SPSS应用软件试验指导手册

S P S S 工 具 简 介统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握一两种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。常见的统计软件有 SAS，SPSS，S－PLUS，MINITAB，EXCEL等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的 SAS和 SPSS是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是 SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据以及的统计图表制作。SPSS在各类院校以及科研机构中为流行。在中SPSS作为统计分析用的工具。SPSStatisticalProductandServiceSolutions,为统计与解方。自2060代SPSS以来，为各种操作统的要了多，各种的 SPSSforWindows大同小异，的工具了SPSSforWindows19.0中。1SPSS的行Spss理这种好的为一件，交[开][SPSSforWindows][ProductionModeFacility]行。完全行这种和完各种操作。用无学，简单易用。行这种是在Syntax中行好的在script中行的一种行方。这种要掌握 SPSS的。行以各种方法的行方。为学，用“完全行。2SPSS的启动1在 windows[开 ][所 有 ][IBMSPSSStatistics]→[IBMSPSSStatistics19]，即可启SPSS软件，进IBMSPSSStatistics19，如图1.1所示。图1.1IBMSPSSStatistics193SPSS软件的退出SPSS退出Windows相退出：按FilExist的顺使用命令退出。SPSS右角的“关闭”按钮，回答统出的是否盘的问题之4SPSSSPSS、结果输、语法和脚本SPSS看到第一便是如1.2所示在以进录入、以及变量属性定义和SPSS基本构成标题栏、菜单栏、工具栏、栏、变量名栏、观测号、切换标签、状态栏。菜 单菜 单工具辑工具变量名变量名观测序号1.2浏览标题栏显示文名。菜单栏SPSS10菜单通对这些菜单选择户以进几乎所SPSS操作下分别对这些菜单功能作一简如表所示单操作在分别1.1SPSS菜单项 功能简介File 文以及部Edit 、切、基本功能View 观Data 部分功能包括入观测和变量、、选、、分等Transform 及转换功能包括计算变量、重码等Analyze SPSS统计分析汇总包括所统计分析功能Graphs SPSS图表绘汇总包括所SPSS绘图功能Utilities 包含变量信息、文信息、定义和使集、菜单器等Window SPSS呈方式定及转换Help 提供种类型SPSS帮助为了方便户操作SPSS把菜单常命令放到了工具栏里当鼠标在工具栏动一文本示功能，][]“”和“”即浏览浏览浏览查看、录和修改浏览属性和修改。状态说明SPSS当前运状态SPSS被打开时将会“SPSSProcessorisready”提信息。结SPSS多计分析结都将表和结结1.3分计分析结结录录开计分析结当计分析结将被当.spoSPSS结打开1.2接写SPSS程Paste把菜运下各种和选粘贴到再步修改过运运将性提计1.3脚1.412——参考一目的通过本试验项目，使学生理解并掌握 SPSS软件包有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文件，并掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等等。二指导SPSS数据文件是一种结构性数据文件，由数据的结构和数据的内容两部分构成，也可以说由变量和观测两部分构成。一个典型的SPSS数据文件如表2.1所示。表2.1SPSS数据文件结构姓名性别姓名性别年龄…张三145…李四223…数据内观测 …

… … …… … …王五 2 45 SPSS变量的属性SPSS中的变量共有11（Name）（Type）、（Width）（Decimals）（Label）（Value）（Missing）（Columns）（Align）（Measure）值，以分过中如有对其进行置。spss数据（2.1）个属性进行置。2.11创建一个数据文件数据文件的创建分成三个（1）FileNedata建一个数据文件，进入数据。部标“SPSSDataEditor。（2）左下角VariableView根计每（3）变量完成以，DataView标签进入数据，将每个具体录库元格2读取外部数据当前版本的SPSS很Excel下：FileOpendataOpenFile“Excel*.xls”,如图2.2所示。2.2OpenFile2要打开Excel击“打开”钮出OpenExcelDataSource2.3OpenExcelDataSource对各项意义如：Readvariablenamesfromthefirstrowofdata：此项，Excel第一行SPSSWorksheet：被读取数据所Excel。Range：于限制被读取数据Excel位置。2.3OpenExcelDataSource数据编辑SPSS数据进行基本编辑操作功能集EditEdit菜数据编辑功能如所示。Undo撤销上一步操作快捷键为Ctrl＋ZUndo撤销上一步操作快捷键为Ctrl＋ZRedo恢复上一步被撤销操作Cut剪切定内容Ctrl+XCopy复制定内容Ctrl＋CPaste将剪切或复制内容粘贴到指定位置快捷键为Ctrl＋VClear删除定变量观测或清楚定区域内容快捷键为Delete插入变量指定位置左侧插入一个变量。插入个案指定位置上方插入一个观测转至个案于数据定位。定位到设定号所指定观测。转向变量于变量定位。SPSS保存SPSS数据入编辑保存数据。保存数据FileSave或FileSaveas方行。数据保存2.5据要SPSS2.5SPSS保存“名”输入输入名“保存”于将数据保存为数据“ writevariablesnamestospreadsheet ” “Savevaluelabelswheredefinedinsteadofdatavalues”个复：保存为Excel于否将变量名写入Excel第一行于否值标签代替变量值写入Excel。Variables钮于需要保存变量。击弹2.6示被变量才会保存到其余不

2.6SPSSDataTransformSortCase）Data→SortCase打开SortCases话框2.7所示2.7SortCase话框Sortb该进行SortOrder指定方式其Ascending是升列Descending是降列。完毕ok钮执行命令。抽样SelectCase）统计分析时不需所观测进行分析而可只些特定象兴趣SPSSSelectCase筛选SPSSEmployeedata.savSalary30000观测打开文件Employeedata.savData→SelectCase命令，打开话框2.82.8SelectCases话框指定抽样方式Allcases不进行筛Ifconditionissatisfied指定条件进行筛例设置Salary>=300002.9所示；Randomsampleofcases按顺筛；Usefiltervariable过虑进行筛2.9SelectCasesif话框设置完以点击continu进。定观测方这filtered。ok2.102.10样MergeFile→Addcases）文件观测文件SPSS实现文件方Data→MergeFiles→AddCases打开话框2.11。SPSSStatistics文件框点击数出话框。过IndicatecasesourceasVariable框输框输想名即可指定生0-1来指ok2.11MergeFileAddvariables）SPSSDataMergeFilesAddVariables,“continue弹出AddVariables，2.12。2.12Ok样顺序地拆分SplitFile）统计分析经常要分组然组分别分析要求性别分组SPSS具体操作DatSplitFile2.13所示。2.13Splitfile拆分输出结果排列式该提供3式：Analyzeallcasesdonotcreategroups分析拆分Comparegroups输出结果组分析结果Organizeoutputbygroups组排列输出结果单示分组分析结果。分组排序式ok操作计统计分析地数要经常要权平均SPSS通Compute样其步骤TransformComputeComputeVariable2.14。2.14ComputeVariable再TargetVariable入输入名输入面Type&label跳出类型标签NumericExpression入输入计表达式“age>1。IfIfCase2.15。Includeallcases：有的观测进行计算；Includeifcasesatisfiedcondition：仅满足条件的观测进行计算。Ok执行命令变量。2.15Ifcases3——参考一、目的统计分析的目的在于研究总体特征。但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。理和，描述探索出数据在的数规律性，统计学生学统计学的推断统计方法用各种统计方法解决实际实的。二、指导描述统计是统计分析的包括数据的集、整理、，对数据中有用的取和分析，通用一描述统计进行分析。集中趋势的特征：数、和数、数、数、数。中数适用于正分布和对分布，中数适用于有分布类型的。离散趋势的特征：、、、方、、误、离散、方适用于正分布误实际了样本数的程度。程度。出 的 一 是 SPSS 件 的 数 据 件“Employee.data”，该件包含某公司员工的工、工龄、职业变，我们将利用此出相关的描述统计说明，本中，我们将以员工的当前工，计该公司员工当前工的一描述统计，如、频数、方描述统计的计。频数分析（Frequencies）1频开始频变值状况，对把数据的分布特征是非有用的。比如，在某项查中，想知道被者的性别分布状况。频数分析的第一任务编制频数分布表。SPSS中的频数分布表包括的容有：（1）数（Frequency）落在某区间中的次数。1频数分析多适用于离散变，功能是描述离散变的分布特征。询问否输出询问否输出ValidPercentCumulativePercentSPSSFile—>Open—>Data”对话框找到需要文件SPSS/Employeedata”然后打开”。Analyze—>DescriptiveStatistics—>Freuencies”。2.1示2.1Frequencies对话框确定所要例Gender确定后同窗口上点击Statistics”按钮，打开对话框2.2输出项。2.2Statistics1栏表2.1PercentileValues栏项说明项说明Quartiles25%5075Cutpointsfor equalgroups输入整k时表将所从小到大划k并将输出点处Percentile(s)右边小框内键入0~100间1后击Add按钮添到面15555将会显示15%%百分位处变量值。单击Change和e按钮修改或删除数值。Dispersion（离中趋势）栏各统计量符号表示如下：StddeviationMinimum；Variance差；MaximumRange极差CentralTendency（集中趋势）栏各统计量符号表示如下：Distribution（分布特征）栏各统计量符号表示如下：Skewness偏度；Kurtosis峰度chartscharts3成统计图对话有两个选项栏：图2.3Charts子对话框（1）ChartsType类型。选项说明None不生成任何统计图选项说明None不生成任何统计图Barcharts生成条形图Piecharts生成饼图Histograms生成直图如果选中该选项则下面Withnormalcurve选被激活用户选择是否在直图中加入正态曲线这样直观地将变量分布正态分布。(2)ChartValuesChartType选择BarchartPiecharts用。FormatFormat对输出数分布表的设置2.42.3Format选项设置说明选项栏 设置说明Orderby 用选择数分布表是按变量值是按数是按升是MultipleVariables 用对两个变量数分。Comparevariable表示将个变量数分结果在表中显示，Organizeoutputbyvariabes结果在不表中显示。

将不变量数分析Suppresstableswithmorethanncategorsn数分布表这用变量取值时。图2.4Format子对话框结果输出分析点击Frequencies“OK”按钮即得到下面结果。表2.4描述性统计量StatisticsGenderNNValidMissing47402.4NGenderVali）474missin0。ValidFemaleMaleFrequencyValidFemaleMaleFrequency216ValidPercen CumulativePercePercent t nt45.6 45.6 45.6Total25854.454.4100.0474100.0100.02.5FrequencyPercentValidPercent，CumulativePercent2.5Gender2.6Gender2.6genderDescriptives2SPSSDescriptivesSPSSAnalyze→DescriptiveStatisticsDescriptives2.7所示2.7Descriptives将待析Variables框例这里将对资产负债率lev前两大股东持股例之53观察股权集度情况和负债率高低。Savestandardizedvaluesasvariables对所每进行标准产Z名前前z标准：Options2.8所示FrequenciesStatistics对话框大分这里。2.8Options对话框对话框ok行析2对定距型或定型特征析。在结果输出窗口中给出了所选变量的相应描述统计，如表2.6所示。从表中可以看到，我国上市公司前两大股东持股比例之比平均高达102.9，说明“一股独大”的现象比较严重；前五大股东持股比例之和平均为51.8%，资产负债率平均为46.78%。另外，从偏态和峰度指标看出，前两大股东持股比例之比的分布呈现比较明显的右偏，而且比较尖峭。为了验证这一结论，可以利用Frequencies命令画出变量 z的直方图，如图 2.9表2.6描述统计量表前两大股东持股比例之比前两大股东持股比例之比前五大股东持股比例的平方和资产负债率ValidN(listwise)NStatisticMeanStatisticStd.StatisticSkewnessStatisticStd.ErrorKurtosisStatisticStd.Error315102.865199.19974.168.13722.404.274315.51836.1496003.602.137-.318.274315.4677.16773-.165.137-.414.274315图 2.9变量Z的直方图探索分析（Explore），对分析更进一。探索分析一般过在分分的用统计量和图输出，直可以进行用的统计方。在的上，选如命令选Analyze—>DescriptiveStatistics—>ExploreExplore对话框。所计算的变量例如选currentSalary作为待分析变量；选Gender作为分变量，在 Display栏中，选Both，表示输出图形描述统计量。statistics…按钮想算ConfidenceIntervalforMean将总体95%置信区间95%系默认置信概率，为1—9；输出大计量；输出5大和的；s输出的分。算频作Plots话框”，出现如图。Boxplots（箱图）栏re②栏中Normalityplotswithtests框中输出显示正态布图形。结果输出与CaseProcessingSummary表Descriptives表Descriptives茎表值的整表值的小和每个组成的字相加再乘Eachleaf:1case(s)75、50、25分位数因此50%观察落在这一。最大端截至最小。4——参考一、实验目的通过本试验项目，使学生了解常用的假设检验方法，能够使用 SPSS对实际问题作出 t检验。二、实验指导经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。统计检验的基本原理统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计平数12有有差异，为：假设，先为两有差异，用 通过统计运算，定假设 的率 。⒊根据 P的大小，判断假设 是否。所。大样本数差异的显着性检验——Z检验Z检验法适用于大样本样本容量大于的两数之间差异显着性检验的方法。ZZZ第一，假设 ，先假定两个数之间有显著差异。第二，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。( ZSnZ12222ZZZ6-136-56-140ZZZ=-0.658Z=2.166——tt是用于（容量时，个程度方法。t发生概率，从而判定个数是否其一般步骤如下：第一步，建立虚无假设 第二步，统量t，对于不同类型问题选用不同统量方法。如果要评断一个总体中数与总体之间t公式为：如果要评断数之间程度，其统t公式为：tt。理论水0.010.05不同自由度水理论t(df)0.01和t(df)0.05tt6-15t值与关系表出判断。下个如SPSSt：6-6有5020用体学软件进行语文学试在期终考试束，得知全语文考试成绩如表6-16所示，其中前 20分数为参加试学生成绩试数与总体数之间程度判断该试效果。6-16原始学好 成绩 学好 成绩 学好 成绩 学好 成绩 学好 成绩17511652166316741812661283225632764280384137223783368437048014772456346544805921569257835634560674166426453664468277017812789376747838881877287838694869990197329673968496310952079306740785065操作步骤：操作步骤：定义变量“学号”、“样本”和“全班”，分别录入数据，其中“样本”变量对应的是前 20人的语文成绩，“全班”变量对应的是全班 50人的语文成绩。（1）Analyze→CompareMeans→One-SampleTTest…“”对话框，将“样本”和“全班”选入“”框中，对选择的变量进行 t检验，如图 6-26所示。（2）单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表 6-17所示。3．结果分析t检验的结果为 t值（t）、自由度（f）、双尾显著性概率（.）、均值差异（e）和均值差异的 %置信区间（95%ConfidenceIntervaloftheDifference）。查t值表（见附表）可知，（df）0.05=（19）0.05=2.093,而样本 t=38.544>t（19）0.05。所以样本与总体之间存在显著差异，样本平均分高于总体平均分。One-SampleTTest(单个样本 T检验1、单个样本的 T检验单个样本的T检验法的步骤如下：打开或建立数据文件，执行 Analyze→CompareMeans→One-SampleTTest(单个样本 T检验)命令，打开 One-SampleTTest对话框。①从源变量清单中选择一个或几个数值型变量移入 TestVariables(检验变量)框。在框下的TestValue框输入一个(于HoT过程每OptionsConfidenceInterval（区）栏1～99（％）中一输出结果给出样本检验水该区系统默认水95%。MissingValues栏中有两：Excludecasesanalysisbyanalyss只排除分析变量Excludecaseslistwie将剔除有所有观测量。确后OK。2T分析6.3.13152530样品测量了电阻（位：欧姆）判断各批产品量6.1。613批元件样品电阻测量值0.140.140.140.130.1400.1420.1360.130.140.1340.1330.1290.1500525440.140.1420.140.130.1400.1450.1390.140.130.1360.1340.1370.14电5485630.14 0.1410.140.140.1430.1450.1370.130.140.1390.1400.1440.137524800.14 0.1400.130.140.1390.1450.1450.130.140.140.140140.1420.130.140.140.140.140.130.130.140.1380.1360.135485410993第一批元件样本第批元件样本第批元件样本阻值量元件0.140元件电阻从分。3样品电阻测量T第一批元件样本第批元件样本第批元件样本阻值骤下：61义量l233为3建立文并文名 mv保存。为00。由于 3容互不相障 采。K。输出结果及其统计分析如下。①单个样本的统计量表，如表 6.2所示。表中分别给出 3个样本的容量(N)、均值、标准差和平均标准差。表6．2One—SampleStatistics(单个样本的统计量)表N Mean Std．Diviadon Std．ErrorMeanOHMl 第 1批元件样本电阻值(欧姆) 0.14200.002673.000690OHM2 第 2批元件样本电阻值(欧姆) 0.14115.003249.000726OHM3 第 3批元件样本电阻值(欧姆) 30T6．0.139073.004495.000821表6.3One-SampleTest(单个样本的检验)表TestValue=0.140(2-tailed)Difference(2-tailed)DifferenceLowerUpper2.898 14.012.00200.00052.003481.583 19.130.00150.00037.00267-1.137 29.265-.00093.00261.00075

Mean

95％C．IoftheDifferenceOHMl第1(欧姆)OHM2第2(欧姆)OHM3第3(欧姆)从表6.3看到，对于第一批元件样本电阻测量值，有T统计量值t=2.898；Df(自由度)为14，自由度等于样本容量减1；●双尾 T检验的显著性概率 Sig(2-tailed)，其意义为:Sig．=0.012<0.05，说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。MeanDifference(均值差)，即样本均值 0.14200与检验值 0.140之差为 0.0020。样 本 均 值 与 检 验 值 偏 差 的 95％ 置 信 区 间 (95％ConfidenceIntervaloftheDiffern(0.000520.00348)置信区间不包含数值0，则说明以95％的置信概率样本值与检验值偏差大于零。符合[量要求。与额定电阻值0.140相比，这批产品的电阻显著地大了些。对于第二批和第三批元件，显著性概率Sig>0.05所以接受原假设，认为这两批元件的电阻与额定值无显著差异，即认为产品合乎质量要求。T95要对的TestValue输假设检验值μ1=0即可。例可3均值的95：(0.14052，0.14348)、(0.13963，0.14267)、(0.13739，0.14075)。显然，这些置信区间正是偏差的95％置信区间的上下限加上检验值0.140的结果。Independent-SamplesTTest过程主要功能调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即通常所说的两组资料的t检验。实例操作［141117酮类固醇排出量如下，试比较两组均数有无差别。病2.5.5.4.5.4.2.5.4.4.4.2.2.7.人9041486092030910249736723710健5.8.3.6.3.4.6.4.5.7.4.康人1879144672576401607199数据准备5.3tx，再定义一个变量groupgroup1，健5.3t统计分析StatisticsCompareMeansIndependent-samplesTTest...Independent-samplesTTest（5.4）。从对话框左侧的TestVariable(sgroup钮使之进入GroupingVariableDefineGroups...钮弹出DefineGroups在Group1中输入1Group2中输入2Continue钮，返回Independent-samplesTTestOK5.4Independent-samplesTTest结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：t-testsforindependentsamplesofGROUPt-testsforindependentsamplesofGROUPNumberNumberVariableofCasesMeanSDSEofMean---------------------------------------------------------------XGROUP1144.37791.450.387GROUP2115.52821.735.523---------------------------------------------------------------MeanDifference=-1.1503Levene'sTestforEqualityofVariances:F=.440P=.514snD和标准误SEofMean，均差值为1.150，经方差齐性检验：F=.440P=.514，即方差齐。t-testforEqualityofMeans95t-testforEqualityofMeans95Variancest-valuedf2-TailSigSEofDiffCIforDiff-----------------------------------------------------------------------Equal-1.8123.084.637(-2.468,.167)Unequal-1.7719.47.093.651(-2.513,.213)-----------------------------------------------------------------------t结果，第行表方差齐情况下ttef、双侧检验概率2-TailSig、差值标准误SEofDif及其95%可信区间ClforDif。因本属方差齐性，故采用第行即Equal结果：t=1.81,P=0.04著性意义即，老年性慢性支气管炎病人7固醇排出量低于健康人。Paired-SamplesTTest过程调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。在医学领域中，主要的配对资料包括：同对（年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者）或同一研究对象分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象处理前后的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。【例 5-2】某班的教学中采用了新的教学方法，进行前测和后测试验，随机抽取 8名学生作样本，如表 6-18所示，分析两次测试是否有差异，从而判断实验结果。表 6-18前测和后测试验数据编号前测后测编号前测后测1111551315214146121331215715144101481416操作步骤：录入数据定义编号、前测和后测，表 8的录入数据。2分析（1）esPaired-SampleTTest，出Paired-SamplesTTest对，“前测和“后测，分别显示在CurrentSelections中的“Variable后，成对进入PairedVariable中，如6-27所示。（2）O，行，结果如表6-19所示。3结果分析查t值表可知，t（df）0.05=t（7）0.05=2.365,13-19t=38.544>t（7）0.056-19（Sig.(2-tailed)）为0.022，0.05认为配对样本之间存在显著差异，即后测与前测之间存在显著差异。证明该教学方法适合教学要求，能够促进学生［.3］位研究饲料中缺乏维生素E与肝中维生素A的关系，将大白鼠性别、体重等配为8对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定生素A（mol/L）EA别 1 37.2E25.7220.925.1331.418.8441.433.5539.834.0639.328.3736.126.2831.918.3Amol/）5.5t原始数据xE5.5t原始数据StatisticsCompareMeansPaired-samplesTTest...弹Paried-samplesTTest5.6xCurrentSelectionsVariable1xxCurrentSelectionsVariable2xx、x2VariablesOK即完成5.6Paried-samplesTTest话框解释---t-testsforpairedsamples---Nu---t-testsforpairedsamples---Numberof2-tailVariablepairsCorrSigMeanSDSEofMean--------------------------------------------------------------------------------------------------------------X134.75006.6492.3518.586.1278.586.127X226.23755.8212.058-------------------------------------------------------------------------------8C0.58PairedDifferences|MeanSDSEofMean|t-valuedf2-tailSig----------------------------------------------------|--------------------------------------------------8.51255.7192.022|4.217.00495%CI(3.730,13.295)|P=0.12x1MeaSSEofMea）分别34.7506.642.35x2PairedDifferences|MeanSDSEofMean|t-valuedf2-tailSig----------------------------------------------------|--------------------------------------------------8.51255.7192.022|4.217.00495%CI(3.730,13.295)|x1x2两两减差95%可信区间95%C分别8.512、5.71、2.029595%C3.73，13.295。配：t=4.21,P=0.004,差别具高度意义即饲料中缺乏维生素EA确影响。附：5——参考12SPSS()、从正态分布取、要有同差等除同差可能个例外通常统计分析过程不们只可以接受推测们为真否决种参所获得率描述意义当有理由信所分析资料满足时就应该选择统计分析种选择当假不测不所要时。统计不不依分布统计不从正态分布分布不明时资料否同包含测所有的连续不过要得不适亦性包含单、两个、两个关个/关SPSS Analyze NonparametricTests5-15-11χ2卡方很多问题研究者感兴趣往往受试者、试对象或试反响划入类目例按照人们对栽张反响赞成弃权还是反对类便让研究者：张反响程序不同2用析上述类资料类别目两类或多类用类别对象某。例人们研究序期有7人们：1:1:2:2:1:1:1据推断致再六面均匀现收据看符(即服1:1:1:1:1:1)点123456例5-1掷颗六面300次结果见表 5-1试问六面均匀表5-1300次掷点1234564349564566411DataWeightcases…变量定义为权重变量。对六面体点进行加权处理2 按 Analyze|NonparametricTests|Chi-Square 顺序展开Chi-SquareTest对话框，选择六面体变量进入TestVariable对话框，由于这是一个均匀分布检验，故直接使系统默认值，击OK执行运算3结果分析。输出结果如表5-2和表5-3所示5-2描述情况表ObservedNExpectedNResidual14350.0-7.024950.0-1.035650.06.044550.0-5.056650.016.064150.0-9.0Total300表5-3统计结果表LMTLMTChi-Square(a)8.960df5Asymp.Sig...111a0cells(.0%)haveexpectedfrequencieslessthan5.Theminimumexpectedcellfrequencyis50.0.1:1:1:1:1:15-25-3、自度和P=0.111>0.05注独性如果有20％以预少于5或其一个格子预不超过则不宜用当SPSS脚注处预期5百比及最小预便不合适使用2项基项属于拟合优度型该法适用于只能划如和、小于或于和于该于自该体有能结果一一有分项一比P一比1-则项便能认比来自有指PSPSS5-2地区IT业排名前40名公司CEO性别调查其性12名性28名问该地区 IT业 CEO性别比通常0.5。1CEO性别的权重，如上如果对人数没有统计成一个具的数值，就用定义权重。2Analyze|NonparemetricTests|BinomialTestBinomialTest对话框，将性别变量选入TestVariableList框中，在TestProportion中键入0.因0.，运行即可。第3步结果分析。运行结果如表5-4表5-4二项分布检验结果CategoryNObservedProp.TestProp.Asymp.Sig.(2-tailed)GANDER Group1112.30.50.017(a)Group2228.70Total401.00aBasedonZApproximation.IT40CEO1228即男性占705项分布检验的结果双尾相伴P=0.017，显著水平a=0.05,p<a/2,则拒绝Ho，即认CEOCEO三两个独立样本的非参数检验分析两个独立样本中数据常用参数方法，对两组样本的两个平均值进行T检验。但可能由于种种原因，往往能采用T检验T检验的假设些资料成立;研究者宁愿避免这些假设而使他的结论更普遍等Mann-whitneyU Wald-wolroxitzMosesKolmogorov-SmirnovZMann-whitneyU。Mann-WhitneyUH0自总体均值没显著差异；K-S是对分布情况进行比较H0自的总体分布没显著差异；(Wald-WolfwitzRuns)自总体的分布是否具显著差异H0显著差异；(MosesExtremeReactions):自总体分布是否具显著差异H0显著差异；基概念及原理是是否自同一总体一种是最强的之一该进行时首先将放在一起并对所案按升序排列算一每观测值大于二每观测值次再算二每观测值大于一每观测值次分别U1U2若比较接近则说明自相同分布的总体若者差异较大则说明自不同总体。SPSS程5-3A,B种安眠药虑比较们治疗效果20者10人服A10人服B延长睡眠时间表5-试问这种安眠药。5-5对比数据药A1.90.81.10.10.14.45.51.64.63.4药B0.7-1.6-0.2-1.2-0.13.43.70.8021知道两种分布服从正态分布话可用参数检验中的TT检验(当然也可进再用参数检验中T检验做一遍，检验出Sig.=0.074>0.05)道是正态分布就不能假设服从正态再检验，因为只小概率事件才被拒绝，这样犯错误可能性很大。故一般是我们大致知道数据是什么分2Analyze|NonparametricTest|2IndependentSamples进入相应对话框，将延长时间选入TestVariable对话框，将药种选入GroupingVariableDefineGroups分组（如用1,21,TestType中选择Mann-WhitneyU。3及分析。所得结5-2TestStatistics bZMann-WhitneyU24.000WilcoxonW79.000Asymp.Sig.(2-tailed)-1.968ExactSig..049[2*(1-tailedSig.)][2*(1-tailedSig.)].05aa.Notcorrectedforties.b.GroupingVariable:5-2Mann-WhitneyUP=0.049<0.05TTwo-RelatedSamplesTestsWilcoxon检、McNemar几方法Wilcoxon例。1Wilcoxon基概念及原理Wilcoxon给条件以较权重给较小以较小权重后根小进行判断方法。它进行时首先将所评按小评后每附加号正号表示来自正评负号表示来自负评如等价将应于正号和应于负号别求和以后和致等如和很较SPSS5-4155。前5-6问前间有无显著性差异。5-6跑变化77656 636356586065 6575 66 56 59 70前045460 644855544551 4856 48 64 50 54后81在同一批人身上做验数据具有相关性故用相关样本非参数检验;2Analyze|NonparametricTests|2RelatedSamples话框。将前TestPair(s)List在WilcoxonOK。第3步结结如表5-7和表5-P值0.004<0.05，故认前间有显著性差异。Ties0(c)Ties0(c)NMeanRankSumofRanksDLH-DLQNegativeRanks12(a)9.17110.00PositiveRanks3(b)3.3310.00TotalTotal15aDLH<DLQbDLH>DLQcDLH=DLQ6——参考1SPSS、两等操作激发习兴趣自我学习研究二指导

第节、与功T法适于样平均数与总体平均数两样平均数间异显著性检但在际上经常会遇到多个处优劣比较问题即需多个平均数间异显著性检这时再运T法就难以胜任。法是将由k个处观察值作为个整体看观察值总异平自由为于异平自由异总体值总体值比值就检样所总体平均数是等上是于观察值异数就是即异将全部观察值总均平自由为两个多个个异由个作（个作）以过异均与误均比值大小借F布作推断判断因均数在就是3异以间的系。检问题是平时显著。为在比较平数。1418-14校 A B C D91275 211176211，） 12 10 21SPSS134ABCD418-12“Anlyxe-CompareMeans-OneWayANOV，18-2弹出“OneWayANOVA”话框18-318-2话框18-3话框3OneWayANOVA可多结果。框。4比较组且只能话框左侧列表“使之Facto”框。5。18-4组间线性并6“PostHoc”按钮，弹出如图18-5所示对话框。18-5间差框差齐性时可用14LSD（T）和S-N-K-q（q本例LSD。“EquarVariaqncesNotAssumed”复框：一当差不齐性时可用4Dunnetts/s“SignificanceLevel”编辑框：定义时显著性水平，默0.05。。7“Options。18-6项与缺失值处理附加统计分析项目“Statistics”复框：本例描述性统计Descriptiv）差齐性检验Homogeneity-of-varianc。“Meansplot”复框：用均数制图，本例该项。。。8所有设置确认无误后，“OK”按钮，执因素差分析，等待输出结果。四结果解释5差齐性检验差分析表、多重表和均值折线图。118-2统计量包括95%46。18-2218-3Sig）0.320.018-3318-4460.43，308.18152.25103.51F=8.09Sig0.005418-4418-5DTACBD50.0识突示。18-5518-7折图AC18-7折图五要点提示单素指素素素素素单因素SPSSOneWayANOVAUnivariateUnivariate素F或了得到判断需要SPSSOneWayANOVA、原理与功能多因素方差分析基本概念实际研究共同作用影响。基本思想与基本相同首先别计算出总变变以及随机误变其次根据各变相应自由度求出均F值并作F检验不仅需要个个交互作用影响。与相新概念之当一个效应明显地依赖其时，我们这些交互效应。效果能不同交互效应用些计，用计，18-8是这种趋势每条曲线代表个若各曲线行或近似行认交18-8意图交互效应不这是种，对交互效应进行统计检验。或根据是交互影响交互影响的交互影响两种理上并随复杂不仅计算需实验次出上此三或三以上少用到。无交互影响的五因素方差分析采用不复试验某试验结果受到A和B两个影响这两个别取 k和m个则双实际上是要Ak个的BmSST

SS、A同ESSB同SS

，A B TS（1（1E

（1B

（1。SS、SS

除以自自由度得到自相应A B E进得到影响时18-6示根据FA

F以后进行性对AF＞B AF AA影响；关B0.05亦如此。18-6影响表来源自由度 差 统计FASSk-1AB SSB误E SSE

m-1（k-1）（m-1）SST

N-1差（三）有交互影响的双因素方差分析前面A与B相独立相影响但时会产生从使A某些与B另些相结合时对结果产生更影响对步骤几乎与前一AaBbXijkAiBjk1，21212SSSSSSSSSST A B AB ESS-=abSST

A1B

B1S表E-=1

11。SSSSSS

A B AB EBABF18-718-7度 差 FASSa-1AB SSB

b-1-）SSAB

-）E SSE

N-abSS T差根据FFFA B ABB

A×B

2418-818-84A BCD191275 211121761021316212171011915815761141911SPSS118-7894ABC、4218-718-818-92单Anlyze-GeneralLinearModel-Univariat18-10弹出“素方Univariat”话框18-1118-10素（Univariate”话框18-11素3素表“DependentVariable”框。FixedFactor（s”框：因素。可以多个。在对话框左侧的列表r（s418-12建立多因素方差分析的模型“Fullfactorial”单框：饱和模型。对所有因素的主效应及交互效应进行分析，即将观测的总离差平方和分解为多因素的独立作用部分、多因素的交互部分和随机影响部分。该项是默认设置。“Custom”单钮：进行模型的自定义设置。本例采用默认设置，采用饱和模型，“Fullfactorial”单钮。设置完成后，单击返回，返回“多因素方差分析Univariat”对话框。5（e”“Univariate：Contrasts18-13的各组差异比较“Factors”列表框：列出因素及均值比较类型。“Contrast”下拉框：多因素的各组差异比较类型，系统提供了7Simple“Change比较类型，再单击右侧的“Change”按钮保存修改。此时“Factors”列表框后面标识的均值比较类型将发生相应的化。设置完成后，单击“Univariate”对话框的“ContinueUnivariat”主对话框。6、设置以图形方式展现多因素之间是否存在交互作用”按钮，18-14FactorHorizontalAxi‘SeparateLine组曲线对应第二个SeparatePlot组对应第二个Plot需要制输出个本例要求两个交互作用此选择学校进入HorizontalAxs选择处理法进入SeparaceLinesds方ee7、均值多重比较类型单击PostHo按钮弹出Univariate：PostHocMultipleComparisonsgorObservedMean对话如18-15所18-15均值多重比较类型a）18-15均值多重比较类型b）Factos加PostHocTestford复选组当组齐性时两两均值比较法14LSD18-1。TTq18-16差不等时的两两均4项。8、需要保存到原数据文件的统计量“Save”。本例忽略此项。返回Univariat”对话框18-1。18-17需保存到原始数据文件的统计量9“Univariate：Options”对话框，如18-1818-18项“FactosandFactorInteractionss。“Display”复框：要输出显示的各种统计量。包括描述统计量、效应量估计、观测功效、参数估计、系数矩阵、Spread-level、残差等个差分析的前提是因素各水平下的总体服从差相等的输出差齐性检验，还要求输出描述统计量。0.05。完成设置后，单击“Continue”按钮，返回“Univariate”对10OK、解释118-9从表中可以看48，16。表18-9样本量统计描述218-10和样品数。表18-10两因素不同水平的基本描述318-11从表中可看0.384大于显著水平0.05，因此可以认为各组的总体方差相等，满足方差分析前提条件。表18-11方差齐性检验418-12从表中看147.115F0.00019.53119.531F1.6760.208，从而可知因素学校对体质成绩影响显著，而因素处理方法对体质成绩影响不显著；两因素的交互作用没有对造成显著影响。表18-12方差分析表18-13518-13了因素学校的均值比较4414240.1560.05143434。618-1421212718-15LSDACBD0.156ACBD0.05，它们之间存在显著差异。表18-14处理方法均值比较结果表18-15学校的LSD法多重比较的结果818-19图18-19两因素交互影响折线图五、提示SPSSUnivariate此时调用的Univariate7——参考一实验目的理解相关分析的概念、原理及在统计中的作用;SPSSSPSSSPSS二实验指导（一）相关分析的基本概念及原理1xyρ;样样r得出如下结论：r>正表明呈同方向r<0,负;r绝愈接近1x,y愈接近|r|=1y完依赖于x者完;r绝愈接近0表示x,y愈没r=0存非;0<r<y|r|>=0.8,视高;0.5<=|r|<0.8视;|r|<0.3视常用的相关系数为 Pearson相关系数，另外还有 Kendall偏秩相关系数和spearman秩相关系数。Pearson相关系数是两个变量之间的线性相关程度，Kendall偏秩相关系数是适用于度量等级变量或秩变量相关