我实验设计是三组 ，想探讨某种物质的来源，一组（A来源），二组(B来源），三组是空白对照，我想分析这三组数据的差异性是否显著，应该用什么方法，如何用spss完成？然后我想继续分析天气状况对这种物质的影响是否显著？观测期间经历晴、阴两种天气，应该用什么方法分别分析晴、阴对三组数据的差异？麻烦各位帮忙看看我的问题，因为我没学过统计，spss也是最近才安装的，而且问题有点急，麻烦各位了！谢谢！
贴出数据出来，秒秒钟帮你做好
One-way ANOVA应该可以帮你完成这两个问题，可以百度下教程操作试试。
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本帖最后由 wanghaidong918 于
20:16 编辑
有3组各10年的数据，如何进行这3组的差异性检验，是只能进行1年的分析，还是不考虑时间，混合在一起分析呢。急，多谢各位解答，小弟拜谢了
载入中......
看是什么数据类型了，用K个独立样本的非参数检验试试。
这个不需要用一年的数据进行检验，可用方差分析进行检验。
wmhqg 发表于
这个不需要用一年的数据进行检验，可用方差分析进行检验。请问是将时间也作为一个因素，进行多因素的方差检验吗
kuangsir6 发表于
看是什么数据类型了，用K个独立样本的非参数检验试试。数据如下，希望对3组1-2-3进行差异性检验，应该如何分析呢，多谢教授指导
样本& & & & 2005& & & & 2006& & & & 2007& & & & 2008& & & & 2009& & & & 2010& & & & 组别
1& & & & 0.5010 & & & & 0.5751 & & & & 0.6328 & & & & 0.5657 & & & & 0.6428 & & & & 0.6274 & & & & 1
2& & & & 0.5428 & & & & 0.5983 & & & & 0.5995 & & & & 0.6544 & & & & 0.6771 & & & & 0.7119 & & & & 1
3& & & & 0.5523 & & & & 0.6278 & & & & 0.5009 & & & & 0.6189 & & & & 0.4939 & & & & 0.5338 & & & & 1
4& & & & 0.1669 & & & & 0.1553 & & & & 0.2836 & & & & 0.2445 & & & & 0.2465 & & & & 0.2203 & & & & 2
5& & & & 0.0312 & & & & 0.0473 & & & & 0.3754 & & & & 0.4924 & & & & 0.6164 & & & & 0.5531 & & & & 1
6& & & & 0.0055 & & & & 0.0382 & & & & 0.1035 & & & & 0.1343 & & & & 0.2195 & & & & 0.2695 & & & & 3
7& & & & 0.0065 & & & & 0.0047 & & & & 0.0259 & & & & 0.0134 & & & & 0.1440 & & & & 0.1144 & & & & 3
8& & & & 0.6829 & & & & 0.7202 & & & & 0.0209 & & & & 0.0280 & & & & 0.0388 & & & & 0.0889 & & & & 3
9& & & & 0.1422 & & & & 0.1995 & & & & 0.5729 & & & & 0.6001 & & & & 0.6269 & & & & 0.5798 & & & & 1
10& & & & 0.4026 & & & & 0.7580 & & & & 0.7104 & & & & 0.3315 & & & & 0.2450 & & & & 0.2926 & & & & 2
11& & & & 0.2772 & & & & 0.2899 & & & & 0.2488 & & & & 0.2471 & & & & 0.3744 & & & & 0.3987 & & & & 1
12& & & & 0.2437 & & & & 0.1803 & & & & 0.2870 & & & & 0.2966 & & & & 0.5316 & & & & 0.3575 & & & & 1
13& & & & 0.6183 & & & & 0.6301 & & & & 0.3975 & & & & 0.3278 & & & & 0.4657 & & & & 0.2919 & & & & 1
14& & & & 0.0433 & & & & 0.0354 & & & & 0.0560 & & & & 0.0826 & & & & 0.2753 & & & & 0.0466 & & & & 2
15& & & & 0.0395 & & & & 0.0604 & & & & 0.0524 & & & & 0.0626 & & & & 0.2014 & & & & 0.1337 & & & & 2
16& & & & 0.1595 & & & & 0.1327 & & & & 0.5104 & & & & 0.3680 & & & & 0.3178 & & & & 0.2969 & & & & 2
17& & & & 0.0563 & & & & 0.0531 & & & & 0.0701 & & & & 0.0660 & & & & 0.1071 & & & & 0.1751 & & & & 1
18& & & & 0.0887 & & & & 0.0160 & & & & 0.5121 & & & & 0.2218 & & & & 0.0577 & & & & 0.1082 & & & & 3
19& & & & 0.0937 & & & & 0.1179 & & & & 0.1937 & & & & 0.1478 & & & & 0.2301 & & & & 0.1359 & & & & 2
20& & & & 0.0158 & & & & 0.0109 & & & & 0.0269 & & & & 0.0300 & & & & 0.0987 & & & & 0.1926 & & & & 2
21& & & & 0.0745 & & & & 0.0052 & & & & 0.0006 & & & & 0.0291 & & & & 0.0573 & & & & 0.0258 & & & & 3
用单因素方差分析 组别作为自变量 因变量要是多个的话就用多元方差分析 因变量要是一个的话就用单因素方差分析
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最近论文搞得我头大啊！跪求好心人帮忙！谁会spss分析的？
一年多前学的，现在都忘了，写完论文也没用到。。
这个不是自己设定的吗
木有人会吗？
就是求帮忙分析分析这个
唉 果然路过不适合发这种帖子~~
是不是这样，与X1相关性由大到小依次：X2，X4，X5，X6,X3,Y
我的论文要用层次分析法，貌似也要用这个～～～
阵楼表白 看不懂 路过
三叔正版授权网游公测！
同到现在也弄不明白的顶一下，看看有没有能解答的
当年写论文的时候用过，不过全忘光了
相关分析结果输出为：Pearson相关系数是衡量变量之间是否存在线性关系，如果相关系数的绝对值越接近于1，相关性越强。通常情况下，相关系数在0-0.2表示相关程度极弱或无相关；在0.2-0.4之间表示弱相关；在0.4-0.6表示中等程度相关；0.6-0.8表示强相关；0.8-1表示极强相关。因此可从上表看出，各解释变量的相关系数大部分都在0-0.2以内，本文中相关系数均小于0.2，所以可以说明本文的自变量之间不存在严重的多重共线性问题。我只能写成这样。。。
去年学的~~虽然spss没有卸载~~但是真全忘光了~~lz我帮不了你~
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SPSS统计分析―差异分析
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你可能喜欢简述SPSS在绩效差异性判断中的应用
貌似又是很久没有写博客了，最近一直在忙着活动、出差、招聘；在等待总编办出台第三次绩效考核评分的空档期，乘着陪人加班的空挡，想着写点什么。
前两天，在襄阳一个人力资源Q群里，有朋友谈起了绩效考核方面的问题；总感觉有点理论化，因为不管怎么聊绩效管理的深度，归根到底，还是要落实到执行上。作为企业的所有人，不会平白无故让你玩绩效，至少等证明它的价值所在。
恰好，也和群里的朋友谈起了数据分析的问题，既然大家都在提数据分析的目的，是为了给绩效管理指明方向，那我也就姑且顺着这个话题，谈谈我比较擅长的部分——SPSS在绩效管理中的一点应用，算是皮毛了；不对之处，还望各位朋友不要拍砖。
说起SPSS，这可是老姚的拿手菜；做了多年的运营管理，对数据的分析，虽然说不上厉害，但正应了那句话：在企划圈我会搞人事，在人事圈我会搞企划。算是给自己一点安慰……
SPSS，Statistical Product and Service
Solutions，翻译成中文，就是“统计产品与服务解决方案”。自从1984年SPSS首次发布以来，已经走过了快30年的历程了，如今已经发布到21.0版；不过我个人还是习惯使用18.0。
SPSS，我用的是云端版，因为目前破解版实在是难找，图个省事，反正也是用，界面如下图：
SPSS最主要的功能，就是说统计分析用的；当然在本文，主要是针对刚入门的朋友，所以只会介绍一些简单的功能。
我汇总了总编办提供了5月份、7月份两次网站编辑的考核结果，用excel将其汇总在一个表里，对单元格的格式进行了统一。然后导入SPSS中……，如下图：
这次，要做的是对比5、7两次考核的成绩有无明显的差异性。
做数据对比，可以对比均值、标准差、显著性，从方法上讲，可以采取T值检验、单因素方差分析两种办法；当然，还有其他种，我先给大家推荐比较简单的两种。
T值检验，这种情况可以采用SPSS里的“独立T值检验”的方式，通过T值检验，判断双侧显著性，从而判断两组数据之间有无显著差异性。
&&& 如下图：
我将绩效考核中所有的关键指标列入“检验变量”，在分组变量中，将月份列入其中，一组为5月，一组为7月份；当然，5月份的数据，我已经定义为数值格式“5”，7月份的数据，我定义为数值格式“7”。
然后，直接选择“确定”……，结果的最关键部分如下图：
因为截图有限，所以只截取了部分关键指标的校验结果。
上面一排符号，估计大家会有点晕，没关系，我们只需要看sig.（双侧）一栏，这里是双侧校验的结果。按α=0.05的水平，sig.（双侧）的数值大于这个0.05的，则视为无显著性；可以判断该关键指标，在两个组数据中，并无显著差异。
也就能判断，5、7两个月份，网站编辑们在&=0.05的数值的关键指标上，实际上没有什么差别。
这里，肯定有人很困惑，为什么一定是大于0.05呢？这是因为，统计学本身是通过样本（已知的可以分析的数据）来反映总体（宏观上的全部数据），所以，这样以小看大的情况，肯定会存在误差和概率，而在统计学里里，将这个概率习惯性的设定为95%。
所以，如果大于0.05，也就是5%的双侧检验值，就会超出这样的概率，数据一定会有误差。
那么结果，显而易见，下个月的培训工作，就应该在这些无差别的关键指标上下点功夫。
&&&&当然，老姚今天的内容，为了方便大家通俗易懂，尽可能的没有使用专业术语，在表述上难免会有些偏差；最终的解释，归度娘所有……
好吧，我们刚才介绍了“独立T值检验”，还有一个单因素方差分析没有介绍。那是因为我这里只有两组数据，单因素方差分析适用于最少三组数据，等我8月份的数据出来以后，就可以使用单因素方差分析了。里面有关显著性的值，和上面的sig.（双侧）的值是一样的，只不过增加了类似交叉分析的东西，进行一对一比对。
预知后事如何，且听下回分解……
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