不一樣可能是因為一個表格是經過整理過的,SPSS直接輸出的表格不能直接粘到論文裡,要對這個輸出的表格進行標準化的整理。性別對調查結果的影響採用獨立樣本t檢驗即可,因為性別只有兩個水平(1男和2女),單因素方差分析適用兩個及以上水平的,在這裡把兩種方法都貼出來,希望對你有所幫助。
例如,檢驗性別對調查結果(身高)的影響
首先,我們需要在SPSS上建立結構,記得對性別設立值標籤,結構如圖所示:
接下來進行資料的錄入,【宣告:本資料純屬編造,資料量少,僅為快速舉例使用】,如圖
【1】獨立樣本t檢驗
(1)“Analyze”——“Compare Means”——“Independent-Samples T Test”——彈出相應對話方塊
(2)選中“調查結果(身高)”——移動至“Test Variable(s):”欄下;選中“性別”——移動至“Grouping Variable:”欄下——“Define Groups”——彈出相應對話方塊——“Group1:”“Group2:”欄中分別填入“1”和“2”——“Continue”
(3)“OK”——彈出結果表
【2】單因素完全隨機的實驗設計
(1)“Analyze”——“Compare Means”——“One-Way ANOVA”——彈出相應對話方塊
(2)選中“調查結果(身高)”——移動至“Dependent List:”欄下;選中“性別”——移動至“Factor:”欄下——“OK”——彈出結果表
不一樣可能是因為一個表格是經過整理過的,SPSS直接輸出的表格不能直接粘到論文裡,要對這個輸出的表格進行標準化的整理。性別對調查結果的影響採用獨立樣本t檢驗即可,因為性別只有兩個水平(1男和2女),單因素方差分析適用兩個及以上水平的,在這裡把兩種方法都貼出來,希望對你有所幫助。
例如,檢驗性別對調查結果(身高)的影響
首先,我們需要在SPSS上建立結構,記得對性別設立值標籤,結構如圖所示:
接下來進行資料的錄入,【宣告:本資料純屬編造,資料量少,僅為快速舉例使用】,如圖
【1】獨立樣本t檢驗
(1)“Analyze”——“Compare Means”——“Independent-Samples T Test”——彈出相應對話方塊
(2)選中“調查結果(身高)”——移動至“Test Variable(s):”欄下;選中“性別”——移動至“Grouping Variable:”欄下——“Define Groups”——彈出相應對話方塊——“Group1:”“Group2:”欄中分別填入“1”和“2”——“Continue”
(3)“OK”——彈出結果表
【2】單因素完全隨機的實驗設計
(1)“Analyze”——“Compare Means”——“One-Way ANOVA”——彈出相應對話方塊
(2)選中“調查結果(身高)”——移動至“Dependent List:”欄下;選中“性別”——移動至“Factor:”欄下——“OK”——彈出結果表