Cómo comparar las diferencias entre dos datos experimentales

1. El tipo de diseño es una comparación completamente aleatoria de dos conjuntos de datos y no se sabe si los datos son una variable continua.

2. Método de comparación: si los datos son continuos, los dos conjuntos de datos obedecen a la distribución normal respectivamente y si las varianzas son homogéneas (prueba de homogeneidad de varianzas), se puede utilizar la prueba t. Si no se siguen las condiciones anteriores, puede utilizar la prueba de suma de rangos.

3. Me gustaría saber si hay alguna diferencia obvia entre los dos conjuntos de datos. Me pregunto qué significa esta aparente diferencia. ¿Está preguntando si la diferencia es estadísticamente significativa (es decir, cuál es la probabilidad de la diferencia) o si la diferencia entre los dos grupos fluctúa en qué rango? Si es lo primero, el valor P se puede obtener en el segundo paso, y si es lo segundo, se completa con el intervalo de confianza de la diferencia de medias. Por supuesto, los resultados de ambos se pueden obtener en SPSS.

4. SPSS implementa los resultados anteriores de la siguiente manera:

(1) prueba t, analizar → comparar medias → prueba t de muestra independiente.

(2) Prueba de suma de rangos, análisis → prueba no paramétrica → 2 muestras independientes.