用spass比较两组数据是否有显著性差异

分析两组间的变量关系用——典型相关分析法.比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析（OneWayANOVA）.这里有具体的公式和步骤

否（不一定）.如第一组数据A=(2,4,6,8),平均数为5,方差为（3^2*2+1*2）/4=5构造第二组数据B=(x,10-x,y,10-y),平均数为5,方差((x-5)^2*2+(y-5)^2

添加两个辅助列,用countif对两列分别进行处理,然后对辅助列里为0的进行筛选（为0的就是此数据在另一列里找不到）；柱状图上方的折线可能是趋势线或者是另外一个数据系列再问：不是想找两列数有什么不同，

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

多少个比较都是有意义的只是结论可靠性问题例如每组两个数据得到结论的可靠性肯定没有每组两百个数据的可靠性高但是统计学中并没有硬性规定要多少个才可以因为统计学本身就是研究概率问题样本数量大小也是影响概率的

条件格式吧公式也行=IF(A1=B1,"Y","N")下拉

是2组完全随机,还是配对数据再问：是配对的，是在相同条件下检测出的两组数据，我再把表重新整理过，请看下，谢谢！再答：P>0.05，没有显著性差异。    

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

这个地方只有两个变量,你怎么用多元回归来分析呢,而且是判断他们是否存在显著性差异,可能做不了,回归分析只能判断变量之间是否存在相关关系.你可以通过t检验或者卡方检验来看看他们是否有显著差异

多维空间,判断两组数据的分布.应该采用拟合的分析.可以参考平面数据的拟合分析.第一步,要选择合适的座标系.不同的座标系对运算量的影响很大.第二步,建立假设的多维空间的方程,分别判断每组数据与假设方程是

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

%假设X1的时间步长比X2大%下面的x1x2y1y2模拟的x1=0:1.2:10;y1=sin(x1);x2=0:0.1:10;y2=sin(x2)+0.1;y1_linear=interp1(x1,

任何要计量的量都要计量单位,例如.公斤.公里.伏特等

用EXcel相关性函数CORREL,分别求出1与2,1和3的相关系数,比较大小,越接近数字“1”,相关性越好.

不需要.通常比较方差是为了看这组数据的波动大小.即使平均数不同也可以比较.是否需要比较方差是因情况而定的.做了很多习题后,我得到的经验是：在大多数的问题中,都会有比较明显的提示,告诉答题者需要用什么数

我发给你再问：我的邮箱是371577219@qq.com。非常感谢。

单因素方差分析统计专业研究生工作室为您服务

工具数据分析相关系数设定好后确定.如果没有数据分析请从工具加载宏（勾选）分析工具库再问：生成的这个矩阵是什么意思这求得的是相关性，我要的是a*降雨量b*蒸发量c*径流量=一个常数中a,b,c的值。大神

y1=[3,4,5,6,2,3,4,5];y2=[4,3,2,6,3,2,2,5];plot(y1,'bo-');holdon;plot(y2,'ro-');axis(

需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K