常用統(tǒng)計(jì)分析軟件spss(編輯修改稿)
2024-11-22 16:58 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ne Clustered Bar對(duì)話框 。 將脂肪等數(shù)值變數(shù)選入 〖 Bars Represent:〗 框 。 將品名選入 〖 Category Labels〗 框 。 〖 OK〗 。 散點(diǎn)圖 散點(diǎn)圖就是將兩個(gè)變數(shù)的 n對(duì)觀察值分別以坐標(biāo)點(diǎn)的形式標(biāo)記于同一直角坐標(biāo)的平面上 。 可由 [graphs], [legacy dialogs], [scatter/dot] 也可由 [graphs], [chart builder], [scatter/dot]過程實(shí)現(xiàn) 。 例：研究某種昆蟲孵化歷期平均溫度 （ ℃ ）與歷時(shí)天數(shù) （ d） 之間關(guān)系 ， 試制作線圖 。 平均溫度（ ℃ ） 歷時(shí)天數(shù)（ d） 線圖 線圖是反映連續(xù)性雙變數(shù)資料關(guān)系的主要圖形 。 這可由 [graphs], [chart builder], [line]， 或： [graphs], [legacy dialogs], [line]過程實(shí)現(xiàn) 。 復(fù)式線圖 畫多條線圖 。 過程與上相似： [graphs], [legacy dialogs], [line] 直方圖 （ 柱形圖 、 矩形圖 ） 直方圖適用于表示連續(xù)性資料 （ 計(jì)量資料 ） 的次數(shù)分布 。 【 Graphs】 【 Histogram】 SPSS系統(tǒng)根據(jù)原始數(shù)值的最大值和最小值自動(dòng)對(duì)變量分組 ， 畫出直方圖 。 如果要修改組數(shù)等 ， 可以在圖形編輯窗口中改變 。 或在打開 【 histogram】 對(duì)話框后 ， 再開啟 set parameters對(duì)話框 。 調(diào)節(jié) ‘ number of interval’ 對(duì)圖形作出適當(dāng)?shù)母淖?。 5 平均數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)推斷 （ statistical inference） ， 是根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)的分布和概率理論 ， 由樣本結(jié)果 （ 統(tǒng)計(jì)數(shù) ） 來推論總體特征 （ 參數(shù) ） 。 統(tǒng)計(jì)推斷的基本內(nèi)容：有假設(shè)測(cè)驗(yàn) (hypothesis test)和參數(shù)估計(jì) (parameter estimation)兩個(gè)內(nèi)容 。 統(tǒng)計(jì)假設(shè)測(cè)驗(yàn)是指根據(jù)某種實(shí)際需要 ， 對(duì)未知總體提出一些假設(shè) （ 這些假設(shè)通常構(gòu)成完全事件系 ） ，計(jì)算在假設(shè)條件下出現(xiàn)實(shí)際樣本的概率 ， 作出接受某種假設(shè) （ 顯著性 ） 的判斷 。 單樣本的 t 測(cè)驗(yàn) 平均數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn)主要通過 [pare means]實(shí)現(xiàn) 。 以測(cè)驗(yàn)實(shí)得樣本平均數(shù)與指定的檢驗(yàn)值之間是否存在顯著差異 。 步驟： 【 Analyze】 ， 【 Compare means】 ， 【 One sample t test】 例 1：測(cè)定某稻田的地表光強(qiáng) 4次 ， 得結(jié)果為 ， ， ， (千勒克斯 )，試測(cè)驗(yàn)該結(jié)果與根據(jù) BeerLambert定律推出的理論值 是否有顯著差異 。 0 ? ?例 2. 隨機(jī)抽查了一個(gè)小麥新品系 10個(gè)樣點(diǎn)的千粒重分別是 ， ， ， ， ， ， ， 。 問與 43克的標(biāo)準(zhǔn)值有無顯著差異 ？ 兩獨(dú)立樣本的 t 測(cè)驗(yàn) 根據(jù)兩獨(dú)立樣本數(shù)據(jù) ， 對(duì)是否有顯著差異進(jìn)行測(cè)驗(yàn) 。 步驟： 【 Analyze】 ， 【 Compare Means】 ， 【 Independentsample t test】 。 待分析的數(shù)據(jù)需置于同一列 （ 同一變數(shù) ） ， 但需用一個(gè)分組變數(shù)將其區(qū)分 。 分析時(shí)首先檢驗(yàn)兩樣本方差同質(zhì)性 ， 方差不同質(zhì)時(shí)用 unequal行的 t 測(cè)驗(yàn)結(jié)果 。 方差同質(zhì) ， 看 equal行的 t 測(cè)驗(yàn)結(jié)果（ 不能自動(dòng)判斷 ， 或給出優(yōu)先結(jié)果 ， 這是 SPSS眾多缺陷中的一個(gè) ） 。 例 1：測(cè)定前作噴灑過某種有機(jī)砷殺雄劑的麥田植株樣本 4次 ， 得株體中的砷殘留量為 ， ， ，(毫克 )；測(cè)定對(duì)照 (前作未用過有機(jī)砷殺雄劑 )的植株樣本 3次 ， 得株體中砷含量為 ， ， 。 試測(cè)驗(yàn)噴灑有機(jī)砷殺雄劑是否使后作株體的砷含量顯著增高 。 例 2：為比較甲 、 乙兩地生產(chǎn)的棉花所紡紗線的強(qiáng)力 ， 各抽取 7個(gè)和 8個(gè)樣本進(jìn)行測(cè)量 ， 得數(shù)據(jù)如下（ 單位：公斤 ） 甲地： 乙地： 問兩種棉花所紡紗線的強(qiáng)力有無顯著差異 ？ 簡(jiǎn)明分析步驟： 【 Analyze】【 Compare Means】【 IndependentSamples T Test】 Test Variable[s]框：砷殘留量 Grouping Variable框：樣本 Define groups… Group1：鍵入 1 Group2：鍵入 2 Continue OK 成對(duì)比較 t 測(cè)驗(yàn) 對(duì)配對(duì)樣本是否有顯著差異進(jìn)行測(cè)驗(yàn) 。 如兩種處理施行在基礎(chǔ)條件相對(duì)一致的個(gè)體 （ 或群體 ） 上 ， 其效應(yīng)的差異是否達(dá)到顯著 。 這在許多研究中經(jīng)常采用 。 兩樣本數(shù)據(jù)必須兩兩配對(duì) ， 即：樣本個(gè)數(shù)相同 ，個(gè)案順序相同 。 步驟： 【 Analyze】 ， 【 Compare Means】 ， 【 Pairedsample t test】 例：為測(cè)定 A、 B兩種病毒對(duì)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)枯斑數(shù)的多少作為致病力強(qiáng)弱的指標(biāo) ， 得結(jié)果于下表 。 試測(cè)驗(yàn)兩種病毒致病力的差異顯著性 。 株號(hào) 病毒 A（ Y1j） 病毒 B（ Y2j） 1 9 10 2 17 11 3 31 18 4 18 14 5 7 6 6 8 7 7 20 17 8 10 5 簡(jiǎn)明分析步驟： 【 Analyze】 ， 【 Compare Means】 ，【 PairedSamples T Test】 Paired Variables框：病毒 a－病毒 b OK 6 方差分析 方差分析基本概念 方差分析將多組數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體 ， 將總變異分解成各個(gè)變異來源的平方和自由度 ， 估計(jì)各個(gè)變異來源的方差 ， 利用 F測(cè)驗(yàn)鑒別組間差異的顯著性 。這是最廣為應(yīng)用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法 。 在 SPSS中 ， 用于方差分析的過程主要是 means 和 univariate 兩個(gè)過程 ， 前者主要為單向分組資料 ，后者為兩向分組
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