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如何應(yīng)用SPSS平均值檢驗_SPSS探索人群客單價差異的顯著性

發(fā)布時間:2025-05-04 文章來源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計分析功能,并包括文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數(shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應(yīng)用于教育、心理、醫(yī)學(xué)、市場、人口、保險等多個研究領(lǐng)域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計報表等。

IBM SPSS Statistics平均值檢驗,是通過計算一個或多個自變量類別的因變量平均值,并對平均值執(zhí)行單向方差檢驗分析,來探索自變量類別平均值是否存在差異的檢驗方法。

比如,我們經(jīng)常會使用平均值檢驗來分析不同人群的花費(fèi),從而挖掘出一些高消費(fèi)的人群,并對其執(zhí)行精準(zhǔn)的推廣。本文就以分析不同性別人群的客單價為例,演示一下IBM SPSS Statistics的平均值檢驗法的使用。

一、打開數(shù)據(jù)文件

首先,如圖1所示,打開一組包含性別、客單價等變量的數(shù)據(jù),用以研究不同性別人群的平均客單價是否有差異。

示例數(shù)據(jù)

圖1:示例數(shù)據(jù)

二、應(yīng)用平均值檢驗

接著,如圖2所示,打開分析菜單中的比較平均值功能,并選擇其中的“平均值”選項。

平均值檢驗功能

圖2:平均值檢驗功能

如圖3所示,設(shè)置面板中包含了因變量列表、自變量列表、選項等設(shè)置選項。接下來,我們使用示例數(shù)據(jù)實際操作一下。

平均值檢驗設(shè)置

圖3:平均值檢驗設(shè)置

1、選擇變量

首先?,選取“客單價”作為平均值檢驗的因變量,SPSS會通過計算“客單價”的平均值來檢驗自變量類別的差異。

然后,再選擇“性別”作為自變量,由于我們只需研究一層變量(性別)的差異,因此只添加一層自變量。

選擇變量

圖4:選擇變量

2、平均值選項

接著,打開選項按鈕,在如圖5所示的選擇面板中,選擇單元格統(tǒng)計的數(shù)值,本例中選擇了“平均值、個案數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差”。

然后,比較重要的一個步驟,需要將最下方的“第一層的統(tǒng)計”中的檢驗方法勾選上,Anova指的是方差分析,是平均值檢驗中的重要分析方法。

圖5:平均值選項

圖5:平均值選項

3、結(jié)果分析

完成以上設(shè)置后,運(yùn)行平均值檢驗。

從如圖6所示的報告表看到,女性的客單價平均值稍高于男性的客單價平均值,但差值之間是否存在差異?需要進(jìn)一步查看方差分析才能確定。

客單價平均值

圖6:客單價平均值

如圖7所示,從ANOVA分析表可以看到,組間(不同性別平均客單價)的P值為0.069大于0.05(95%的置信區(qū)間),說明組間差異不顯著,女性的客單價平均值不顯著高于男性的客單價平均值。

Eta值的范圍在0到1之間,越接近0值表示行變量和列變量之間無相關(guān)性,越接近1的值表示高度相關(guān)。從相關(guān)性測量也可以看到,性別與客單價之間無強(qiáng)相關(guān)性。

顯著性分析圖7:顯著性分析


世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。
本文章關(guān)鍵詞: SPSS平均值檢驗 
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