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SPSS案例方差分析:不同组间的差异真的显著吗

方差分析:不同组间的差异真的显著吗
时间:2014年01月19日 | 栏目:SPSS案例 | 评论: | 点击: 9056


  • 在数据分析中,按照具体维度将数据分组进行组间比较是十分常见的,例如在零售业态中,按照性别、城市、收入水平将消费者进行分组进行对比分析。看似简单,其实这其中经常伴随着拍脑袋决策的危险。以下数据案例可以说明。原创案例数据、分析思路来自数据小宇军《数据分析企业的贤内助》。

    数据案例说明:

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    上表反映不同收入的用户对A卖场品类方面的满意度。我们是否能够从表面上看,根据8.29>7.46>7.23,就断定低收入者对A卖场的品类最满意,而高收入者最不满意呢?拍脑袋来看,这似乎十分合理。

    不同组间对比,差异是否显著,需要谨慎!

    满意度的得分差异来自两个方面,即不同分组间可能的差异和同一组内误差导致的可能差异。本案例中,不同组间差异是由于收入不同,所引起的用户满意度差异。同一组内是同样的收入水平,可能由于其他抽样误差引起了用户满意度的差异。

    而只有当满意度差异来自收入水平(组间差异)的影响时,而不是其他因素,才可说收入影响品类满意度,不同收入水平的用户满意度不同。

    用方差分析来判断组间差异

    常用的显著性检验有T检验和方差分析,T检验只适于两组样本,而方差分析则适于多组样本,本例可采用方差分析来判断。

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    1、首先我们对上表数据进行细化,找到每组内受访者的具体满意度打分数值,而不是这个汇总后的得分值。

    2、SPSS方差分析:

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    分析:比较均值,单因素方差分析

    因变量列表:品类满意度

    因子:收入

    选项:方差同质性检验

    3、数据是否适合做方差分析

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    方差分析之前,需要进行可行性检验,原假设,各分组方差无差异。根据同质性检验可知,sig值0.453,为大概率,原假设成立,即不同分组之间同质,没有显著差异,可进行方差分析。

    4、方差分析结果

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    原假设,各分组之间无差异。方差分析sig值0.194,大于小概率值0.05,为大概率,原假设成立,即不同收入水平分组之间在品类满意度上并不没有不同。不存在显著差异。

    5、用可视化图来揭示原因

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    我们可以看到,每类收入者的满意度得分都围绕平均值上下波动,这表明不同收入者对品类的态度存在明显差异,例如,同是高收入者,有的非常满意,有的却十分的不满意。同组内的差异甚至高出不同收入者之间的差异,这一点可以通过方差分析中方差得以判断。

    因此说,收入水平并不是导致用户对A卖场品类满意度的关键因素。

    可见,数据的表象往往迷惑人,尤其是综合汇总后的平均值,通过对底层数据进行分组及方差分析则可以让我们拨开云雾,看到数据的本质。

    同时,这个案例也告诉我们,在常规的报表分析当中,经常性的工作是对底层数据进行汇总分析,然后拿汇总数据用于决策,此时,非常容易就数字大小的对比而做出判断,报表工作人员需要注意,需要养成用统计的理念和逻辑上报数据的结果。

    最后整理:数据小兵

    原创案例:数据小宇军《数据分析企业的贤内助》 微博:数据小宇军


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    本文来自:数据小兵博客

    本文地址:http://datasoldier.net/post/chayi.html

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