Ⅰ SPSS怎樣判斷兩組數據有無顯著差異
檢驗方式：
給出了兩組各 10 名品酒員對一批白葡萄酒和一批紅葡萄酒的品評結果， 以及這兩批葡萄酒的相應理化指標及釀酒葡萄的相應成分指標。 對兩組品酒員評判結果應用 t-檢驗分析判斷兩組評判結果的差異性。
根據成對雙樣本均值分析取每組品酒員對某種酒的樣本評分的平均值進行 t-檢驗分析， 得出兩組評判員對某種葡萄酒的評判結果雙尾概率 p， 通過其與顯著性概率 0.05 的大小， 從而判斷出兩組品酒員對同一種酒的顯著性差異。
Ⅱ 如何判斷兩組數據是否有顯著性差異
在作結論時，應確實描述方向性（例如顯著大於或顯著小於）。sig值通常用 P>0.05 表示差異性不顯著；0.01<P<0.05 表示差異性顯著；P<0.01表示差異性極顯著。
顯著性差異是統計學（Statistics）上對數據差異性的評價。通常情況下，實驗結果達到0.05水平或0.01水平，才可以說數據之間具備了差異顯著或是極顯著。
當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的。
一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測後測的數據會有顯著性差異。
(2)怎樣檢驗兩組數據的差異擴展閱讀：
顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變數）的參數或總體分布形式做出一個假設，然後利用樣本信息來判斷這個假設（備擇假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。
或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。 顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是「小概率事件實際不可能性原理」來接受或否定假設。
顯著性檢驗即用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。
常把一個要檢驗的假設記作H0,稱為原假設（或零假設） (null hypothesis) ，與H0對立的假設記作H1，稱為備擇假設(alternative hypothesis) 。
⑴ 在原假設為真時，決定放棄原假設，稱為第一類錯誤，其出現的概率通常記作α；
⑵ 在原假設不真時，決定不放棄原假設，稱為第二類錯誤，其出現的概率通常記作β
(3)α+β 不一定等於1。
通常只限定犯第一類錯誤的最大概率α， 不考慮犯第二類錯誤的概率β。這樣的假設 檢驗又稱為顯著性檢驗，概率α稱為顯著性水平。
最常用的α值為0.01、0.05、0.10等。一般情況下，根據研究的問題，如果放棄真假設損失大，為減少這類錯誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
參考資料來源：網路-顯著性差異
Ⅲ 怎麼用spss檢驗兩組數據的差異是否顯著
檢驗方式：
給出了兩組各
10
名品酒員對一批白葡萄酒和一批紅葡萄酒的品評結果，
以及這兩批葡萄酒的相應理化指標及釀酒葡萄的相應成分指標。
對兩組品酒員評判結果應用
t-檢驗分析判斷兩組評判結果的差異性。
根據成對雙樣本均值分析取每組品酒員對某種酒的樣本評分的平均值進行
t-檢驗分析，
得出兩組評判員對某種葡萄酒的評判結果雙尾概率
p，
通過其與顯著性概率
0.05
的大小，
從而判斷出兩組品酒員對同一種酒的顯著性差異。
由圖可看出，
對紅葡萄酒的評價雙尾概率
p＝0.010346、
對白葡萄酒的雙尾概率
p＝
0.0141，
兩者均小於
0.05，
所以兩組品酒員對葡萄酒的評價結果有顯著性差異。
拓展資料
1、SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman
H.
Nie、C.
Hadlai
(Tex)
Hull
和
Dale
H.
Bent於1968年研究開發成功，同時成立了SPSS公司，並於1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。
2、2009年7月28日，IBM公司宣布將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本為25，而且更名為IBM
SPSS
Statistics。迄今，SPSS公司已有40餘年的成長歷史。
Ⅳ 兩組數據中怎麼計算兩組數據間的顯著性差異
摘要 單因素方差分析
Ⅳ 怎樣利用spss比較2組數據間的差異性
以SPSS操作為例：
1、打開SPSS軟體，在第一個變數輸入數據，依次輸入A組為1，B組為2。
Ⅵ 比較兩組數據顯著差異用什麼檢驗
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學習者請關注這里：實例系列教程問題：_問題描述：臨時用到spss，一點小問題，請大夥兒幫幫忙~~比如說有兩組調查數據，第一組
三個問題
每個問題回答的人數分別是
12
88
5第二組
同樣三個問題
每個問題的人數是
60
30
15要檢驗兩組數據是否有顯著性差異，求P值我的感覺是要檢驗兩組數據是否服從同一個多項分布，不知道想法是不是對，在spss中怎麼實現啊謝謝謝謝啊。。幫幫忙。。。急等ing
答案1：：你要是就做兩組的檢驗，t檢驗就行。第一組的第一個題和第二組的第一個題。你要是想做多組的，應該用方差分析了。就是ANOVA或者univarite~~
也在analyse裡面答案2：：
你每組就三個數
也比較差異啊
這樣結果意義也不大啊一般做顯著差異
T檢驗和方差分析都可以答案3：：
三個問題
得到三個數據
怎能看出他符合什麼分布啊，做方差分析．答案4：：
用卡方檢驗，但是具體操作我不會。
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
急求，如何用spss檢驗數據獨立性及顯著性差異
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
只有兩個數值（201，93），能用spss
t-test檢驗差異性嗎？
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
如何用SPSS進行顯著性檢驗?
Ⅶ 如何比較兩組數據之間的差異性
1、如下圖，比較兩組數據之間的差異性。
(7)怎樣檢驗兩組數據的差異擴展閱讀
相關分析研究的是兩個變數的相關性,但你研究的兩個變數必須是有關聯的,如果你把歷年人口總量和你歷年的身高做相關性分析,分析結果會呈現顯著地相關,但它沒有實際的意義,因為人口總量和你的身高都是逐步增加的,從數據上來說是有一致性,但他們沒有現實意義。
當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測後測的數據會有顯著性差異。
Ⅷ 兩組數據個數不相同,如何做差異性檢驗
可以做 t-檢驗 的方法判斷。
T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。
t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與z檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的。戈斯特在位於都柏林的健力士釀酒廠擔任統計學家，基於Claude Guinness聘用從牛津大學和劍橋大學出來的最好的畢業生以將生物化學及統計學應用到健力士工業程序的創新政策。戈斯特於1908年在Biometrika上公布t檢驗，但因其老闆認為其為商業機密而被迫使用筆名（學生）。實際上，跟他合作過的統計學家是知道「學生」的真實身份是戈斯特的。
Ⅸ 如何比較兩個實驗數據的差異性
在日常的葯品分析中，對於3個以上實驗數據差異我們常用統計學上相對標准偏差RSD值來比較，但對於只有兩個數據該如何進行它們的接近程度呢？是偏差？相對平均偏差？還是別的統計學參數呢？比如我們在葯品分析中面臨以下兩個數據比較：
1 葯品含量測定時，同一批要品取兩份樣品，分別測定其含量為96%與101%，雖然這兩個檢測結果都在葯品標准95%-105%范圍內，但該如何定同一批的含量差異性標准？差異不大於2%？如何計算?以下幾種計算方法哪一種更科學？
（1）101%-96%=5%大於2%，如果是這種計算方法，對於中葯制劑含量測定一個樣品有效成分是3mg，另一個是4mg，那這時難道用4-3=1mg如何與2%比較？？
（2）(101%-96%)/(101%+96%)=2.5%大於2%————————此為計算相對平均偏差
（3）(101%-96%)/[(101%+96%)/2]=5.1%大於2%
請教各位上面哪種計算方法更合理？
類似的問題在含量測定稱兩份對照品時，計算兩份對照品的響應因子f1和f2，同一批號對照品f值差異該如何比較？
Ⅹ SPSS 如何檢驗兩組數據的顯著性差異
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