本文是聽課筆記。本來不想做筆記的，後來發現東西太容易忘記，因此還是靜下心來認真做筆記，希望可以幫到困惑的你，有問題可以留言。
第一篇：SPSS單因素分析：
《連續變量》
一、
①性別等轉化成數字，利於統計。連續變量=標度；有序變量=有序；分類變量=名義。【注意看一下SPSS自動判斷變量名稱是否正確，進行適當修改】；【例如，想對性別進行線性回歸，需將名義變量改成標度。】
連續變量→服從正態分布（用均值±SD）；不服從正態（中位數描述）。SPSS可檢驗正態性。
②分析→描述統計→探索→因變量列表選入要分析的連續變量→【統計→勾選百分位數；圖→勾選含檢驗的正態圖(O)】
· 看結果【正態性檢驗結果】：
·左邊《柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫》適合大樣本分析，右邊《皮洛-威爾克》適合小樣本。【區分大小樣本界值（200或2000）】。
＜0.05表示不符合正態分布【VIP、重點】。
正態【P＞0.05】→均值描述。非正態→分位數。【VIP、重點】
③可看到百分位數結果：P25，P50，P75等。【圖太大，僅供展示】
二、A，B兩組分別分析
①一中②的基礎上，在因子列表(F)選入分組，確定即可。
一和二即可完成描述統計中的均值和標準差的分析。
三：比較獨立樣本（求P值）
1.符合正態分布，兩組之間為獨立的。
①選擇分析→比較平均值(M)→獨立樣本T檢驗。將符合正態分布的變量選入檢驗變裡，分組選入分組變量。定義組，組1，組2，分別填入A,B。運行。
②看結果：：萊文方差等同性檢驗，F，顯著性＞0.05：認為具有方差齊性，P值看這一行。若方差不齊，看下一行。
2.不符合正態分布，兩組之間為獨立的。
①選擇分析→非參數檢驗(N)→獨立樣本I.。欄位中， 將不符合正態分布的變量選入檢驗欄位，分組選入分組變。運行。
②看結果：：這裡顯著性即為P值。
《分類變量》
一、①分析→描述統計→交叉表。統計的變量放入行，分組放入列。【統計→勾選卡方】。運行。
兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況：
1.所有的理論數T≥5並且總樣本量n≥40,用Pearson卡方進行檢驗.
2.如果理論數T＜5但T≥1,並且n≥40,用連續性校正的卡方進行檢驗.
3.如果有理論數T＜1或n＜40,則用Fisher’s檢驗.
樣本總頻數：分析→描述統計→頻率。事件發生和沒發生的頻數。
大概就是這樣的。
小結：
這樣可以實現的操作目的包括：
①連續變量的正態性檢驗；
②可綜合及分組求均數，標準差，四分位數等；
③求正態分布及非正態分布的連續變量的P值；
④求分類變量的P值以及檢驗方差齊性。
原視頻連結：單因素分析表錄播1_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 乾杯~-bilibili