Ⅰ 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
Ⅱ 如何比較兩個實驗數據的差異性
從四個方面來回答，
1．設計類型是完全隨機設計兩組數據比較，不知道數據是否是連續性變數。
2．比較方法：如果數據是連續性數據，且兩組數據分別服從正態分布&方差齊（方差齊性檢驗），則可以採用t檢驗，如果不服從以上條件可以採用秩和檢驗。
3．想知道兩組數據是否有明顯差異?不知道這個明顯差異是什麼意思?是問差別有無統計學意義（即差別的概率有多大）還是兩總體均數差值在哪個范圍波動?如果是前者則可以用第2步可以得到P值，如果是後者，則是用均數差值的置信區間來完成的。當然兩者的結果在SPSS中均可以得到。
4．對以上結果SPSS的實現是：
（1）t檢驗，analyse→compare means→independent-samples T Test
（2）秩和檢驗，analyse→noparametric Test→2 independent samples
Ⅲ 怎麼判斷兩組數據間是否有顯著差異
在作結論時，應確實描述方向性（例如顯著大於或顯著小於）。sig值通常用 P>0.05 表示差異性不顯著；0.01<P<0.05 表示差異性顯著；P<0.01表示差異性極顯著。
顯著性差異是統計學（Statistics）上對數據差異性的評價。通常情況下，實驗結果達到0.05水平或0.01水平，才可以說數據之間具備了差異顯著或是極顯著。
當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的。
一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測後測的數據會有顯著性差異。