spss均值比较的意义 spss均值比较分析详细步骤

spss均值比较的意义，均值比较可比较不同组的数据集中趋势，以分析其中的差异。spss均值比较分析详细步骤，spss均值分析包括均值比较、单样本t检验、独立样本t检验等，本文会举例说明详细步骤。

一、spss均值比较的意义

spss均值比较，也就是平均值的比较，是对不同组别数据的集中趋势进行比较，以研究不同组别的均值间是否有差异，从而判断两组数据的集中趋势是否有差异，比如方案A与方案B实施后成果的均值比较，可分析两种方案的效果是否有差异。

spss均值比较可用于单个或多个自变量的均值分析，也可以在过程中检验两组独立样本或同组样本是否来自相同均值总体。spss常用的均值分析方法包括：

1.均值比较：运算数据的描述统计量

2. 单样本t检验：检验单个样本的均值与给定的检验值之间是否有显著差异。

3.独立样本t检验：检验两组独立样本均值之间是否有显著差异。

4.配对样本t检验：检验一组样本的两个变量之间是否有显著差异。

5.单因素ANOVA检验：单一控制变量下不同组别样本间均值是否有显著差异。

均值分析

二、spss均值比较分析详细步骤

那么，spss均值比较分析怎么做？接下来，以简单的单样本t检验为例，演示一下均值比较分析详细步骤。

如图1所示，本例使用的是一组样本身高数据，以账号标注个案，以样本身高数据作为检验变量。

示例数据

接着，依次单击spss的分析-比较平均值-单样本t检验。

单样本t检验

1、设定变量与检验值

单样本t检验的分析比较简单，通过设置检验变量与检验值，即可进行检验运算。检验变量，即需要检验均值与给定的检验值之间是否有显著差异的变量，通过均值与检验值的比较，可检验差值的显著性。

本例中，根据研究目的，将“身高”选入“检验变量”列表框，并将检验值设置为153（举例数据）。

选择变量

2、设置置信水平

接着，打开“选项”按钮，设置置信区间百分比，设置95%置信区间能确保更大的准确性。如果检验结果不显著，可尝试设置90%置信区间，但能解释差异的准确度会降低。

单样本T检验选项

3、结果分析解读

检验结果如图6所示，显著性P值为<0.05（95%置信水平），说明样本身高均值与检验值之间的差异显著，有统计学意义，而其“平均值差值”为0.865，说明样本身高显著高于检验值。

依照检验结果，我们就可以进一步探讨样本个案的特征，以找到引起样本身高高于检验值的原因。

结果显示显著性差异

三、单因素ANOVA方差分析是均值分析吗

单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验的均值分析，理解起来比较简单，都是对一组或多组样本的均值进行比较，而相对而言，单因素ANOVA方差分析就显得有点不同。

单因素方差分析会涉及到因子对变量的影响，研究的是因素对所研究变量均值产生的影响是否有差异。因此，与以上t检验不同的是，单因素方差分析会涉及到控制变量（因子）的影响分析。

同样以样本身高为例，如图7所示，我们加入了“饮用牛奶类型”这一因子，以检验饮用不同牛奶会不会对样本身高的均值产生影响，其影响是否有显著性。

单因素ANOVA方差分析

从图8的ANOVA检验结果看到，其显著性P值为0.176>0.05，无法拒绝原假设，也就是说，“饮用牛奶类型”这一因素对样本身高均值的影响无显著性。

结果分析

四、小结

以上就是关于spss均值比较的意义，spss均值比较分析详细步骤的相关内容。spss均值比较检验的是不同组别样本均值差异的显著性，包括单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、单因素ANOVA方差分析等。