SPSS-操作要点整理--详细版解读

Spss 操作要点详细版操作要点详细版 第一章第一章 导论导论 SPSS 介绍介绍 学习目标 初步认识学习目标 初步认识 SPSS 软件的内容软件的内容 一 一 SPSS 界面说明界面说明 SPSS for Windows 是 SPSS PC 的 Windows 版本 具有 Windows 软件的共同特点 其 界面十分友好 打开 SPSS 程序就会出现图 1 2 界面 该界面为 SPSS 的数据编辑窗口 其组成部分及主要功能如下 1 1 标题栏 标题栏 功能与其它 Windows 软件一致 2 2 菜单栏 菜单栏 由 10 个菜单项组成 每个菜单包括一系列功能 各菜单的主要功能如下 2 1 File 文件操作菜单 单击 File 有图 1 3 下拉菜单 主要功能包括 New 新建数据编辑窗口 语句窗口 结果输出窗口等 Open 和 Open Database 打开数据编辑窗口 语句窗口 结果输出窗口等 Read Text Data 读入文本文件 Save 和 Save As 保存文件 Display Data Info 显示数据的基本信息 Print 和 Print Preview 将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来 标题栏 菜单栏 工具栏 数据栏 标签 图 1 2 SPSS 11 5 for Windows 界面 2 2 Edit 文件编辑菜单 主要用于数据编辑 如图 1 4 主要功能包括 UndoRedo 或 modify cell values 撤消或恢复刚修改过的观测值 cut copy paste 剪切 拷贝 粘贴指定的数据 paste variables 粘贴指定的变量 clear 清除所选的观测值或变量 find 查找数据 2 3 View 视图编辑菜单 用于视图编辑 进行窗口外观控制 包含显示 隐藏切 换 表格特有的隐藏编辑 显示功能及字体设置等功能 2 4 Data 数据文件建立与编辑菜单 主要用于变量和观测量的编辑和整理 如图 1 5 主要功能包括 Define Variable Properties 定义变量属性 Copy Data Properties 复制数据文件属性 Insert Variable 插入变量 Insert Cases 插入变量或观测值 Sort Cases 按照某个变量值重新排列观测值在数据文件中的顺序 Transpose 把数据文件的行列进行转置 Restructure 数据重组 Aggregate 对数据进行分类汇总 即按指定的变量将观测值进行汇总 以求得每组 图 1 3 File 菜单项的下拉菜单 图 1 4 Edit 菜单项的下拉菜单 的描述统计量 Weight Cases 给变量加权 即以某个变量为权重 2 5 Transform 数据转换菜单 数据分析的进一步准备 如图 1 6 主要功能 包括 Computer 对数据进行计算 生成新的变量 Count 计算相同观测值的个数 并生成一个新的变量 Recode 对变量值进行重新编码 并生成一个新的变量 Automatic Recode 自动重新编码 即将原变量取整 Categorize Variables 对变量进行分类 Rank Cases 对变量求秩 并生成新变量保存秩 2 6 Analyze 统计分析菜单 用于数值分析 功能将在其后各章介绍 2 7 Graphs 统计图的建立与编辑 如图 1 7 主要功能为统计图的生成 教育统 计学常用统计图的生成见第二章 图 1 5 Data 菜单项的下拉菜单 图 1 6 Transform 菜单项的下拉菜单 2 8 Utilities 实用程序菜单 含有变量列表 文件信息 定义与使用集合 自动到新 观测量 运行稿本文件 菜单编辑器等 2 9 Windows 窗口控制菜单 可进行所有窗口的最小化和最大化 激活列表窗口 2 10 Help 帮助菜单 主要提供有关于 SPSS 使用 语法 介绍方面的帮助 3 3 工具栏 工具栏 由一系列的功能图标按钮组成 包括打开文件 Open File 保存文件 Save File 打印 Print 对话框再调入 Dialog Recall 撤消 恢复操作 Undo Redo 定位图表 Goto Chart 定位观测 Goto Case 显示变量信息 Variables 查找 Find 插入观测值 Insert Cases 插入变量 Isert Variable 拆分文件 Split File 对观测量进 行加权处理 Weight Cases 选择观测量 Select Cases 使用集合 Use Set 等 4 4 数据栏 数据栏 主要用于数据录入 5 5 标签 标签 用于实现数据输入界面 Data View 和变量定义界面 Variable View 切 换 二 二 SPSS 统计功能概述统计功能概述 按照由易到难 由简到繁的顺序分类 SPSS 的统计功能可分为三类 1 基础统计 包括描述性统计 探索性统计 列联表分析 线性组合测量 t 检验 单因素方差分析 多维反应模型分析 线性回归分析 相关分析 非参数检验等 2 专业统计 包括判别分析 因子分析 聚类分析 距离分析 可靠性分析等 3 高级统计分析 包括 Logistic 回归分析 多变量方差分析 重复测量方差分析 多协变量方差分析 非线性回归 Probit 回归分析 Cox 回归分析 曲线估计等等 由于上述功能涉及内容繁多 因而不可能面面俱到 本章只选取常用的功能加以简要阐 述 具体操作将在随后各章中详细说明 SPSS 数值分析过程主要在 Analyze 菜单中进行 点击菜单 Analyze 进入下拉菜单 如图 1 8 其数值分析过程主要由以下功能组成 图 1 7 Graphs 及其下拉菜单和 Interactive 的下拉菜单 Reports 报告功能 Descriptives Statistics 描述性统计 Tables 表格 Compare Means 均值比较 General Linear Model 一般线性模型 Correlate 相关分析 Regression 回归分析 Classify 聚类分析 Data Reduction 数据简化处理 主要是因子分析 Scale 量表分析 Nonparametric Tests 非参数检验 Time Series 时间序列分析 Multiple Response 多维反应模型分析 Missing Value Analysis 缺省值分析 图 1 8 Analyze 菜单项的下拉菜单 第二章第二章数据的搜集 整理与表达数据的搜集 整理与表达 SPSS 实验实验 学习目标 能初步运用学习目标 能初步运用 SPSS 进行数据的录入进行数据的录入 一 数据输入一 数据输入 数据输入是进行 SPSS 分析处理的第一步 也是关键的一步 数据没有输入和变量没 有定义好 很多后续工作则不能展开 SPSS 的工作流程为 SPSS 界面 定义变量 输入数据 保存数据 数据分析 保存分析结果 如例 9 8 从某班随机抽取男妇生各 10 人参加创造性思维测验 结果如下 试问男女 生创造性思维测验成绩之差是否显著 男 35 35 28 32 26 24 29 25 35 31 女 28 34 25 20 20 16 31 27 24 15 1 SPSS 界面 打开 SPSS 界面见图 2 10 为一空白数据编辑窗口 SPSS Data Editor 图 2 10 SPSS 的数据编辑窗口 2 定义变量 2 1 统计软件数据的录入格式和平时记录数据的格式不太相同 大致有以下原则 1 同一观察对象的数据不能在同一条记录中出现 即同一观察对象的数据应独占一行 2 一个测量指标只能占一列的位置 即同一指标的数值都应录入到同一变量中去 3 最终的数据应能够包含原始的所有信息 2 2 定义变量 1 单击 variable view 变量视图窗口 该视图的每行各表示对一个变量的定义 每列表示定义该变量时所用的某种属性 如名称 name 变量类型 type 等 见图 2 11 如对例 9 8 定义变量 把成绩定义为 creating 把性别定义为 sex 图 2 11 定义数据视图窗口 2 定义变量后 单击 Data View 数据视图 见图 2 12 所示 第一 第二列的名 称均为深色显示 即为我们定义的 creating 和 sex 其余各列名称均为灰色的 var 图 2 12 变量定义完毕的数据视图窗口 3 数据输入 1 输入变量 creating 的值 确认一行一列单元格为当前单元格 输入第一个数据 35 此时界面显示如图 2 13 所示 然后回车 输入第 2 个数据 以此类推将学生成绩输入完毕 图 2 13 输入数据时的状态 2 将变量 SEX 取值为 1 表男生 取值为 2 表女生 在每一成绩后标明性别数值 见 图 2 14 图 2 14 数据输入完毕后的状态 4 数据保存 选择菜单 File Save 因该数据从未被保存过 故弹出 Save Data As 对话框 注意 在 11 0 版本中对话框中下部多了一个 Variables 可用于选择保存数据集中的某些变量 单 击保存类型可看到 SPSS 中数据保存的各种类型 见图 2 15 如 DBF FoxPro Excel Access 等 在此我们以 SPSS 保存数据 并在文件名框内取文件名 如键入 XUELIN 并回车 可看到系统返回数据编辑窗口 左上角原有的 Untitled 变为 XUELIN 表明当前编辑的文件名为 XUELIN SAV 图 2 15 Save Data As 对话框 二 二 数据的整理数据的整理 一 单元值的修改 直接在每个数据单元中进行修改 二 增加和删除一行数据 一个案子 选择 data 中的 insert case delete 命令 也可选中一行 再击右键 选插入 删除 三 数据的排序 选择 data 中的 sort case 命令 弹出 sort case 对话框 在左框中 选取一个需要按其数值大小排序的变量 也可多个 添加到右框图中 并选择按升序还是 按降序 按 OK 即可 四 数据的行列互换 将数据管理器中原先按行 列 方向排列的数据转换成按列 行 方向排列 即将个案和变量进行转换 这时可选 data transpose 弹出一个 对话框 再在变量名列表中选择 1 个或多个需转换的变量 使之添加到 variable s 框中 单 击 OK 即可 五 选取个案子集 在数据统计中可从所有资料中选择部分进行统计分析 选择 data select cases 命令 三 统计图的生成三 统计图的生成 一 直条图的生成 一 直条图的生成 1 单式直条图 1 打开或建立一个数据文件 如研究 4 6 年级多重成就测验总分问题 2 单击 Grapha 再单击 Bar 弹出 Bar Charts 对话框 内有三种图标和直条 图反映的数据类型 三种图标 Simple 单式直条图 Clustered 分组直条图 Stacked 分段直条图 直条图的数据类型 Summaries for groups of cases 以某个分类同变量为个案分组的标准 反映以 组为单位个案的情况 Summaries of separate Variables 反映统计资料中若干变量或同一个变量的各 种参数的情况 即反映单个变量的情况 Values of individual cases 反映对应某个变量的所有个案的取值情况 3 单击 Simple 再单击 Define 出现 Define Simple Bar Summaries for groups of cases 对话框 在 Bar Represent 中选 Other summary function 将 总 分 调入 Variable 再将变量 年级 调入 Category Axis 单击 Titles 出 现其对话框 在 Title 录入主标题 如在其 Line1 录入 年级直条图 在 Subtitle 录入副标题 如在其 Line1 录入 4 6 年级多重成就的测验总分 单击 Continue 返回 再单击 OK 则生成直条图 4 图形编辑 对生成的图形进行编辑 使其符合自己的需要 第一步 双击 性别直条图 的任一处 出现 Chart1 SPSS Chart Editor 对话框 第二步 单击某一图形块 如数学 则该图形块被激活 单击工具栏的 Fill Pattern 图标 可进行条纹修饰 修饰后 单击 Apply 单击工具栏的 Colors 图标 可进行颜色修饰 修饰后 单击 Apply 单击工具栏的 Bar Styles 图标 可进行图形式样的编辑 图形式样有三种 Normal 表示通用图形 Drop shadow 表示有阴影的图形 3 D effect 表示三维 效果的立体图 单击工具栏的 Bar Lable Styles 图标 可进行图块标签编辑 其中 None 表 示无标签 Srandard 表示使用标准签 Framed 表示用框架的标签 选择后两项后单 击 Apply All 则会显示各自的例数 双击图中 专业直条图 文字 出现 Titles 单击其中的 Title Justification 选 Center 再单击 OK 则标题居中 图中其它文字也可照此编辑 单击 File 取文件名保存输出的图形 2 分组直条图的生成步骤 1 打开或建立数据文件 如研究性别与考虑焦虑问题 2 单击 Grapha 选 Bar 再单击 Clustered 选择 Summaries for groups of cases 3 首先单击 Define 出现其对话框 将 性别 调入 Category Axis 将 考试 焦虑水平 调入 Define Clusters by 然后选择 Bar Represent 中的 Other summary function 将 考虑焦虑分数 调入 Variable 最后单击 OK 生成按年级分组的 考试焦虑分组直条图 二 圆形图的生成 二 圆形图的生成 1 打开或建立一个数据文件 如高校教师职称结构问题 2 单击 Grapha 选 Pie 选择 Summaries for groups of cases 3 单击 Define 出现其对话框 将变量 职称 调入 Define slices by 在 Slices Represent 中选择 Other summary function 将 人数 调入 Variable 4 单击 Titles 在标题中录入 职称结构圆形图 单击 Continue 返回 单击 OK 生成 职称结构 圆形图 5 单击 Edit 或双击圆形图进行编辑 1 单击 教授 扇形 再单击第 2 个图标 选择其中的一种图形模式 其他扇形均照 此编辑 2 双击任一扇形 出现 Pie Options 对话框 其编辑内容为 在 Position First Slice at 中可输入第一个扇形的开始位置 根据扇形个 数输入相应数目 单击 Edit Text 可对文本进行编辑 单击 Format 出现圆形图标签选择式样 选后单击 Continlle 返回 再单 击 OK 单击 优秀 扇形 再单击右边第 4 个图标 该扇形脱离出来 其他扇形也可照此 编辑 6 取文件名保存 三 线图的生成 三 线图的生成 线图有简单 复合及点线三种图形 此处介绍前两种 1 简单线图的生成 1 打开或建立一个数据文件 如绘制小学三年级标准化数学成就测验的线图 2 单击 Grapha 选 Line 再单击 Simple 选择 Summaries for groups of cases 3 单击 Define 出现其对话框 将变量 总分 调入 Category Axis 在 Line Represents 中选 N of cases 4 单击 Titles 在标题中录入 数学成就 单击 Continue 返回 再单击 OK 生成小学三年级标准化数学成就测验的线图 5 单击 Edit 进行编辑 单击图中任一线条 确定其等级 如优秀或良好等 单击第 4 个编辑图标出现 Line Styles 在 Style 中选择线条式样 在 Weight 中选择线条粗细 再单击 Apply 每一线条均照此编辑 取文件名保存 2 复合线图 1 打开或建立一个数据文件 如研究男女生 2 单击 Grapha 选 Line 再单击 Multiple 选择 Summaries for groups of cases 3 单击 Define 出现其对话框 将变量 性别 调入 Category Axis 将 考试 焦虑成绩 调入 Define Clusters by 单击 Titles 在标题中录入 性别与考试焦 虑成绩的关系 单击 Continue 返回 再单击 OK 生成性别与考试焦虑成绩的关系 图 4 单击 Edit 进行编辑 单击图中任一线条 确定其等级 如优秀或良好等 单击第 4 个编辑图标出现 Line Styles 在 Style 中选择线条式样 在 Weight 中选择线条粗细 再单击 Apply 每一线条均照此编辑 取文件名保存 四 直方图的生成 四 直方图的生成 1 打开或建立一个数据文件 如绘制 4 6 年级标准化语文成就测验的直方图 2 单击 Grapha 选 Histogram 3 将变量 语文 调入 Variable 若选 Display normal curve 还可同时输出正 态曲线 单击 OK 生成标准化语文成就测验分布的直方图 4 单击 Edit 进行编辑 运用工具栏对图形进行加工 取文件名保存 五 散点图的生成 五 散点图的生成 1 打开或建立一个数据文件 如绘制语文成绩与数学成绩关系的统计图 2 单击 Grapha 再单击 Scatter 选择 Simple 3 单击 Define 将 语文 调入 Y Axis 将 数学 调入 X Axis 单 击 OK 生成语文成绩与数学成绩的散点图 4 单击 Edit 进行编辑 单击任一散点 散点被激活 单击工具栏第 4 个图标出现 markers 在 Style 中选择符号 如 在 size 中选择符号大小 如选 Medium 再单击 Apply 则 符号式样及大小均发生变化 取文件名保存 四 统计表的编辑四 统计表的编辑 SPSS 输出的表格需转换成学术性表格 具体操作步骤如下 1 单击菜单 format 再单击 TableLooks 出现其对话框 2 单击有 academic 的选项即可 第三章第三章 集中量数集中量数 SPSSSPSS 实验实验 学习目标 学会平均数 中数和众数的学习目标 学会平均数 中数和众数的 SPSSSPSS 操作操作 计算例 3 1 数据的均数 中数和众数 例 3 1 语文成绩 43 23 35 37 42 48 54 28 44 36 38 33 第 1 步 录入数据 见图 3 3 或读取数据 图 3 3 录入或读取数据 第 2 步 选 Analyze 展开下拉菜单 单击 Descriptive Statistics 再单击 Frequencies 出现 Frequencies 对话框 将成绩添加到 Variable s 见图 3 4 图 3 4 添加变量 统计成绩 第 3 步 单击 Statistics 选择 Central Tendency 中的 Mean Median Mode Sum 再单击 Continue 按钮 见图 3 4 返回 Frequencies 单击 OK SPSS 开始计算 结果见表 3 5 图 3 5 选择集中量指标 Statistics 语文成绩 Valid12 N Missing0 Mean38 4167 Median37 5000 Mode23 00 a a Multiple modes exist The smallest value is shown 第四章第四章 差异量数差异量数 SPSS 实验实验 学习目标 掌握学习目标 掌握 SPSS 中的方差和标准差的计算中的方差和标准差的计算 例如 以下是某班甲乙两组语文单元测验成绩 请计算这两组数据的平均数 方差和标准 差 甲 8 9 10 13 13 14 14 15 乙 3 5 5 7 9 13 21 33 第 1 步 录入数据 见图 4 3 或读取数 定义变量 语文为语文成绩 组别 甲组 1 乙组 2 图 4 3 Unitled SPSS Data Editor 对话框 第 2 步 选 Analyze 展开下拉菜单 单击下拉菜单 Compare Means 中的 Means 出现 Means 对话框 将左变量框中的 成绩 语文 选入 Dependent List 中 组别 选入 Independent List 见图 4 4 图 4 4 Means 对话框 第 3 步 单击 Options 出现 Means Options 对话框 将 Statistics 框中 Mean Std deviation Variance Number of Cases 选入 Cell Stastics 中 见图 4 5 图 4 5 Means Options 对话框 第 4 步 单击 Continue 按钮 返回 frequencies 单击 OK 即可 输出结果与解释 Report 组别MeanN Std DeviationVariance 1 0012 000082 618616 857 2 0012 0000810 25392105 143 Total12 0000167 2295752 267 平均数与标准差的结果为 甲组平均数为 12 方差为 6 857 标准差为 2 618 乙组 平均数为 12 方差为 105 142 标准差为 10 254 两组平均数相等 但乙组方差 标准差 大 说明乙组数据分布离散程度大 平均数代表性较差 第五章 相对量数相对量数 SPSS 实验实验 学习目标 掌握将原始分数转换为标准分数 学习目标 掌握将原始分数转换为标准分数 例题 10 名学生的成绩分别为 80 90 78 64 88 92 83 75 90 86 试将其转换为 标准分数 第 1 步 录入 读取 数据 定义变量 成绩为 chji 见图 5 4 图 5 4 成绩录入 第 2 步 选择 Analyze 单击 Descriptive Statistics 中的 Descriptives 出现其 对话框 选择 Save standardized values as variables 见图 5 5 单击 OK 即可 图 5 5 Descriptives 对话框 输出结果见图 5 6 数据编辑窗口中右侧出现 zchji 即为每个数据相对应的标准分 数 图 5 6 Z 分数输出结果 第六章 相关量数相关量数 SPSS 实验实验 学习目标 掌握学习目标 掌握 SPSS 有关相关分析的操作有关相关分析的操作 例 6 1 身高和体重的数据分别为 身高 170 165 150 180 185 体重 72 69 66 70 68 第 1 步 录入或读取数据 定义变量 身高 shgao 体重 tizh 见图 6 6 图 6 6 身高与体重原始数据 第 2 步 选择 Analyze 单击 Correlate 中的 Birariate 进入 Birariate Correlations 见图 6 7 图 6 7 Birariate Correlations 对话框 第 3 步 将变量 shgao 和 tizh 调入 Variables 在 Correlation Coefficient 中 选择所需的相关系数 默认为 pearson 相关 第 4 步 在 Test of Significance 中选 Two tailed 单击 OK 即可 输出结果与解释 Correlations SHGAOTIZH Pearson Correlation 1 449 Sig 2 tailed 448 SHGAO N 55 Pearson Correlation 4491 Sig 2 tailed 448 TIZH 55 N 在上面的结果中 变量见两两相关系数是用方阵的形式给出的 每一行和每一列的两 个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果 共分三列 分别是相关系数 P 值和 样本数 由上表可见 身高与体重之间的 pearson 相关为 0 449 p 双侧 为 0 448 因为 相关系数为 0 449 p 0 448 0 05 认为身高与体重相关不显著 第七章第七章 概率分布及其应用概率分布及其应用 学习目标 掌握偏态与峰态的操作学习目标 掌握偏态与峰态的操作 以例 2 1 数据进行峰度和偏度计算 即 50 名学生统计学成绩为 71 81 74 61 78 79 68 67 81 79 61 81 70 64 90 62 73 73 56 52 79 70 69 63 74 87 52 57 66 72 54 76 75 88 81 80 60 63 80 7 4 77 69 53 48 66 83 81 45 78 71 第 1 步 录入数据 或读取数据 定义变量 统计学成绩 见图 7 14 图 7 14 Unitled SPSS Data Editor 对话框 第 2 步 选择 Analyze 中的 Descriptive Statistics 单击 Frequencies 出现 Frequencies 对话框 将成绩添加到 Variable s 见图 7 15 图 7 15 Frequencies 对话框 第 3 步 单击 Statistics 在 Distribution 中选 Skewness 偏度 和 Kurtosis 峰度 见图 7 16 再单击 Continue 按钮 返回 Frequencies 单击 OK 即可 图 7 16 Frequencies Stasticscf 对话框 输出结果与分析 Statistics NValid50 Missing12 Skewness 1 869 Std Error of Skewness 337 Kurtosis 6 529 Std Error of Kurtosis 662 统计成绩峰度和偏度结果 峰度为 6 529 大于 3 为高狭峰 说明统计成绩次数分布比较集中 偏 态系数为 1 869 说明次数分布为负偏态 表明M Md 0 M 第七章 参数估计参数估计 SPSS 实验实验 学习目标 掌握总体均数估计的操作学习目标 掌握总体均数估计的操作 以例 8 4 数据进行均数估计 即 93 70 90 92 69 95 82 83 88 81 84 77 第 1 步 录入 或读取 数据 定义变量 成绩 chji 见图 8 1 图 8 1 录入数据格式 第 2 步 选择 Analyze 中的 Descriptive Statistics 单击 Explore 出现其对话框 将 chji 添加到 Dependent list 因变量框 见图 8 2 图 8 2 Explore 主对话框 第 3 步 单击 Statistics 点击 Descriptives 置信度默认为 95 可接受 也 可修改 再单击 Continue 按钮返回 单击 OK 即可 输出结果与解释 Descriptives 83 66672 46286 78 2460 89 0874 83 8519 83 5000 72 788 8 53158 69 00 95 00 26 00 13 5000 500 637 6411 232 Mean Lower Bound Upper Bound 95 Confidence Interval for Mean 5 Trimmed Mean Median Variance Std Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis CHJI StatisticStd Error 上表详细列出了常用的描述统计量 其中均数 95 可信区间下限和上限依次为 78 2460 和 89 0874 第九章第九章 假设检验假设检验 SPSSSPSS 实验实验 学习目标 学会用学习目标 学会用 SPSS 分析平均数的差异显著性分析平均数的差异显著性 一 单总体均数之差的检验一 单总体均数之差的检验 例 9 3 6 名被试在一项空间知觉能力测试的成绩为 1 4 1 8 1 1 1 9 2 2 1 2 这些数值是否能证明 这种能力测试平均数一般为 1 5 的论断 第 步 录入 或调入 数据 定义变量 空间知觉能力成绩 chji 见图 9 7 图 9 7 空间知觉能力测试数据文件 第 步 选择 Analysis 中的 Compare Means 单击 One Samples T Test 出现 其对话框 见图 9 8 图 9 8 One Samples T Test 对话框 第 3 步 将左框变量 physics 选入 Test Variable s 并在 Test Value 中输 入总体数均数 1 5 第 4 步 单击 Options 在 Confidence Interval 输入置信度 默认为 95 见图 9 9 单击 OK 即可 图 9 9 One Samples T Test Options 对话框 输出结果与解释 One Sample Statistics NMean Std Deviation Std Error Mean CHJI61 6000 43359 17701 该表为样本的基本情况包括样本量 均数 标准差和标准误 One Sample Test Test Value 1 5 95 Confidence Interval of the Difference tdf Sig 2 tailed Mean Difference LowerUpper CHJI 5655 597 1000 3550 5550 该表为单总体t检验结果 当总体均数为 1 5 时 样本均数与总体均数的t值为 0 565 自由度df为 5 p 双侧 为 0 597 两均数之差为 0 1 因为 565 0 t 597 0 p 05 0 p 所以接受虚无假设 拒绝研究假设 认为该 6 人空间知觉能力测试平均数一般 为 1 5 的论断不成立 二 双总体均数差异的检验二 双总体均数差异的检验 一 独立样本均数差异的检验 一 独立样本均数差异的检验 例 9 8 男性睡眠为 4 6 5 4 5 和 6 小时 女性睡眠为 3 8 7 6 7 6 7 和 6 小时 试问该药对男女性的睡眠是否有不同的效果 第 1 步 录入数据 定义变量 睡眠时间为 time 性别为 sex 其中男为 1 女为 2 见图 9 1 图 9 10 男女性睡眠时间数据文件 第 步 选择 Analysis 的 Compare Means 单击 Independent Samples T Test 出现其对话框 见图 9 2 图 9 11 Independent Samples T Test 对话框 第 3 步 将左框的变量 time 选入 Test Variable s 将 sex 选入 Grouping Variable sex 单击 Define Groups 在 Group1 键入 1 在 Group2 键入 2 见图 9 3 再单击 Continue 返回 单击 OK 图 9 12 Define Groups 对话框 输出结果与解释 Group Statistics SEXNMean Std Deviation Std Error Mean 男65 0000 89443 36515 TIME 女 86 25001 48805 52610 该表为两组数据的基本情况描述 包括样本量 均数 标准差和标准误 Independent Samples Test Levene s Test for Equality of Variances t test for Equality of Means FSig tdf Sig 2 tailed Mean Difference Std Error Difference 95 Confidence Interval of the Difference LowerUpper 该表有两部分检验内容 一是方差齐性检验 此处 518 0 F 486 0 p 0 05 方差齐性 二是在方差齐和方差不齐时的 t 检验结果 方差齐性的t检验为 816 1 t 自由度 12 df 094 0 p 因为 094 0 p 0 05 所以 05 0 水平 上接受绝虚无假设 拒绝研究假设 说明该药对男女性的睡眠效果不存在显著差异 二 相关样本均数差异的检验 二 相关样本均数差异的检验 例题 从某中学随机抽取初三 10 名学生 学期初进行了推理能力测验 期末又进行了 类似测验 结果如下 检验其推理能力有无显著差异 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 期初 11 15 15 14 10 13 11 12 13 12 期末 14 15 14 14 11 14 15 11 14 14 第 1 步 录入数据 定义变量为 first final 见图 9 4 图 9 13 推理能力测验成绩数据文件 第 步 选择 Analysis 的中 Compare Means 单击 Paired Samples T Test 出 现其对话框 先后单击 first 和 final 即可选入 Paired Variables 见图 9 5 单 击 OK TIME Equal variances assumed 518 486 1 81612 094 1 2500 68845 2 75000 25000 Equal variances not assumed 1 95211 600 076 1 2500 64041 2 65068 15068 图 9 14 Independent Samples T Test 对话框 输出结果与解释 Paired Samples Statistics MeanN Std Deviation Std Error Mean FIRST12 6000101 71270 54160Pair 1 FINAL 13 6000101 42984 45216 上表为相关样本基本情况 包括样本量 均数 标准差和标准误 Paired Samples Correlations NCorrelationSig Pair 1FIRST FINAL 10 472 169 该表为相关样本的相关性分析 Paired Samples Test Paired Differencestdf Sig 2 tailed Mean Std Deviation Std Error Mean 95 Confidence Interval of the Difference LowerUpper Pair 1 FIRST FINAL 1 00001 63299 51640 2 1682 1682 1 9369 085 该表为相关样本t检验结果 因 936 1 t 时 085 0 p 0 05 所以接受虚无假设 拒绝研究假设 说明学期初和学期末的推理能力无显著差异 第十章第十章 方差分析方差分析 SPSS 实验实验 学习目标 初步掌握学习目标 初步掌握 SPSS 中的方差分析操作中的方差分析操作 一 单因素方差分析一 单因素方差分析 例 10 1 三种学习方法的数据进行完全随机设计的方差分析 A 5 6 7 5 3 4 B 11 10 9 11 9 10 C 14 15 17 13 17 14 第 1 步 录入 或读取 数据 定义变量 成绩为 chji 分组为 group 其中 A B C 组分别用 1 2 3 表示 见图 10 5 图 10 5 三种学习方法数据文件 第 2 步 选择 analyze 中的 compare means 单击 one way ANOVA 出现其 对话框 见图 10 6 将 chji 选入 Dependent list 将 group 选入 Factor 10 6 单因素方差分析对话框 第 3 步 单击 Options 进入方差分析 选择 Descriptive 给出不同水平下的 描述统计值 和 Homogeneity of variance test 方差齐性检验 见图 10 7 单击 Continue 返回 one way ANOVA 图 10 7 one way ANOVA Options 对话框 第 4 步 单击 Post Hoc 进入多重比较 见图 10 4 选 S N K 即q检验 只有 05 0 或选 LSD 最小显著差法 默认为 0 05 可选 0 1 的任何显著性 水平 若方差不齐性 再选 Equal Variances Not Assumed 中的 Tamhane s T2 单击 Continue 返回 one way ANOVA 再单击 OK 即可 见图 10 8 图 10 8 one way ANOVA Post Hoc Multiple Comparisons 对话框 输出结果与解释 Descriptives 95 Confidence Interval for MeanMiniMaxi N Mean Std Deviation Std Error Lower Bound Upper Bound 165 001 414 5773 526 4837 2610 00 894 3659 0610 94911 3615 001 673 68313 2416 761317 Total1810 004 3931 0357 8212 18317 上表为三种学习方法所获得的学习成绩描述性统计结果 成绩均数分别为 5 00 10 00 15 00 Test of Homogeneity of Variances Levene Statisticdf1df2Sig 1 154215 342 经过方差齐性检验 在当前自由度下的 p 为 0 342 大于 0 01 可以认为样本所在各 总体方差齐性 可以进行方差分析 ANOVA Sum of Squaresdf Mean SquareFSig Between Groups 300 000 2150 00080 357 000 Within Groups 28 00015 1 867 Total328 00017 这是个典型的方差分析表 给出了单因素方差分析的结果 可见 F 值为 80 357 P 小于 0 00 因此可以认为三种学校方法的教学效果不同 CHJI9 Student Newman Keuls Subset for alpha 05 GROUPN 123 165 00 2610 00 3615 00 Sig 1 00 1 000 1 000 Means for groups in homogeneous subsets are displayed a Uses Harmonic Mean Sample Size 6 000 上表是用 S N K 法进行两两比较的结果 简单地说 在表格的纵向上各组均数按大小排序 然后在表格的横向上被分成了若干个亚组 不同亚组见的 P 值小于 0 05 而同一亚组内的 各组均数比较的 P 值大于 0 05 从表中可见 三种教学方法所得成绩被分入不同的亚组中 因此三组见两两比较均有差异 由于各个亚组均只有一个组别进入 因此最下方的组内两 两比较 P 值均为 1 000 自己和自己比 肯定不会有差异 二 多因素方差分析二 多因素方差分析 第 1 步 录入 或读取 数据 定义变量 attitude 表示态度 其中 1 表示严肃 2 表示轻松 teaching 表示教法 其中 1 为集中识字 2 为分散识字 另外 用 achieving 表示成绩 见图 10 5 第 2 步 选择 analyze 中的 General Linear Model 单击 Univariate 进入其对 话框 见图 10 6 第 3 步 将 achieving 放入 Dependent Variable 将 attitude 和 teaching 放 入 fixed factors 第 4 步 单击 Contrasts 出现 Univariate Contrasts 进行多重比较 点击 Contrasts 选择 Simple 单击 Continue 返回 若需其他描述统计量 可单击 Options 选择需要的统计量 第 5 步 单击 OK 第十一章第十一章 回归分析回归分析 SPSSSPSS 实验实验 学习目标 基本会用学习目标 基本会用 SPSSSPSS 进行回归分析进行回归分析 例 11 1 表 11 1 学习时间与期末考试成绩 12345678910 时间40431810253327173047 成绩78937667787465528889 第 1 步 录入 或调入 数据 定义变量 自变量 时间 time 因变量 成绩 chji 见图 11 3 图 11 3 学习时间与期末考试成绩数据文件 第 步 选择 Analysis 中的 Regression 单击 Linear 出现其对话框 将 time 调入 Dependent 将 chji 调入 Independent 见图 11 4 图 11 4 Linear Regression 对话框 第 3 步 单击 Statistics 出现其对话框 见图 11 5 选择 Estimates Confidence intervals Descriptives 等 单击 continue 返回 图 11 5 Stastics 对话框 第 5 步 单击 Save 出现其对话框 见图 11 6 选择 Predicted Values 中的 Unstandardized Prediction Intervals 中的 Individual 及置信度 默认 95 单击 continue 返回 再单击 OK 即可 图 11 6 Save 对话框 输出结果与解释 Descriptive Statistics Mean Std Deviation N TIME29 000012 0369810 CHJI76 000012 4365110 上表为回归分析样本基本情况 包括样本量 均数 标准差 Correlations TIMECHJI TIME1 000 721Pearson CorrelationCHJI 7211 000 Sig 1 TIME 009 tailed CHJI 009 TIME1010 N CHJI1010 该表为相关分析结果 Pearson 相关系数为 0 721 单尾显著性检验 009 0 p 0 05 学 习时间与期末考试成绩相关显著 Model Summary b ModelRR Square Adjusted R Sq