随机分配是指通过随机抽取的方式将研究样本随机分配到不同的处理组或控制组中，以保证实验结果能够在一定程度上代表总体。在SPSS数据分析中，可以使用随机分配功能来生成随机数，将样本根据随机数划分到不同组别中进行分析。
具体操作流程是在“转换”或“数据”菜单中选择“生成随机数”功能，然后按照提示输入生成随机数的变量、设定随机数的范围、确定每组样本的大小等参数，最后将生成的随机数与样本数据进行匹配即可实现随机分配。
SPSS数据分析后的结果可以通过统计图表和数值报告的方式进行分析。首先需要对统计图表进行观察和比较，了解不同变量之间的关系和趋势。
接着，对于数值报告，需要理解不同统计指标的含义和意义，比如均值、标准差、置信区间等等，可以通过比较不同变量的报告来识别潜在的问题、异常值、缺失值等情况。
当查看 SPSS 检验的结果时，以下是一些一般的指导原则：
1.了解所使用的检验方法：首先，确定你进行的是哪种检验，例如 t 检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。了解检验的目的和假设。
2.关注显著性水平：显著性水平通常用 p 值来表示。p 值越小，表示在零假设下观察到当前结果的概率越低。一般来说，常用的显著性水平是 0.05（表示有 95%的置信度拒绝零假设）。如果 p 值小于或等于显著性水平，通常可以认为在该水平上有统计学意义。
3.检查统计量：根据所使用的检验方法，关注相应的统计量，如 t 值、F 值、卡方值等。这些统计量提供了关于样本数据与假设之间差异的量化指标。
4.解读结果报告：SPSS 通常会生成一个详细的结果报告，包括检验的名称、统计量、p 值等。仔细阅读报告中的解释和说明，以理解结果的意义。
5.比较组间差异：如果进行了组间比较的检验（如 t 检验或 ANOVA），查看组间的差异是否显著。可以关注均值、标准差等指标，以及是否有显著的差异标记。
6.考虑实际意义：除了统计学显著性，还要考虑结果在实际背景下的意义。即使在统计学上显著，结果也需要与实际问题和研究背景相结合进行解释。
7.参考文献和教程：如果对特定的检验方法或结果的解释不确定，可以参考相关的统计学教材、研究论文或在线教程，以获取更详细的解释和指导。 需要注意的是，解读 SPSS 检验结果需要一定的统计学知识和对所使用检验方法的理解。如果对结果的解释存在困难，建议咨询统计学专业人士或与研究团队进行讨论。同时，确保在进行数据分析之前，对数据的质量和适用性进行适当的检查和预处理。