品牌型号：联想 小新14

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics 31.0

差异性分析是一种统计方法，用来比较两组或多组数据之间的差异，判断这些差异是否有统计学意义，同样相关性分析也是一种常见且重要的统计方法。本文将和大家一起探讨SPSS差异性分析和相关性分析的区别以及SPSS中比较多组数据差异分析方法有哪些的相关内容。

一、SPSS差异性分析和相关性分析的区别

差异性分析可以帮助我们确定不同组别之间的区别是否真实存在，还是仅仅因为随机误差导致的，差异性分析的核心目标有两个，第一是识别差异，比如比较不同性别群体的收入水平，或者不同教学方法对学生成绩的影响，第二是验证显著性，通常我们会用p值小于0.05这样的标准，来判断差异是否显著。

而相关性分析就是研究变量之间，是否存在关系，以及关系强弱的一种统计方法。变量之间的关系可以分为三种类型，第一种是正相关，第二种是负相关，第三种是零相关，正相关是指，一个变量增加，另外一个变量也增加。那负相关是指一个变量增加，另一个变量减少，那零相关就是指两个变量之间没有什么关系，比如我们的鞋码和考试成绩，这两个是没什么关系的。

二、SPSS中比较多组数据差异分析方法有哪些

差异性分析是我们常用的分析方法，在日常研究中用到的分析方法可以分为这三类，方差分析、t检验以及卡方检验。SPSS中比较多组数据差异一般可以选择方差分析和卡方检验，具体选择哪种，还要看数据分别属于什么类别，定类还是定量。

我们知道t检验和方差分析主要是研究定类数据与定量数据之间的差异性，卡方检验主要研究定类数据与定类数据之间的差异性。那么什么是定类数据，什么是定量数据呢？比如性别，学历，是否结婚、是否吸烟，这种数据就叫做定类数据；而成绩，身高、体重等量表数据属于定量数据。

如果是分析多组不同年级身高的差异，或者不同年级体重的差异，分析方法就要选择方差分析。如果是要研究性别与学历的差异，或者研究学历和是否结婚之间的差异，属于定类与定类之间的差异性，要选择卡方检验。

这里准备了一份数据，数据表里包含有性别，年级，社交网络使用强度，以及上行社会比较和幸福感等量表数据。下面做一下卡方检验，看看年级和幸福感之间，有没有存在一个显著性的差异。

双击打开SPSS软件，导入数据。点击分析菜单，选择描述统计菜单下的交叉表，会弹出一个交叉表设置对话框，在该对话框中将年级导入右边的行，将幸福感导入右边的列窗口。

然后点击对话框中统计按钮，此时会弹出新的设置窗口。在该窗口里找到卡方检验选项把卡方勾选上，其他地方都不需要勾选。完成勾选后，点击界面中的继续按钮，系统将自动返回到交叉表的设置界面。

点击确定按钮，SPSS会自动运行卡方分析，计算各项统计指标，将检验结果生成并清晰展示出来。在结果页面第一个表我们可以知道有没有缺失值，然后它的一个样本量是86个，做的是年级和幸福感的一个卡方检验。

找到卡方检验表，这里主要是看第一行卡方值。可以看到卡方值的显著性小于0.001，说明它是显著的，也就是说年级和幸福感之间是存在显著差异的。这就是根据定类与定类数据间比较差异的卡方检验分析步骤流程。

以上就是关于SPSS差异性分析和相关性分析的区别，SPSS中比较多组数据差异分析方法有哪些的全部内容。差异性分析和相关性分析是两种常见且重要的统计方法。两者本质上有很大的区别。SPSS中分析差异分析方法有多种，比较多组数据的话，一般是使用方差分析和卡方检验。具体选择哪种，要看是分析定类数据与定量数据之间的差异性，还是研究定类数据与定类数据之间的差异性。