spss分析两组年龄差异？在SPSS比较两组人性别、年龄数值是否有差别，应用卡方检验。 卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。 它在分类资料统计推断中的应用，那么，spss分析两组年龄差异？一起来了解一下吧。
比如说年龄分为低年龄组和高年龄组，找到独立样本t检验，将年龄组拖到分组变量，定义为1和2，拖其他四个维度到前面那个框，也可以拖总分进去。
在分析中可以选择：chi-square tests（卡方检验）
真正的卡方检验是非参数检验，在分析--非参数检验--卡方检验中。
SPSS中卡方检验：Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs。
sps软件
【简介】
SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。
差异性检验是问卷分析中的一种重要手段，旨在探索不同分类群体在变量上的差异。例如，探索不同性别、年龄段或职业群体在身高、体重或工资等方面是否存在显著差异。核心方法包括卡方检验、独立样本T检验、配对样本T检验和方差分析。
卡方检验适用于两个类别变量的比较，如性别与是否感染流感。独立样本T检验则适用于一个类别变量和一个连续型变量的比较，如不同性别的身高差异。单因素方差分析针对多个类别变量和一个连续型变量的比较，如不同年级的身高差异，它适用于更多类别变量的场景，功能上等同于独立样本T检验。配对样本T检验则用于同一群体在两个相关变量上的差异分析，如数学和语文成绩的比较。
在SPSS中实现差异性检验，以下为基本步骤。卡方检验通过“分析-描述统计-交叉表”完成，设置变量并勾选卡方。结果中关注皮尔逊卡方的显著性，小于0.05表示差异显著，数据结果通常整合成表格形式供论文使用。
独立样本T检验通过“分析-比较平均值-独立样本T检验”进行，设置连续型变量和分类变量。方差等同性检验显著性大于0.05时，查看假定等方差的sig值，否则查看不假定等方差的sig值。若sig值小于0.05，则表明不同分类变量在连续型变量上有显著差异，结果整合为表格形式。
1、一个一个变量往SPSS上面输入，这是必须的。没有人能让数据自动飞上电脑。
2、两个不同民族之间的收缩压均值比较，应该用独立样本T检验。
3、要选择非参数统计方法。KS检验等等。
1、图示为需要分析的数据。独立样本t检验要求两组样本相对独立。为了方便表示，数据输入时“病情”项的1和0分别代表患病与不患病，这里患病与不患病就构成了两组独立数据。可用SPSS分析冠心病的发病是否与身高、体重、臀围等因素有关系。
2、单击数据窗口左下侧的“变量视图“，在里面可以设置变量的分析比较相关
3、选择“病情”横排中，“值”一列的单元格单击。
4、在弹出的“值标签”窗口中，你需要设置值和标签相对应，“值”就是指刚才的1和0，这里就是把1和0与患冠心病和不患冠心病相对应。在“值”的00对应的“标签”输入框中输入“非冠心病组”。
5、在“值”的1.00对应的“标签”输入框中输入“冠心病组”。
6、单击“确认”保存值标签。
7、在窗口左下方单击“敏感视图”，这就回到了最开始的数据页。
8、单击当下敏感视图窗口工具栏内的“分析”按钮。
9、“分析”按钮的下拉列表中，选择“比较均值”单击。即将两组数据各项的值分别求均值再比较
10、“比较均值”也有下拉列表，单击下拉列表中的“独立样本T检验”即可。
以上就是spss分析两组年龄差异的全部内容，在分析中可以选择：chi-square tests（卡方检验）真正的卡方检验是非参数检验，在分析--非参数检验--卡方检验中。SPSS中卡方检验：Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs。sps软件 【简介】SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。
