T检验和单因素方差分析，T检验考察的是自变量分为两个水平时的方法，如性别、独生子女等二分法的变量；而单因素方差分析考察的自变量至少为三个水平时的差异，比如年级一般是有高一二三，大一二三四等等的变量。(一下采用SPSS19.0分析数据) T检验过程：分析—比较均值—独立样本T检验（把要分析的变量和因变量移入即可） T检验数据结果理解思路： 例题1（这是性别的差异检验） 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 F Sig. t df Sig.(双侧) 自我效能 假设方差相等 .200 .655 -.428 328 .669 假设方差不相等 -.429 296.540 .668 根据这个结果，我们首先看方差方程的 Levene 检验，如果Sig.小于0.05则我们说方差是不齐的（方差不相等），即我们看的是第二行的结果。比如本题得方差方程的 Levene 检验的Sig.为0.655，大于0.05，意思则是说方差是相等的，我们应该看第一行的结果，具体如下 F Sig. t df Sig.(双侧) 自我效能 假设方差相等 .200 .655 -.428 328 .669 我们看也只是看这一行的Sig.(双侧)，通过Sig.(双侧)与0.05比较，如果小于0.05则说自我效能在性别上差异不显著，反之则在性别上差异显著。对于其他因子的性别差异也是一样分析。 单因素检验过程：第一步；分析—比较均值—单因素（把因子和因变量移入）—选项（勾选描述性和方差同质性检验） 单因素检验数据结果理解思路： 例题2（这是年级差异检验） ANOVA 平方和 df 均方 F 显著性 自我效能 组间 5.672 3 1.891 3.018 .030 组内 204.203 326 .626 总数 209.875 329 这个结果我们只关注显著性，如果显著性大于0.05，我们说是没有差异，比如本题，我们发现显著性是小于0.05，则我们可以说自我效能在年级上是有差异，具体是哪两个年级或者是更多年级之间有差异我们则要更深入的数据分析。 不过，在深入数据分析前我们应该看看以下这张表格（方差同质性检验结果）。 方差齐性检验 Levene 统计量 df1 df2 显著性 自我效能 5.221 3 326 .002 组织风格 6.068 3 326 .000 方差齐性检验发现自我效能显著性为0.02，小于0.05，说明自我效能在年级因子间的方差不等。 第二步；首先将选项里刚选择的描述性和方差同质性检验撤销，然后点击两两比较，跟据方差同质性检验结果选择检验方法。 比如对于自我效能，第二步分析时应该在单因素分析步骤两两比较选项里面选择方差不齐里面的检验方法。 （如下面是我们勾选Tamhane’T2(M)时的结果 多重比较 Tamhane 因变量 自我效能 ）。 (I) 年级 (J) 年级 均值差 (I-J) 标准误 显著性 1 2 .00717 .11561 .951 3 .21958 .12318 .076 4 -.17822 .12913 .168 2 1 -.00717 .11561 .951 3 .21241 .12026 .078 4 -.18539 .12635 .143 3 1 -.21958 .12318 .076 2 -.21241 .12026 .078 4 -.39780* .13331 .003 4 1 .17822 .12913 .168 2 .18539 .12635 .143 3 .39780* .13331 .003 根据这表，我们发现只有3和4比较的显著性小于0.05，并且均值差是为负数，那我们说3年级的学生自我效能感显著低于4年级的学生，而其他年级对比的显著性均是大于0.05的，那么就是其他年级之间的自我效能感差异不显著。对于组织风格、社交技能等等也是一样分析。 相关和逐步回归，相关考察的是量表维度或者总分与另外一个量表之间的关系，可以用来查看量表的效度，当然，一般是考察因素之间的关系程度；而回归是一个因素或者是多个因素对另外因素的解释量或者说预测力。 相关的实验过程：分析——相关——双变量（将所要做的相关因子移入变量即可） 相关结果理解思路： 例题3 相关性 心理弹性自我效组织风社交能家庭凝社会资 量表总分 能 格 力 聚力 源 应对方式总分P earson -.016 .039 .027 -.078 -.028 -.019 相关性 显著性（双.776 .480 .627 .160 .614 .736 侧） 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/7bdd7f43cf7931b765ce0508763231126edb77a7.html