品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

当数据分析涉及多种数据在水平程度的检验，我们需要区分单侧检验和双侧检验，以防止混淆操作方法造成的分析失误。其实，单侧检验和双侧检验在应用逻辑上便有本质的不同，单侧针对的是现实数据和设定数值之间的关系分析，而双侧则是将两组数据的平均数值放在一起进行比较。本文以SPSS单侧双侧检验怎么变双尾，SPSS双侧检验怎么做这两个问题为例，带大家了解一下SPSS数据分析的相关知识。

一、SPSS单侧双侧检验怎么变双尾

根据实际结果和初始预测进行比较，单侧检验的结果能够表示实际数值与预期设定之间是否存在较大的差距，如果是双尾，则代表差距非常显著。由于每次的单侧检验只可以分析一组数据和设定值之间的关系，所以我们无法同时对多组数据进行设定值的比较分析，这也是和双侧检验不同的一点。

1、在物联网快速发展的时代，当人们结束一天的工作回到家中，家电不再只是需要手动操作、人为管控的冰冷物件，而成为有温度有活力的“生活管家”，通过与居家主人的对话来持续完成操作指令，这得益于智能语音识别技术的发展。下图是某款智能家电在2024年的销量情况，随着语音识别精准率的提高，销量也在逐步提升。

2、在开发和售卖这款智能家电之前，研发者将智能家电的语音识别精准率设定为16.55%，这里就以语音识别率为例，来检验一下家电的实际识别情况是否和厂商的初始设定存在显著差距。

3、首先把语音识别率放入检验框，由于研发者将智能家电的语音识别精准率设定为16.55%，这里把16.55输入到最下方的检验值，并勾选“估算效应大小”的选项。

4、根据单样本统计，SPSS导入的数据样本为20个，平均的语音识别率约为19.74%，当家电开发厂商对于语音识别率的初始预期数值为16.55%，显著性数值为0.003，显示为双尾，表明实际的语音识别率与研发者的预期数值存在显著差距，可以说现实情况超出了原本的预期，该款家电在智能语音识别方面的技术开发较为成功。

二、SPSS双侧检验怎么做

与一次只能分析一组数据的单侧检验不同，双侧检验是比较两组数据在某个方面的平均数情况，这是用平均数来代替两组的整体情况而构成的比较分析。在显著性结果的意义层面，两种检验方式则是类似的方法思路，即比较两方数据是否存在较大差距。

1、案例数据展示的是两种类型的智能家电在语音识别率方面的情况，那这里我们就用独立样本T检验的方法来查看一下不同类型家电的语音识别率是否存在显著的差距。在如下的操作页面，将语音识别率放入检验变量的空白栏，产品类型导入分组变量。

2、对照案例数据的产品类型列，我们可以看到产品类型分别由数值1、2来作为序号，所以在定义组别的指令中直接选择“使用指定的值”，将原有的案例数据放入不同的组别即可。

3、最后返回到T-检验的结果输出界面，在组统计中，第一组家电的语音识别率均值是17.01%，第二组家电的语音识别率均值是22.471%。双侧检验的结果显示，显著性数值为0.001，显示为双尾，表示这两个类型的家电在语音识别精准率上存在较大的差距，这也间接解释了第二组家电的销量高于第一组家电的原因。

三、小结

以上就是SPSS单侧双侧检验怎么变双尾，SPSS双侧检验怎么做的解答。单侧检验和双侧检验都是关于数据对比分析的常用方法，研究者需要在明确区分两者的基础上灵活运用各类检验方法。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。