“你的研究数据是否显著不同？”，这是每一位从事医学科研的朋友在数据分析时都会遇到的核心问题。无论你是医学生写毕业论文，还是医生在投稿SCI文章时撰写结果部分，这都是无法绕开的关键环节。

想象一下这样的场景——

某医生正在撰写一篇关于药物干预效果的研究论文。他测量了两组患者（干预组和对照组）的体重变化，数据统计完后，求得了两组平均值。然而，这时他开始头疼：“到底该用哪种统计方法？t检验？方差分析？万一数据不符合正态分布又怎么办？”

又比如，最近后台有粉丝问到这样一个问题：“如果有两行蔬菜，一行施肥一行不施肥，分别测量其重量，并求出平均值，该如何判断两组平均值是否具有显著性差异呢？”听起来是个简单的问题，但背后隐藏了统计中的几大关键点。

别急，这篇文章将从实际操作出发，带你手把手搞懂这一问题，并教你如何用SPSS完成分析！

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统计分析方法的选择看似简单，实际上暗藏很多“陷阱”。比如：

1.正态分布：数据是否符合正态分布？

2.方差齐性：两组数据的方差是否一致？

3.独立还是配对：两组数据是独立样本还是配对样本？

如果你没有提前厘清这些问题，很可能会导致错误的统计结果，甚至影响整个研究的结论。

手把手教你：两组数据显著性差异分析的思路

下面，我们以粉丝的提问为例，系统讲解如何判断两组平均值的显著性差异。

第一步：明确研究设计

在分析前，你需要清楚以下三点：

1.自变量（分组变量）有几组？

2.因变量（测量变量）类型是什么？

连续变量：体重、血压等。

分类变量：优良中差评分等。

3.数据类型：独立样本还是配对样本？

独立样本：两组数据来自不同个体（如干预组和对照组）。

配对样本：两组数据来自相同个体（如干预前后体重对比）。

粉丝案例分析

蔬菜施肥实验属于两组独立样本研究，因变量为连续变量（重量），需要进行独立样本t检验或Mann-Whitney秩和检验。

第二步：选择统计方法

在明确数据类型后，统计方法的选择取决于数据是否符合正态分布：

1. 如果数据服从正态分布：

检查方差齐性：如果方差齐性成立，选择非配对t检验。如果方差不齐，选择Welch’s校正非配对t检验。

2. 如果数据不服从正态分布：

使用非参数检验：Mann-Whitney秩和检验。

第三步：SPSS具体操作

以下是详细的SPSS操作步骤：

1. 数据录入

在SPSS中录入两组数据：

列1：分组变量（施肥组，未施肥组）。

列2：因变量（蔬菜重量）。

2. 正态性检验：

点击菜单栏：分析 → 描述统计 → 探索。

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将因变量（重量）拖入“因变量列表”，将分组变量拖入“因子列表”。

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点击绘图，勾选“正态分布图”，点击继续。

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点击确定，查看结果。因为样本量小（2000以下样本量），参考S-W检验结果，P<0.05说明不符合正态分布：

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如果两组数据不服从正态分布，选择Mann-Whitney秩和检验或Kolmogorov-Smirnov（如果两组数据服从正态分布，进行参数t检验。随后进行方差齐性检验，如果方差齐，选择非配对t检验。如果方差不齐，选择Welch's校正非配对t检验）。

3. 非参数检验（数据不服从正态分布）

点击菜单栏：分析 → 非参数检验 → 独立样本。

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设置因变量（重量）和分组变量。

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查看检验摘要中的P值：检验摘要中显示渐进显著性小于0.05，并且数据部分不一致，通过平均秩次比较两组数据差异。

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4. 输出可视化结果

统计完成后可以用SPSS可视化分析结果：

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点击图形，右键选择导出，保存为PDF格式图片，方便插入论文或报告中。

附加内容：多组数据分析怎么做？

如果你的研究设计涉及独立样本的三组及以上分组，可以参考以下方法：

数据服从正态分布：使用单因素方差分析（One-way ANOVA）。

数据不服从正态分布：选择Kruskal-Wallis检验。