spss医学论文两组数值比较

独立样本t检验：

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。

1、首先选择文件类型为【SPSS stalistics】。接着打开要进行统计分析的数据，然后点击【打开】。

2、然后在菜单栏中选中【分析-比较均值-配对样本T检验】，打开配对样本T检验对话框。

3、接着对两个要配对的变量放在变量框中。

4、然后点击【选项】，勾选【置信区间百分比】，默认为95%，点击继续。

5、然后点击【bootstrap】，接着勾选【执行 bootstrap】，样本数为1000，点击继续。

6、最后即可看到配对样本均数值等统计结果，如下图所示就完成了。

1， 首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable  View选项卡，在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。

2， 然后，进行数据分析，分别把y和x选进各自的对话框，然后按ok，在输出窗口中看到Coefficients这个表，然后看最右边的那个Sig列，看x对应的Sig值，若这个sig值比你之前所设定的a值大，则认为这两组数不存在显著性差异，若这个sig值比你之前所设定的a值小，则认为这两组数存在显著性差异。

3， 举个例子，如果你预先设定的a=，求得的sig=，则<，故应拒绝原假设（原假设一般为设它们之间无差异），认为这两组数有显著性差异。

扩展资料：

1， 当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。

2， 比较方法：如果数据是连续性数据，且两组数据分别服从正态分布&方差齐（方差齐性检验），则可以采用t检验，如果不服从以上条件可以采用秩和检验。

3， 想知道两组数据是否有明显差异？不知道这个明显差异是什么意思？是问差别有无统计学意义（即差别的概率有多大）还是两总体均数差值在哪个范围波动？如果是前者则可以用第2步可以得到P值，如果是后者，则是用均数差值的置信区间来完成的。当然两者的结果在SPSS中均可以得到。

4， 在统计学中，差异显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法 [1]  。

5， 在实验进行过程中，尽管尽量排除随机误差的影响，以突出实验的处理效果，但由于个体间无法避免的差异，以及诸多无法控制的因素，使得实验结果最后表现的观察值处理处理效应之外，还包括实验误差的效应。因此对两个样本进行比较时，必须判断样本间差异主要是随机误差造成的，还是本质不同或处理效应引起的。

参考资料：

百度百科   显著性差异

spss的步骤如下：

1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...，则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框

2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内，同时勾选Pearson选项（见下图）

3、点击OK即可，出现如下结果

方法步骤：

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。

6：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,对应的显著性为,如果设置的显著性水平位,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。