如何检验两组数据是否具有显著性差异？

1. 如何检验两组数据是否具有显著性差异？

1， 首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable  View选项卡，在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。

2， 然后，进行数据分析，分别把y和x选进各自的对话框，然后按ok，在输出窗口中看到Coefficients这个表，然后看最右边的那个Sig列，看x对应的Sig值，若这个sig值比你之前所设定的a值大，则认为这两组数不存在显著性差异，若这个sig值比你之前所设定的a值小，则认为这两组数存在显著性差异。

3， 举个例子，如果你预先设定的a=0.05，求得的sig=0.000，则0.000<0.05，故应拒绝原假设（原假设一般为设它们之间无差异），认为这两组数有显著性差异。
扩展资料：
1， 当数据之间具有了显著性差异，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著性差异。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著性差异。
2， 比较方法：如果数据是连续性数据，且两组数据分别服从正态分布&方差齐（方差齐性检验），则可以采用t检验，如果不服从以上条件可以采用秩和检验。
3， 想知道两组数据是否有明显差异？不知道这个明显差异是什么意思？是问差别有无统计学意义（即差别的概率有多大）还是两总体均数差值在哪个范围波动？如果是前者则可以用第2步可以得到P值，如果是后者，则是用均数差值的置信区间来完成的。当然两者的结果在SPSS中均可以得到。
4， 在统计学中，差异显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法 [1]  。
5， 在实验进行过程中，尽管尽量排除随机误差的影响，以突出实验的处理效果，但由于个体间无法避免的差异，以及诸多无法控制的因素，使得实验结果最后表现的观察值处理处理效应之外，还包括实验误差的效应。因此对两个样本进行比较时，必须判断样本间差异主要是随机误差造成的，还是本质不同或处理效应引起的。
参考资料：
百度百科   显著性差异

2. 怎么用excel检验两组数据是否存在显着差异？

实现的方法和详细的操作步骤如下：
1、首先，打开excel以输入数据，例如A组和B组数据之间的比较，如下图所示，然后进入下一步。



2、其次，完成上述步骤后，在空格中输入[=]，然后插入函数[T-Test]，如下图所示，然后进入下一步。



3、接着，完成上述步骤后，“Array1”选择组A的数据，“Array2”选择组B的数据，然后在“rails”和“type”中输入“2”，如下图所示，然后进入下一步。



4、然后，完成上述步骤后，单击[确定]按钮进行T检验分析，如下图所示，然后进入下一步。



5、最后，完成上述步骤后，分析结果，如果P  <0.05，则存在显着差异，如果P <0.01，则存在极显着差异，如下图所示。这样，问题就解决了。    

3. 如何判断两组平均数的差异是否显著？

多重比较的字母标记法
1、此法首先将各个处理平均数由大到小，自上而下的排列。
2、当显著水平为0.05时，在最大平均数后标记 小写拉丁字母a，直到某一个与其差异显著的平均数标记字母b 为止。

3、再以标有字母b的平均数，与上方比它大的各个平均数比较，凡与其差异不显著着，一律再加标字母b，直到差异显著不加标字母b为止。
4、再以标记有字母b的最大平均数，与其下面各个未标记字母的平均数相比较，凡与其差异不显著者，继续标记字母b，直到某一个与其差异显著的平均数标记为c为止。
5、如此重复下去，直到最小的平均数被标记、比较完毕。
6、这样，各个平均数间凡有一个相同字母的，为差异不显著；凡无相同字母的，为差异显著。
7、当显著水平为0.01时，则用大写拉丁字母A、B、C等表示多重比较结果。
扩展资料:
字母标记心法
1. 先将平均数由大到小排列（从上到下排列），在最大平均数后标记字母 a 。
2. 用该平均数依次与各平均数相比（向下过程），凡差异不显著都标记同一字母 a，直到遇到与其差异显著的平均数，其后标记字母 b，向下比较停止；
3. 再以标有字母b的该平均数为标准，依次与上方比它大的各个平均数比较（向上过程），凡差异不显著一律再加标b，直至显著为止（开始“掉头”向下）；
4. 再以标记有字母 b 的最大平均数为标准（向下过程），依次与下面各未标记字母的平均数相比，凡差异不显著，继续标记字母 b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记 c……；
5. 如此循环下去，直到最小的平均数被标记、且比较完毕为止。
要比较的平均数间有相同字母视为差异不显著，无相同字母的数据视为差异显著。一般用小写拉丁字母表示显著水平α=0.05，用大写拉丁字母表示显著水平α=0.01。

4. 怎样分析两组数据的差异？

一、如图，比较两组数据之间的差异性。

二、为Excel添加分析工具的加载项插件，office按钮-excel选项-加载项-转到-勾选分析工具库。如图：

三、分析步骤：选择数据区域，数据-分析-数据分析；选择单因素方差分析。

四、设置分析参数，如图：

五、查看分析结果

扩展资料：
一、分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；

二、过程改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据分析所需资源是否得到保障。

5. 如何比较两组数据的显著性差异？

首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable View选项卡，在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。

然后，进行数据分析，分别把y和x选进各自的对话框，然后按ok，在输出窗口中看到Coefficients这个表，然后看最右边的那个Sig列，看x对应的Sig值，若这个sig值比你之前所设定的a值大，则认为这两组数不存在显著性差异，若这个sig值比你之前所设定的a值小，则认为这两组数存在显著性差异。

举个例子，如果你预先设定的a=0.05，求得的sig=0.000，则0.000<0.05，故应拒绝原假设（原假设一般为设它们之间无差异），认为这两组数有显著性差异。

6. 怎样用excel比较两组数据是否有显著性差异

1、首先打开excel，输入好我们的数据，记住数据要横排输入，看图，点击顶栏的“数据”选项卡，观察左上角是否有“数据分析“这个功能模块，如果没有，请按照下面方法先进行添加。

2、首先，单击左上角的office图表，点击”excel选项  ”，在弹框中，选择“  加载项  ”，在下方的“  管理  ”选项中，选择”excel加载项“，点击" 转到 ",在弹出的”加载宏“，界面里，勾选”分析工具库“，点击确定即可。

3、这时候，我们在右上角就可以看到”数据分析“选项卡了。接下来，点击”数据分析“选项卡，在方差分析里面选择”无重复双因素分析“

4、在”输入区域“将我们的数据包括分组名称全部选进去，在”输出区域“，点击文中空白位置即可。点击确定。

5、弹框就是我们要的结果的分析。

6、对于结果中我们需要注意的其实就只有三个部分，F   ，P-value，   F crit如果F 大于  F crit，那么恭喜你，已经比对出了差异，在结合P-value，若P-value大于0.01，小于0.05，表示差异显著；若P-value小于0.01，则表示差异极显著。如果F 小于   F crit，那么P-value肯定高于0.05，则表示两组数据无差异。

7. 怎么分析两组数据的差异？

1、如下图，比较两组数据之间的差异性。

2、为Excel添加分析工具的加载项插件，步骤如下：
（1）点击office按钮，弹出excel选项，选择加载项中的转到。

（2）勾选分析工具库。

3、分析步骤如下：
（1）选择数据区域，点击数据，选择其中分析里面的数据分析。

（2）选择单因素方差分析。

4、设置分析参数

5、查看分析结果

扩展资料
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,分析结果会呈现显著地相关,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著性差异，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著性差异。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著性差异。

8. 怎么判断两组数据间是否有显著差异

在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01<P<0.05 表示差异性显著；P<0.01表示差异性极显著。
显著性差异是统计学（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著或是极显著。
当数据之间具有了显著性差异，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著性差异。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著性差异。