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SPSS统计分析示例例一：对两个品系小麦栽培观察测量数据如下：品系I株高cm147128115103142140106112101124穗长cm47383541364646384444穗重g1.91.51.11.41.21.81.71.31.71.8品系II株高cm10298869795881029498104穗长cm35354050202544484344穗重g1.21.41.62.00.60.71.71.91.61.8随机调查20株，品系I感染病菌4株，品系II感染病菌7株。请对上述数据进行数据描述与统计分析。对两个品系小麦栽培观察测量数据的统计分析数据文件“xiaomai-2.sav”统计描述：DataSplitfileby“品系”AnalyzeDescriptivestatisticsDescriptives分别对品系I、II的统计描述：绘图（barchartwitherror-bar）：GraphsInteractiveBar…对两个品系株高、穗长和穗重进行平均值t检验:AnalyzeCompareMeansIndependent-samplesTtest…按品系不同分组’Grouping’，分别比较株高、穗长、穗重SPSS输出：汇总表：品系I品系IIt株高cm(M±SD)121.80±16.9896.40±5.894.468**穗长cm(M±SD)41.50±4.4838.40±9.740.914穗重g(M±SD)1.54±0.281.45±0.480.511**:P<0.01从t检验的结果看：株高数据不满足方差齐性，用近似t检验，t=4.468(df=11.136),双侧检验P=0.001<<0.01，两品系的株高具有极显著差异，品系I株高显著大于品系II穗长数据不满足方差齐性，用近似t检验，t=0.914(df=12.640),双侧检验P=0.378>0.05，两品系的穗长无显著差异穗重数据满足方差齐性，用t检验，t=0.511(df=18),双侧检验P=0.615>0.05，两品系的穗重无显著差异对株高、穗重、穗长两两间做相关、回归分析：AnalyzeCorrelateBivariate…穗长、穗重（n=20）穗长、穗重相关关系极显著（相关系数r=0.972，P<<0.01）建立直线回归方程并作图：GraphsInteractiveScatterplot…结果输出：穗重（g）穗长、株高（n=20）穗长、株高之间无显著相关（相关系数=0.238，P=0.312>0.05）穗重、株高（n=20）穗重、株高之间无显著相关（相关系数=0.219，P=0.354>0.05）随机调查20株，品系I感染病菌4株，品系II感染病菌7株。对两品系对感病率做比较（2x2列联表的卡方检验）：输入数据：（注意格式！）操作：将频数值赋于变量“感染”：DataWeightcases…2x2列联表分析：AnalyzeDescriptivestatisticsCrosstabs结

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