上一篇文章我們分享了假設(shè)檢驗的理論及原理，不知道大家掌握情況如何。

今天的文章我們一起來看一下均值的分析過程，在SPSS中，均值的分析可以讓我們獲得所研究變量的中心趨勢以及離散趨勢的統(tǒng)計指標，并且還可以對不同組別或者交叉組別進行比較。均值分析的過程可以計算一個或者多個自變量類別中因變量的子組均值和相關(guān)的單變量統(tǒng)計，同時我們也可以在過程中進行單因素方差分析，線性相關(guān)檢驗等。

接下來我們進入到今天的均值分析當中來，首先我們還是來看一下今天需要分析的數(shù)據(jù)是什么：

如圖所示，我們本次分析的數(shù)據(jù)是20名不同工作年限的銷售人員以及他們對應(yīng)的銷售出單量，工作年限分別為少于2年、2-4年、4-6年、6-8年以及8年以上。我們本次就將對這部分數(shù)據(jù)進行均值分析。

均值分析的選項位于分析菜單中的比較均值中，通過子菜單均值就可以進行我們今天的分析，對于位置圖如下圖所示：

當我們進入到均值分析界面當中，我們將出單量選入到因變量列表中，將工作年限選入到自變量列表當中。同時我們點擊選項菜單，左邊的列表就是我們可以選擇需要的統(tǒng)計量，這里面都是各種描述性指標，我們還可以更改統(tǒng)計量輸出的順序。右邊的單元格統(tǒng)計量排列順序就是統(tǒng)計量在輸出中顯示的順序，在這里會默認輸出均值、個案數(shù)以及標準差，我們在本次的分析中再選上范圍、均值的標準誤和組內(nèi)中位數(shù)。同時我們需要將下面的Anova表和eta（A）以及線性相關(guān)檢驗選項勾選上。最后我們點擊確定就能夠得到我們本次分析的輸出結(jié)果：

上圖就是我們本次均值分析所輸出的前兩個表格，其中第一個案例處理摘要表是對整體數(shù)據(jù)進行的整體展示，其中我們只需要看一下其中的已包含和已排除（含有缺失值的個案）個案數(shù)。

第二個報告表中顯示了因變量在各個子組的描述性統(tǒng)計量取值。其中列舉出來了各種工作年限的銷售人員的出單量均值、標準差、全距、均值的標準誤和分組中值（不同工作經(jīng)驗的銷售人員組別個案數(shù)以及各個組別出單量的中位數(shù)）。我們可以從均值列中看出，隨著銷售人員工作年限的增加，對應(yīng)的出單量也是隨之增加，但是每個階段增加的幅度是不固定的。比如銷售人員2-4年的出單量會比少于兩年的增加7.24，4-6年比2-4年的出單量增加8.23，6-8年比4-6年出單量增加4.6，增加的幅度變小了。而8年以上比6-8年的出單量增加10.21，增加的幅度最大。

第三個ANOVA表（方差分析表）表現(xiàn)的是工作經(jīng)驗作為自變量的方差分析結(jié)果圖。從結(jié)果中我們可以看到，第二行的線性顯著性P值為0.000<0.05，也就是說明銷售員的出單量和他們的工作年限之間有線性關(guān)系。最后，第三行的線性偏差顯著性P值為0.051>0.05，說明銷售員出單量和工作年限之間的非線性關(guān)系的成分不夠顯著。

最后一個相關(guān)性度量表中，R方為0.932，解釋程度比較高。說明本次的分析數(shù)據(jù)中，銷售人員的工作年限可以解釋出單量之間的差異情況，同時兩者之間的線性關(guān)系也比較強。

到這里我們今天的均值分析就全部做完了，接下來的文章我們將會陸續(xù)來看雙因素的均值過程分析、T檢驗等相關(guān)分析知識。大家先可以去了解一下，到時候我們在進行分析的時候就會達到事半功倍的效果。

歡迎大家進行補充，大家可以在我們的QQ交流群（514581193）或者微信群中（關(guān)注小白數(shù)據(jù)營公眾號后臺進入）參與討論和交流。