spss里面的均值和标准差结果解读
SPSS已知前后测数据，怎么计算T值、P值？
SPSS已知前后测数据，怎么计算T值、P值？
先计算t统计量。
t＝(x - x_cap) / se
x_cap为样本均数，se为样本均数的标准误，se＝sd/√(n-1)，sd为样本标准差，n为样本量
根据如上概率密度函数可计算在相应自由度下某个t统计量值对应的p值。现在有已建立好的t界值表，可以根据t统计量以及相应的自由度，在t界值表上查找相应的p值。
才疏学浅，如有错漏请批评指正
spss独立样本T检验,其中一组数据前后有明显改变,但是结果显示两组后差异无显著性意义？
t检验的计算涉及两个主要的统计量，一个是均值差，另一个是标准误，因此，t检验的大小也是由二者共同决定，并不是说均值差异看起来很大，t值就一定显著，如果你的标准误过大，表明你的取样可能存在问题，这会影响显著性。因此，这个结果并不奇怪，你应当好好检查一下自己的数据，想法子筛选下极端值异常值，缺失值也好好补一下，另外可以加大样本量以减小标准误，也许可以让结果变好
spss怎么单独分析一组的均数？
在SPSS上有许多方法可以显示，我这里只给你介绍其中的一种：描述性统计（Descriptive Statistics ），过程如下：
Analyze Descriptive Statistics Descriptives 你只要把你想计算的变量选入就可以了。以下是我的一个计算“年龄”的实例结果：
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 年龄 1393 6.00 89.00 47.5083 14.81568 Valid N (listwise) 1393 在默认的情况下，SPSS只提供以上4个统计量（最小值、最大值、均值、标准差）。
你还可以通过点击Options键要求计算更多的统计量，十分方便。
spss均值高低说明什么？
spss均值高代表整体水平越高。平均值表示整体水平,标准差和方差表示数据偏离程度,中值表示数据从小到大排序后中间的那个。均值就是平均得分,均值高低代表态度的强弱;标准差代表样本得分的变异程度,标准差越小代表得分越集中。
spss均值比较，也就是平均值的比较，是对不同组别数据的集中趋势进行比较，以研究不同组别的均值间是否有差异，从而判断两组数据的集中趋势是否有差异，比如方案A与方案B实施后成果的均值比较，可分析两种方案的效果是否有差异。