在统计学习中，我们经常要进行有关多元正态总体的均值和方差检验，如果手动计算的话，既浪费时间，结果也不一定准确。这时我们可以利用SPSS软件进行分析。
工具/原料
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电脑一台
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SPSS软件
方法/步骤
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输入数据：为了判断在都含有x1、x2、x3的两个正态总体之间，均值与方差是否具有显著的差异性，可以利用spss19.0导入数据并进行相应的分析以定性定量地分析两个总体间不同的指标的差异性。其中，在数据中增加一个变量t，在总体1中，t=1，而在总体2中，t=2，将，x1、x2、x3、t的数据导入到spss的数据编辑器中。
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正态性检验：然后使用 分析—描述统计—探索，在弹出的对话框中，选择x1、x2、x3为因变量，并选择绘制直方图以及带检验的正态图，点击确定就可以实现对x1、x2、x3的正态性检验。
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正态定量检验：从x1的直方图的分布，以及P-P图中散点分布在直线附近，可以看出，x1的数据的正态性比较的明显，再由正态性检验对x1、x2、x3的数据进行定量的检验。 从表可以看出，x1、x2、x3的对应的Kolmogorov-Smirnov统计量对应的P值都比较大，不能够拒绝他们服从正态分布的假设，因此可以认为x1、x2、x3的数据都是服从正态分布的。
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均值方差检验：然后使用 分析—比较均值—独立样本T检验，打开对话框，选择x1、x2、x3为检验变量，t为分组变量，并且定义组1为1，组2为2，运行即可得到以下结果。
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结果分析： 从独立性检验表格，可以看出，无论是假设方差相等还是方差不相等，x1、x2、x3的均值方程的t检验统计量对应的P值都不小，大于0.05，因此不能拒绝x1、x2、x3在总体1与总体2中相等的假设，认为x1、x2、x3在总体1与总体2中没有显著性差异。 同样的，独立性检验表格也给出了方差检验的结果。x1、x2、x3的F统计量都比较小，可以通过检验，认为x1、x2、x3的方差在两个总体中都是是没有显著性差异的。
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