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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。

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