【導(dǎo)讀】環(huán)境和系統(tǒng)參數(shù)的設(shè)置。由于目前還沒有輸入數(shù)據(jù)，因此顯示的。數(shù)）、變量標(biāo)簽和變量的格式。定的命名規(guī)則，具體內(nèi)容如下。變量名總長度不能超過8個(gè)字符（即4個(gè)漢。變量命名必須惟一，不能有兩個(gè)相同的變。在SPSS中不區(qū)分大小寫?；騂xh對(duì)SPSS而言，均為同一變量名稱。作為變量的名稱，如ALL、AND、WITH、OR等。類型并單擊“OK”按鈕，即可定義變量類型。標(biāo)準(zhǔn)型：默認(rèn)8位寬度，小數(shù)2位；逗號(hào)型：每3位1個(gè)逗號(hào)，默認(rèn)8位，小數(shù)2位；圓點(diǎn)型：以逗號(hào)分隔整數(shù)與小數(shù)，每3位1圓點(diǎn)；美元符號(hào)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)加；足以表示變量的含義。而變量標(biāo)簽可長達(dá)120. 步描述，是對(duì)取值含義的說明。度的品質(zhì)變量來說是比不可少的；也可以省略，對(duì)于性別等變量,通常會(huì)進(jìn)。明顯錯(cuò)誤和明顯不合理的數(shù)據(jù)；殊的值，讓SPSS系統(tǒng)能夠識(shí)別；義方式，在SPSS中有兩種定義缺失值的方式。變量統(tǒng)稱為定比變量。據(jù)的丟失，以便再次使用該數(shù)據(jù)。SPSS支持的常見的數(shù)據(jù)文件存放。標(biāo)將黑框移動(dòng)到要修改的單元，鍵入新值。

　　

【正文】 t...過程，彈出 Boxplot Chart定義選項(xiàng)框，有 2種箱圖可選： Simple為簡單箱圖， Clustered為復(fù)式箱圖，本例選用簡單箱圖。然后點(diǎn)擊 Define鈕，彈出 Define Simple Boxplot:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框，在左側(cè)的變量列表中選 data點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Variable框，選 group點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入Category Axis框。點(diǎn)擊 OK鈕即完成。 均值相關(guān)區(qū)間圖 ? 調(diào)用 Graphs菜單的 Error Bar過程，可繪制均值相關(guān)區(qū)間圖。正態(tài)分布資料的描述性指標(biāo)：如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤，并由此求得的參照值范圍、總體均值的可信區(qū)間等，都可用均值相關(guān)區(qū)間圖來表現(xiàn)。 ? 食品中微量砷（ As）主要采用兩種方法測(cè)定，一是新銀鹽法，另一是 DDCAg法。今比較兩種方法測(cè)定不同濃度 As標(biāo)準(zhǔn)液（ μg/5ml）的光密度值可信區(qū)間，試?yán)L制均值相關(guān)區(qū)間圖。 編號(hào) 新銀鹽法 DDCAg法 1 2 3 4 5 ? 定義變量名：數(shù)據(jù)的變量名為 DATA，將新銀鹽法和 DDCAg法的測(cè)定所得光密度值一并輸入；然后設(shè)一變量為 GROUP，用于定義不同標(biāo)準(zhǔn)液濃度組，依次輸入 5；再設(shè)一變量為 CATE，用于定義不同方法組，依次輸入 2。 ? 選 Graphs菜單的 Error Bar...過程，彈出 Error Bar定義選項(xiàng)框，均值相關(guān)區(qū)間圖有 2種， Simple為簡單均值相關(guān)區(qū)間圖， Clustered為復(fù)式均值相關(guān)區(qū)間圖，本例選用復(fù)式均值相關(guān)區(qū)間圖。然后點(diǎn)擊 Define鈕，彈出 Define Clustered Error Bar:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框，在左側(cè)的變量列表中選 data點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入Variable框，選 group點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Category Axis框 , 選 cate點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Define Clusters by框。 ? 在 Bar Represent欄中有一下拉菜單，系統(tǒng)提供 3種圖形表現(xiàn)方式讓用戶選擇： ? Confidence interval for mean：繪出總體均值的可信區(qū)間，要求輸入?yún)^(qū)間的百分?jǐn)?shù)； ? Standard error of mean：繪出均值 +/兩倍標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)間； ? Standard deviation：繪出均值 +/兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)間。 ? 本例選用 Confidence interval for mean。之后點(diǎn)擊Titles...鈕，彈出 Titles對(duì)話框，在 Title欄內(nèi)輸入“兩種方法測(cè)定微量砷的光密度 95%可信區(qū)間比較”，點(diǎn)擊Continue鈕返回 Define Clustered Error Bar:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框，再點(diǎn)擊 OK鈕即完成。 散點(diǎn)圖 ? 調(diào)用 Graphs菜單的 Scatter過程，可繪制散點(diǎn)圖。散點(diǎn)圖用于表現(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)的原始分布狀況，讀者可從點(diǎn)的位置判斷測(cè)量值的高低、大小、變動(dòng)趨勢(shì)或變化范圍。 研究飲茶對(duì)人體血清微量元素（ μmol/L）的影響作用，結(jié)果如下，試?yán)L制散點(diǎn)圖。 編號(hào) 多喝茶組 少喝茶組 不喝茶組 Zn Fe Mn Zn Fe Mn Zn Fe Mn 1 2 3 ? 定義變量名：數(shù)據(jù)的變量名為 DATA，將各組各微量元素的測(cè)定值一并輸入；設(shè)一變量為 CATE1，用于定義喝茶狀況組，多喝茶組為 少喝茶組為 不喝茶組為 3；再設(shè)一變量為 CATE2，用于定義微量元素種類， Zn為 Fe為 Mn為 3。 ? 選 Graphs菜單的 Scatter...過程，彈出 Scatterplot定義選項(xiàng)框，散點(diǎn)圖有 4種， Simple為單層散點(diǎn)圖， Overlay為多層散點(diǎn)圖， Matrix為矩陣散點(diǎn)圖， 3D為立體散點(diǎn)圖，本例選用單層散點(diǎn)圖。然后點(diǎn)擊 Define鈕，彈出 Simple Scatterplot對(duì)話框，在左側(cè)的變量列表中選 data點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Y Axis框，選 cate1點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 X Axis框（指定飲茶狀況為橫軸標(biāo)目） , 選 cate2點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入Set Markers by框（指定微量元素種類為散點(diǎn)標(biāo)志）。點(diǎn)擊 Titles...鈕，彈出 Titles對(duì)話框，在 Title欄內(nèi)輸入“飲茶與人體血清微量元素的關(guān)系”，點(diǎn)擊 Continue鈕返回Simple Scatterplot對(duì)話框，再點(diǎn)擊 OK鈕即完成。 直方圖 ? 調(diào)用 Graphs菜單的 Histogram過程，可繪制直方圖。直方圖是用直條的長短來表示連續(xù)性的絕對(duì)數(shù)（或稱頻數(shù)）資料的多少，其意義與本章第三節(jié)介紹的區(qū)域圖相似，但區(qū)域圖能進(jìn)行多組資料的比較（如堆積式區(qū)域圖），而直方圖不能。 現(xiàn)有某地某年流行性乙型腦炎患者的年齡分布資料如下表，試?yán)L制直方圖。 年齡分組 患者人數(shù) 每歲患者人數(shù) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1014 1519 2024 2529 3034 3544 4554 5564 30 30 75 78 77 49 71 59 56 67 143 77 16 10 12 7 3 1 ? 定義變量名：頻數(shù)資料的變量名為NUMBER，將每歲患者人數(shù)資料輸入；設(shè)一變量為 GROUP，用于定義年齡組，將各年齡分組的下限值輸入。為使頻數(shù)資料在作圖中生效，應(yīng)選 Data菜單的 Weight Cases...命令項(xiàng)，在彈出的 Weight Cases對(duì)話框中取 Weight cases by項(xiàng)，并選變量NUMBER點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Frequency Variable框，點(diǎn)擊 OK鈕即可。 ? 選 Graphs菜單的 Histogram...過程，因直方圖只有一種類型，故直接彈出Histogram對(duì)話框，在左側(cè)的變量列表中選 group點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Variable框；點(diǎn)擊 Titles...鈕，彈出 Titles對(duì)話框，在 Title欄內(nèi)輸入“某地某年流行性乙型腦炎患者年齡分布”，點(diǎn)擊 Continue鈕返回Histogram對(duì)話框，再點(diǎn)擊 OK鈕即完成。 ? 系統(tǒng)在 Chart Carousel窗口輸出直方圖。由于本例資料的分組情形比較細(xì)（即每歲一組），而系統(tǒng)只按默認(rèn)的每 5歲一組方式輸出圖形，所以需要安用戶的要求對(duì)統(tǒng)計(jì)圖進(jìn)行編輯。點(diǎn)擊 Chart Carousel窗口上端工具欄中的 Edit鈕，彈出 !Chart1窗口，將鼠標(biāo)箭頭指向圖的橫軸并雙擊鼠標(biāo)左鍵，彈出 Interval Axis對(duì)話框，在 Axis Title處將“ GROUP”改為中文“年齡分組”；在 Intervals欄選擇Custom項(xiàng)，點(diǎn)擊 Define...鈕，彈出 Interval Axis:Define Custom Interval對(duì)話框，在 Definition欄的 Interval width處輸入 1，要求按每歲一組的方式作圖；在 Range欄的 Minimum處輸入 0，在 Maximum處輸入 65，要求橫軸從 0歲開始至 65歲止。點(diǎn)擊 Continue鈕返回 Interval Axis對(duì)話框，再點(diǎn)擊 OK鈕即可。 正態(tài)概率分布圖 ? 調(diào)用 Graphs菜單的 Normal PP過程，可繪制正態(tài)概率分布圖。如果變量值是正態(tài)分布的，則所繪制的正態(tài)概率分布圖將呈現(xiàn)一條從縱軸零點(diǎn)指定右上角的直線。 ? 某醫(yī)師測(cè)得 30名健康女大學(xué)生血清總蛋白含量（ g/L）資料如下，試?yán)L制正態(tài)概率分布圖。 ? 數(shù)據(jù)的變量名為 DATA，將原始測(cè)定值輸入。 ? 選 Graphs菜單的 Normal PP...過程，彈出 Normal PP Plot對(duì)話框 ,在左側(cè)的變量列表中選 data點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入Variable框。在 Transform欄中，系統(tǒng)有 4種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換形式供用戶選擇： ? Natural Log transform：作自然對(duì)數(shù)的轉(zhuǎn)換； ? Standardize values：作標(biāo)準(zhǔn)化值（即 Z值）的轉(zhuǎn)換； ? Difference：使用系列值與 n個(gè)相近觀察值的差別值替代原始值； ? Seasonally difference：使用系列值與 n個(gè)時(shí)期值的差別值替代原始值。 ? 本例不作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。點(diǎn)擊 Expected...鈕彈出Normal PP Plot:Expected對(duì)話框，系統(tǒng)詢問用戶采用什么方法計(jì)算預(yù)期正態(tài)概率值，共 4種方法： ? Blom：使用公式推算； ? Tukey：使用公式推算； ? Rankit：使用公式推算； ? Van der Waerden：使用公式推算。 ? 上列各式中， n為觀察單位數(shù)， r為 1～ n的秩次。本例選 Blom方法。點(diǎn)擊 Continue鈕返回Normal PP Plot對(duì)話框，再點(diǎn)擊 OK鈕完成操作。 正態(tài)概率單位分布圖 ? 調(diào)用 Graphs菜單的 Normal 過程，可繪制正態(tài)概率單位分布圖。繪制正態(tài)概率單位分布圖的意義與本章第十二節(jié)介紹的正態(tài)概率分布圖一樣，只是其縱軸采用概率單位而不是采用概率。 ? 某醫(yī)師研究不同布氏菌苗免疫后布氏菌素皮膚反應(yīng)情況，資料如下，試?yán)L制正態(tài)概率單位分布圖。 A組菌苗皮膚浸潤直徑（ mm） B組菌苗皮膚浸潤直徑（ mm） ? A組菌苗皮膚浸潤直徑的數(shù)據(jù)變量名為 X1，將原始測(cè)定值輸入； B組菌苗皮膚浸潤直徑的數(shù)據(jù)變量名為 X2，也將原始測(cè)定值輸入。 ? 選 Graphs菜單的 Normal ...過程，彈出 Normal Plot對(duì)話框，在左側(cè)的變量列表中選 data點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Variable框；不作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；選擇 Blom方法推算預(yù)期正態(tài)概率單位值；點(diǎn)擊 OK鈕完成操作。 時(shí)間序列圖 ? 調(diào)用 Graphs菜單的 Time Series過程，可繪制時(shí)間序列圖。時(shí)間序列是指按時(shí)間順序排列的隨機(jī)變量的一組實(shí)測(cè)值。分析時(shí)間序列圖，可以從運(yùn)動(dòng)的角度認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)，如幾個(gè)時(shí)間序列之間的差別、一個(gè)較長時(shí)間序列的周期性，或?qū)ξ磥淼那闆r進(jìn)行預(yù)測(cè)。 時(shí)間 第一周 第二周 第三周 第四周 第 1天 第 2天 第 3天 第 4天 第 5天 連續(xù) 4周（每周 5個(gè)工作日）測(cè)定某無菌操作室空氣中的 細(xì)菌含量（ 103/M3），資料如下，試?yán)L制時(shí)間序列圖， 看是否存在周期性變動(dòng)趨勢(shì)。 ? 定義變量名為 DATA，然后按時(shí)間順序從第一周第 1天起將觀察數(shù)據(jù)依次輸入。 ? 在 Graphs菜單的 Time Series項(xiàng)中，含兩個(gè)過程： ? Autocorrelations：自相關(guān)時(shí)間序列圖，自相關(guān)指相關(guān)值來自一組時(shí)間序列中前一時(shí)間序列與其后序列的對(duì)應(yīng)各觀測(cè)值的相關(guān)； ? Crosscorrelations：交叉相關(guān)時(shí)間序列圖，交互相關(guān)指相關(guān)值來自某一時(shí)間序列變量與相鄰另一個(gè)或一些時(shí)間序列變量的對(duì)應(yīng)各觀測(cè)值的相關(guān)。 ? 本例只有一個(gè)隨機(jī)變量，故選用 Autocorrelations過程。在彈出的 Autocorrelations對(duì)話框中，選左側(cè)變量列表中的 data點(diǎn)擊 ?鈕使之進(jìn)入 Variable框。在 Display欄選 Autocorrelations項(xiàng)，要求僅繪制自動(dòng)相關(guān)的時(shí)間序列圖。點(diǎn)擊 Options...鈕，彈出 Autocorr