SPSS数据分析SPSS差异分析在对数据统计分析中，最常用到的就是差异分析不同的变量类型，使用不同的统计学方法来进行统计分析，SPSS中的操作方法也不同我们会通过若干期的课程来系统的教大家如何在SPSS中对数据进行差异分析进行差异。
在对数据统计分析中，最常用到的就是差异分析。不同的变量类型，使用不同的统计学方法来进行统计分析，SPSS中的操作方法也不同。我们会通过若干期的课程来系统的教大家如何在SPSS中对数据进行差异分析。
进行差异分析，第一步就是要确定研究变量也就是因变量的数据类型。通常会分类两大类：一类是连续数值型变量，也叫做连续变量，例如身高、年龄等；另一类为分类变量，例如性别、血型、学历等。本期我们就来讲解连续变量在SPSS中如何进行差异分析。
对于连续变量的差异性分析，首先，我们要检验连续变量是否符合正态分布。对于符合正态性分布的变量，要采用参数类的统计分析方法；对于不符合正态性分布的，要采用非参数检验方法。
而参数类分析方法中，又分为平均值、单样本t检验、独立样本t检验、成对样本t检验、单因素ANOVA分析等等。我们在接下来的课程中都会逐一进行讲解。本期我们来看平均值的计算方法。
我们搜集了31例患者的相关数据，要计算出不同性别的骨头高度的均值（图1）这里已经检验过骨头高度是服从正态性分布的，关于如何检验正态性分布，在之前的课程中有详细的讲解，如果有还没学到的朋友，可以去查阅我们之前的课程。
图1
这里值得注意的是，在之前的课程中，我们曾讲到过在“分析”--“描述性分析”（图2）中同样可以计算均值，与下面要讲解的参数类分析中的比较平均值有何不同呢？他们的区别在于：前者只能分析整个变量的均值，而后者（图3）可以按不同分组分类来计算每一个分组或分类的均值。
图2
图3
下面就来具体讲解如何分析不同性别的患者的骨头高度的均值：
SPSS中的操作步骤
①点击“分析”--“比较平均值”--“平均值”（图4）
图4
②将“骨头高度”选入因变量列表，将“性别”选入自变量列表，也叫分组变量列表（图5）
图5
③点击右侧“选项”，勾选“最小值”、“最大值”、两个指标，并勾选下方的“Anova表”，线性相关度检验（图6）后，点击继续--确定。
图6
④结果分析
图7
由上表（图7）可以看出：男性的骨头高度均值为49.2813，女性的为45.5257，可以看出男性略微高出女性，但差异是否有统计学意义，还需要进一步看下面的结果：
图8
由上表（图8）可以看出：ANOVA表中显著性水平为0.141>0.05说明男性和女性的骨头高度的差异不具有统计学意义。且Eta系数为0.27，Eta方0.073均为很小，进一步说明性别与骨头高度相关性不显著。
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