进行显著性差异分析通常有两种处理方式：t检验和方差分析t检验适用于两组数据的差异性分析，常用于小样本的数据比较通常情况下，当两组数据的标准差相等时，使用独立样本t检验；当两组数据的标准差不相等时，。两种处理方式怎么进行显著性差异分析？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
两种处理方式怎么进行显著性差异分析(1)
进行显著性差异分析通常有两种处理方式：t检验和方差分析。
t检验适用于两组数据的差异性分析，常用于小样本的数据比较。通常情况下，当两组数据的标准差相等时，使用独立样本t检验；当两组数据的标准差不相等时，使用Satterthwaite's方法或Welch方法进行t检验。
方差分析则适用于多组数据的差异性分析，通常情况下，方差分析需要满足方差齐性和正态分布性的条件。其中，方差齐性是指各组数据的方差相等，正态分布性是指各组数据的分布符合正态分布。方差分析可通过单因素方差分析和双因素方差分析进行不同层次的数据比较。
在进行显著性差异分析时，需要首先确定数据的处理方式，然后进行数据处理、分析和解释，以得出数据之间的差异性结论。
两种处理方式怎么进行显著性差异分析(2)
我建议你用卡方检验 就是crosstabs项 这是专门进行率的比较的 事先要把数据呈标准的状态建立在spss中 如何建立没法讲 自己看一下专业书
具体操作步骤：spss--analyze--descriptive statistics--crosstabs
然后出现对话框 选入行与列 点开下面的statistics子对话框 选中chi-squrie和kappa 点continue 然后ok 你就看到结果了
结果中看sig值即可 就是p值。
两种处理方式怎么进行显著性差异分析(3)
答：如果结果是定性资料，如率，则用卡方检验，如果结果是定量资料，如血压水平，血红蛋白量等，则用t检验或u检验。