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第 31 卷 第 3 期 2012 年 3 月 实验室研究与探索 RESEARCH AND EXPLORATION IN LABORATORY Vol 31 No3 Mar 2012 SPSS 数据分析及 Excel 作图在毕业论文中的应用 丁雪梅 a， 徐向红b， 邢沈阳a， 赵志辉a， 沈景林a， 李玉梅a， 成 军 a， 王鹏 a， 饶家辉a， 王宏娟a， 黎宏宇a， 张乃生a (吉林大学 a 畜牧兽医学院;b 农学部公共教学中心，吉林 长春 130062) 摘要: 通过具体应用 SPSS 对完全随机试验设计、 随机区组试验设计、 拉丁方试验设计以及正交试验设 计的试验数据进行数据分析以及应用 Excel 对数据分析结果作图的实例， 说明 2 个软件的有效结合可 以满足动物科学专业对本科生毕业论文的要求。 关键词: SPSS 数据分析;Excel 作图;毕业论文 中图分类号: TP 393;G 642 0文献标志码: A文章编号: 1006 7167( 2012) 03 00122 07 Application of Data Analysis by SPSS and Figure Construction by Excel in the Graduation Thesis DING Xue- meia， XU Xiang- hongb， XING Shen- yanga， ZHAO Zhi- huia， SHEN Jing- lina， LI Yu- meia， CHENG Juna， WANG Penga， RAO Jia- huia， WANG Hong- juana， LI Hong- yua， ZHANG Nai- shenga ( a College of Animal Science and Veterinary Medicine; b Teaching Centre of Public Courses，Agriculture Department，Jilin University，Changchun 130062，China) Abstract:The data from complete random design，randomized block design，Latin square design and orthogonal experimental design were analyzed by SPSS and figures were constructed using the results of data analysis by Excel with specific casesThe effective combination of the two software can meet the requirements of graduation thesis of undergraduate majoring in animal science Key words:SPSS data analysis;Excel figure construction;graduation thesis 收稿日期: 2011 08 02 基金项目: 吉林大学教学改革项目; 吉林大学农学部博士科研启动 基金( 4305050102PF) 作者简介: 丁雪梅( 1975 ) ， 女， 吉林德惠人， 博士， 实验师， 研究方 向: 动物饲养试验与设计。 Tel : 0431: 878352; E- mail: dingxm067 yahoo cn 0引言 SPSS 是国际上公认的权威的统计分析软件， 广泛 应用于自然科学与社会科学研究中1- 4 。与 SAS、 SATA 相比， SPSS 不需要编程， 只需点击菜单和对话 框， 易学易用， 在短时间内甚至几秒钟内即可得出数据 分析结果， 但要求掌握基本的统计原理。Excel 也可进 行简单的数据分析， 但分析结果信息量少， 且操作繁 琐。而 Excel 在作图方面却不失为一优秀软件。与当 前流 行 的 数 据 处 理 图 形 软 件 Matlab、AutoCAD、 SigmaPlot、 SPSS 等相比， Excel 不需要一定的编程知识 和矩阵知识， 图表类型多样， 图形精确、 细致、 美观， 且 操作灵活、 快捷， 图形随数据变化呈即改即现的效果， 既能绘制简单图形， 亦能绘制较为复杂的专业图形。 对本科生而言， Excel 的操作比较简单且熟悉。尤为方 便的是， SPSS 和 Excel 可以进行数据、 分析结果间的相 互调用。 动物科学专业本科生毕业论文中通常采用的试验 设计方法有完全随机试验设计、 随机区组试验设计、 拉 丁方试验设计、 正交试验设计等， 而方差分析是最常用 的数据分析方法。本文通过实例运用 SPSS 功能模块 进行方差分析， 以及通过 Excel 对 SPSS 分析结果进行 作图， 以期为本科毕业生数据分析及图形处理提供 参考。 第 3 期丁雪梅， 等: SPSS 数据分析及 Excel 作图在毕业论文中的应用 1试验设计与数据分析 1 1完全随机试验设计与单因素方差分析 完全随机试验设计比较简单， 处理数与重复数都 不受限制， 适用于试验条件、 环境、 试验动物差异较小 的试验 5 。完全随机试验设计只设置 1 个试验因素， 可采取单因素方差分析， 如果有协变量影响， 则考虑单 因素协方差分析。 方差分析的前提条件是样本独立性、 正态性和方 差齐性 6- 7 。若不满足这 3 个条件， 则需进行平方根转 换、 对数转换和反正弦转换( 在 Excel 中通过插入函数 或利用 SPSS 的数据转换命令进行转换) ， 或者选择非 参数检验( 如秩和检验、 符号检验等) 。以上条件中， 对独立性要求最严格， 但一般都可满足， 根据试验设计 的随机化基本原则在试验设计和试验过程中已被充分 考虑。相互独立的随机样本才能保证变异的可加性 ( 可分解性) 。单因素方差分析必须考虑正态性和方 差齐性， 但无重复数据的方差分析， 如正交设计则不考 虑这 2 个问题， 正态性和方差齐性是以单元格为基本 单位的， 每个单元格若只有 1 个数据， 则无法分析; 对 于有重复数据的多因素方差分析， 真正分到每个格子 中的样本例数一般都只有 3 5 例， 很难检验出差别， 或者极端情况， 因为极个别格子方差不齐而导致检验 不能通过， 这种情况实际上对分析结果影响并不太严 重， 只要数据分布不是明显偏态， 不存在极端值即 可 8 。正态性检验的方法有多种， 如图示法( 概率图 或分位数图) ， 或计算法( 如矩法、 W 检验法、 D 检验 法) 等， 本文主要采用 SPSS 中依据矩法原理的单样本 K- S 法进行正态性检验。方差齐性是指相互比较的各 样本的总体方差相等。 例 1为了比较 5 种不同配合饲料对猪的饲喂效 果， 选取了品种、 性别、 体重基本相同的仔猪 25 头， 随 机分成 5 组， 投喂不同饲料， 经 30 d 试验后， 各组的增 重结果列于表 19 。 表 1 5 种不同饲料饲养仔猪增重情况 组别净增重/kg 18131299 28109 31314101112 41398810 51211151413 ( 1)SPSS 操作( 部分数据文件见图 1) 。 正态性检验。AnalyzeNonparametric Tests 1- Sample K- S，净 增 重 Test VariableList，Test Distribution 中选择 NormalOk。5 组饲料的 P 值分别 为0 722、 0 967、 1 000、 0 964、 1 000， 均服从正态 图 1部分数据文件 分布。 单因素方差分析。本题只有 1 个试验因素， 无 协变量影响， 属于简单的单因素方差分析， 选择 SPSS 中针对单因素单向方差分析的 One- way ANOVA 命令 进行快速分析。AnalyzeCompare MeansOne- way ANOVA， 组别Factor， 净增重Dependent List， Post HocPost Hoc Multiple Comparisons ( 多重比较) DuncanContinue，Options Descriptive， Homogeneity- of- Variance ( 方差齐性检验)Continue Ok。 输出结果有描述性统计量、 方差齐性检验、 方差分 析、 多重比较。方差齐性检验结果， P =0 579 0 05， 即方差齐性。方差分析结果， P = 0 003 0 01， 表明 不同配合饲料对猪的饲喂效果有极显著差异， 且饲料 5 对猪增重效果最佳。 ( 2)Excel 作图。 选择图表类型并生成初图。 复制 SPSS 描述性统计结果编辑( Excel 中)选择 性粘贴Unicode 文本。插入图表柱形图子图 表类型簇状柱形图( 右侧类型中的第一个)下一 步数据区域( 选定平均值一列数据区域)完成。 图形初步编辑。数据轴主要网格线右键清除， 绘图区右键清除， 图例右键清除; 数据柱数 据系列格式图案边框自定义颜色黑色， 内 部颜色选白色; 图表区右键图表区格式图案 边框无， 区域无确定， 字体字体先选宋体， 再选 Times New Roman， 字形常规， 字号8 号。图 表区左上角小正方图变为 45双向箭头时， 向右下角 方向拉动， 将横坐标轴长度调整为 Excel 中 3 个单元 格长度， 将纵坐标轴长度调整为 Excel 中 6 个单元格 长度( 横、 纵坐标轴长度视具体情况而定， 图形美观即 可) ， 纵坐标右键坐标轴格式刻度主要刻度 单位为 4( 视具体情况而定)确定。 添加误差线。 若样本数相同， 误差线既可选择标准偏差( SD) ， 又可 选择标准误差( SE) ， 若样本数不同， 则只能选择标准 误差， 通常都选择标准误差。数据柱右键数据系 列格式误差线显示方式正偏差自定义:( C) + ( 选定标准误那列数据区域)确定。 多重比较 321 实验室研究与探索第 31 卷 结果标注。根据图 2 多重比较结果， 不在同一列， 表示 差异显著( P 0 05) ， 用不同字母表示， 同列用相同字 母表示， 表示差异不显著( P 0 05) 。点击绘图区 敲入相应的英文字母Enter放入对应数据柱上。 变成 JPG 图片。复制 Excel 中图形至 Word 中， 编 辑选择性黏帖图片( 增强型图元文件) 。 ( 3)Word 编辑。点击图片右键显示“图片” 工具栏裁剪调节图片四边至合适大小文字环绕 浮于文字上方点击图片图表区左上角空心圆变 为 45双向箭头时向右下角方向拉动， 调节至合适大 小。图表标题和坐标轴标目填写的通常做法是在 Excel 中完成: 图表区右键图表选项将图表标 题、 横、 纵坐标标目分别输入图表标题( T) ， 分类( X) 轴( C) ， 数值( Y) 轴( V) 中。但如果论文中图形较多， 一旦图表标题和横、 纵坐标轴标目出现错误会造成修 改不便， 或者几个图形组合在一起， 为了美观， 需使几 个图形具有相同的横、 纵坐标长度， 则要反复调整， 势 必会增加工作量。可通过插入文本框实现。插入文 本框横排输入横坐标标目点击文本框边缘右 键设置文本框格式颜色与线条线条颜色选为 白色确定。若为纵坐标标目， 点击所写的纵坐标标 目右键文字方向方向选择第二行第 1 个。最 后， 按 Shift 将横、 纵坐标标目与图形进行组合( 见图 3) 。 组别N Subset for alpha =0 05 123 25820 459609 60 1510 2010 20 3512 001200 551300 Sig106055383 图 2净增重多重比较结果 图 3饲料对猪的饲喂效果影响 1 2随机区组设计与 2 因素方差分析 随机单位组设计也称为随机区组( 或窝组) 设计。 它是根据局部控制的原则， 如将同窝、 同性别、 体重基 本相同的动物划归一个单位组， 每一单位组内的动物 数等于处理数， 并将各单位组的试验动物随机分配到 各处理组 1 。随机区组设计的数据分析中将区组作 为 1 个因素， 再考虑另一试验因素， 因此通常采用 2 因 素方差分析中最简单的两因素无交互方差分析。 例 2 4 个品种的猪， 分别用 3 种配合料 ( 每种饲 料喂 1 头猪) 饲养 3 个月的增重结果见表 2。分别检 验不同品种以及不同饲料对猪增重效果是否有显著 差异 10 。 表 24 个品种用 3 种配合饲料的增重结果( m/kg) 饲料 品种 1234 151564542 253574944 352584743 数据文件见图 4。SPSS 操作如下: Analyze General Linear ModelUnivariate品种、 饲料Fixed Factor ( s) ， 增 重 Dependent Variable，Model CustomModel: 品种、 饲料，Build Term ( s) : Main effectsContinue， PostHocPostHocMultiple Comparisons for Observed MeansPost Hoc Tests for 品种、 饲 料，Equal Variances AssumedDuncan Continue，OptionsDisplay Means for: 品种、 饲料， DisplayDescriptive statistics，Homogeneity tests ContinueOk。 图 4数据文件 输出结果有方差分析、 单因素统计量以及多重比 较( 由于本文主要介绍数据分析过程以及作图技巧， 在此不将方差分析、 单因素统计量作为重点列出) 。 方差分析表明， 品种、 饲料 P 值分别为 0 000， 0 016， 即不同品种及不同配合饲料对猪的饲喂效果均有显著 影响， 品种 1 和饲料 2 和 3 对猪增重效果最好。 ( 1)建立三线表。表格插入表格表格尺 寸， 列数( C) : 5， 行数( R) : 5， 表格自动套用格式简 明型 1确定。表格绘制表格表格和边框无 边框( 第 1 个)将倒数第二线条变为无颜色， 将无 边框选为实线( 第 2 个)将第 1、 最后 1 条线选择为 0 675 kg， 第 2 条线选择为 0 45 kg。 ( 2)将方差分析表中的数值转入三线表中。复制 方差分析表至 Excel 中编辑选择性黏贴带格式 文本( RTF)复制到 Word 中对应数值复制到三线 表中。 421 第 3 期丁雪梅， 等: SPSS 数据分析及 Excel 作图在毕业论文中的应用 ( 3)根据单因素统计量和多重比较结果画出柱状 图。为了节省作图时间， 根据单因素统计量和图 5 多 重比较结果在 Excel 中先做好图 6 中左图复制粘 贴点击图表区右键源数据在数据区域中插入 右图数据， 这样 2 个图形大小基本一致， 重新添加平均 值、 误差线和多重比较结果， 为了使数据柱对比更加鲜 明， 将 Excel 中纵坐标最大和最小值调节为合适的数 值。调整 2 个图形横坐标在 Excel 同一行单元格上， 调整横、 纵坐标轴， 使 2 个图形具有相同长度的横、 纵 坐标轴， 具有相同数量的主要刻度单位。 ( 4)调整 2 个图形使数据柱具有相同宽度。点击 数据柱右键数据系列格式选项分类间距调 整数值使 2 个图形数据柱具有相同宽度。 ( 5)组合图形。Shift分别点击 2 个图形右键 组合复制至 Word 中编辑选择性粘帖图片 ( 增强型图元文件) 。插入图表标题和坐标轴标目， 并 与图形组合。 品种N Subset 1234 4343 00 3347 00 135200 235700 Sig1 0001 00010001 000 饲料N Subset 12 144850 345000 245075 Sig1 0000214 图 5增重多重比较结果 图 6不同品种和饲料对猪增重效果影响 1 3拉丁方试验设计与方差分析 拉丁方试验设计是从横行和直列 2 个方向进行双 重局部控制， 使得横行和直列两向皆成单位组的设计。 在拉丁方设计中， 每一行或每一列都成为 1 个完全单 位组， 而每一处理在每一行或每一列都只出现 1 次， 即， 拉丁方设计中， 试验处理数 = 横行单位组数 = 直列 单位组数 = 试验处理的重复数 5 。拉丁方设计试验 结果的统计分析， 是将行列两个单位组因素与试验因 素一起， 按 3 因素无交互方差分析法进行分析。 例 3为了研究 5 种不同温度对蛋鸡产蛋量的影 响， 将 5 栋鸡舍的温度设为 A、 B、 C、 D、 E， 把各栋鸡舍 的鸡群的产蛋期分为 5 期， 由于各鸡群和产蛋期的不 同对产蛋量有较大的影响， 因此采用拉丁方设计， 把鸡 群和产蛋期作为单位组设置， 以便控制这两个方面的 系统误差。5 种不同温度对鸡产蛋量影响试验结果见 表 35 。 部分数据见图 7。SPSS 操作如下: Analyze General Linear ModelUnivariate鸡群，产蛋期， 鸡舍 温度Fixed Factor( s) ，产蛋量Dependent Variable， ModelCustomModel: 鸡群， 产蛋期， 鸡舍温度， 表 35 种不同温度对鸡产蛋量影响试验结果( n/个) 产蛋期 鸡群 一二三四五 2( 23)1( 21)3( 24)4( 21)5( 19) 3( 22)5( 20)1( 20)2( 21)4( 22) 1( 20)3( 25)4( 26)5( 22)2( 23) 4( 25)2( 22)5( 25)1( 21)3( 23) 5( 19)4( 20)2( 24)3( 22)1( 19) Build Term( s) : Main effectsContinue，Post HocPost Hoc Multiple Comparisons for Observed MeansPost Hoc Tests for 鸡 群，产 蛋 期，鸡 舍 温 度，Equal Variances AssumedDuncanContinue，Options Display Means for:鸡群， 产蛋期， 鸡舍温度，Display Descriptive statistics， Homogeneity testsContinueOk。 输出结果有方差分析、 单因素统计量以及多重比 较( 见图 8) 。方差分析表明， 鸡群、 鸡舍温度、 产蛋期 P 值分别为 0 035、 0 018、 0 009， 即鸡群、 鸡舍温度、 产 蛋期对产蛋量有显著影响。鸡群 3， 鸡舍温度 3 和 4 以及产蛋期 3 和 4 产蛋量最大( 见图 8、 图 9) 。 521 实验室研究与探索第 31 卷 图 7部分数据文件 1 4正交试验设计与方差分析 拉丁方试验设计要求较高， 必须是 3 个因素、 无交 互作用、 水平数相等。当因素数大于等于 3 时， 通常采 用正交试验设计。正交设计是利用正交表来安排与分 析多因素试验的一种设计方法， 它利用从试验的全部 水平组合中， 挑选部分有代表性的水平组合进行试验， 通过对这些部分试验结果的分析了解全面试验的情 况， 找出最优的水平组合5- 11 。 鸡群N Subset 12 5521 20 4521 40 2521 60 1521 80 3523 80 Sig04871 000 鸡舍温度N Subset 123 152020 5521002100 2522602260 452280 352320 Sig03230 0620477 产蛋期N Subset 12 5520 80 2521 00 1521 6021 60 352320 452320 Sig03460 073 图 8产蛋量多重比较结果 图 9鸡群、 鸡舍温度、 产蛋期对鸡产蛋量影响 例 4为研究当归补血汤中黄芪的提取工艺， 考 察了药材粉碎度、 加水量、 煎煮时间及煎煮次数对黄芪 多糖提取的影响。采用 4 因素 3 水平， 见表 4。选用 正交表 L9( 34) 进行表头设计和安排试验， 试验方式及 结果见表 512- 13 。 表 4黄芪的正交试验因素水平表 水平 因素 粉碎度( A)加水量( B) 煎煮时间( C) 提取次数( D) 1饮片10 倍1 h1 210 目12 倍15 h2 320 目14 倍2 h3 部分数据见图 10。SPSS 操作如下: Analyze General Linear ModelUnivariatea， b， c， dFixed Factor( s) ， xDependent Variable，ModelCustom Model:a，b，c，d，Build Term ( s) :Main effects Continue，Post HocPost Hoc Multiple Comparisons for Observed MeansPost Hoc Tests fora， b， c， d，Equal Variances AssumedDuncanContinue，Options 表 5黄芪正交试验结果表 试验号ABCD 实验结果 X1X2X3X4 11111052405500 5490573 21222064806120 5760584 31333059906130 5670648 42123060806530 6350656 52231058105940 5620613 62312059306080 5670634 73132061706290 5960650 83213063206630 6350610 93321061106590 6310639 Display Means for:a， b， c， d，Compare main effects， Confidence interval adjustment: LSD( none) ，Display Descriptive statistics， Homogeneity testsContinueOk。 输出结果有因素变量表、 方差分析表、 单因素统计 量表及多重比较表。方差分析表明， 药材粉碎度、 加水 量、 煎煮时间及煎煮次数对黄芪多糖提取的影响的P 621 第 3 期丁雪梅， 等: SPSS 数据分析及 Excel 作图在毕业论文中的应用 图 10部分数据文件 值分别为 0 001、 0 584、 0 017、 0 006， 即只有加水量 对其无显著影响， 而其他 3 个因素对黄芪多糖提取皆 有影响， 则只需针对这 3 个因素画出柱状图。由方差 分析表和多重比较结果( 图 11 和图 12) 结合实际， 可 知黄芪的最佳提取工艺为 A3B1C2D3， 即粉碎粒度为20 目， 加水量为 10 倍， 煎煮时间为 1 5 h， 提取次数为 3 次。 AN Subset 123 112058692 212060867 3120 63100 Sig1 00010001 000 CN Subset 12 112059483 312060575060575 212062600 Sig02970059 DN Subset 12 112059050 212060950060950 312062658 Sig00750 108 图 11多重比较结果 图 12粉碎度、 煎煮时间、 提取次数对黄芪多糖提取的影响 1 5完全随机试验设计与协方差分析 例 5为比较 3 种不同配合饲料对猪催肥的效 果， 测得每头猪增加的重量( Y) 与初始重量( X) 数据 见表 6。试验作 3 种饲料对猪的催肥效果差异显著性 测验 14 。 表 6每头猪初始重及增重结果( m/kg) 饲料观测值 A1 X( 始重) 1513111212161417 Y( 增重) 858365780918490 A2 X( 始重) 1716181821221918 Y( 增重) 9790100951031069994 A3 X( 始重) 2224202325273032 Y( 增重) 89918395100102105110 以初始重量为协变量进行协方差分析。部分数据 见图 13。SPSS 操作如下: AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate饲料Fixed Factor( s) ，始重 Covariate( s) ，增重Dependent Variable，Model CustomModel: 饲料， 始重， BuildTerm( s) : Interac- 图 13部分数据文件 tionContinue，OptionsDisplay Means for: 饲料， Compare main effects，Confidence interval adjustment: LSD(none ) ， Display Descriptivestatistics， Homogeneity tests， Parameter estimatesContinueOk。 协方差分析结果表明， 初始重量对猪增重有极显 著性影响( P 0 001) ， 3 种饲料对猪增重效果的影响 次序为饲料 2 1 3( 图14， 图16A) ， 而单一的方差分 析( 图 15， 图 16B) 结果表明， 对猪增重效果的影响次 序为饲料 2 =3 1。由此可见， 若选用方差分析， 必然 得出错误的结论。 721 实验室研究与探索第 31 卷 饲料MeanStd Error 95% Confidence Interval Lower BoundUpper Bound 194959a184091 12098 798 299501a120396 991102011 382165a196478 06886 263 ( a)估计 ( I) 饲料 ( J) 饲料 Mean Difference ( I- J) Std ErrorSig a 95% Confidence Interval for Differencea Lower BoundUpper Bound 124542*2095004289120 173 312793*34090001568219904 214542*2095004201738 912 317336*240900001231022361 3112793*34090001199045 682 217336*240900002236112 310 ( b)配对比较 图 14协方差分析配对比较表 饲料N Subset for alpha = 05 12 1881 75 3896 88 2898 00 S