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应用SPSS平均值检验,探索人群客单价差异的显著性

发布时间:2020-12-30 10: 01: 02

IBM SPSS Statistics平均值检验,是通过计算一个或多个自变量类别的因变量平均值,并对平均值执行单向方差检验分析,来探索自变量类别平均值是否存在差异的检验方法。

比如,我们经常会使用平均值检验来分析不同人群的花费,从而挖掘出一些高消费的人群,并对其执行精准的推广。本文就以分析不同性别人群的客单价为例,演示一下IBM SPSS Statistics的平均值检验法的使用。

一、打开数据文件

首先,如图1所示,打开一组包含性别、客单价等变量的数据,用以研究不同性别人群的平均客单价是否有差异。

图1:示例数据

二、应用平均值检验

接着,如图2所示,打开分析菜单中的比较平均值功能,并选择其中的“平均值”选项。

图2:平均值检验功能

如图3所示,设置面板中包含了因变量列表、自变量列表、选项等设置选项。接下来,我们使用示例数据实际操作一下。

图3:平均值检验设置

1、选择变量

首先?,选取“客单价”作为平均值检验的因变量,SPSS会通过计算“客单价”的平均值来检验自变量类别的差异。

然后,再选择“性别”作为自变量,由于我们只需研究一层变量(性别)的差异,因此只添加一层自变量。

图4:选择变量

2、平均值选项

接着,打开选项按钮,在如图5所示的选择面板中,选择单元格统计的数值,本例中选择了“平均值、个案数、标准差”。

然后,比较重要的一个步骤,需要将最下方的“第一层的统计”中的检验方法勾选上,Anova指的是方差分析,是平均值检验中的重要分析方法。


图5:平均值选项

3、结果分析

完成以上设置后,运行平均值检验。

从如图6所示的报告表看到,女性的客单价平均值稍高于男性的客单价平均值,但差值之间是否存在差异?需要进一步查看方差分析才能确定。

图6:客单价平均值

如图7所示,从ANOVA分析表可以看到,组间(不同性别平均客单价)的P值为0.069大于0.05(95%的置信区间),说明组间差异不显著,女性的客单价平均值不显著高于男性的客单价平均值。

Eta值的范围在0到1之间,越接近0值表示行变量和列变量之间无相关性,越接近1的值表示高度相关。从相关性测量也可以看到,性别与客单价之间无强相关性。

图7:显著性分析

以上就是IBM SPSS Statistics平均值检验的应用介绍。我们可以通过检验因变量的平均值差异,来挖掘自变量类别的差异,使用起来比较简单,结果也比较易懂。

作者:泽洋

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标签:SPSS数据分析软件

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