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SPSS软件在农业统计分析中的应用 摘要：在农业科研实践中，试验数据的统计分析是一个重要环节。由于历史原因，很多农业科研工作者还在使用传统手工方式整理分析试验数据资料，阻碍了基层农业科研工作的开展。SPSS是社会科学统计包StatisticalPackageforthe social science的缩写，该软件是由美国SPSS公司推出的大型统计软件包，由于它具有功能强大、交互性好、适用性广等特点，深受广大科学工作者的好评。基于此，本文主要对SPSS软件在农业统计分析中的应用进行分析探讨。 下载 关键词：SPSS软件 农业统计分析 应用 一、前言 现今计算机技术的快速发展，对其成熟的统计分析软件的借助对繁冗的数据进行处理，不但使试验数据资料中的信息可以得到充分的挖掘和利用，而且统计分析效率、精确度和准确性还可以得到极大地提高。虽然SPSS软件被称作社会科学统计包，它同样也适用于自然科学的统计分析。 二、SPSS软件在农业试验统计分析中的应用浅析 社会学统计软件是SPSS的名称，但是也广泛应用于农业领域数据分析中。 作为一种集成化的计算机数据应用处理软件，SPSS是一个组合式软件包，统计分析、数据管理、输出管理、图表分析等等都是其基本功能。SPSS统计分析功能包括均值比较、描述性统计、相关分析、一般线性模型、回归分析、对数线性模型、数据简化、聚类分析、时间序列分析、生存分析、多重响应等几大类。SPSS可以根据数据绘制各种统计图形，具有专门的绘图系统。SPSS利用菜单式操作，使用方便，界面友好，具有比较齐全的统计方法，具有直观的输出结果，对于非统计专业人员而言比较适用。使用SPSS的人员在农业科研人员中要远多于SAS使用的人数。 三、SPSS软件在农业统计分析中的应用 （一）描述性分析 描述性统计分析中描述性分析是最基础的统计分析之一，利用描述性分析，变量的总和、平均数、方差、极差、标准差、最小值、最大值等统计量都可以计算出。比如：对100个小麦麦穗随机抽取，表1为每穗小穗数，进行描述性分析。 建立命名为nw.sav的数据文件，SPSS软件所规定的数据文件格式就是扩展名sav；在AnaIyze菜单中选择Descriptive statistics项的Descriptives命令，得到Descri叫ves对话框，描述性分析的变量为小穗数；单击。叫ons按钮，如图1所示的对话框就会弹出，对统计分析的项目进行选定，如标准差（平均数（Mean）、最小值（Minimum）、总和（sum）、最大值（Maximum）、方差（Variance）、标准误（S.E.mean）、极差（Range）等；单击Continue按钮回到Descriptives对话框，按OK后如表2所示的结果即会得到。 表2，Descriptive statistics（描述性统计） 除了描述性分析外，还可在Descriptive statistics项中对频数分布分析（Frequencies）、列联表分析（crosstabs）、探索性分析（Explore）等描述性统计进行分析。 （二）组群比较的假设测验 对两个处理的好坏在试验中进行比较，随机分别从两个处理中进行抽样，各自组成个组群，对这两个组群进行测验称组群比较的假设测验。 例如：对月龄大白鼠饲养时使用高蛋白和低蛋白两种饲料，在三个月时，对两组大白鼠的增重量（g）进行测定，两组的数据分别为：低蛋白组：70，118，101，85，107，132，94；高蛋白组：134，146，106，119，124，161，107，83，113，129，97，123。试问大白鼠的增重量利用两种饲料饲养的是否有差别？建立数据文件protein.say，格式如图2所示，其中，饲料类型中的1表示高蛋白饲料，2表示低蛋白饲料；选择Analyze菜单中Compare Means项的Independent-Samples TTest命令，对独立样本的均数差异显著性进行检验，得到 组对话框，把饲料类型设为G rouping Variable，把增重量设为Test Variable（s）；单击Define Groups按钮，在相应的Group输入框中分别填入1和2，如图3所示；单击Options按钮，得到对话框如图4所示，95%为背景设定置信度，Continue按钮单击，回到Independent Samples T Test对话框；单击OK得到的结果如表3和表4所示，可以从表中看出，120.17和101.00分别为两组的平均增重量（Mean），21.26和20.62分别为标准差（的值0.072和方差齐性（Equalvariancesassumed）时的t值1.916可知，误差导致的概率大于5%，t值落在置信区间内，不存在处理效应，大白鼠饲养用的两种饲料对它们的增重量差别不显著。还可以在Compare Means项中完成单样本t测验（One-SampleTTest）、平均数分析（Means）、成对比较的假设测验（Paired-Samples TTest）、单因素方差的分析。 （三）单因素方差分析 一维方差分析是单因素方差分析的另一名称，只有一个因素在试验中涉及时，这种统计分析方法就需要使用。根据组内不同的观察值个数，可分为组内观测次数相等的方差分析、组内观测次数不相等的方差分析，以观测次数相等为例进行试验分析。 例如：对安徽、东北、河北、内蒙古、贵州5个地区黄鼬冬季针毛的长度进行测定，随机在每个地区抽取4个样本，表5为测定的结果，对各地区黄鼬针毛长度进行差异显著性比较。对数据文件fur.sav进行建立，其中，东北的代表数字为阿拉伯数字1、内蒙古的代表数字为2、河北的代表数字为3、安徽的代表数字为4、贵州的代表数字为5；选择Analyze菜单中Compare Means项的One-Way ANOVA命令，有一对话框弹出，设定地区为Factor，设定长度为DependentList；对Options按钮单击，得到对话框，选定Descriptive项，再对Continue单击，回到One-WayANOVA对话框；对PostHoc按钮单击，对话框弹出，在方差齐性（Equalvariancesassumed）假定中可供选择的多重比较方法有Bonferroni（LSDMCD）法、LSD法和Sidak法等18种，选用LSD法应用于本例中，对Continue单击回到One-WayANOVA对话框；单击OK，得到结果，结果中的Sig.=O，说明黄鼬冬季的?毛长度在这5个地区具有显著差异，需进行多重比较，在平均数多重比较的表格中，内蒙古与安徽、贵州，东北和其它地区，安徽与贵州，河北与