SPSS教程01(带图)_频数及方差分析_chenxy

1、简单教程 01 1. 相关配套数据 已经 上传百度文库：2. 配套软件 SPSS 17.0 已经上传百度文库；百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy”百度云盘链接；1 SSPS基本操作命令21.1 排序命令21.2 画学历的直方图SSPS命令21.3 画全体职工的各种图形SSPS命令21.4 成绩排序SSPS命令32 方差分析42.1 单因素方差分析（产量，品种，区组）42.2 无交互的双因素方差分析92.3 有交互的双因素方差分析122.4.1 无交互作用的多因素方差分析152.4.2 有交互作用的多因素方差分析171 SSPS基本操作命令1.1 排序命令30分提醒 SS

2、PS 操作步骤对单价进行排序1. 在 Variable窗口定义变量（单机原则：对什么变量排序，就先定义什么变量刻度级( Scale )：定义的变量的具体表现，能够用数字表示，且可以做加减乘除四则运算 序次级( Ordinal )：用文字描述，且能比较大小 名义级( Nominal )：不能用数字描述，也不能比较大小，地位平等2. 在Data View窗口录入该变量数据3. 对单价排序，依次点击 Data -> Sort cases ( 默认选择添加指定排序变量于右侧输入框 Sort by )，选择 升序Ascending 或者 降序Descending 点击OK1.2 画学历的直方图SS

3、PS命令1. 在Variable View窗口定义有用的变量 学历 和 频次2. 对学历做变量值标签 values 在弹出窗口中 点击该行对应列values处单元格；进入Values Label窗口，在光标闪烁处Value录入1-.-5 下面Label空白处录入 小学-.-研究生（两者一一对应），回车或者点击add键3. 指定频次为加权变量，依次点击 Data-> Weight Cases 勾选 weight case by 并添加右侧 频次变量4. 对学历画直方图4.1 依次点击 Analyze ->Description ->Frequencies 在Frequencie

4、s 窗口，添加学历于右侧窗口，点击右侧 charts 选择需要的图形(Histogram) 并通过是否勾选with normal curve判定是否需要在直方图上添加额外曲线图4.2 依次点击Analyze -> Description -> Explore 进入右侧depdentlist 录入学历 点击右侧plots 进入该窗口,左侧箱型图(BoxPlots)勾选none，右侧Descriptive窗口勾选 Histogram 直方图；1.3 画全体职工的各种图形SSPS命令第一种方法：1. 在Variable窗口中定义变量（工人人数，干部人数，人均月收入），对于区间数据处理可以

5、作标签，也可以人均收入录入中值；2. 根据已存在的工人人数和干部人数变量产生新变量“总人数”，3. 依次点击： Transform -> computer variable -> 在Target中 输入 新变量名称“总人数”4. 然后 先做加权处理 weight cases 点击变量 （总人数）5. 然后画图 需要展现什么变量 画图 charts 中录入什么变量（人均月收入）第二种方法：1. 在 Variable 窗口 中定义变量（人均月收入，职工类别，人数）（注意需要在职工类别和人均月收入作标签）2. 然后做加权处理 Data -> Weight cases 录入人数3.

6、然后画图 添加变量（人均月收入）于右侧窗口，然后进入charts 窗口界面勾选需要画的图形1.4 成绩排序SSPS命令某小组统计学成绩如下六种不同的排名方式成绩排序1排序2排序3排序4排序5排序698121.59109.598121.59109.595354687953546879535468792697.5253.592697.5253.592697.5253.592697.5253.590101010111 11. 在Variable窗口 定义变量（成绩）2. 并在Data View 窗口录入该变量下的相关数据3. 对成绩进行排序 Transform -> Rank cases 进入

7、Rank 窗口，暂无分组仅需添加（add）变量成绩于右侧Variable 窗口；进入Rank Cases窗口后依次点击排序1：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties -> low->continue->OK ；排序2：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties -> high->continue->OK ；排序3：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties -> mean->continue->OK ；排序4：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties -> low

8、->continue->OK ；排序5：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties ->high->continue->OK ；排序6：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties -> mean->continue->OK ；（仅供参考，建议自己操作一遍，如有错误及时纠正更新）课程主要内容：方差分析基础：假设检验.方差单因素方差分析双因素方差分析 （无交互，有交互）多重比较协方差单因素协方差分析双因素协方差分析（无交互，有交互）正交设计2 方差分析2.1 单因素方差分析（产量，品种，区组）Variable窗口

9、定义相关变量 产量（ 刻度级 ） 区组（ 标签：名义级 1-3 ） 品种（ 标签：名义级 A-H ）Data View窗口 录入具体数据（一个区组和一个品种对应唯一数据（两者交叉数据是一个的） 只能做无交互作用）问题： 在置信水平0.05 时 1. 检验不同品种其平均产量是否有显著性差异2. 检验不同区组其平均产量是否有显著性差异3. 检验不同品种及不同区组的产量是否有显著性差异实验因素： 必然是 序次级 名义级 （品种，区组）实验指标： 刻度级处理或者水平： 因素对应的数据（品种A-H，区组1-3）数据： 实验指标对应的具体数值差异产生因素：随机性差异 -> 组内方差 影响因素：（随机

10、因素）（随机选取的地 ）系统性差异 -> 组间方差 影响因素：（系统因素，水平因素）（品种 ）SSE 组内平方和 SSE = SST - SSASSA 组间平方和SST提出假设H0 ：( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1 ：( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等在假定H0成立的条件下，寻找并计算检验统计量 F r 是A的水平数n 是样本容量由表可知：SSA = Between Groups ( sum of squares )SSE = Within Groups ( sum of squares )F 该统计量对应的P（sig.）值： 0.22

11、3 大于 0.05所以不拒绝原假设H0，即有95%的把握认为不同品种其平均产量没有显著性差异操作过程 1 > （数据见文件 20151008_单因素方差分析）点击：Analyze -> Compare Means -> 最后一个one way-ANOVA上面 depend List实验指标 产量下面 factors 因素 品种OK操作过程 2 >点击：Analyze -> Compare Means -> 最后一个one way-ANOVA点击Options 检验方差是否相等 勾选 Homogeneity ->continue左上角：Post Hoc

12、（两两比较） 上面勾选 LSD（检验均值的一种方法 LSD法）下面勾选 Tamhane (基于T检验的保守成对比较，当方差不相等时，适用此检验)-> continue -> OK 结果如下生成表格方差齐性检验表 Test of Homogeneity of Variances方差分析表 ANOVA （Analysis of Variance）多重比较表 multiple comparisons（省略）P值检验法：比较 sig.（即P值）和 置信水平的大小1. 若 sig. > : 则不拒绝原假设H0， 即有95%的把握认为不同品种其平均产量没有显著性差异2. 若 sig. &

13、lt; : 则拒绝原假设H0， 即有95%的把握认为不同品种其平均产量有显著性差异该结果中 P值=0.223 > 0.05 则不拒绝原假设H0，即有95%的把握认为不同品种其平均产量没有显著性差异操作过程 3 >指定两两比较1. 检验 A B C D 与 E F G H 的产量是否有显著性差异点击：Analyze -> Compare Means -> 最后一个one way-ANOVA点击Options 勾选Homogeneity of Variance test 方差齐性检验 ->continue点击 Contrast 勾选 polynomial 右侧下拉窗口

14、选择 Linear(线性的)Coefficient 输入指定比较变量若指定 A B C D 与 E F G H 品种比较则先输入 1 1 1 1 再连续输入 -1 -1 -1 -1 呈对应关系 -> continue -> OK 结果如下附注： Tab. Contrast coefficients (对比系数表) Tab. Contrast Tests (对比测试表)仅考虑在假设方差相等的情况下，继续使用P值检验法由P值 = 0.031 < 0.05 则拒绝原假设H0； 有95%的把握认为两组品种（ABCD）（EFGH）之间的产量有显著性差异2. 点击 next继续指定A B

15、 与 E F 进行比较 设定系数 1 1 0 0 -1 -1 0 0-> continue -> OK 结果如下由P值=0.051 > 0.05 则认为不拒绝原假设HO，即有95%的把握认为两组品种（AB）（EF）产量无显著性差异；2.2 无交互的双因素方差分析第一步 分别对因素A，B提假设（一般垂直排列）对因素A品种提出假设H0a: ( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1a: ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等对因素B区组提出假设H0b: （. 1） = ( . 2 ) = ( . 3 ) = ( . 4 )= H1b: ( .

16、j ) ( i = 1,2,3,4 ) 不全相等在假定H0a成立的条件下，寻找并计算检验统计量 Fa在假定H0b成立的条件下，寻找并计算检验统计量 Fb操作过程1 >点击：Analyze -> General Linear Model -> Univariate然后 点击右上角 Model 进入Univariate Model 窗口勾选 custom 中间 type 下拉窗口选择 main effects-> continue -> OK 结果如下分析该表格内容由因素1：区组 P值 = 0.014 < 0.05 故拒绝原假设H0 即有95%把握认为 不同区组

17、间的产量有显著性差异由因素2：区组 P值 = 0.096 > 0.05 故不拒绝原假设H0 即有95%把握认为 不同品种间的产量无显著性差异2.3 有交互的双因素方差分析s: A因素的水平数n : B因素的水平数t : A，B两因素交叉的水平数操作步骤 1 （数据见文件 20151015_有交互的双因素方差分析）定义变量,并录入数据 企业类型（nominal,并设定标签值） 政策作用（nominal,并设定标签值） 指标U （scale）点击：Analyze -> General Linear Model -> Univariate 进入Univariate 窗口添加上面 d

18、epend List 指标U添加下面 factors 政策作用 企业类型 点击->OK 得到表结果如下：对表2进行分析 对因素A政策作用提出假设H0a: ( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1a: ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等对因素B企业类型提出假设H0b: ( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1b: ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等对因素A B 交互作用提出假设H0c: 因素A与因素B的交互作用不产生影响H1c: 因素A与因素B的交互作用产生影响由表可知1. 在假定H0A成立的情况下，寻找并

19、计算Fa统计量代入数据根据 Fa = 13.379 sig.（P值） = 0.000 < 0.05故拒绝H0a：既有95%的把握认为因素A有显著性影响2. 在假定H0B成立的情况下，寻找并计算Fb统计量.根据 Fb = 8.661 sig.（P值）= 0.001 < 0.05故拒绝H0a：既有95%的把握认为因素B有显著性影响3. 在假定H0C成立的情况下，寻找并计算Fc统计量.根据 Fc = 1.925 sig.（P值）= 0.135 > 0.05故不拒绝H0a：即有95%的把握认为因素A与因素B的交互作用不产生影响操作步骤 2点击：Analyze -> General Linear Model -> Univariate进入Univariate 窗口添加上面 depend Var 指标U添加下面 factors 政策作用 企业类型继续做假设检验政策作用大和政策作用小Contrasts 设定对比系数指定比先点击Options 进行方差齐性检验再点击post_HOC