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文檔簡介
1、Excel與SPSS軟件在生物統(tǒng)計學 中的應用一、Excel部分統(tǒng)計學功能的介紹二、SPSS部分統(tǒng)計學功能的介紹(一)、兩個樣本的檢驗 1、配對t檢驗 2、成組t檢驗(二)、方差分析 1、單因素方差分析 2、兩因素方差分析(三)、一元回歸及相關分析 1、一元回歸方程的建立及檢驗 2、相關分析BACK一、Excel部分統(tǒng)計學功能的介紹配對t檢驗處理123456789A肥料33.133.126.836.339.530.933.431.528.6B肥料36.728.835.135.243.825.736.535.928.71、點菜單中的“工具” “數(shù)據(jù)分析” 彈對話框 選擇t-檢驗:平均值的成對二樣
2、本分析 2、確定后彈如下的對話框 將A、B肥料 數(shù)據(jù)分別調(diào)入變量1、2的區(qū)域3、點確定,得如下的結(jié)果:tt單尾,t0.05成組t檢驗甲組施A肥料29.726.728.931.333.126.836.339.530.933.431.528.6乙組施B飼料28.728.329.332.231.13036.236.8301、點 “工具” “數(shù)據(jù)分析” 彈對話框 F-檢驗:雙樣本方差2、點確定,彈如下對話框 將甲、乙兩組數(shù)據(jù)分別調(diào)入變量1、2的區(qū)域3、點確定,得結(jié)果:F0.05,則用等方差t- 檢驗4、點 “工具” “數(shù)據(jù)分析” 彈對話框 選擇t-檢驗:雙樣本等方差假設 5、點確定,彈如下對話框 將甲
3、、乙兩組數(shù)據(jù)分別調(diào)入變量1、2的區(qū)域 6、點確定,得結(jié)果:BACKtt單尾,t0.05兩組的差異不顯著單因素方差分析品系號株號ABC139443025036553364529446423654152351、點 “工具” “數(shù)據(jù)分析” 彈對話框 選擇方差分析:單因素方差分析2、點確定,彈對話框 將數(shù)據(jù)調(diào)入輸入?yún)^(qū)域,根據(jù)情況選擇分組方式,本例選“列”3、點確定,彈如下結(jié)果:F0.05差異不顯著兩因素方差分析(一)無重復兩因素方差分析施肥量1234密度A546578813815B600703861854C548682815852D5516908318531、點 “工具” “數(shù)據(jù)分析” 彈對話框 選方
4、差分析:無重復雙因素分析 2、點確定,彈如下對話框 將數(shù)據(jù)調(diào)入輸入?yún)^(qū)域3、點確定,得如下結(jié)果:行(密度):FF crit , P0.05列(施肥量): pF crit , PF crit , pFcrit ,P0.05,則用等方差t檢驗這列是等方差t檢驗的結(jié)果此列是異方差t檢驗的結(jié)果單因素方差分析品系號株號ABC139443025036553364529446423654152351、建立數(shù)據(jù)文件,設立兩個變量“group”與“no” 如下圖:2、點 “Analyze” ”Compare Means” “One-Way ANOVA” 彈One-Way ANOVA對話框(圖)3、把“no調(diào)入“D
5、ependent List”內(nèi),把變量“Group”調(diào)入“Factor”內(nèi),如圖4、點 “Options” 彈 “One-Way ANOVA:Options”對話框 選 “Descriptive”和“Homogenetity-of-Variance”(下圖) 5、點 “OK” 得各品系平均水平的方差分析結(jié)果:P=0.363,P0.05,組間差異不顯著兩因素方差分析年度1986198719881989密度A546578813815B600703861854C548682815852D5516908318531、建立數(shù)據(jù)文件,設立三個變量“niandu”、“midu”與“no” (下圖)2、點 “
6、Analyze” 尋找”General Linear Model” 點 “Univariate” 彈Univariate對話框(圖)3、把“no調(diào)入“Dependent Variable”內(nèi),把變量“niandu”和“midu”調(diào)入“Fixed Factors”內(nèi)(圖)4、點 “Model” 彈 “Univariate:Model”對話框 點 “Custom” “Build Terms” 選 “Main Effects” 把“niandu”、“midu”調(diào)入“Model”矩形框內(nèi)(圖)本操作認為是niandu 和 midu是無交互作用的,只考慮本因素的主效應。5、點 “OK” 得兩因素分析結(jié)果
7、(圖):P=0.000,P0.01,差異極顯著,說明年度因素對結(jié)果有極顯著的影響P=0.025,P0.05,差異顯著,說明密度因素對結(jié)果有顯著的影響方差分析中均數(shù)的兩兩比較品系號株號ABCDE1635661536126554615860364586760604655762566656157625560668576060637656067596186559666169963636360651064626559631、建立數(shù)據(jù)文件,設立兩個變量“group”與“no” (下圖):2、點“Analyze” ”Compare Means” “One-Way ANOVA” 彈One-Way ANOVA對
8、話框 把“no調(diào)入“Dependent List” , “Group”調(diào)入“Factor” (下圖)3、點 “Post Hoc” 選 “LSD”(下圖) 4、點 “Option” 選 “Descriptive”,其他默認。 5、點 “OK” 得品系間兩兩比較的結(jié)果:BACK一元線性回歸分析NaCl含量X00.81.62.43.244.8干重Y8090951151301151351、建立數(shù)據(jù)文件,設立兩個變量“x”與“y” (下圖)2、點 “Analyze” “Regression” “Linear” 彈Linear Regression對話框把“y”調(diào)入“Dependent” ,把變量“x”調(diào)
9、入“Independent” (下圖)3、點 “OK” 得NaCl含量與干重的線性回歸分析結(jié)果,如下:相關系數(shù)0.929R平方值越大,回歸方程越有意義經(jīng)F檢驗,P=0.002,P0.05,有統(tǒng)計學意義,此回歸方程可建立a=81.786,P=0.000b=11.161,P=0.002一元線性相關分析品系KP法DBC法18.779.728.699.738.369410.051159.81168.49.378.098.888.79.6910.2510.81099.351、建立數(shù)據(jù)文件,設立兩個變量“x”與“y” 如下圖:2、點 “Analyze” “Regression” “Linear” 彈Lin
10、ear Regression對話框 “y”調(diào)入“Dependent”內(nèi), “x”調(diào)入“Independent”內(nèi),如圖3、點 “OK” 得KP法與DBC法的一元線性相關分析結(jié)果:BACK相關系數(shù)0.953經(jīng)F檢驗,P=0.000,P0.05,有統(tǒng)計學意義,此兩方法間與極顯著的相關單個樣本的統(tǒng)計假設檢驗 例:已知玉米單交種群單105的平均穗重 u0 =300g,噴藥后,隨機抽取9個果穗,其穗重為:308、305、311、298、315、300、321、294、320。問噴藥后與噴藥前的果穗,差異是否顯著? 1、建立數(shù)據(jù)文件,設立一個變量“no”, 如下圖:2、點 “Analyze” ”Compare Me
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