统计分析软件SPSS的应用
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统计分析与SPSS的应用
统计分析与SPSS的应用统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了一套完整的数据分析工具和功能。
本文将介绍统计分析与SPSS的应用，并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。
首先，统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。
通过使用SPSS，可以计算并展示各种统计量，如均值、中位数、标准差等，从而了解数据的集中趋势和离散程度。
这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。
其次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。
研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据，如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。
此外，SPSS还可以进行相关分析，通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。
这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系，从而更好地解释现象并进行进一步的推断。
再次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。
SPSS提供了一系列的回归分析方法，可以用于建立预测模型。
通过选择合适的回归方程，研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。
此外，SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法，可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理，从而更好地理解数据的结构和特征。
最后，统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。
SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等。
通过绘制图表，研究者可以直观地展示数据的分布和趋势，从而更好地传递数据的信息。
总之，统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。
通过SPSS提供的各种功能和方法，研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理，从而更好地理解数据的特征和规律。
因此，掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一。
SPSS统计软件的操作与应用
SPSS统计软件的操作与应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一种用于数据统计和分析的软件工具。
它提供了广泛的功能和分析选项，适用于各种研究领域和数据类型。
本文将介绍SPSS的操作步骤和应用场景。
一、SPSS的基本操作步骤：1.数据输入：在SPSS中，可以通过手动输入数据或导入其他文件格式的数据。
点击“文件”-“打开”命令，选择数据文件并确认导入选项。
4.数据转换与清洗：SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。
可以使用“计算变量”命令来创建新的变量，通过数学公式、逻辑操作或函数运算来计算新的变量。
可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集进行分析。
5.数据分析：SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。
可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析，使用“分析”-“回归”命令进行回归分析。
6.图表绘制和结果解释：SPSS可以绘制各种类型的图表，如柱形图、线形图、散点图等，以可视化方式展示数据。
分析结果可以通过图表、表格和文字报告的方式进行解释。
7. 输出和导出结果：SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件（ .spo ）或HTML格式，也可以导出为Microsoft Office软件（如Excel、Word、PowerPoint）或PDF格式。
二、SPSS的应用场景：1.社会科学研究：SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。
可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。
2.医学研究：医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释，SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析，帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。
3.市场研究：市场研究中需要对调查数据进行分析和预测，SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析，帮助企业了解市场需求和制定市场策略。
统计分析与SPSS的应用
统计分析与SPSS的应⽤统计分析与SPSS的应⽤第1章SPSS统计分析软件概述常⽤的统计软件：SAS、SPSS、TSP、STATISTICA、EViews、MINITAB、Excel等。
1.1 SPSS使⽤基础数据编辑窗⼝是SPSS的主程序窗⼝，在软件启动时⾃动打开，并⼀直保持打开状态直到退出SPSS。
在运⾏时只能打开⼀个数据编辑窗⼝，它是由数据视图和变量视图组成的。
主要功能是：定义数据结构、录⼊编辑和管理待分析的数据。
结果输出窗⼝，主要功能是显⽰管理SPSS统计分析结果、报表和图形，与数据编辑窗⼝不同的是：结果输出窗⼝允许同时创建和打开多个窗⼝，⽬的是将同⼀批数据的不同分析结果指定输出到不同的输出窗⼝。
1.2 SPSS的基本运⾏⽅式SPSS的三种基本运⾏⽅式是：完全窗⼝菜单运⾏⽅式、程序运⾏⽅式、混合运⾏⽅式。
完全窗⼝菜单运⾏⽅式：所有的分析操作通过菜单、按钮、输⼊对话框等⽅式完成。
适合⼀般的统计分析⼈员和SPSS初学者。
程序运⾏⽅式：⾸先根据分析需要，将数据分析的步骤⼿⼯编写成SPSS命令程序，然后将编写好的程序⼀次性提交给计算机执⾏。
适合⼤规模的统计分析⼯作。
混合运⾏⽅式：完全窗⼝菜单运⾏⽅式和程序运⾏⽅式的综合。
1.3 利⽤SPSS进⾏数据分析的基本步骤⼀、数据分析的基本步骤1、明确数据分析的⽬标2、正确收集数据3、加⼯整理数据4、选择恰当的统计分析⽅法进⾏探索分析5、读懂统计分析结果⼆、利⽤SPSS进⾏数据分析的⼀般步骤1、SPSS数据的准备阶段在数据编辑窗⼝中定义SPSS数据的结构，录⼊和修改SPSS数据等。
2、SPSS数据的加⼯整理阶段对数据编辑窗⼝中的数据进⾏必要的预处理。
3、SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析⽅法，对数据编辑窗⼝中的数据进⾏分析建模。
4、SPSS分析结果的阅读和解释阶段读懂SPSS结果输出窗⼝中的分析结果，明确其统计含义，并结合应⽤背景知识做出切合实际的合理解释。
SPSS统计分析方法及应用解析
SPSS统计分析方法及应用解析SPSS（统计软件包社会科学）是一种用于统计分析的软件包，广泛应用于社会科学领域，包括心理学、教育学、经济学等。
它提供了各种统计分析方法和功能，可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息，并生成统计报告和图表。
本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。
1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法，包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。
研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析，了解数据的分布情况和基本特征，为后续的统计推断提供基础。
2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。
研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法，通过SPSS计算得出t值和p值，以判断两组样本均值差异是否显著。
3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值，以判断不同组别之间的均值差异是否显著。
4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。
SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值，以判断变量之间的关系是否显著。
5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数，以预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。
6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。
SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分，以解释变量之间的共性和变异。
此外，SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法，以满足研究人员对不同问题的需求。
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
统计分析软件SPSS介绍
统计分析软件SPSS介绍统计分析软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大、广泛应用于科研、社会学、经济学、心理学等领域的统计分析软件。
SPSS主要用于数据统计和分析，并以其简单易用的特点受到了广大用户的喜爱。
SPSS在数据分析方面提供了丰富的功能和方法，能够满足不同领域的需求。
它可以实现常见的描述性统计分析，包括数据的均值、标准差、最大值、最小值等，同时还提供了多种图形展示方式，如柱状图、折线图、散点图等，帮助用户更直观地认识数据。
此外，SPSS还支持各种统计检验方法，如t检验、方差分析、相关分析、回归分析等，可以帮助用户深入挖掘数据背后的规律和关系。
最为人称道的是，SPSS还能够根据用户的特定需求进行高级统计分析，如因子分析、聚类分析、逻辑回归分析等，极大地拓宽了数据分析的领域。
SPSS的操作相对简单，适合初学者使用。
它采用了图形化用户界面（Graphical User Interface, GUI）设计，用户只需要通过鼠标点击和拖拽操作，即可完成数据输入和分析等任务。
同时，SPSS还提供了丰富的帮助文档和在线教程，用户可以通过查阅文档、学习教程，快速掌握软件的使用方法和技巧。
此外，SPSS还支持数据的可视化操作，用户可以通过设置变量属性、创建过滤器等方式，快速筛选和呈现感兴趣的数据，提高了数据处理和分析的效率。
除了常规的统计分析功能，SPSS还针对特定领域的需求，提供了相应的专业模块。
比如，在医学研究领域，SPSS提供了医学统计模块（Medical Statistics Module），支持药效学分析、生存分析等医学相关的统计技术；在市场营销领域，SPSS提供了市场营销模块（Marketing Research Module），支持市场调研、市场细分、顾客满意度分析等市场营销相关的分析；在社科领域，SPSS提供了社会调查模块（Social Survey Module），支持问卷设计、抽样、数据收集等社会科学调查相关的研究。
SPSS统计分析软件及其应用
提供数据筛选、排序、合并等功能，方便用户对数据进行预 处理。
变量处理与转换
变量类型设置
支持数值型、字符型、日期型等多种 变量类型，方便用户进行数据分类和 编码。
变量转换
提供变量计算、变量重新编码、缺失 值处理等功能，满足用户对数据转换 的需求。
统计分析方法选择
描述性统计
提供均值、标准差、频数等统计量，方便用户了 解数据的基本特征。
人工智能与SPSS的结合
自动化分析
通过集成人工智能技术，SPSS将实现更多自动化分析功能，减少用户手动操作，提高分析效率。
智能预测
利用机器学习算法，SPSS将能够为用户提供更准确的预测结果，帮助用户更好地制定决策。
SPSS与其他软件的融合发展
跨平台协作
SPSS将加强与其他软件的集成和互操作性，支持在多个平台和设备上无缝协作，提高工作效率。
与Excel的比较
数据分析能力
SPSS在统计分析方面更为专业，提供了丰 富的统计方法，而Excel的数据分析功能相 对较弱。
用户界面
SPSS的用户界面相对友好，适合初学者使用，而 Excel的用户界面更倾向于数据处理和表格制作。
数据处理量
对于大数据集，SPSS可以处理更大的数据 集，而Excel在数据量较大时可能会遇到性 能问题。
频数分析
统计各类别的频数、频率和占比，了解数据的分布情况。
数据的标准化处理
通过Z分数等方法，将不同量纲或不同单位的数据进行标准化处理， 便于比较和分析。
推论性统计分析
参数检验
通过样本数据推断总体参数，如t 检验、方差分析等，检验样本数 据是否符合某种假设或分布。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设，直接 对样本数据进行统计分析，如卡 方检验、秩和检验等。
变量处理与转换
变量类型设置
支持数值型、字符型、日期型等多种 变量类型，方便用户进行数据分类和 编码。
变量转换
提供变量计算、变量重新编码、缺失 值处理等功能，满足用户对数据转换 的需求。
统计分析方法选择
描述性统计
提供均值、标准差、频数等统计量，方便用户了 解数据的基本特征。
人工智能与SPSS的结合
自动化分析
通过集成人工智能技术，SPSS将实现更多自动化分析功能，减少用户手动操作，提高分析效率。
智能预测
利用机器学习算法，SPSS将能够为用户提供更准确的预测结果，帮助用户更好地制定决策。
SPSS与其他软件的融合发展
跨平台协作
SPSS将加强与其他软件的集成和互操作性，支持在多个平台和设备上无缝协作，提高工作效率。
与Excel的比较
数据分析能力
SPSS在统计分析方面更为专业，提供了丰 富的统计方法，而Excel的数据分析功能相 对较弱。
用户界面
SPSS的用户界面相对友好，适合初学者使用，而 Excel的用户界面更倾向于数据处理和表格制作。
数据处理量
对于大数据集，SPSS可以处理更大的数据 集，而Excel在数据量较大时可能会遇到性 能问题。
频数分析
统计各类别的频数、频率和占比，了解数据的分布情况。
数据的标准化处理
通过Z分数等方法，将不同量纲或不同单位的数据进行标准化处理， 便于比较和分析。
推论性统计分析
参数检验
通过样本数据推断总体参数，如t 检验、方差分析等，检验样本数 据是否符合某种假设或分布。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设，直接 对样本数据进行统计分析，如卡 方检验、秩和检验等。
SPSS分析应用的原理
SPSS分析应用的原理一、SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），即社会科学统计包，是一种广泛使用的统计分析软件。
它提供了丰富的数据处理方法和统计分析工具，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究等领域。
SPSS应用的原理主要包括数据输入、数据整理、数据分析和结果解释等方面。
二、SPSS数据输入在使用SPSS进行分析之前，首先需要将原始数据导入软件中。
SPSS支持的数据格式包括文本文件、Excel文件和数据库文件等。
用户可以使用SPSS的数据编辑器进行数据输入，也可以通过复制粘贴等方式将数据从其他软件导入SPSS。
数据输入完成后，SPSS会自动识别数据的类型，并生成相应的变量。
三、SPSS数据整理数据整理是数据分析的前提，它包括数据清洗、数据变量定义和数据变量转换等过程。
数据清洗主要是对数据进行筛选、删除缺失值和异常值的处理，确保数据的准确性和完整性。
数据变量定义主要是对数据变量进行命名和定义属性，方便后续的数据分析。
数据变量转换可以根据具体需求对数据进行计算和转换，如计算平均值、合并变量等。
四、SPSS数据分析SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计分析、推断性统计分析和预测分析等。
常用的统计分析方法包括：频数分析、交叉表分析、t检验、方差分析、回归分析、聚类分析等。
用户可以根据自己的具体需求选择相应的分析方法，并设置相应的参数进行分析。
SPSS会根据用户选择的分析方法进行计算，并生成相应的结果报告。
五、SPSS结果解释在使用SPSS进行数据分析后，需要对分析结果进行解释和理解。
SPSS会生成相应的结果报告，包括表格、图表和统计量等。
用户需要根据具体的分析目的进行结果解释，理解结果的含义和影响。
此外，还可以使用SPSS的可视化功能，将结果以图表的形式展示，更直观地展示数据的特征和趋势。
六、SPSS分析注意事项在使用SPSS进行数据分析时，需要注意以下几点： 1. 数据的准备和整理工作要充分，确保数据的质量和完整性； 2. 在选择分析方法时，需要根据具体的问题和数据类型进行选择，并设置相应的参数； 3. 在分析结果解释时，要注重对结果的合理解读，并结合实际情况进行分析； 4. 在使用SPSS进行高级统计分析时，需要熟悉统计学原理和方法，避免错误的使用和解读。
SPSS软件能做什么？
SPSS软件能做什么？
SPSS是目前社会科学领域最流行的统计分析软件之一，被广泛应用于
市场调研、社会调查、医学研究等领域。
那么，SPSS到底能做什么呢？
一、数据管理
SPSS可以对数据进行快速、准确、标准化的处理，包括数据清洗、缺
失值处理、变量名修改、变量重分类、数据转换、数据合并等，以满
足数据分析的要求。
二、描述性分析
SPSS可以进行描述性统计分析，如平均数、中位数、标准差和频数分
布表等。
通过这些统计量，我们可以了解数据的基本情况，如数据属
于正态分布还是偏态分布，数据的集中趋势和离散程度等。
三、推断性统计分析
SPSS可以进行推断性统计分析，如t检验、方差分析、回归分析、因
子分析等。
这些统计方法可以帮助研究人员进行数据分析、模型建立
和检验，以回答他们的研究问题。
四、数据可视化
SPSS可以生成直方图、散点图、线图、条形图等数据可视化图表，使数据更加直观、易于理解。
通过数据可视化，我们可以快速地发现数据中的规律和异常点，进而进行更有针对性的数据分析。
五、写作和发布
SPSS提供多种数据和结果的写作和发布方式，如Word、Excel、PDF 等。
这些数据和结果可以被方便地嵌入报告或文章中，用于展示研究的结果和结论。
总之，SPSS是一种功能强大、易用性高的统计分析软件。
使用它可以帮助研究人员提高数据分析的效率和准确性，为科研工作提供有力的支持。
SPSS软件分析
SPSS软件分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个统计分析软件，由IBM公司开发。
它提供了强大的数据处理和统计分析功能，广泛应用于社会科学研究、医学、经济学等领域。
首先，SPSS可以进行数据清洗和整理。
例如，它可以帮助用户去除数据集中的异常值，删除缺失数据，对重复数据进行处理等。
通过SPSS的数据清洗和整理功能，研究人员可以得到一份干净、完整的数据集，为后续的分析工作奠定基础。
其次，SPSS可以进行描述统计分析。
利用SPSS，研究人员可以计算数据的均值、中位数、标准差等统计量，了解数据的分布情况。
同时，SPSS还可以进行频率分析，帮助用户计算每个类别的频数和百分比，并绘制出直方图、饼图等图表，以直观地展示数据的特征。
此外，SPSS还可以进行推论统计分析。
推论统计分析包括参数估计和假设检验两个方面。
对于参数估计，SPSS提供了一系列的方法，如t检验、方差分析、回归分析等，可以帮助用户对样本数据进行推断，并对总体的一些参数进行估计。
对于假设检验，SPSS可以进行单样本或双样本的均值比较、方差齐性检验、相关性分析等，并及时给出结果的显著性水平，帮助用户判断是否拒绝或接受原假设。
另外，SPSS还具备数据可视化的功能。
通过SPSS，研究人员可以绘制出丰富多样的图表，如折线图、散点图、箱线图等，可以直观地展示数据之间的关系和趋势，帮助用户更好地理解和解释数据。
最后，SPSS还具备数据挖掘和预测分析的功能。
对于大规模数据集，SPSS可以应用数据挖掘算法，发现潜在的规律和模式，从而提供决策支持。
此外，SPSS还可以进行预测分析，通过建立回归模型或时间序列模型，为未来的趋势和表现进行预测。
总之，SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以帮助研究人员进行数据清洗、描述统计、推论统计、数据可视化、数据挖掘和预测分析等工作。
无论是在学术研究还是商业决策中，SPSS都可以提供可靠的统计分析结果，帮助用户做出准确的决策。
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s n 0.267 10
确定显著性水平：…… 统计推断：……
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的相应行 键入变量名； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入， 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> One-Sample T Test -> 添加变量 -> 输入检验值 -> OK. 读取结果： 读取结果：sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如 果 p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果 p>0.05差异不显著； 保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
t=
( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ2 ) (43.4 − 36.6) = = 0.084 sx1 − x2 sx1 − x2
其中：
sx1 − x2 =
se2 se2 + n1 n2
，
2 s12 (n1 − 1) + s2 (n2 − 1) s = (n1 − 1) + (n2 − 1) 2 e
2 两个样本平均数的 t 检验 ——成组数据平均数的t 检验
例：两小麦品种千粒重（g）的调查结果如下： 品种甲：50,47,42,43,39,51,43,38,44,37 品种乙：36,38,37,38,36,39,37,35,33,37 试检验两品种的千粒重有无显著差别。 假设： µ1 = µ 2 构建统计量：
8
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的第一行 键入第一组观测值名；第二行键入因素1名称；第三行键入 因素2名称； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据和相应的水平； 计算操作： 计算操作：Analyze -> General Linear Model -> Unvariant -> 导入观测值和水平(在Independent variable中 输入观测值；在Fixed Factor中输入各水平) -> Model， Custom ， Mean effect（导入所有效应） ->OK. 读取结果： 读取结果： 1，sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如果 p<0.05差异显著；
统计分析软件SPSS 统计分析软件 的应用
方铭
目 录
1，一个样本平均数的 t 检ห้องสมุดไป่ตู้； 2，两个样本平均数的 t 检验； a，成组数据平均数的t 检验； b，成对数据平均数的t 检验； 3，单因素方差分析； 4，两因素方差分析； 5，正交试验方差分析； 6，回归分析。
1 一个样本平均数的 t 检验
水平 试验号 1 2 3 4
5 6 7
列号
A
1
B
2
AB
3
C
4
AC
5
D
7
种子产量
1 1 1 1 2 2 2 2
1 1 2 2 1 1 2 2
1 1 2 2 2 2 1 1
1 2 1 2 1 2 1 2
1 2 1 2 2 1 2 1
1 2 2 1 2 1 1 2
350 325 425 425 200 250 275 375
浓度
时间
H1
13 12 3 10 2
H2
14 12 3 9 5
H3
14 13 3 10 4
M1 M2 M3 M4 M5
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的第一行 键入观测值名；第二行键入因素1名称；第三行键入因素2 名称； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据和相应的水平； 计算操作： 计算操作：Analyze -> General Linear Model -> Unvariant -> 导入观测值和水平(在Independent variable中 输入观测值；在Fixed Factor中输入各水平) -> Model， Custom ， Mean effect（导入2个主效应） -> Post Hoc 选 中LSD ->OK. 读取结果： 读取结果： 1，sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如果 p<0.05差异显著；
令 d = x1 − x2 假设：µd = 0 构建统计量： t = d − µd
sd n
=
(43.4 − 0) = 2.63 4.31 8
确定显著性水平：…… 统计推断，……
SPSS的实现
view” 的第一行 键入第一组变量名；第二行键入第二组变量名； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据； 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> Paired-Samples T Test -> 同时导入成对变量 -> OK. 读取结果： 读取结果：sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如 果 p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果 p>0.05差异不显著； 保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。 定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable
例：某鱼塘水中的含氧量，多年平均为4.5mg/L，现在该鱼塘设10 个点采集水样，测定水中含氧量分别为：4.33，4.62，3.89，4.14， 4.78，4.64，4.52，4.55，4.48，4.26mg/L，试检验该次抽样测定 的水中含氧量与多年平均值有无显著差别。 假设： µ = µ0 = 4.5mg / L 构建统计量： t = x − µ = 4.421 − 4.5 = 0.084
p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果p>0.05差 异不显著； 2，结果下面是多重比较的结果，可以比较任意两个水平i和 j之间的差异显著性。
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable
保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
4，两因素方差分析
例：将一种生长激素配成M1，M2 ， M3，M4， M5 ，五种浓度， 并用H1，H2 ， H3 三种时间浸渍某大豆品种的种子，出苗45 天后的各处理每一植株的平均干物重（g）。试做方差分析 并作多重比较。
SPSS的实现
view” 的 第一行键入观测值名；第二行键入因素名称； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变 量名称下依次输入数据和相应的水平； 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> One-Way ANOVA -> 导入观测值和水平 -> Post Hoc 选中LSD ->OK. 读取结果： 读取结果： 1，sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如果
如果p<0.01差异极显著；如果p>0.05差异不显著； 2，结果下面是多重比较的结果，可以比较任意两个水平i和 j之间的差异 显著性。
保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
5，正交试验设计
例：为了解决花菜留种问题，进一步提高花菜种子的产量 和质量，科技人员考察了浇水、施肥、病害防治和移入室 温对花菜留种的影响，进行了这4个因素各2个水平的正交 试验。试做方差分析。
如果p<0.01差异极显著；如果p>0.05差异不显著； 2，结果下面是多重比较的结果，可以比较任意两个水平i和 j之间的差异 显著性。
保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
SPSS的其它功能与网络资源的应用
SPSS功能十分强大，几乎所有的统计分析都 可进行。本课只对几个经典的统计分析方法 的使用进行讲解，其它功能可在（） 上搜索, ，它可以为你解答。
3，单因素方差分析
例：测定东北、内蒙古、河北、安徽、贵州5个地区黄鼬冬 季真毛的长度，每个地区随机抽取四个样本，测定的结果 如下表，是比较各地区黄鼬真毛长度差异的显著性。
地区 1 2 3 4 东北 32.0 32.8 31.2 30.4 内蒙古 29.2 27.4 26.3 26.7 河北 25.5 26.1 25.8 26.7 安徽 23.3 25.1 25.1 25.5 贵州 22.3 22.5 22.9 26.7
2 两个样本平均数的 t 检验 ——成对数据平均数的t 检验
例：为测定A、B两种病毒对烟草的致病力，取8株烟草，每一株皆半 叶接种A病毒，另半叶接种B病毒，以叶面出现枯斑病的多少作为致病 力强弱的指标，得结果如下：
株号 病毒A 病毒 病毒B 病毒 1 9 10 2 17 11 3 31 18 4 18 14 5 7 6 6 8 7 7 20 17 8 10 5
确定显著性水平：…… 统计推断，……
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的第一行 键入变量名；第二行键入组号（1或2）； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据和组号； 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> Independent-Samples T Test -> 导入检验变量和组变量 -> 定义组号（1和2，与前面定义一致） -> Continue ->OK. 读取结果： 读取结果：sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如 果 p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果 p>0.05差异不显著； 保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
确定显著性水平：…… 统计推断：……
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的相应行 键入变量名； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入， 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> One-Sample T Test -> 添加变量 -> 输入检验值 -> OK. 读取结果： 读取结果：sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如 果 p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果 p>0.05差异不显著； 保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
t=
( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ2 ) (43.4 − 36.6) = = 0.084 sx1 − x2 sx1 − x2
其中：
sx1 − x2 =
se2 se2 + n1 n2
，
2 s12 (n1 − 1) + s2 (n2 − 1) s = (n1 − 1) + (n2 − 1) 2 e
2 两个样本平均数的 t 检验 ——成组数据平均数的t 检验
例：两小麦品种千粒重（g）的调查结果如下： 品种甲：50,47,42,43,39,51,43,38,44,37 品种乙：36,38,37,38,36,39,37,35,33,37 试检验两品种的千粒重有无显著差别。 假设： µ1 = µ 2 构建统计量：
8
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的第一行 键入第一组观测值名；第二行键入因素1名称；第三行键入 因素2名称； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据和相应的水平； 计算操作： 计算操作：Analyze -> General Linear Model -> Unvariant -> 导入观测值和水平(在Independent variable中 输入观测值；在Fixed Factor中输入各水平) -> Model， Custom ， Mean effect（导入所有效应） ->OK. 读取结果： 读取结果： 1，sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如果 p<0.05差异显著；
统计分析软件SPSS 统计分析软件 的应用
方铭
目 录
1，一个样本平均数的 t 检ห้องสมุดไป่ตู้； 2，两个样本平均数的 t 检验； a，成组数据平均数的t 检验； b，成对数据平均数的t 检验； 3，单因素方差分析； 4，两因素方差分析； 5，正交试验方差分析； 6，回归分析。
1 一个样本平均数的 t 检验
水平 试验号 1 2 3 4
5 6 7
列号
A
1
B
2
AB
3
C
4
AC
5
D
7
种子产量
1 1 1 1 2 2 2 2
1 1 2 2 1 1 2 2
1 1 2 2 2 2 1 1
1 2 1 2 1 2 1 2
1 2 1 2 2 1 2 1
1 2 2 1 2 1 1 2
350 325 425 425 200 250 275 375
浓度
时间
H1
13 12 3 10 2
H2
14 12 3 9 5
H3
14 13 3 10 4
M1 M2 M3 M4 M5
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的第一行 键入观测值名；第二行键入因素1名称；第三行键入因素2 名称； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据和相应的水平； 计算操作： 计算操作：Analyze -> General Linear Model -> Unvariant -> 导入观测值和水平(在Independent variable中 输入观测值；在Fixed Factor中输入各水平) -> Model， Custom ， Mean effect（导入2个主效应） -> Post Hoc 选 中LSD ->OK. 读取结果： 读取结果： 1，sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如果 p<0.05差异显著；
令 d = x1 − x2 假设：µd = 0 构建统计量： t = d − µd
sd n
=
(43.4 − 0) = 2.63 4.31 8
确定显著性水平：…… 统计推断，……
SPSS的实现
view” 的第一行 键入第一组变量名；第二行键入第二组变量名； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据； 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> Paired-Samples T Test -> 同时导入成对变量 -> OK. 读取结果： 读取结果：sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如 果 p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果 p>0.05差异不显著； 保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。 定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable
例：某鱼塘水中的含氧量，多年平均为4.5mg/L，现在该鱼塘设10 个点采集水样，测定水中含氧量分别为：4.33，4.62，3.89，4.14， 4.78，4.64，4.52，4.55，4.48，4.26mg/L，试检验该次抽样测定 的水中含氧量与多年平均值有无显著差别。 假设： µ = µ0 = 4.5mg / L 构建统计量： t = x − µ = 4.421 − 4.5 = 0.084
p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果p>0.05差 异不显著； 2，结果下面是多重比较的结果，可以比较任意两个水平i和 j之间的差异显著性。
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable
保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
4，两因素方差分析
例：将一种生长激素配成M1，M2 ， M3，M4， M5 ，五种浓度， 并用H1，H2 ， H3 三种时间浸渍某大豆品种的种子，出苗45 天后的各处理每一植株的平均干物重（g）。试做方差分析 并作多重比较。
SPSS的实现
view” 的 第一行键入观测值名；第二行键入因素名称； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变 量名称下依次输入数据和相应的水平； 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> One-Way ANOVA -> 导入观测值和水平 -> Post Hoc 选中LSD ->OK. 读取结果： 读取结果： 1，sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如果
如果p<0.01差异极显著；如果p>0.05差异不显著； 2，结果下面是多重比较的结果，可以比较任意两个水平i和 j之间的差异 显著性。
保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
5，正交试验设计
例：为了解决花菜留种问题，进一步提高花菜种子的产量 和质量，科技人员考察了浇水、施肥、病害防治和移入室 温对花菜留种的影响，进行了这4个因素各2个水平的正交 试验。试做方差分析。
如果p<0.01差异极显著；如果p>0.05差异不显著； 2，结果下面是多重比较的结果，可以比较任意两个水平i和 j之间的差异 显著性。
保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。
SPSS的其它功能与网络资源的应用
SPSS功能十分强大，几乎所有的统计分析都 可进行。本课只对几个经典的统计分析方法 的使用进行讲解，其它功能可在（） 上搜索, ，它可以为你解答。
3，单因素方差分析
例：测定东北、内蒙古、河北、安徽、贵州5个地区黄鼬冬 季真毛的长度，每个地区随机抽取四个样本，测定的结果 如下表，是比较各地区黄鼬真毛长度差异的显著性。
地区 1 2 3 4 东北 32.0 32.8 31.2 30.4 内蒙古 29.2 27.4 26.3 26.7 河北 25.5 26.1 25.8 26.7 安徽 23.3 25.1 25.1 25.5 贵州 22.3 22.5 22.9 26.7
2 两个样本平均数的 t 检验 ——成对数据平均数的t 检验
例：为测定A、B两种病毒对烟草的致病力，取8株烟草，每一株皆半 叶接种A病毒，另半叶接种B病毒，以叶面出现枯斑病的多少作为致病 力强弱的指标，得结果如下：
株号 病毒A 病毒 病毒B 病毒 1 9 10 2 17 11 3 31 18 4 18 14 5 7 6 6 8 7 7 20 17 8 10 5
确定显著性水平：…… 统计推断，……
SPSS的实现
定义变量： 定义变量：双击“var”，或在“variable view” 的第一行 键入变量名；第二行键入组号（1或2）； 输入数据： 输入数据：在“Data view”中输入数据，在相应变量名称下 依次输入数据和组号； 计算操作： 计算操作：Analyze -> compare means -> Independent-Samples T Test -> 导入检验变量和组变量 -> 定义组号（1和2，与前面定义一致） -> Continue ->OK. 读取结果： 读取结果：sig代表发生概率(probability)，也就是p值，如 果 p<0.05差异显著；如果p<0.01差异极显著；如果 p>0.05差异不显著； 保存数据和结果： 保存数据和结果：定义文件名即可。