差异性分析汇总

news2024/12/26 10:34:37

在做科研写论文的时候，我们总会听说要对数据进行差异性分析，那么何为差异性分析？差异性分析常用的方法有哪些？这些方法应该如何进行分类？如何选择？差异性分析的数据格式是怎么样的？软件如何操作、分析结果如何解读呢？今天我们通过这篇文章，对这些问题一一进行解答。

一、什么是差异性分析？

1、差异性分析

差异性分析主要用于研究两个或多个组别或类别之间的差异。比如分析不同班级数学成绩的差异；不同学历收入水平的差异；不同性别是否吸烟的差异等等。
通过差异性分析，可以确定这些组别或类别之间是否存在差异，以及这些差异是否具有统计学上的意义(p<0.05)。

2、差异关系与相关关系辨析

数据间的关系大概可以分为三类关系：差异关系、相关关系、其它关系（影响关系等）。
大家在分析时，经常会将差异关系和相关关系搞混，它们之间是不同的。二者的区别在于：差异关系中的差异是指不同样本组的某个指标的差异，例如男生和女生的智力差异，涉及到了变量的分组（男&女）；相关分析是两个变量之间的关系，和样本分组无关，例如智力和学习成绩是否相关。
搞清楚差异性分析是什么之后，第二步就要选择差异性分析方法了。

二、差异性方法分类

将SPSSAU中的差异性分析方法，按照使用频率、方法类别、统计知识三个不同的角度来看，可以进行不同的分类。如下图：

下面将分别进行说明。

1、使用频率

从使用频率来看，常用的差异性分析方法主要有三大类：t检验、方差分析、卡方检验。

t检验：用于分析定类数据（仅2组）与定量数据之间的差异性
方差分析：用于分析定类数据（2组及以上）与定量数据之间的差异性
卡方检验：用于分析定类数据与定类数据之间的差异性

根据数据类型与研究内容的不同，t检验、方差分析、卡方检验可进行细分

（1）t检验

单样本t检验：用于分析一组数据与某个数字之间的差异
独立样本t检验：用于分析两独立样本数据之间的差异
配对样本t检验：用于分析两配对样本数据之间的差异

（2）方差分析

单因素方差：自变量X为一个时使用
双因素方差：自变量X为两个时使用
多因素方差：自变量X个数超过2个时使用
事后多重比较：基于方差分析，当X的组别超过2组时，具体对比两两组别之间差异
协方差分析：如果研究中有干扰因素(控制变量)，使用协方差分析。
重复测量方差：当对同一观察单位重复进行多次测量时使用。

（3）卡方检验

卡方检验：两类数据与定类数据之间的差异情况
配对卡方：两配对定类数据之间的差异情况
卡方拟合优度：研究定类数据的实际比例与预期比例是否一致
分层卡方：在卡方检验的基础上，进一步考虑分层项的干扰
Fisher卡方：n<40或期望频数<5时，使用Fisher卡方检验比较合适

2、方法类别

从差异性分析方法类别的角度来看，可将方法分为可视化图形、多选题分析与假设检验方法，这三个类别也可以进行差异性分析。
（1）可视化图形
SPSSAU提供多种可视化分析方法，均可一键生成可视化图形并完成差异性分析：

（2）多选题

当研究问卷中涉及多选题，可能会涉及以下四类分析：多选题单独分析、单选题和多选题交叉、多选题和单选题交叉、多选题和多选题交叉。其中多选题差异性分析中，则涉及到以下三类：

单选-多选：单选题与多选题交叉分析
多选-单选：多选题与单选题交叉分析
多选-多选：多选题与多选题交叉分析

（3）假设检验

上面提到的方差分析、t检验、卡方检验以及下面将提到的非参数检验均属于假设检验的方法。这些方法需要设定原假设和备择假设。原假设通常是假设两个样本或总体之间没有显著差异，而备择假设则是与原假设相反的假设。然后，通过计算检验统计量和对应的p值来判断原假设是否成立。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为两个样本或总体之间存在显著差异；否则，接受原假设，认为两个样本或总体之间没有显著差异。