我们在工作中，不仅要看各项的百分比，对于连续变量，我们要看各项的均值。如果计算总体均值，可用频率分析、描述性分析中的均值进行展现，也可用探索性分析实现，但探索性分析呈现的指标比较多，不太容易查看。好在，SPSS提供了 均值分析。
SPSS的均值分析用于分组计算、比较指定变量的描述性统计量，如均值、总和、方差、标准差、样本数，还可给出方差分析表和线性检验结果等信息。在均值分析中，我们可以指定一个分类变量作为列变量，Means分析可进行分组计算。
使用Means分析计算若干分组的描述性统计量，其目的在于可以直观进行比较。
示例：打开数据。现收集两医院1006名病人某相同手术的情况，包括手术花费的时间（分钟）及麻醉费用（元）等指标，计算各医院的麻醉时间及花费。
1. 打开 分析—比较平均值—平均值
2. 参数说明
（1）因变量列表：要进行均值比较的目标变量，又称为因变量，且因变量一般为连续变量
（2）自变量列表：为分组变量，也可称为自变量。一般为分类变量，其取值可为数字，也可为字符串。若指定了一个自变量，“下一页”按钮就会激活，可进一步细分层次。
（3）选项：
- 统计：显示常用的统计指标，我们可以从中进行选择。基本上常用统计指标全包含在内。
- 单元格统计：存放用户要输出的统计量
- Anova和Eta：对第一层中每一个分组变量进行单因素方差分析，并计算用于连续变量相关程度的eta统计量。方差分析的零假设是：对第一层分类自变量的各个取值，因变量的均值都相等。
- 线性相关度检验：表示对各组均数进行线性趋势检验，实际是对因变量的平均值对自变量进行线性回归，并计算回归的判决系数和相关系数，该检验仅在自变量有三个以上层次时才能使用
3. 输出结果与说明
- 个案处理摘要：给出了有效数据的样本数、总样本数
- 报告：给出不同医院的手术时间和麻醉费用的均值、样本数、标准差
- 方差分析表与相关性度量表：由于医院不足3个，所以无法给出相应线性度量。
4. 语法
MEANS TABLES=Time Exp BY Hospital
/CELLS=MEAN COUNT STDDEV
/STATISTICS ANOVA LINEARITY.
