Ⅰ SPSS怎样判断两组数据有无显着差异
检验方式：
给出了两组各 10 名品酒员对一批白葡萄酒和一批红葡萄酒的品评结果， 以及这两批葡萄酒的相应理化指标及酿酒葡萄的相应成分指标。 对两组品酒员评判结果应用 t-检验分析判断两组评判结果的差异性。
根据成对双样本均值分析取每组品酒员对某种酒的样本评分的平均值进行 t-检验分析， 得出两组评判员对某种葡萄酒的评判结果双尾概率 p， 通过其与显着性概率 0.05 的大小， 从而判断出两组品酒员对同一种酒的显着性差异。
Ⅱ 如何判断两组数据是否有显着性差异
在作结论时，应确实描述方向性（例如显着大于或显着小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显着；0.01<P<0.05 表示差异性显着；P<0.01表示差异性极显着。
显着性差异是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显着或是极显着。
当数据之间具有了显着性差异，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。
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着性差异。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着性差异。
(2)怎样检验两组数据的差异扩展阅读：
显着性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显着性差异。
或者说，显着性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显着性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
显着性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显着的方法。
常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) ，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypothesis) 。
⑴ 在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作α；
⑵ 在原假设不真时，决定不放弃原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作β
(3)α+β 不一定等于1。
通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第二类错误的概率β。这样的假设 检验又称为显着性检验，概率α称为显着性水平。
最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。一般情况下，根据研究的问题，如果放弃真假设损失大，为减少这类错误，α取值小些 ，反之，α取值大些。
参考资料来源：网络-显着性差异
Ⅲ 怎么用spss检验两组数据的差异是否显着
检验方式：
给出了两组各
10
名品酒员对一批白葡萄酒和一批红葡萄酒的品评结果，
以及这两批葡萄酒的相应理化指标及酿酒葡萄的相应成分指标。
对两组品酒员评判结果应用
t-检验分析判断两组评判结果的差异性。
根据成对双样本均值分析取每组品酒员对某种酒的样本评分的平均值进行
t-检验分析，
得出两组评判员对某种葡萄酒的评判结果双尾概率
p，
通过其与显着性概率
0.05
的大小，
从而判断出两组品酒员对同一种酒的显着性差异。
由图可看出，
对红葡萄酒的评价双尾概率
p＝0.010346、
对白葡萄酒的双尾概率
p＝
0.0141，
两者均小于
0.05，
所以两组品酒员对葡萄酒的评价结果有显着性差异。
拓展资料
1、SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman
H.
Nie、C.
Hadlai
(Tex)
Hull
和
Dale
H.
Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
2、2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM
SPSS
Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
Ⅳ 两组数据中怎么计算两组数据间的显着性差异
摘要 单因素方差分析
Ⅳ 怎样利用spss比较2组数据间的差异性
以SPSS操作为例：
1、打开SPSS软件，在第一个变量输入数据，依次输入A组为1，B组为2。
Ⅵ 比较两组数据显着差异用什么检验
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学习者请关注这里：实例系列教程问题：_问题描述：临时用到spss，一点小问题，请大伙儿帮帮忙~~比如说有两组调查数据，第一组
三个问题
每个问题回答的人数分别是
12
88
5第二组
同样三个问题
每个问题的人数是
60
30
15要检验两组数据是否有显着性差异，求P值我的感觉是要检验两组数据是否服从同一个多项分布，不知道想法是不是对，在spss中怎么实现啊谢谢谢谢啊。。帮帮忙。。。急等ing
答案1：：你要是就做两组的检验，t检验就行。第一组的第一个题和第二组的第一个题。你要是想做多组的，应该用方差分析了。就是ANOVA或者univarite~~
也在analyse里面答案2：：
你每组就三个数
也比较差异啊
这样结果意义也不大啊一般做显着差异
T检验和方差分析都可以答案3：：
三个问题
得到三个数据
怎能看出他符合什么分布啊，做方差分析．答案4：：
用卡方检验，但是具体操作我不会。
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急求，如何用spss检验数据独立性及显着性差异
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
只有两个数值（201，93），能用spss
t-test检验差异性吗？
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
如何用SPSS进行显着性检验?
Ⅶ 如何比较两组数据之间的差异性
1、如下图，比较两组数据之间的差异性。
(7)怎样检验两组数据的差异扩展阅读
相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显着地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。
当数据之间具有了显着性差异，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着性差异。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着性差异。
Ⅷ 两组数据个数不相同,如何做差异性检验
可以做 t-检验 的方法判断。
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显着。它与z检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。
Ⅸ 如何比较两个实验数据的差异性
在日常的药品分析中，对于3个以上实验数据差异我们常用统计学上相对标准偏差RSD值来比较，但对于只有两个数据该如何进行它们的接近程度呢？是偏差？相对平均偏差？还是别的统计学参数呢？比如我们在药品分析中面临以下两个数据比较：
1 药品含量测定时，同一批要品取两份样品，分别测定其含量为96%与101%，虽然这两个检测结果都在药品标准95%-105%范围内，但该如何定同一批的含量差异性标准？差异不大于2%？如何计算?以下几种计算方法哪一种更科学？
（1）101%-96%=5%大于2%，如果是这种计算方法，对于中药制剂含量测定一个样品有效成分是3mg，另一个是4mg，那这时难道用4-3=1mg如何与2%比较？？
（2）(101%-96%)/(101%+96%)=2.5%大于2%————————此为计算相对平均偏差
（3）(101%-96%)/[(101%+96%)/2]=5.1%大于2%
请教各位上面哪种计算方法更合理？
类似的问题在含量测定称两份对照品时，计算两份对照品的响应因子f1和f2，同一批号对照品f值差异该如何比较？
Ⅹ SPSS 如何检验两组数据的显着性差异
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