在SPSS中比较三组数据的差异，可以使用以下几种方法：
单因素方差分析（ANOVA）
ANOVA是一种统计方法，用于比较多组数据之间的均值，判断组间差异是否显著。它通过分析组间差异与组内差异的比例，得出各组数据均值之间是否存在显著差异的结论。在SPSS中，执行ANOVA分析时，可以选择数据集中的多个变量，并设定显著性水平，从而得到详细的统计结果和可视化图表。
Kruskal-Wallis H检验
当数据不满足单因素方差分析（ANOVA）的假设（如正态性和方差齐性）时，可以使用Kruskal-Wallis H检验。它是一种非参数检验方法，用于比较多个独立样本的中位数差异。Kruskal-Wallis H检验不要求数据服从正态分布，因此适用于更广泛的数据类型。
配对样本T检验
配对样本T检验主要用于比较同一组观测对象在不同条件下的表现。如果三组数据中有相关联的数据（例如，同一组学生在不同时间点的测试成绩），可以使用配对样本T检验来比较这些关联数据之间的差异。
独立样本T检验
独立样本T检验是比较两个独立样本均值是否存在显著差异的统计方法。虽然它主要适用于两组数据的比较，但在某些情况下也可以用于三组数据的两两比较。如果需要比较三组数据的差异，可以分别进行三次独立样本T检验（例如，比较组1与组2，组1与组3，组2与组3），然后结合结果进行综合分析。
事后多重比较
如果方差分析结果显示组间差异显著，可以使用事后多重比较方法（如LSD、Scheffe等）来进一步研究各组之间的具体差异。这种方法可以帮助确定哪些组之间的差异最为显著。
建议
选择合适的方法：首先，根据数据的类型（定量或定性）和假设检验的需求选择合适的统计方法。如果数据满足正态分布和方差齐性，ANOVA通常是首选方法。如果数据不满足这些假设，可以考虑使用Kruskal-Wallis H检验或非参数检验。
数据准备：确保数据格式正确，并且变量设置无误。在SPSS中，明确区分自变量和因变量，并确保数据集的结构适合所选的统计方法。
结果解读：在分析结果中，重点关注F值、显著性水平（p值）等统计量。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以认为组间均值存在显著差异。
通过以上步骤和方法，可以有效地在SPSS中比较三组数据的差异，并得出可靠的结论。