spss判断两组数据是否有显著性差异?
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变量说明：在确定分析方法前，理解数据类型至关重要。数据被分为定类（分类）变量与定距（连续）变量。定类变量如性别、化妆品类型，数字仅表示类别，无比较意义。定距变量如身高、价格，数字表示数值大小，可进行比较。一、定类×定距分析方法如下：
1. **分析方法**：
- **参数检验**：t检验、方差分析。
- **非参数检验**：Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验。
- **可视化图形**：折线图、条形图、柱状图、雷达图、箱线图、小提琴图、密度图。
2. **方法对比**：
- **参数检验 vs. 非参数检验**：参数检验假定数据符合特定分布，适用于正态分布的数据，效能较高。非参数检验无需分布假设，适用于非正态分布数据，但效能较低。
- **可视化图形**：用于直观比较数据分布，辅助理解结果。
3. **举例**：比较性别与身高差异，可使用t检验或Mann-Whitney U检验，结合箱线图直观展示。
二、定距×定距分析方法：
1. **分析方法**：
- **相关分析**：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数。
- **参数检验**：配对t检验。
- **非参数检验**：配对wilcoxon检验。
- **可视化图形**：散点图。
2. **方法对比**：
- **相关分析 vs. 参数检验**：相关分析研究变量间的线性关系，参数检验用于比较均值差异。
- **参数检验 vs. 非参数检验**：参数检验要求数据正态分布，非参数检验无此要求，但效能较低。
3. **举例**：分析身高与体重关系，使用皮尔逊相关系数，结合散点图。
三、定类×定类分析方法：
1. **分析方法**：
- **卡方检验**：Pearson卡方、Fisher精确检验、Yates矫正卡方、Cochran-Armitage检验、趋势卡方。
- **可视化图形**：堆积柱状图、条形图。
2. **方法对比**：
- **卡方检验**：用于比较分类变量间的差异，不同类别的比例差异显著性检验。
- **可视化图形**：直观展示分类变量分布，辅助理解卡方检验结果。
3. **举例**：研究性别与饮食习惯，使用卡方检验分析不同性别的饮食偏好差异，结合堆积柱状图展示。
