三组数据两两比较差异性用什么检验？
如下：
比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。
分析→描述性统计→交叉表，然后将性别选入行变量框，分组选入列变量框（行、列变量反过来选没有影响），点击统计按钮，勾选卡方选项即可。
分析→比较平均值→单因素 ANOVA，将年龄选入因变量框，分组选入因子框，点击选项按钮，勾选描述性，方差同质性检验（也就是方差齐性检验）即可。
1.对数据进行统计分析前，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。
2. 经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha = 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I 类错误 的概率：
例如三组数据资料，ANOVA结果显示 p <0.05；然后每两组均数t-test比较一次，则需比较3次，那么比较3次至少有一次犯 I 类错误 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 >0.05。
3.第一型及第二型错误（英语：Type I error &Type II error）或型一错误及型二错误。
4.对于双样本t-test讨论：
z-test：大样本；>30z分布。
t-test：小样本<30t分布。
但是，对于 >30 的样本，Z-test检验要求知道总体参数的标准差，在理论上成立，事实上总体参数的标准差未知，实际应用中一般使用t-test。
5. 小知识：如何选取两两比较的方法？
5-1、SNK 法最为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性很高，最终可以达到 100%。因此比较次数 较多时，不推荐使用。
5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即计划好的某两个或几个组间的比较，宜用 LSD 法。
5-3、若设计了对照组，要进行 k-1 个组与某个对照组之间的比较，宜用 Dunnett 法。
5-4、若需进行多个均数间的两两比较（探索性研究），且各组人数相等，宜用 Tukey法。
5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索，参照所研究领域内的惯例选择适当的方法。
1. 多元回归，设置哑变量。
多元回归：
研究一个因变量、与两个或两个以上自变量的回归。亦称为多元线性回归，是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。
2. 使用非参数检验的方法。
非参数检验：
非参数检验(nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假
事后检验有很多，你可以挑选几个常用的看，LSD是检验力最强的，最容易发现显著
建议不要直接用T检验，因为如果你用多个单独的t检验会导致一类错误概率增大。
然而用T检验出现了显著性（每两组间），与前面的结论相冲突，希望有经验的同仁指导一下应用ANOVA或是T检验的具体条件，在SPSS中如何使用。
在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。
扩展资料变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。
但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。Visual Basic 允许在声明变量时指定它的范围。
参考资料来源：百度百科-变量
2、SPSS方差分析：
image
分析：比较均值，单因素方差分析
因变量列表：品类满意度
因子：收入
选项：方差同质性检验
3、数据是否适合做方差分析
image
方差分析之前，需要进行可行性检验，原假设，各分组方差无差异。根据同质性检验可知，sig值0.453，为大概率，原假设成立，即不同分组之间同质，没有显著差异，可进行方差分析。
4、方差分析结果
image
原假设，各分组之间无差异。方差分析sig值0.194，大于小概率值0.05，为大概率，原假设成立，即不同收入水平分组之间在品类满意度上并不没有不同。不存在显著差异。
5、用可视化图来揭示原因
image
我们可以看到，每类收入者的满意度得分都围绕平均值上下波动，这表明不同收入者对品类的态度存在明显差异，例如，同是高收入者，有的非常满意，有的却十分的不满意。同组内的差异甚至高出不同收入者之间的差异，这一点可以通过方差分析中方差得以判断。
因此说，收入水平并不是导致用户对A卖场品类满意度的关键因素。
可见，数据的表象往往迷惑人，尤其是综合汇总后的平均值，通过对底层数据进行分组及方差分析则可以让我们拨开云雾，看到数据的本质。
同时，这个案例也告诉我们，在常规的报表分析当中，经常性的工作是对底层数据进行汇总分析，然后拿汇总数据用于决策，此时，非常容易就数字大小的对比而做出判断，报表工作人员需要注意，需要养成用统计的理念和逻辑上报数据的结果。
打开CSDN，阅读体验更佳
Stata：多个变量组间均值\中位数差异检验
作者：韩少真(西北大学) || 刘婉青(西北大学) Stata 连享会： 知乎 | 简书 | 码云 | CSDN 2019暑期Stata现场班，7.17-26日，北京，连玉君+刘瑞明 主讲 Stata连享会 精品专题 || 精彩推文 文章目录1. 问题背景1.1 期刊论文示例一1.2 期刊论文示例二1.3 期刊论文示例三2. Stata实现组间均值或中位数差异检验的常见...
浏览器打开
均值已知检验方差_SPSS篇—方差分析
昨天跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析，知道了回归分析的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”，主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样，也有很多个分支。对于方差分析，一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对因变量的影响大小。我们今天通过一个例...
浏览器打开
相关推荐
双因素方差分析_科研常用显著性分析方法汇总及选择（T检验，Mann-Whitney U test检验，方差分析等）...
科研常见的差异性分析方法汇总根据数据是否符合正态分布，分为：参数检验非参数检验非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。 参数检验（parameter test）全称参数假设检验，是指对参数平均值、方差进行的统计检验。先由测得的样本数据计算检验统计量，若计算的统计量值落...
浏览器打开
如何判断组之间是否有显著性差异？
怎么知道组之间是否有显著性差异？ 方法：单因素方差分析；双尾检验；K-S检验；x²检验；蒙特卡罗检验 1 K-S检验法介绍： 有人首先想到单因素方差分析或双尾检验（2 tailed TEST）。其实这些是不准确的，最好采用Kolmogorov-Smirnov test（柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验）来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异。（https://www.cnblog...
浏览器打开
均值已知检验方差_方差分析与R
1.什么是方差分析？假设有多个总体（三个及以上），都是服从正态分布且方差相同。方差分析就是检验多个总体均值是否相等的统计方法。比如用三种鸡饲料喂小鸡，三个月后小鸡的重量是随机的，假设服从正态分布。我们自然就问，这三种鸡饲料喂的小鸡三个月以后重量的均值是否相同？从这个例子中我们可以看出，在假设其它条件相同的情况下，造成小鸡三个月后平均重量不同的因素就是鸡饲料。若三种鸡饲料对小鸡重量的影响效果相同，那...
浏览器打开
均值已知检验方差_方差分析不显著就一定无差异吗？
方差分析的零假设是：各组均值相等。这个“各组均值相等”如何理解？正确理解是：各组和所有组总均值相等，并不是真的“各组均值相等”。方差分析认为：各组和总均值无差异，那么各组均值等于总均值，意味着各组均值相等。单因素方差分析大家应该都理解的比较好，我们可以看看单因素方差分析F检验统计量的分子核心部分：（各组均值-总均值）的平方。看到没，减的是“总均值”。一般来说，如果各组和总均值无差异，
t检验可以检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。三个样本比较应该用方差分析，而不是t检验。
多因素方差分析
多因素方差分析实质也采用了统计推断的方法，其基本步骤与假设检验完全一致 。
（1）提出原假设
多因素方差分析的第一步是明确观测变量和若干个控制变量，并在此基础上提出原假设。
多因素方差分析的原假设是：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观测变量产生显著影响。
（2）观测变量方差的分解
在多因素方差分析中，观测变量取值的变动会受到三个方面的影响：第一，控制变量独立作用的影响，指单个控制变量独立作用对观测变量的影响；第二，控制变量交互作用的影响，指多个控制变量相互搭配后对观测变量产生的影响；
第三，随机因素的影响，主要指抽样误差带来的影响。基于上述原则，多因素方差分析将观测变量的总变差分解为(以两个控制变量为例)：SST=SSA+SSB+SSAB+SSE。
其中，SST为观测变量的总变差；SSA、SSB分别为控制变量A、B独立作用引起的变差；SSAB为控制变量A、B两两交互作用引起的变差；SSE为随机因素引起的变差。通常称SSA+SSB+SSAB为主效应，SSAB为N向(N-WAY)交互效应，SSE为剩余。
扩展资料基本原理：就是计算其组间误差，其是服从F分布，求出F值，在依据F分布表来验证是否显著。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。
另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。
参考资料来源：百度百科-方差分析
对于事后检验，当有明确的对照组，要进行验证性研究时，宜用LSD法，此法也是统计功效最高的事后检验方法，不过相应地一类错误率就高一点。
要进行多个均数间两两比较（探索性研究），各组人数相等时，宜用Tukey法
根据你的目的，可以在以上两种方法中选一个。
当然Scheffe和SNK法也很常用
