SPSS軟件可以通過顯著性檢驗來分析變量之間的關系是否具有統計學意義。主要的顯著性檢驗方法有:

1. t檢驗:用於檢驗兩個相關/獨立樣本組均值之間的差異是否顯著。如果Sig.(雙尾)的值小於0.05,則表示差異具有統計學意義,即顯著。

2. F檢驗:用於檢驗兩個或多個相關/獨立樣本組方差之間是否顯著不同。如果Sig.的值小於0.05,則表示方差差異顯著。

3. Pearson相關性檢驗:用於檢驗兩個連續變量之間是否存在線性相關關系。如果Sig.(雙尾)的值小於0.05,則表示兩變量之間存在顯著的線性相關關系。

4. Chi-Square檢驗:用於檢驗兩種分類變量之間是否存在相關關系。如果Pearson Chi-Square的值小於0.05,則表示兩種分類變量之間存在顯著相關關系。

5. ANOVA分析:用於檢驗三個或三個以上獨立樣本組之間是否存在顯著差異。如果Sig.的值小於0.05,則不同樣本組之間存在顯著差異。

6. 回歸分析:用於檢驗自變量對因變量的預測效果是否達到顯著水平。如果回歸方程的Sig.值小於0.05,則表示自變量可以顯著預測因變量。

7. 獨立樣本T檢驗:用於檢驗兩個獨立樣本組的均值是否存在顯著差異。如果Sig.(雙尾)的值小於0.05,則表示兩個獨立樣本組的均值差異顯著。

第一步:首先我們打開SPSS軟件,找到想要進行編輯處理的數據,這裡以藥物對身高的影響做顯著性分析。

第二步:找到上方菜單欄中的分析菜單,鼠標移動至一般線性模型,然後選擇單變量,點擊鼠標左鍵選擇。

第三步:在單變量對話框中,將變量分別對應移至因變量和協變量,這裡將身高移動至因變量,藥物移動至協變量。

第四步:點擊右側菜單的選項,鼠標移動