如何檢驗不同兩組數據的變化比例

❶ 比較兩組數據顯著差異用什麼檢驗

交叉表卡方檢驗如果結果顯著，那麼有必要考究多個分組之間到底是哪些組間差異(率或構成比)有統計學意義，此時可採取分割法進行兩兩比較。在視頻課程中，我介紹的是自己手動進行篩選個案，將整個樣本拆分為多個兩兩比較的過程，比較麻煩且容易出錯。 今天分享SPSS的一個厲害參數選項——【交叉表→Z檢驗-比較列比例】。借用 生存分析公號 的案例數據，欲考察了解鄉鎮、縣城和城市中不同教師，對「你是否贊成教師聘任實行雙向選擇制度？」這一問題的看法是否存在差異

兩個相關樣本檢驗的方法主要有：Wilcoxon檢驗、Sign（符號）檢驗、McNemar檢驗和Marginal Homogeneity（邊際同質性）檢驗等。

Sign（符號）檢驗

配對資料的符號檢驗，通過分析兩個樣本各每對數據之差的正負符號的數目，來判斷兩個總體分布是否相同，而不考慮差值的實際大小。它對樣本是否來自正態總體沒有嚴格規定，它常用來檢驗兩平均值的一致性。

通常情況下，配對數據之差是正值時為「+」，是負值時為「-」。若所得的差值為「+」、「-」號的個數大致相等，則可認為兩組數據的分布沒有顯著差異，出現「+」或「-」的概率為0.5。若配對數據之差中「+」號和「-」號出現次數懸殊，則說明就可以在一定的顯著性水平α上，推斷這兩組數據的中值水平或總體分布是不相同的。

Wilcoxon符號秩檢驗 ( Wilcoxon signedrank test )

它是非參數統計中符號檢驗法的改進， 它不僅利用了觀察值和原假設中心位置的差的正負，還利用了差的值的大小的信息。雖然是 簡單的非參數方法，但卻體現了秩的基本思想。

將差值按大小順序排列且編自然序號（秩）後，若其正號的秩和（記為T+）與負號的秩

❷ 兩組數據個數不相同,如何做差異性檢驗

可以做 t-檢驗 的方法判斷。
T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。
t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與z檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的。戈斯特在位於都柏林的健力士釀酒廠擔任統計學家，基於Claude Guinness聘用從牛津大學和劍橋大學出來的最好的畢業生以將生物化學及統計學應用到健力士工業程序的創新政策。戈斯特於1908年在Biometrika上公布t檢驗，但因其老闆認為其為商業機密而被迫使用筆名（學生）。實際上，跟他合作過的統計學家是知道「學生」的真實身份是戈斯特的。

❸ spss如何統計多組數據百分比

spss統計多組數據百分比的方法：

1.打開spss軟體，打開數據文件，在菜單欄中選擇「分析」|「描述統計」|「比率」命令。
2.選擇變數，在對話框的右側，有三個輸入框，分別是分子，分母，組變數；其中分子為需要計算比率統計量的分子部分，分母為需要計算比率統計量的分母部分，都應該取正值，組變數是進行分組的變數。
3.進行相應的設置，單擊右下的「統計量」按鈕，彈出如下圖的「比率統計量：統計量"對話框，選擇需要的變數，並設置。
4.設置完之後，單擊繼續，然後點擊確定，會生成相應的結果。

❹ 如果想兩兩比較組間差異,應該用什麼統計學方法

用方差分析法。

正確選擇統計方法的依據是：

①根據研究的目的，明確研究試驗設計類型、研究因素與水平數；

②確定數據特徵(是否正態分布等)和樣本量大小；

③ 正確判斷統計資料所對應的類型(計量、計數和等級資料)，同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算；最後，還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇統計分析方法。

方差法原則：

一種表達值精確度的常用方法是表示真值在一定概率下所處的界限，平均值的界限給出：數據結果如果有兩組試驗結果，表示對兩種材料進行的同樣試驗，了解這兩組結果的平均值究竟有無明顯差別，所算出的這一參數就是最小顯著性之差；

假如這兩個平均值之間的差別超出這一參數，那麼這兩組數據來自同一總體的機會就會很小，也就是說這兩者的總體很可能是不同的，最小顯著差由下式計算，若每組所含的數據個數相同。

以上內容參考：網路-方差分析法

❺ excel兩個數值對比的百分比怎麼算出

材料/工具：Excel2010

1、打開表格Excel2010。