spss数据分析如何进行显著性分析
如何做数据差异性分析？
如何做数据差异性分析？
1、选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。
2、从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。
3、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。
4、打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。
5、然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。
SPSS分析显著性差异？
1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；
2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；
3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；
4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。
如何用SPSS检验两种检测方法得到的结果有无显著性差异？
卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用的假设检验方法，原假设为 H0：观察频数与期望频数没有差别。如果分析结果P值（统计量取极端情况的概率值）很小，说明观察值与期望值差别较大，应当拒绝原假设。
卡方检验最常用于考察分类变量在两组或多组间的分布是否具备显著性差异。
也可用于检验两种方法的结果是否一致，比如使用两种方法诊断同一批人，结果是否一致。
SPSS的操作为：
第一步：将样本数据录入SPSS，在变量视图中设置好变量的类型；
第二步：分析——描述统计——交叉表，分别把要考察的分类变量和分组的变量放入行和列中。分类变量比如对某种诊断的反映结果（本例中为对问题1的选择结果，1或0）；分组变量比如1、0两个组，本例是考察这两个组在问题1的结果上是否具备显著差异性。
第三步：设置分析条件，点开”精确“按钮，设置置信水平为95%（或者更严格的99%），点击继续；点开”统计量“，选中
SPSS方差分析怎么出现图里的内容，用字母来标记才差异显著性？
首先将全部平均数从大到小依次排列。然后在最大的平均数上标上字母a;并将该平均数与以下各平均数相比,
凡相差不显著的,都标上字母a,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。再以该标有b的平均数为标准,
与上方各个比它大的平均数比较,凡不显著的也一律标以字母b;再以标有b的最大平均数为标推,与以下各未标记的平均数比,
凡不显著的继续标以字母b,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c,·”…
如此重复进行下去,直至最小的一个平均数有了标记字母为止。这样各平均数间,
凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著。