SPSS软件可以通过显著性检验来分析变量之间的关系是否具有统计学意义。主要的显著性检验方法有:
1. t检验:用于检验两个相关/独立样本组均值之间的差异是否显著。如果Sig.(双尾)的值小于0.05,则表示差异具有统计学意义,即显著。
2. F检验:用于检验两个或多个相关/独立样本组方差之间是否显著不同。如果Sig.的值小于0.05,则表示方差差异显著。
3. Pearson相关性检验:用于检验两个连续变量之间是否存在线性相关关系。如果Sig.(双尾)的值小于0.05,则表示两变量之间存在显著的线性相关关系。
4. Chi-Square检验:用于检验两种分类变量之间是否存在相关关系。如果Pearson Chi-Square的值小于0.05,则表示两种分类变量之间存在显著相关关系。
5. ANOVA分析:用于检验三个或三个以上独立样本组之间是否存在显著差异。如果Sig.的值小于0.05,则不同样本组之间存在显著差异。
6. 回归分析:用于检验自变量对因变量的预测效果是否达到显著水平。如果回归方程的Sig.值小于0.05,则表示自变量可以显著预测因变量。
7. 独立样本T检验:用于检验两个独立样本组的均值是否存在显著差异。如果Sig.(双尾)的值小于0.05,则表示两个独立样本组的均值差异显著。
第一步:首先我们打开SPSS软件,找到想要进行编辑处理的数据,这里以药物对身高的影响做显著性分析。
第二步:找到上方菜单栏中的分析菜单,鼠标移动至一般线性模型,然后选择单变量,点击鼠标左键选择。
第三步:在单变量对话框中,将变量分别对应移至因变量和协变量,这里将身高移动至因变量,药物移动至协变量。
第四步:点击右侧菜单的选项,鼠标移动
