spss三组独立样本比较,三组样本的差异性比较

spss三组独立样本比较,三组样本的差异性比较

使用Kruskal-Wallis H test进行分析时，需要考虑以下3个假设。假设1:有一个因变量，且因变量为连续变量或等级变量。假设2:存在多个分组(≥2个)。假设3:具有相互独立的观测值，如本研究中各位研究定类数据是指数字大小代表分类的数据（如“1=男，2=女”；“1=第一组，2=第二组，3=第三组”）

╯△╰ 一、独立样本两两比较下图1是准备好的多独立样本数据，共分为三组独立样本，在Group列中用1、2、3表示，结果在ALT列，表示测试人员进行血常规测验后的ALT水平。图该例子选择Bonferonni校正，三种方法比较Bonferonni校正更保守些，所以当比较次数不多时该方法比较好，但是比较次数

＞ω＜ 方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。那么关于spss比较三组数据差异的操独立样本t检验操作步骤：①点击“分析”--“比较平均值”--“独立样本t检验”(图2) 图2 ②将身高选入右侧检验变量，将性别选入分组变量(图3) 图3 ③点击“定义

一、SPSS三组独立样本比较1、打开IBMSPSSStatistics软件，将要进行分析的数据文件导入。单击“文件”，选择“打开”中的“数据”选项。图1:导入数据文件2、导入文件后，单击“分析”我们运用spss来实现多个独立样本资料的均数比较。工具/原料多个独立样本资料spss软件方法/步骤1 例题如图2 打开spss，将数据集导入或者输入至spss界面中。3 spss实现完全随机

该例子选择Bonferonni校正，三种方法比较Bonferonni校正更保守些，所以当比较次数不多时该方法比较好，单因素方差分析适用于一个自变量(离散变量，水平数≥3)对1个因变量(连续变量)的影响。独立样本T检验适用于两个组之间的对比。适用条件基本一致：各组数据服从(