統(tǒng)計分析軟件SPSS的應用

統(tǒng)計分析軟件SPSS的應用·

方銘第一頁，共十五頁。目

錄1，一個樣本平均數(shù)的t

檢驗；2，兩個樣本平均數(shù)的t

檢驗；a，成組數(shù)據(jù)平均數(shù)的t

檢驗；b，成對數(shù)據(jù)平均數(shù)的t

檢驗；3，單因素方差分析；4，兩因素方差分析；5，正交試驗方差分析；6，回歸分析。第二頁，共十五頁。1一個樣本平均數(shù)的t

檢驗·

例：某魚塘水中的含氧量，多年平均為4.5mg/L，現(xiàn)在該魚塘設10個點采集水樣，測定水中含氧量分別為：4.33，4.62，3.89，4.14，4.78，4.64，4.52，4.55，4.48，4.26mg/L，試檢驗該次抽樣測定的水中含氧量與多年平均值有無顯著差別。假設：構(gòu)建統(tǒng)計量：確定顯著性水平：……統(tǒng)計推斷：……第三頁，共十五頁。SPSS的實現(xiàn)view”的相應行鍵定義變量：雙擊“var”，或在“variable入變量名；輸入數(shù)據(jù)：在“Data

view”中輸入數(shù)據(jù)，在相應變量名稱下依次輸入，計算操作：Analyze

->compare

means

->One-Sample

T

Test

->添加變量->輸入檢驗值->

OK.p<0.05讀取結(jié)果：sig代表發(fā)生概率(probability)，也就是p值，如果差異顯著；如果p<0.01差異極顯著；如果p>0.05差異不顯著；保存數(shù)據(jù)和結(jié)果：定義文件名即可。第四頁，共十五頁。2兩個樣本平均數(shù)的t

檢驗——成組數(shù)據(jù)平均數(shù)的t

檢驗·

例：兩小麥品種千粒重（g）的調(diào)查結(jié)果如下：品種甲：50,47,42,43,39,51,43,38,44,37品種乙：36,38,37,38,36,39,37,35,33,37試檢驗兩品種的千粒重有無顯著差別。假設：構(gòu)建統(tǒng)計量：其中：，確定顯著性水平：……統(tǒng)計推斷，……第五頁，共十五頁。SPSS的實現(xiàn)定義變量：雙擊“var”，或在“variable view”

的第一行鍵入變量名；第二行鍵入組號（1或2）；輸入數(shù)據(jù)：在“Dataview”中輸入數(shù)據(jù)，在相應變量名稱下依次輸入數(shù)據(jù)和組號；計算操作：Analyze

->compare

means

->Independent-Samples

T

Test

->導入檢驗變量和組變量

->定義組號（1和2，與前面定義一致）

->Continue

->OK.讀取結(jié)果：sig代表發(fā)生概率(probability)，也就是p值，如果p<0.05差異顯著；如果p<0.01差異極顯著；如果p>0.05差異不顯著；保存數(shù)據(jù)和結(jié)果：定義文件名即可。第六頁，共十五頁。2兩個樣本平均數(shù)的t

檢驗——成對數(shù)據(jù)平均數(shù)的t

檢驗·

例：為測定A、B兩種病毒對煙草的致病力，取8株煙草，每一株皆半葉接種A病毒，另半葉接種B病毒，以葉面出現(xiàn)枯斑病的多少作為致病力強弱的指標，得結(jié)果如下：令假設：構(gòu)建統(tǒng)計量：確定顯著性水平：……統(tǒng)計推斷，……株號12345678病毒A9173118782010病毒B1011181467175第七頁，共十五頁。SPSS的實現(xiàn)定義變量：雙擊“var”，或在“variable

view”

的第一行鍵入第一組變量名；第二行鍵入第二組變量名；輸入數(shù)據(jù)：在“Dataview”中輸入數(shù)據(jù)，在相應變量名稱下依次輸入數(shù)據(jù)；計算操作：Analyze

->compare

means

->Paired-Samples

T

Test

->同時導入成對變量

->OK.p<0.05讀取結(jié)果：sig代表發(fā)生概率(probability)，也就是p值，如果差異顯著；如果p<0.01差異極顯著；如果p>0.05差異不顯著；保存數(shù)據(jù)和結(jié)果：定義文件名即可。第八頁，共十五頁。3，單因素方差分析·

例：測定東北、內(nèi)蒙古、河北、安徽、貴州5個地區(qū)黃鼬冬季

真毛的長度，每個地區(qū)隨機抽取四個樣本，測定的結(jié)果如下表，是比較各地區(qū)黃鼬真毛長度差異的顯著性。地區(qū)東北內(nèi)蒙古河北安徽貴州132.029.225.523.322.3232.827.426.125.122.5331.226.325.825.122.9430.426.726.725.526.7第九頁，共十五頁。SPSS的實現(xiàn)view”的第·

定義變量：雙擊“var”，或在“variable一行鍵入觀測值名；第二行鍵入因素名稱；輸入數(shù)據(jù)：在“Data

view”中輸入數(shù)據(jù)，在相應變量名稱下依次輸入數(shù)據(jù)和相應的水平；計算操作：Analyze

->compare

means

->One-Way

ANOVA

->導入觀測值和水平->Post

Hoc選中LSD

->OK.讀取結(jié)果：1，sig代表發(fā)生概率(probability)，也就是p值，如果p<0.05差異顯著；如果p<0.01差異極顯著；如果p>0.05差異不顯著；2，結(jié)果下面是多重比較的結(jié)果，可以比較任意兩個水平i和j之間的差異顯著性?！け４鏀?shù)據(jù)和結(jié)果：定義文件名即可。第十頁，共十五頁。4，兩因素方差分析·

例：將一種生長激素配成M1，M2，M3，M4，M5，五種濃度，并用H1，H2，H3

三種時間浸漬某大豆品種的種子，出苗45天后的各處理每一植株的平均干物重（g）。試做方差分析并作多重比較。濃度

時間H1H2H3M1131414M2121213M3333M410910M5254第十一頁，共十五頁。SPSS的實現(xiàn)定義變量：雙擊“var”，或在“variable view”

的第一行鍵入觀測值名；第二行鍵入因素1名稱；第三行鍵入因素2名稱；輸入數(shù)據(jù)：在“Dataview”中輸入數(shù)據(jù)，在相應變量名稱下依次輸入數(shù)據(jù)和相應的水平；計算操作：Analyze

->General

Linear

Model

->Unvariant

->導入觀測值和水平(在Independent

variable中輸入觀測值；在Fixed

Factor中輸入各水平)->Model，Custom，

Mean

effect（導入2個主效應）

->Post

Hoc

選中LSD

->OK.讀取結(jié)果：p<0.05差異顯著；如果1，sig代表發(fā)生概率(probability)，也就是p值，如果p<0.01差異極顯著；如果p>0.05差異不顯著；2，結(jié)果下面是多重比較的結(jié)果，可以比較任意兩個水平i和j之間的差異顯著性。·

保存數(shù)據(jù)和結(jié)果：定義文件名即可。第十二頁，共十五頁。5，正交試驗設計·例：為了解決花菜留種問題，進一步提高花菜種子的產(chǎn)量和質(zhì)量，科技人員考察了澆水、施肥、病害防治和移入室溫對花菜留種的影響，進行了這4個因素各2個水平的正交試驗。試做方差分析。水平

列號ABABCACD種子產(chǎn)量試驗號1234571111111350211122232531221124254122221425521212220062122112507221121275822第十1三頁，共十五頁。212375SPSS的實現(xiàn)定義變量：雙擊“var”，或在“variable view”

的第一行鍵入第一組觀測值名；第二行鍵入因素1名稱；第三行鍵入因素2名稱；輸入數(shù)據(jù)：在“Data

view”中輸入數(shù)據(jù)，在相應變量名稱下依次輸入數(shù)據(jù)和相應的水平；計算操作：Analyze

->General

Linear

Model

->Unvariant

->導入觀測值和水平(在Independent

variable中輸入觀測值；在Fixed

Factor中輸入各水平)->Model，Custom，

Mean

effect（導入所有效應）

->OK.讀取結(jié)果：p<0.05差異顯著；如1，sig代表發(fā)生概率(probability)，也就是p值，如果果p<0.01差異極顯著；如果p>0.0