中“调查时候”变量,点击“Independent List”框左边的右拉按钮,该变量就进入分组变量“Independent List”框里,用户可以从左边变量列表里选择一个或多个分组变量。
多个分组变量既可放在一层,又可放在不同层。利用图中的“Previous”和“Next”按钮可以在不同层之间切换。
4)选择输出统计量
单击“Options”按钮,将打开如下图所示的对话框。在“Options”对话框中,“Statistics”框中列出了SPSS可求的统计量。其中各项的意义分别为:
|
Mean 均值。 Number of Cases 观测量数目 Standard Deviation 标准差 Median 中位数。 Grouped Median 分组的中位数 Std. Error of Mean 均值的标准误 Sum 观测值之和 Minimum 最小值 Maximum 最大值 |
Range 极差 First 第一个观测值 Last 最后一个观测值 Variance 方差 Kurtosis 峰度 Std. Error of Kurtosis 峰度的标准误 Skewness 偏度 Std. Error of Skewness 偏度的标准误 |
其中,“Mean”、“Number of Cases”和“Standard Deviation”项为系统的默认选项。
在“Cell”框中列出了已选中的统计量。从“Statistics”框中选择要生成的统计量。
“Statistics for First Layer”框中列出了第一层分组的另外两个统计量。
“Anova table and eta”选中将给出方差分析表和eta统计量。方差分析表的前提条件是按照分组变量分组后各组
的均值都相等。eta统计量为分组变量与生成统计量的变量关系紧密程度的度量。
“Test for Iinearity”选中给出分析变量和分组变量的线性关系参数,其前提条件为:分组变量和分析变量线性相关。
本例子选定统计量为“Mean”、“Number of Cases”、“Standard Deviation”3个统计变量。选中复选项“Anova table and eta”。
5)提交执行
提交各选项,在本例中我们不做其他选择,保持缺省值。在图4-3中点击“OK”按钮,SPSS输出结果将显示在输出浏览器中。
6) 结果与分析
表4-1 结果报告(Report)
表4-2 方差分析表 ANOVA Table

结果分析:
表4-1结果报告,分别给出暴雨前和暴雨后卵量的统计量:暴雨前有13个样本,平均数122.38,标准差15.95,方差254.42; 暴雨后有13个样本,平均数104.46,标准差15.11,方差228.269;总体26个样本,平均数113.42,标准差17.75,方差315.214。
表4-2方差分析表,共有六列,第一列说明方差的来源,Between Groups是组间的,Within Groups 组内的,Total 总的。第二列为平方和,其大小说明了各方差来源作用的大小。第三列为自由度。第四列为均方,即平方和除以自由度。第五列F值是F统计量的值,其计算公式为模型均方除以误差均方,用来检验模型的显著性。第六列是F统计量的显著值,由于这里的显著值0.007小于0.05,所以模型是显著的,降雨对卵量有显著影响。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30