SPSSPRO 區(qū)分方差分析、T檢驗、卡方檢驗

時間：2023-11-30

差異研究的目的在于比較兩組數(shù)據(jù)或多組數(shù)據(jù)之間的差異，通常包括以下幾類分析方法：

1、方差分析

單因素方差分析用于檢驗單因素水平下的一個或多個獨立因變量均值是否存在顯著差異，即檢驗單因素各個水平的值是否來自同一個總體。由此可以看出，用于分析的數(shù)據(jù)包括一個因素（自變量）、一個或多個相互獨立的因變量。注意，因變量必須是連續(xù)型變量。

多因素方差分析用于分析多個因素的不同水平是否對結果有顯著影響。如果存在主效應顯著，說明該因素不同組別之間存在顯著差異，可以進一步對兩兩組別進行對比。舉例：分析品牌、地區(qū)和廣告形式多個定類自變量對電腦銷量(定量因變量)的影響。

2、T檢驗

T檢驗通常用于比較兩個樣本的均值是否有顯著差異，其中X是定類變量（兩個類別），Y是定量變量。

配對樣本T檢驗用于檢驗兩列樣本數(shù)一樣的數(shù)據(jù)之間是否存在差異。配對樣本t檢驗的范圍是同一組對象，例如一個班級中的女生**次月考和*二次月考的成績是否有差異。

獨立樣本T檢驗用于兩組定量數(shù)據(jù)（函數(shù)）是否呈現(xiàn)差異性。獨立樣本T檢驗僅僅支持呈現(xiàn)正態(tài)性的兩分類樣本，兩分類樣本數(shù)量可以不一樣，如果**過三個分類，則采用方差分析。

3、卡方檢驗

卡方檢驗主要是比較定類變量與定類變量之間的差異性分析。

各差異性分析模型的使用場景如下總結：

總結

方差分析主要用來比較三個及以上樣本的均值是否有顯著差異。簡單來說，就是判斷我們對多組數(shù)據(jù)的比較是否有意義。

T檢驗適用于兩組樣本的均值是否有顯著差異的情況下。換句話說，我們可以通過T檢驗來比較兩組數(shù)據(jù)是否有明顯差別。

卡方檢驗則主要用來檢驗兩組或多組資料的差別是否顯著。它適用于分類數(shù)據(jù)，如性別、學歷、職業(yè)等等。

三個檢驗方法各自的適用范圍不同，方差分析適用于三個及以上樣本比較，T檢驗適用于兩組樣本比較，卡方檢驗適用于分類數(shù)據(jù)比較。

以上文章來源于SPSSPRO,作者SPSSPRO

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