spss统计分析方法总结（SPSS数据分析之平均值检验操作）

参数检验：是推断统计的重要组成部分，传统上采用抽样研究的方法，从总体中随机抽取一定数量的样本进行研究，以此来推断总体，当总体分布已知的情况下，利用样本数据对总体包含的参数进行推断的问题，就是参数检验，参数检验不仅能够对一个总体的参数进行推断，还能够比较两个或多个总体的参数，在实际问题研究中，对于总体分布未知或无法准确的假设时，就用非参数性检验，这个我们之后会继续学习。

参数检验中，包括平均值检验、单样本T检验、两独立样本T检验和配对样本的T检验。

大家好，今天我们一起先学习平均值检验，是计算一个或多个自变量类别中，因变量的值组平均值和相关的单变量的统计，也可以通过比较两个样本的均值，来判断两个样本的均值是否相等，零假设是两个样本的均值有显著差异。

话不多说，直接上操纵。

原始数据

原始数据

操作：

1、导入数据

2、编辑变量

性别：1表示男，2表示女

定义性别变量：变量视图→值标签

性别值标签

年龄段：1表示“＜35”，2表示“35-44”，3表示“45-64”，4表示“65 ”

定义年龄段变量：

转换→重新编码为不同变量→输出变量（名称）→旧值和新值→确定旧值和新值对应关系→继续→确定

重新编码为不同变量

不同变量名称

重新编码对应值

变量视图→值标签

年龄段值标签

研究问题：通过平均值检验，研究不同性别之间的储蓄金额是否存在显著差异

3、操作：分析→比较平均值→均值

因变量列表：储蓄金额

自变量列表：性别

选项→Anova表和eta、线性相关检验→继续

平均值检验

4、结果输出

其中，显著性为0.513＞0.05，说明性别对储蓄金额无显著性差异。

同理，可以看不同年龄段对储蓄金额是否有显著差异

通过上表可知，显著性均大于0.05，说明不同年龄段对储蓄金额无显著性差异

上表的相关性度量，可知R方为0.001，Eta值为0.140，两个值都是越接近1，说明两者之间的相关性越强，相反越弱，因此，可知年龄段和储蓄金额之间的相关性非常弱，即无相关性。

今天的数据分析就学习到这里，有任何问题可以评论留言，如有想看的操作讲解，可以私信我。谢谢大家的点赞、关注和转发。