1. 当处理分类变量和连续变量的数据时，SPSS中比较两组实验差异显著性的方法大致可分为三类：参数检验、非参数检验和可视化图形。参数检验包括t检验和方差分析，非参数检验则包括Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验。可视化图形也能提供直观的比较。2. 如果两组数据均为连续变量，分析方法可分为四...

从t检验分析结果可以看出，第一组的均值为59.27、第二组的均值为68.27，从均值中可以看出来第二组数据平均水平上大于第一组数据，然后t统计量为-1.077，p值为0.294大于显著性水平，说明模型不显著，也即说明第一组数据与第二组数据之间没有差异性。与此同时我们还可以使用柱形图或者条形图进行可视...

1、如下图，比较两组数据之间的差异性。2、为Excel添加分析工具的加载项插件，步骤如下：（1）点击office按钮，弹出excel选项，选择加载项中的转到。（2）勾选分析工具库。3、分析步骤如下：（1）选择数据区域，点击数据，选择其中分析里面的数据分析。（2）选择单因素方差分析。4、设置分析参数 5、查...

1、你这个是事后比较的一种方法得出的结论吧这个结果的解释就是d处理组的得分显著低于c和b处理组，c和b处理组得分又显著低于a和h处理组，而a和h处理组又显著低于f、i、k、e组，f、i、k、e组得分又显著低于g和j组得分。2、各处理间差异都显著。在处理1的时候，把它们分别标成a、b、c就可以...

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著性差异。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著性差异。

可以利用概率论的显著性检验来判断两组数据是否有显著性差异。显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体...

三种差异性分析的舞台图1中的三巨头——方差分析(ANOVA)、T检验和卡方分析，各有所长，适用于不同的场景：方差分析，如研究学历层次对工作满意度的影响，它适合处理多组定量数据的比较。T检验，如性别与满意度的关联，它专为两组数据的对比而生。卡方分析，如性别与眼镜佩戴习惯的关联，擅长处理分类...

显著性差异是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。当数据之间具有了显著性差异，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...

针对你的数据，如果只是“需要看一下两组差别是不是很大”，只用F检验即可 如果你需要确定数据是否存在系统误差，或是否与假设结论是否相符时，则需要用到t检验 提醒一句，若要进行t检验，首先得进行F检验，用以判断两组数据的方差齐性 若两组数据方差相等，则用t检验；若方差不等，则用变种的t'检验...

比较实验前后差异我们一般选用以下两种方法：1、也是国内最常用的方法，就是实验前做一次样本t检验，以确保实验前你的干预组和控制组的数据是不一样的，2、也是国外较为常用的方法，较第一种方法来说较为标准，不会犯一类错误，但仍有一定的争议，即使用两因素重复测量方差分析来进行测量，因为只有...