SPSS（Statistical Product and Service Solutions,SPSS），一款用于统计学分析运算、数据挖掘和预测分析的软件，也是目前论文写作中广泛被认可接受的统计分析专业软件。目前广泛应用于经济学，数学，统计学，物流管理，生物学，心理学，地理学，医疗卫生，体育，农业等多个领域。该软件具有入门简单、中文界面清晰友好、数据读写方便。
将实验数据整理好之后，就可以按照以下步骤进行统计分析啦！
此教程适用于进行两两比较（常说的显著性分析（student’s test）——一般以“*”形式标注）和多重比较（给图表的一系列数据标注“abcd”）。
注意：统计分析应该遵循“正态分布检验——方差齐性检验——显著性分析”这一流程进行！
1.在进行统计分析之前,我们首先需要对数据进行正态分布检验。
我国有关于正态性检验的推荐性国家标准《GB/T4882-2001数据的统计处理和解释：正态性检验》。在无方向（双侧）的检验方法中，国标推荐使用Shapiro–Wilk检验和Epps-Pulley检验，Shapiro–Wilk检验适用于8 ≤ n ≤ 50的样本资料，Epps-Pulley检验适用于n ≥ 8的样本资料。
在SPSS中，Shapiro-Wilk检验适用于3 ≤ n ≤ 5000的的小样本资料；Kolmogorov–Smirnov检验适用于n ＞ 5000的大样本资料。当数据量大于5000行时，SPSS只会显示K-S检验这一种检验方法。
在SAS中，Shapiro-Wilk检验（简称S-W检验）适用于n≤2000的的小样本资料；Kolmogorov–Smirnov检验（简称K-S检验）适用于n ＞ 2000的大样本资料。
经验判断：
一般正态分布的标准差不会大于均值的1/3,这是目测判断法，最终还是要经过检验，但如果标准差都大于均数，一般不太可能正态分布。
图：使用Shapiro-Wilk检验进行正态性检验
2.之后对方差进行齐性检验，并进行方差分析和多重比较。
这一过程可一起完成。
（1）方差齐性检验
基于中位数或基于平均值的方差齐性检验结果一般差异不大，而方差齐性与否，在独立样本t检验中，影响不大。
图：使用莱文统计基于中位数进行方差齐性检验操作方法
图：直接进行t检验，是基于平均值的莱文统计。
莱文方差等同性检验显著性大于0.05，则判断为假定等方差，独立样本t检验的显著性看假定等方差所在行。注：显著性一般都是考虑双尾的。
（2）方差分析
方差分析的方案选择与自变量、因变量有关。
①两样本比较：独立样本t检验
②单个及三个样本以上比较：单因素方差分析/多因素方差分析（一般很少用）+多重比较
→单因素方差分析（one-way ANOVA)
→多因素方差分析，较复杂，很少用到。
（3）多重比较方法选择
事后检验(多重比较)对比具体两两组别的差异性【特别提示：前提是方差分析呈现出显著性】。
a)首先满足方差分析时呈现出显著性(p<0.05)，才能进一步进行事后检验。
b)具体事后检验时，具体对比两两组别的差异性。
c)对分析进行总结。
不同的多重比较方法，适用范围不同，慎用。
Tips：已有的LSD/Duncan（Duncan's new multiple range test (MRT)）在维持显著水平上有缺陷，一般不推荐。推荐使用 Tukey’s HSD tests。
3、结果的解读
当选择Duncan、Tukey’s HSD tests等计算方法时，可以直接得到齐性子集，第一类为样本名称，第二列为样本量，而后是子集，每一列为一个子集。同一个子集内均值无显著差异，不同子集内的均值差异显著（p＜0.05）。
若所选方法无齐性子集，也可以手动整理结果，进行字母标注。方法如下：
（1）首先将全部平均数从大到小依次排列，然后在最大的平均数上标上字母a;
（2）并将该平均数与以下各平均数相比，凡相差不显著的，都标上字母a，直至某一个与之相差显著的平均数，标记字母b;
（3）再以该标有b的该平均数为标准，与上方各个比它大的平均数比较，凡不显著的也一律标以字母b;（一般都是显著的）
（4）再以标有b的最大平均数为标准，与以下各未标记的平均数比，凡不显著的继续标以字母b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记c。
【凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著】
SPSS使用Tips:
在进行独立样本t检验时，也可将多组数据输入，然后进行ANOVA操作，由于样本量小于3，故无组间不会进行多重比较，输出结果仅为：方差齐性下，组内的差异比较的p值。（此处方差齐性检验，默认基于平均值的莱文检验，且检验结果为齐性。）
理清逻辑后，可将多组数据同时输入SPSS，计算，一次性输出数据。
本文作者是"玫瑰的搬运工"同学，在获得授权后，实验老司机将本文发表于公众号。
文稿：玫瑰的搬运工
校对：煲仔饭
素材：
https://images.app.goo.gl/ySeK5e4S2UgKah6UA
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