前面的帖子跟大家介绍了选择统计方法之前我们要学会的东西，在掌握前面的内容之后，我们就要继续往下走，完成统计方法的选择和数据处理了，在前面讲的步骤中，我会把第三步（统计方法选择）和第四步（软件处理）放在一起讲解，就是边说统计方法，边说软件处理，我这里软件选择SPSS 26.0。
4. 选择用什么软件？数据导入软件，软件操作给出结果。
我们这节内容主要讲解计量资料（定量数据）统计方法的选择，这里我总结了一张图，后面的内容会按照图来一一讲解。
计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法，参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVA，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验，两组以上均数比较时常用方差分析。
非参数检验法主要包括秩和检验（Mann-Whitney U检验、Wilcoxon检验、Kruskal-Wallis检验等都是检验方法）。
t检验可分为单组样本的t检验、配对比较的t检验和两独立样本比较的t检验。很多人拿到2组数据进行对比，不管三七二十一就用t检验，其实这是错误的。
t检验是有使用前提的：1、数据符合正态分布；2、随机样本 ；3、均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。
怎么判断是否是正态分布，前面已经讲过了。随机样本这个是看你的研究设计是不是随机试验。那么方差齐不齐怎么检验呢？
其实跟上个帖子检验是否是正态分布方法是一样的，我们还是用上次帖子里的数据，在SPSS当中录入数据。
打开探索对话框，然后在因变量列表选择数据，在因子列表中选择组别。
然后打开【图】子对话框，然后勾选【带检验的正态图】，然后在伸展与级别levene检验中选择【未转换】
接着打开【选项】子对话框，然后勾选【按列表排除个案】
点击确定即可看到方差齐性检验，然后就可根据不同数据不同情况来查看两独立样本方差是否齐。
这里看到方差齐性检验张红基于均值的P值＞0.05，表明方差是齐的，而且这组数据前面检验过也是符合正态分布的，所以可以进行t检验。
在判断可以进行t检验后，下面就要按照不同的设计比较方式进行选择，不同的t检验用来解决不同的问题和数据，具体可以参考下面的表格。
如果已知总体均数, 进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验。很多时候这个主要用来比较一组数据跟某个已知的定量数据，比如下面的例子：
举例：正常人的脉搏平均 数为72次/分。现测得15名患者的脉搏：71，55，76，68，72，69，56，70，79，67，58，77，63，66，78 试问这15名患者的脉搏与正常人的脉搏是否有差异？
③ 打开对话框，然后在检验变量列表选择数据，检验值填平均脉搏次数72
该组数据有15个样本，均值为68.333，标准差为7.7337，标准误为1.9968。该组的平均脉搏次数相对于正常脉搏平均次数来说偏低。在单个样本检验表中，显示了P值为0.088＞0.05，说明这15名患者的脉搏与正常人的脉搏差异不显著。
什么是配对比较在前面的文章中已经说明，这里就不再重复，我们直接演示例子：
结果中提示治疗前跟治疗后的P值为0.014＜0.05，表明治疗前后是有显著差异的，治疗后均值显著高于治疗前。
假设两组数据之间是独立的，没有配对因素，甲组是治疗组，乙组是对照组，我想知道甲组和乙组之间有没有差异，那么就用独立样本t检验，SPSS中的操作如下：
① 还是用前面方差齐性检验用的数据，按照下面格式录入数据
③ 打开对话框，然后在检验变量列表选择数据，在分组变量列表中选择组别。同时要对分组进行定义，把1设置为组1，2设置为组2。
可以看到这里也进行了方差齐性检验，方差齐性检验的结果F值是0.527，P值是0.477＞0.05，表明可以两组可以进行t检验。
t检验结果提示P值为0.001，表明两组之间有显著差异，从两组均值可以看出，乙组均值8.15显著高于甲组的5.36。
以上都是单组和2组的参数检验，如果数据不满足正态分布跟方差齐性，那么就要用非参数检验方法了。
今天就写到这里，下期我在进行3组及以上数据方差分析的解读。
