差異性研究方法

❶ 如何比較兩組數據之間的差異性

1、如下圖，比較兩組數據之間的差異性。

(1)差異性研究方法擴展閱讀

相關分析研究的是兩個變數的相關性,但你研究的兩個變數必須是有關聯的,如果你把歷年人口總量和你歷年的身高做相關性分析,分析結果會呈現顯著地相關,但它沒有實際的意義,因為人口總量和你的身高都是逐步增加的,從數據上來說是有一致性,但他們沒有現實意義。

當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測後測的數據會有顯著性差異。

❷ 對於R×C表資料的差異性檢驗，其相應的檢驗方法是什麼，如何進行

醫學論文中常用統計分析方法的合理選擇

目前，不少醫學論文中的統計分析存在較多的問題。有報道,經兩位專家審稿認為可以發表的稿件中,其統計學誤用率為90%-95%。為幫助廣大醫務工作者提高統計分析水平，本文將介紹醫學論文中常用統計分析方法的選擇原則及應用過程中的注意事項。 1.t 檢驗
t檢驗是英國統計學家W.S.Gosset 1908年根據t分布原理建立起來的一種假設檢驗方法，常用於計量資料中兩個小樣本均數的比較。理論上，t檢驗的應用條件是要求樣本來自正態分布的總體，兩樣本均數比較時，還要求兩總體方差相等。但在實際工作中，與上述條件略有偏離，只要其分布為單峰且近似正態分布，也可應用[2]。
常用的t檢驗有如下三類：①單個樣本t檢驗：用於推斷樣本均數代表的總體均數和已知總體均數有無顯著性差別。當樣本例數較少（n＜60）且總體標准差未知時，選用t檢驗；反之當樣本例數較多或樣本例數較少、總體標准差已知時，則可選用u檢驗 [3]。②配對樣本t檢驗：適用於配對設計的兩樣本均數的比較，在選用時應注意兩樣本是否為配對設計資料。常用的配對設計資料主要有如下三種情況：兩種同質受試對象分別接受兩種不同的處理；同一受試對象或同一樣本的兩個部分，分別接受不同的處理；同一受試對象處理前後的結果比較。③兩獨立樣本t檢驗：又稱成組t檢驗，適用於完全隨機設計的兩樣本均數的比較。與配對t檢驗不同的是，在進行兩獨立樣本t檢驗之前，還必須對兩組資料進行方差齊性檢驗。若為小樣本且方差齊，則選用t檢驗；反之若方差不齊，則選用校正t檢驗（t』檢驗），或採用數據變換的方法（如取對數、開方、倒數等）使兩組資料具有方差齊性後再進行t檢驗，或採用非參數檢驗[4]。此外，當兩組樣本例數較多（n1、n2均＞50）時，這時應用t檢驗的計算比較繁瑣，可選用u檢驗[5]。 2.方差分析
方差分析適用於兩組以上計量資料均數的比較，其應用條件是各組資料取自正態分布的總體且各組資料具有方差齊性。因此，在應用方差分析之前，同樣和成組t檢驗一樣需要對各組資料進行正態性檢驗、方差齊性檢驗。
常用的方差分析有如下幾類：①完全隨機設計的方差分析：主要用於推斷完全隨機設計的多個樣本均數所代表的總體均數之間有無顯著性差別。完全隨機設計是將觀察對象隨機分為兩組或多組，每組接受一種處理，形成兩個或多個樣本。②隨機區組設計的方差分析：
隨機區組設計首先是將全部受試對象按某種或某些特性分為若干區組，然後區組內的每個研究對象接受不同的處理，通過這種設計，既可以推斷處理因素又可以推斷區組因素是否對試驗效應產生作用。此外，由於這種設計還使每個區組內研究對象的水平盡可能地相近，減少了個體間差異對研究結果的影響，比成組設計更容易檢驗出處理因素間的差別。③析因設計的方差分析：將兩個或兩個以上處理因素的各種濃度水平進行排列組合、交叉分組的試驗設計。它不僅可以檢驗每個因素各水平之間是否有差異，還可以檢驗各因素之間是否有交互作用，同時還可以找到處理因素的各種濃度水平之間的最佳組合。此外，還有正交設計、拉丁方設計等多種方差分析法，實驗者在應用時可以參考相關的統計學著作。
目前，某些醫學論文中有這樣的情況，就是用t 檢驗代替方差分析對實驗數據進行統計學處理，這是不可取的。t 檢驗只適用於推斷兩個小樣本均數之間有無顯著性差別，而採用t 檢驗對多組均數進行兩兩比較，會增加犯I 型錯誤的概率，即可能把本來無差別的兩個總體均數判為有差別，使結論的可信度降低[6]。對多個樣本均數進行比較時，正確的方法是先進行方差分析，若檢驗統計量有顯著性意義時，再進行多個樣本均數的兩兩（多重）比較。
3.卡方檢驗（χ2檢驗）
χ2檢驗是一種用途比較廣泛的假設檢驗方法，但是在醫學論文中常用於分類計數資料的假設檢驗，即用於兩個樣本率、多個樣本率、樣本內部構成情況的比較，樣本率與總體率的比較，某現象的實際分布與其理論分布的比較。但是當樣本滿足正態近似條件時，如樣本例數n與樣本率p滿足條件np與n（1— p）均大於5，則可以計算假設檢驗統計量u值來進行判斷。
常用的χ2
檢驗分為如下幾類：①2×2表χ2
檢驗：適用於兩個樣本率或構成比的比較，在應用時，當整個試驗的樣本例數n≥40且某個理論頻數1≤T＜5時，需對χ2
值進行連續性校正。因為T值太小，會導致χ2
值增大，易出現假陽性結論。此外，若樣本例數n＜40，或有某個T值＜1，此時即使採用校正公式計算的χ2
值也有偏差，需要用2×2表χ2
檢驗的確切概率檢驗法（Fisher確切檢驗法）。②配對資料χ2檢驗：適用於配對設計的兩個樣本率或構成比的比較，即通過單一樣本的數據推斷兩種處理結果有無顯著性差別。在應用時，如果甲處理結果為陽性而乙處理結果為陰性的樣本例數n1與甲處理結果為陰性而乙處理結果為陽性的樣本例數n2之和＜40，需要對計算的χ2
值進行校正。③R×C表χ2
檢驗：適用於多個樣本率或構成比的比較。在R×C表χ2檢驗中，若檢驗統計量有顯著性意義時，還需要對多個樣本率或構成比進行兩兩比較，即分割R×C表，使之成為非獨立的四格表，並對每兩個率之間有無顯著性差別作出結論。
2×2表資料在應用時可分為如下幾種類型：橫斷面研究設計的2×2表資料、隊列研究設計的2×2表資料、病例-對照研究設計的2×2表資料、配對研究設計的2×2表資料。研究者應注意不同類型的2×2表資料的統計分析方法略有差別，比如在分析隊列研究設計的2×2表資料時，如果用χ2公式計算得到P＜0.05，研究者則應再計算相對危險度（RR）並檢驗總體RR與1之間的差異是否具有統計學意義。
此外，在進行R×C表χ2檢驗時，還有如下兩個主要的注意事項：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2檢驗結論是不可靠的，解決的辦法有三種：增大樣本量；刪去T值太小的行和列；將T值太小的行或列與性質相近的鄰行或鄰列的實際頻數合並。
其次，不同類型的R×C表資料選擇的統計分析方法是不一樣。①雙向無序的R×C表資料：可以選用一般的χ2公式計算。②單向有序的R×C表資料：如果是原因變數為有序變數的單向有序R×C表資料，可以將其視為雙向無序的R×C表資料而選用一般的χ2檢驗公式計算，但如果是結果變數為有序變數的單向有序R×C表資料，選用的統計分析方法有秩和檢驗、Radit分析和有序變數的logistic回歸分析等。③雙向有序且屬性不同的R×C表資料：對於這類資料採用的統計分析方法不能一概而論，應根據研究者的分析目而合理選擇。如果研究者只關心原因變數與結果變數之間的差異是否具有統計學意義時，此時，原因變數的有序性就顯得無關緊要了，可將其視為結果變數為有序變數的單向有序R×C表資料進行分析。如果研究者希望考察原因變數與結果變數之間是否存在線性相關關系，此時需要選用處理定性資料的相關分析方法如Spearman秩相關分析方法等。如果兩個有序變數之間的相關關系具有統計學意義，研究者希望進一步了解這兩個有序變數之間的線性關系，此時宜選用線性趨勢檢驗。如果研究者希望考察列聯表中各行上的頻數分布是否相同，此時宜選用一般的χ
因此，對於適用參數檢驗的資料，最好還是用參數檢驗。
秩和檢驗是最常用的非參數檢驗，它包括如下幾類：①配對資料的符號秩和檢驗
（Wilcoxon配對法）：是配對設計的非參數檢驗。當n≤25時，可通過秩和檢驗對實驗資料進行分析；當n＞25時，樣本例數超出T界值表的范圍，可按近似正態分布用u檢驗對實驗資料進行分析。②兩樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon Mann-Whitney檢驗）：適用於比較兩樣本分別代表的總體分布位置有無差異。如果樣本甲的例數為n1，樣本乙的例數為n2，且n1＜n2；當n1≤10、n2—n1≤10時，可通過兩樣本比較的秩和檢驗對實驗資料進行分析；當n1、n2超出T界值表的范圍時，同樣可按近似正態分布用u檢驗對實驗資料進行分析。③多個樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon Kruskal-Wallis檢驗）：適用於比較各樣本分別代表的總體的位置有無差別，它相當於單因素方差分析的非參數檢驗，計算方法主要有直接法和頻數表法等。此外，在進行上述3類秩和檢驗（前兩類秩和檢驗實際上已經被u檢驗替代）時，如果相同秩次較多，則需要對計算的檢驗統計量進行校正。
公式計算。④雙向有序且屬性相同的R×C表資料：這類資料實際上就是配對設計2×2表資料的延伸，在分析這類資料時，實驗者的目的主要是研究兩種處理方法檢測結果之間是否具有一致性，因此常用的統計分析方法為一致性檢驗或Kappa檢驗。
4. 非參數檢驗
非參數檢驗可不考慮總體的參數、分布而對總體的分布或分布位置進行檢驗。它通常適用於下述資料[2]：①總體分布為偏態或分布形式未知的計量資料(尤其樣本例數n＜30時)；②等級資料；③個別數據偏大或數據的某一端無確定的數值；④各組離散程度相差懸殊，即各總體方差不齊。該方法具有適應性強等優點，但同時也損失了部分信息，使得檢驗效率降低。即當資料服從正態分布時，選用非參數檢驗法代替參數檢驗法會增大犯Ⅱ類錯誤的概率。

❸ 認知心理學的傳統研究方法和認知神經科學研究方法之間有何共同性與差異性

認知神經科學，是心理學研究者無不關注兩個蓬勃發展的邊沿交叉學科的研究，即認知神經科學和認知行為遺傳學。這兩個學科吸收了認知科學和行為發展科學的理論與神經科學和遺傳學的新技術，共同向智能的本質和意識的起源這一基本的重大理論問題發起沖擊，將心理學的研究推向了一個新的發展水平，已經並且勢必繼續對心理學的研究產生重大影響。
認知神經科學的研究旨在闡明認知活動的腦機制，即人類大腦如何調用其各層次上的組件，包括分子、細胞、腦組織區和全腦去實現各種認知活動。傳統神經科學的某些分支，例如神經心理學、心理生理學、生理心理學、神經生物學和行為葯理學等，吸收了認知科學的理論和神經科學的新技術，逐漸形成了認知神經心理學、認知心理生理學、認知生理心理學、認知神經生物學和計算神經科學等認知神經科學的各個分支。自八十年代後期發端以來，認知神經科學的研究在短短時間內取得了令人注目的進展，對傳統認知心理學和發展心理學的理論建構和各內容領域的研究有著巨大影響。認知發展研究自然也不例外，由於認知發展心理學和發展神經科學科學對許多共同問題感興趣，由此衍生出來的發展認知神經科學正得到越來越多人的關注，成為當前最熱門的交叉研究領域之一。
雖然認知科學和神經科學的興起只有20多年的短暫歷史，由於其高度跨學科性與高新技術發展的密切相關，兩者又結合在一起，形成了新的交叉領域———認知神經科學。在世紀之交，可以預見這一領域的發展將會帶動整個科學的發展，並能順應發展教育事業的理論需求。下列研究已經形成或正在形成國際前沿。
在認知神經科學的基本理論和方法學上，都取得了不少進展，同時也存在不少問題。在理論方面，智能的本質和意識的起源是認知神經科學的基本重大理論問題。認知科學理論發展的歷程，經歷了三個不同的階段，出現了四種大的理論體系：物理符號論、聯結理論、模塊理論和生態現實理論。這四個理論分別與認知神經科學中的檢測器與功能柱理論、群編碼理論、多功能系統理論和基於環境的腦認知功能理論相對應。認知神經科學的這些理論，有些可以分別用於分析不同層次機制中，它們之間並無根本對立或排他性；但有些理論觀點則很難相容，例如，神經元理論中特化細胞與群編碼觀點就各自有自己的實驗事實依據。
在方法學上，認知神經科學包括兩大類互補的研究方法：一類是無創性腦功能（認知）成像技術，另一類清醒動物認知生理心理學研究方法。前一類方法中又分為腦代謝功能成像和生理功能成像兩種；後一類方法中包括單細胞記錄、多細胞記錄、多維（陣列）電極記錄法和其他生理心理學方法（手術法、冷卻法、葯物法等）。盡管這些方法為人類科學增添了許多光彩，但遠未滿足認知神經科學研究的要求。例如，腦認知成像技術可以為我們對認知過程的腦功能形成直觀的圖像，然而這種圖像僅可提供結構或區域性功能關系，對於細胞水平的機制顯得過分粗糙。由上述可見，作為當代心理學研究熱點的認知神經科學，是否能夠繼續閃現光輝，有待於進一步的歷史驗證。

❹ 三組數據兩兩比較差異性用什麼檢驗

如下：

比較性別（分類變數，定性數據）使用卡方檢驗，比較年齡（連續型變數，定量數據）使用單因素方差分析。

分析→描述性統計→交叉表，然後將性別選入行變數框，分組選入列變數框（行、列變數反過來選沒有影響），點擊統計按鈕，勾選卡方選項即可。

分析→比較平均值→單因素 ANOVA，將年齡選入因變數框，分組選入因子框，點擊選項按鈕，勾選描述性，方差同質性檢驗（也就是方差齊性檢驗）即可。

1.對數據進行統計分析前，務必了解清楚分析方法使用的前提假設條件。

2. 經 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）檢驗差異有統計學意義（alpha = 0.05），需要對每兩個均數進行比較，需要採用上圖所述「兩兩比較方法」，而不能直接對每兩組數據進行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因為會增加犯 I 類錯誤 的概率：

例如三組數據資料，ANOVA結果顯示p< 0.05；然後每兩組均數t-test比較一次，則需比較3次，那麼比較3次至少有一次犯 I 類錯誤 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 > 0.05。

3.第一型及第二型錯誤（英語：Type I error & Type II error）或型一錯誤及型二錯誤。

4.對於雙樣本t-test討論：

z-test：大樣本；>30;z分布。

t-test：小樣本;<30;t分布。

但是，對於 > 30 的樣本，Z-test檢驗要求知道總體參數的標准差，在理論上成立，事實上總體參數的標准差未知，實際應用中一般使用t-test。

5. 小知識：如何選取兩兩比較的方法？

5-1、SNK 法最為常用，但當兩兩比較的次數極多時，該方法的假陽性很高，最終可以達到 100%。因此比較次數 較多時，不推薦使用。

5-2、若存在明顯的對照組，要進行的是「驗證性研究」，即計劃好的某兩個或幾個組間的比較，宜用 LSD 法。

5-3、若設計了對照組，要進行 k-1 個組與某個對照組之間的比較，宜用 Dunnett 法。

5-4、若需進行多個均數間的兩兩比較（探索性研究），且各組人數相等，宜用 Tukey法。

5-5、根據對所研究領域內相關研究的文獻檢索，參照所研究領域內的慣例選擇適當的方法。

❺ 對問卷數據進行差異性分析可以做嗎

差異研究通常包括以下幾類分析方法，分別是方差分析、t檢驗和卡方檢驗。這三個分析方法的異同點如下：

• 其實核心的區別在於：數據類型不一樣。如果是定類和定類，此時應該使用卡方分析；如果是定類和定量，此時應該使用方差或者t檢驗。

• 方差和t檢驗的區別在於，對於t檢驗的X來講，其只能為2個類別比如男和女。如果X為3個類別比如本科以下，本科，本科以上；此時只能使用方差分析。

❻ 統計學怎樣用方差分析方法檢驗有無顯著差異性

什麼是方差分析
方差分析（ANOVA）又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fister發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。
由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。
一個復雜的事物，其中往往有許多因素互相制約又互相依存。方差分析的目的是通過數據分析找出對該事物有顯著影響的因素，各因素之間的交互作用，以及顯著影響因素的最佳水平等。方差分析是在可比較的數組中，把數據間的總的「變差」按各指定的變差來源進行分解的一種技術。對變差的度量，採用離差平方和。方差分析方法就是從總離差平方和分解出可追溯到指定來源的部分離差平方和，這是一個很重要的思想。
經過方差分析若拒絕了檢驗假設，只能說明多個樣本總體均數不相等或不全相等。若要得到各組均數間更詳細的信息，應在方差分析的基礎上進行多個樣本均數的兩兩比較。

1、多個樣本均數間兩兩比較
多個樣本均數間兩兩比較常用q檢驗的方法，即Newman-kueuls法，其基本步驟為：建立檢驗假設-->樣本均數排序-->計算q值-->查q界值表判斷結果。

2、多個實驗組與一個對照組均數間兩兩比較
多個實驗組與一個對照組均數間兩兩比較，若目的是減小第II類錯誤，最好選用最小顯著差法（LSD法）；若目的是減小第I類錯誤，最好選用新復極差法，前者查t界值表，後者查q'界值表。

方差分析的基本思想
基本思想：通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。
下面我們用一個簡單的例子來說明方差分析的基本思想：
如某克山病區測得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下：
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
問該地克山病患者與健康人的血磷值是否不同？
從以上資料可以看出，24個患者與健康人的血磷值各不相同，如果用離均差平方和（SS）描述其圍繞總均數的變異情況，則總變異有以下兩個來源：
組內變異，即由於隨機誤差的原因使得各組內部的血磷值各不相等；
組間變異，即由於克山病的影響使得患者與健康人組的血磷值均數大小不等。
而且：SS總=SS組間+SS組內 v總=v組間+v組內
如果用均方（即自由度v去除離均差平方和的商）代替離均差平方和以消除各組樣本數不同的影響，則方差分析就是用組內均方去除組間均方的商（即F值）與1相比較，若F值接近1，則說明各組均數間的差異沒有統計學意義，若F值遠大於1，則說明各組均數間的差異有統計學意義。實際應用中檢驗假設成立條件下F值大於特定值的概率可通過查閱F界值表（方差分析用）獲得。

方差分析的應用條件
應用方差分析對資料進行統計推斷之前應注意其使用條件，包括：
1、可比性。若資料中各組均數本身不具可比性則不適用方差分析。
2、正態性。即偏態分布資料不適用方差分析。對偏態分布的資料應考慮用對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正弦變換等變數變換方法變為正態或接近正態後再進行方差分析。
3、方差齊性。即若組間方差不齊則不適用方差分析。多個方差的齊性檢驗可用Bartlett法，它用卡方值作為檢驗統計量，結果判斷需查閱卡方界值表。

方差分析主要用於：
1、均數差別的顯著性檢驗；
2、分離各有關因素並估計其對總變異的作用；
3、分析因素間的交互作用；
4、方差齊性檢驗。

方差分析的主要內容
根據資料設計類型的不同，有以下兩種方差分析的方法：
1、對成組設計的多個樣本均數比較，應採用完全隨機設計的方差分析，即單因素方差分析。
2、對隨機區組設計的多個樣本均數比較，應採用配伍組設計的方差分析，即兩因素方差分析。

兩類方差分析的基本步驟相同，只是變異的分解方式不同，對成組設計的資料，總變異分解為組內變異和組間變異（隨機誤差），即：SS總=SS組間+SS組內，而對配伍組設計的資料，總變異除了分解為處理組變異和隨機誤差外還包括配伍組變異，即：SS總=SS處理+SS配伍+SS誤差。整個方差分析的基本步驟如下：
1、建立檢驗假設；
H0：多個樣本總體均數相等；
H1：多個樣本總體均數不相等或不全等。
檢驗水準為0.05。
2、計算檢驗統計量F值；
3、確定P值並作出推斷結果。

❼ 差異統計分析 怎樣做

差異分析過程與方法如下：
1、均值描述—Means過程
定義：Means過程是SPSS計算各種基本描述 統計量的過程。Means過程其實就是按照用戶指 定條件，對樣本進行分組計算均數和標准差，如 按性別計算各組的均數和標准差。

2、t檢驗
t檢驗就是檢驗統計量為t的假設檢驗。 用於檢驗兩個變數之間的差異。
假設檢驗的一般步驟： • 根據實際問題提出原假設H0與備擇假設 H1。 • 選擇統計量t作為檢驗統計量，並在H0成立的條件下確定t的 分布。 • 選擇顯著性水平 ,並根據統計量t的分布查表確定臨界值及 H0的拒絕域。 • 根據樣本值計算統計量的值，並將其與臨界值作比較。 • 下結論：若統計量的值落入拒絕域內，就拒絕H0；否則，不 拒絕H0。

3、方差分析
方差分析基本概念
方差分析是R.A.Fister發明的，用於兩個及兩個以上樣 本均數差別的顯著性檢驗。方差分析方法在不同領域的各個 分析研究中都得到了廣泛的應用。從方差入手的研究方法有 助於找到事物的內在規律性。

❽ 分析數據的差異性用什麼方法

很多，t檢驗，方差分析等，有需要數據分析+q

❾ 學前兒童在區角活動中的表現差異的研究是觀察法還是調查法

觀察法。
觀察學前兒童的差異存在在哪。自然觀察法是指調查員在一個自然環境中（包括超市、展示地點、服務中心等）觀察被調查對象的行為和舉止。
例如在借鑒國內外學者關於差異性教學與區域活動研究的基礎上，採用文獻分析法、觀察法、問卷法、案例分析法對五所幼兒園區域活動中的差異性教學進行了研究。
觀察法是指研究者根據一定的研究目的、研究提綱或觀察表，用自己的感官和輔助工具去直接觀察被研究對象，從而獲得資料的一種方法。科學的觀察具有目的性和計劃性、系統性和可重復性。常見的觀察方法有：核對清單法；級別量表法；記敘性描述。觀察一般利用眼睛、耳朵等感覺器官去感知觀察對象。由於人的感覺器官具有一定的局限性，觀察者往往要藉助各種現代化的儀器和手段，如照相機、錄音機、顯微錄像機等來輔助觀察。
調查法是通過各種途徑，間接了解被試心理活動的一種研究方法。調查法總體上易於進行，但在調查的過程中往往會因為被調查者記憶不夠准確等原因使調查結果的可靠性受到影響。調查的可能方法與途徑是多種多樣的，在教育心理學的研究中，最常用的調查方法主要有問卷法、訪談法、個案法與教育經驗總結法等。

❿ 怎麼用spss分析三組數據的差異是否顯著

、首先我們對上表數據進行細化，找到每組內受訪者的具體滿意度打分數值，而不是這個匯總後的得分值。

2、SPSS方差分析：

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分析：比較均值，單因素方差分析

因變數列表：品類滿意度

因子：收入

選項：方差同質性檢驗

3、數據是否適合做方差分析

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方差分析之前，需要進行可行性檢驗，原假設，各分組方差無差異。根據同質性檢驗可知，sig值0.453，為大概率，原假設成立，即不同分組之間同質，沒有顯著差異，可進行方差分析。

4、方差分析結果

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原假設，各分組之間無差異。方差分析sig值0.194，大於小概率值0.05，為大概率，原假設成立，即不同收入水平分組之間在品類滿意度上並不沒有不同。不存在顯著差異。

5、用可視化圖來揭示原因

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我們可以看到，每類收入者的滿意度得分都圍繞平均值上下波動，這表明不同收入者對品類的態度存在明顯差異，例如，同是高收入者，有的非常滿意，有的卻十分的不滿意。同組內的差異甚至高出不同收入者之間的差異，這一點可以通過方差分析中方差得以判斷。

因此說，收入水平並不是導致用戶對A賣場品類滿意度的關鍵因素。

可見，數據的表象往往迷惑人，尤其是綜合匯總後的平均值，通過對底層數據進行分組及方差分析則可以讓我們撥開雲霧，看到數據的本質。

同時，這個案例也告訴我們，在常規的報表分析當中，經常性的工作是對底層數據進行匯總分析，然後拿匯總數據用於決策，此時，非常容易就數字大小的對比而做出判斷，報表工作人員需要注意，需要養成用統計的理念和邏輯上報數據的結果。

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科研常見的差異性分析方法匯總根據數據是否符合正態分布，分為：參數檢驗非參數檢驗非參數檢驗是在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本數據對總體分布形態等進行推斷的方法。由於非參數檢驗方法在推斷過程中不涉及有關總體分布的參數，因而得名為「非參數」檢驗。 參數檢驗（parameter test）全稱參數假設檢驗，是指對參數平均值、方差進行的統計檢驗。先由測得的樣本數據計算檢驗統計量，若計算的統計量值落...
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如何判斷組之間是否有顯著性差異？
怎麼知道組之間是否有顯著性差異？ 方法：單因素方差分析；雙尾檢驗；K-S檢驗；x²檢驗；蒙特卡羅檢驗 1 K-S檢驗法介紹： 有人首先想到單因素方差分析或雙尾檢驗（2 tailed TEST）。其實這些是不準確的，最好採用Kolmogorov-Smirnov test（柯爾莫諾夫-斯米爾諾夫檢驗）來分析變數是否符合某種分布或比較兩組之間有無顯著性差異。（https://www.cnblog...
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均值已知檢驗方差_方差分析與R
1.什麼是方差分析？假設有多個總體（三個及以上），都是服從正態分布且方差相同。方差分析就是檢驗多個總體均值是否相等的統計方法。比如用三種雞飼料喂小雞，三個月後小雞的重量是隨機的，假設服從正態分布。我們自然就問，這三種雞飼料喂的小雞三個月以後重量的均值是否相同？從這個例子中我們可以看出，在假設其它條件相同的情況下，造成小雞三個月後平均重量不同的因素就是雞飼料。若三種雞飼料對小雞重量的影響效果相同，那...
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均值已知檢驗方差_方差分析不顯著就一定無差異嗎？
方差分析的零假設是：各組均值相等。這個「各組均值相等」如何理解？正確理解是：各組和所有組總均值相等，並不是真的「各組均值相等」。方差分析認為：各組和總均值無差異，那麼各組均值等於總均值，意味著各組均值相等。單因素方差分析大家應該都理解的比較好，我們可以看看單因素方差分析F檢驗統計量的分子核心部分：（各組均值-總均值）的平方。看到沒，減的是「總均值」。一般來說，如果各組和總均值無差異，