SPSS > 使用技巧 > SPSS显著性字母怎么标记 SPSS中显著性主要看哪个数据

SPSS显著性字母怎么标记 SPSS中显著性主要看哪个数据

发布时间:2025-04-22 10: 37: 00

品牌型号:联想ThinkBook

系统:windows10 64位旗舰版

软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0

SPSS测量结果的p值在数据统计领域通常用于显著性分析,除了用p值直接标注,研究者也可以使用显著性字母标注方法来分析多个组别的比较结果。今天,我们以SPSS显著性字母怎么标记,SPSS中显著性主要看哪个数据这两个问题为例,带大家了解一下SPSS显著性字母标记的知识。

一、SPSS显著性字母怎么标记

显著性字母标记通常用于多个组别的数据集,有助于后续研究的测量结果分析,而且相比p值标注,字母标记法能够更细致直观地呈现不同组与组之间的显著性差异,接下来我们展示一下SPSS显著性字母怎么标记。

1、案例数据是四个实验组在某一领域的采集数据,分别用1、2、3、4代表实验组别,如下图所示,第二列表示的则是实验组的获取数据。

四个实验组的案例数据
图1:四个实验组的案例数据

2、当想要分析以上四个实验组的数据差异,我们可以采用单因素检验的方法比较均值,找到分析栏的【比较平均值】,点击【单因素ANOVA检验】选项。

SPSS比较均值的单因素检验
图2:SPSS比较均值的单因素检验

3、将案例数据集的V2移动到【因变量列表】,V1移动到【因子】,确定因变量之后就能完成实验组在数据检验方面的题项设置。

案例数据实验组的变量设置
图3:案例数据实验组的变量设置

4、找到单因素检验模块的【事后比较】,在【假定等方差】勾选【LSD】和【邓肯】选项,在【原假设检验】勾选【使用与选项中的设置相同的显著性水平】,再点击【继续】按键。

运用LSD方法进行多重比较
图4:运用LSD方法进行多重比较

5、接下来在【选项】模块的【统计】栏勾选【描述】和【方差齐性检验】,然后在【缺失值】模块勾选【按具体分析排除个案】,之后就可以看到每个实验组的数据均值、标准差等具体细节数据。

SPSS显著性字母标记的选项设置
图5:SPSS显著性字母标记的选项设置

二、SPSS中显著性主要看哪个数据

在运用SPSS单因素检验等方法进行多个实验组数据的比较差异,我们之后会根据p值和显著性字母来进行案例数据的显著性分析,接下来给大家展示一下SPSS中显著性主要看哪个数据。

1、在描述统计的结果中,我们可以看到四个实验组的均值、标准差和标准误差,其中,1组实验数据均值为0.795,2组实验数据均值为1.454,3组实验数据均值为0.882,4组数据均值为1.066。

案例数据集的描述统计结果
图6:案例数据集的描述统计结果

2、在方差齐性检验中,第一行的显著性p值<0.001,表示可以接收之后测量结果,由此我们可以根据后边的齐性子集和单因素分析来判断实验组数据是否存在显著差异。

实验组结果
图7:实验组结果

3、通过下图的齐性子集,1、2、3,表示有三个子集cba,从右下开始对应,处理2号对3,那就是2号a,4对应子集2,那就是b,处理3对应子集1、2,那就是bc,处理1对应子集1,那就是c。

四个实验组的齐性子集
图8:四个实验组的齐性子集

4、然后我们可以看到ANOVA单因素分析的结果,第一行组间在显著性方面p值<0.001,证明案例数据集的四个实验组在V2领域的数据存在显著差异。

四个实验组在V2领域的数据存在显著差异
图9:四个实验组在V2领域的数据存在显著差异

三、小结

以上就是SPSS显著性字母怎么标记,SPSS中显著性主要看哪个数据的解答。当我们使用SPSS显著性字母标注的LSD方法,就可以对一对或多对在专业上有特殊意义的样本均数进行多重比较,便利后续的研究分析和测量预估。最后,也欢迎大家前往SPSS的中文网站,学习更多关于数据分析的操作技巧。

展开阅读全文

标签:SPSS教程SPSS显著性分析

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS为什么没有事后检验 SPSS事后检验结果怎么看
SPSS作为一款优秀的数据统计分析软件,深受数据统计分析人员的喜爱。SPSS之所以这么受欢迎,除了SPSS有很多的数据统计分析方法,可以帮助统计分析人员更高效的进行数据分析,还因为SPSS的人性化操作,一些刚入行的统计小白,也可以快速的掌握SPSS,接下来给大家详细介绍有关SPSS为什么没有事后检验,SPSS事后检验结果怎么看的相关内容。
2026-01-30
SPSS重复测量怎样分析 SPSS重复测量球形性应如何检验
重复测量是数据分析中的一个重要环节。主要用来分析和检验数据样本中同一对象的相同指标在不同条件或者环境之下的变化情况,所以需要对这部分数据进行重复的测量和分析。例如我们统计一组大学生毕业后的就业情况,那么大学生的专业分类和性别都一致的情况下,就需要分析不同的就业影响因素对于最后就业率的影响。下面给大家介绍SPSS重复测量应当怎样分析,SPSS重复测量球形性应如何检验。
2026-01-14
SPSS亚组分析的注意事项 SPSS亚组分析结果解读
对于经常与数据分析打交道的小伙伴来说,想必对亚组分析这个概念应该不会感到陌生。亚组分析是用来检测异质性结果的方法之一,亚组分析的数据结果分为确证性、支持性和探索性三类。而我们在进行亚组分析时,可以借助数据分析软件SPSS的帮助,它一方面可以帮助我们得到亚组分析的数据结果,还能够把这些数据分析结果以报告形成呈现出来。接下来给大家介绍SPSS亚组分析的注意事项, SPSS亚组分析结果解读的具体内容。
2026-01-14
SPSS卡方检验样本不满足要求怎么办 卡方检验SPSS结果都小于0.5说明了什么
在数据分析的过程中,卡方样本检验是常见的一种统计方式。卡方检验主要用来检验数据样本之间的离散程度,进而判断不同数据之间的偏差值,如果数据样本在统计的时候不符合实际的统计需求,就可能导致卡方检验不满足要求。所以我们需要在统计的过程中对数据样本和统计方法进行调整,这样能够规避数据样本检验带来的结果偏差风险。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS卡方检验样本不满足要求怎么办,卡方检验SPSS结果都小于0.5说明了什么的具体内容。
2026-01-14
SPSS事后比较怎样进行 SPSS事后比较多重校正应如何设置
在数据分析的过程中,经常会在数据分析之后对它进行事后比较的操作。事后比较可以在方差分析的基础之上帮助我们快速找到具体存在差异的数据组。简单来说,大家可以把方差分析理解为起到了一个提示作用,告诉了我们数据样本中的均值并不相等且存在差异,但是如果想要找到具体的差异点在哪里,就需要用到事后比较了。而在进行事后比较的过程中,还会遇到设置多重校正的情况。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS事后比较怎样进行,SPSS事后比较多重校正应如何设置。
2026-01-14
SPSS怎么查看缺失值分布 SPSS数据缺失严重怎么处理更合理
我们在对数据样本进行统计时,经常会遇到排查缺失值的情况,缺失值指数据样本分析中出现的数值丢失情况。如果数据样本中存在的缺失值数量较多的情况,可能会导致数据分析的结果出现偏差。SPSS作为一款专业的数据分析软件,许多用户都会用它来进行数据分析,下面我们以SPSS为例,向大家介绍SPSS怎么查看缺失值分布,SPSS数据缺失严重怎么处理更合理的具体内容。
2026-01-14

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: