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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23