spss是什么（spss如何求平均值）

　　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
　　ANOVA 表a
　　平方和
　　df
　　均方
　　F
　　显著性
　　储蓄金额 * 性别
　　组间
　　（组合）
　　33931568495.762
　　1
　　33931568495.762
　　.429
　　.513
　　组内
　　18093029252322.832
　　229
　　79008861363.855
　　总计
　　18126960820818.594
　　230
　　a. 少于三组，无法计算 储蓄金额 * 性别 的线性度量。
　　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
　　ANOVA 表
　　平方和
　　df
　　均方
　　F
　　显著性
　　储蓄金额 * 年龄段
　　组间
　　（组合）
　　357818045639.858
　　3
　　119272681879.953
　　1.524
　　.209
　　线性
　　20916585451.104
　　1
　　20916585451.104
　　.267
　　.606
　　线性偏差
　　336901460188.754
　　2
　　168450730094.377
　　2.152
　　.119
　　组内
　　17769142775178.734
　　227
　　78278162005.193
　　总计
　　18126960820818.594
　　230
　　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
　　相关性度量
　　R
　　R 方
　　Eta
　　Eta 方
　　储蓄金额 * 年龄段
　　-.034
　　.001
　　.140
　　.020
　　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、和转发。