【正文】 在候選變量列表框中選擇變量 “ fzl”，添加至 【 Sor。 SPSS具體操作步驟 ? Step01： 打開數(shù)據(jù)文件 ，其中 “ fzl”變量表示企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率； “ indicate”變量表示企業(yè)類型 ，“ 1”表示工業(yè)企業(yè) ，“ 2”表示商業(yè)企業(yè)。這樣可以得到由 1和 2構(gòu)成的數(shù)列，如 1221122。 盈虧 Test Valuea .65 Cases Test Value 7 Cases = Test Value 13 Total Cases 20 Number of Runs 4 Z Asymp. Sig. (2tailed) .004 實例進(jìn)階分析：工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負(fù)債水平 在我國的工業(yè)和商業(yè)企業(yè)中隨機(jī)抽取 22家企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債率行業(yè)差異分析，其 1999年底的資產(chǎn)負(fù)債率（％）如下，請問兩個行業(yè)的負(fù)債水平是否有顯著性差異？ 工業(yè)企業(yè) 64 76 55 82 59 82 70 75 61 64 73 83 商業(yè)企業(yè) 77 80 80 65 93 91 84 91 84 86 2. 實例操作 要檢驗工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負(fù)債水平是否有差異，可以將兩組數(shù)據(jù)混合起來，同時用 “ 1”表示數(shù)據(jù)來自工業(yè)企業(yè) ，“ 2”表示數(shù)據(jù)來自商業(yè)企業(yè)。所以，認(rèn)為企業(yè)盈虧歷史數(shù)據(jù)并不是隨機(jī)的，其中有一定的規(guī)律性。整個歷史數(shù)據(jù)的游程數(shù)等于 4。 3 .實例結(jié)果及分析 首先 “ Test Value＝ ”表示游程檢驗以 為兩組。 ? Step03： 確定斷點 在 【 Cut point(割點 )】 選項組中取消勾選 【 Median(中位數(shù) )】 復(fù)選框，勾選 【 Mean(均值 )】 復(fù)選框。其中 “ x”變量表示企業(yè)盈虧狀態(tài) ，“ 0”表示虧損 ，“ 1”表示盈利。所以采用 SPSS具體操作步驟如下。這樣就可以通過游程檢驗來分析歷史數(shù)據(jù)。已知今年企業(yè)盈利，要判斷明年企業(yè)的盈虧狀態(tài)，其實就是要分析今年企業(yè)的盈利是否會對明年它的盈虧帶來一定的影響。其中 “ 0”表示虧損 ，“ 1”表示盈利。 ? Step06： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 ? Step04： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法，它的功能和卡方檢驗中的相應(yīng)按鈕相同的。 ? Step03： 確定斷點 在 【 Cut point(割點 )】 選項組中指定計算游程數(shù)的分界值。 游程檢驗的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開對話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 →【 Runs(游程 )】 命令，彈出 【 Runs Test(游程檢驗 )】 對話框。軟件將自動計算出 Z統(tǒng)計量的取值及對應(yīng)的概率 P值。 游程檢驗可用來檢驗任何序列的隨機(jī)性，而不管這個序列是怎樣產(chǎn)生的；此外還可用來判斷兩個總體的分布是否相同，從而檢驗出它們的位置中心有無顯著差異。如果樣本順序影響到統(tǒng)計結(jié)果，那么樣本就可能不是隨機(jī)的，這將使研究者不能得出關(guān)于抽樣總體的準(zhǔn)確結(jié)論。 Category N Observed Prop. Test Prop. Asymp. Sig. (1tailed) 燈泡壽命 Group 1 = 960 6 Group 2 960 24 .80 Total 30 SPSS 在游程檢驗中的應(yīng)用 游程檢驗的基本原理 游程檢驗是一種利用游程數(shù)所作的單樣本隨機(jī)性的檢驗方法，它可以用來判斷觀察值的順序是否為隨機(jī)。 由于這里要檢驗合格率是否等于 95％， 也就是要檢驗 “ Group 1”組所占比例是否等于 。同時其 25％、 50％和 75％ 分位點等于 。 3. 實例結(jié)果及分析 （ 1）基本統(tǒng)計量 SPSS首先輸出了樣本的描述性統(tǒng)計量表。再單擊 【 Continue】 按鈕，返回 【 Binomial Test(二項式檢驗 )】 對話框。 ? Step05： 描述性統(tǒng)計量輸出 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選項 )】 對話框。接著在其文本框中輸入 “ 960”，表示以它作為分界點將原始樣本分為兩組。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇 “ time”變量作為檢驗變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】列表框中。通常在生產(chǎn)穩(wěn)定的時候，該廠的這種產(chǎn)品合格品率為 95％，為檢驗產(chǎn)品質(zhì)量，今從新生產(chǎn)的一大批產(chǎn)品中隨機(jī)抽查了 30只燈泡，測得它們的壽命的數(shù)據(jù)資料，試根據(jù)這些樣品數(shù)據(jù)檢驗該批產(chǎn)品的合格率是否等于 95％。 ? Step07： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 ? Step05： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法。系統(tǒng)默認(rèn)的檢驗概率值是 ，這意味著要檢驗的二項是服從均勻分布的。 ? Step03： 定義二元變量 在 【 Define Dichotomy(定義二分法 )】 選項組中可以定義二元變量。 二項分布檢驗的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開主菜單 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 Binomial(二項式 )】命令 ，彈出 【 Binomial Test(二項式檢驗 )】 對話框。 需要注意的是，二項分布檢驗過程要求變量必須是數(shù)值型的二元變量（只取兩個可能值的變量）。 SPSS會自動計算出二項分布檢驗相應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量及對應(yīng)的概率 P值。 H0： 樣本來自的總體與某個指定的二項分布無顯著性差異。 SPSS二項分布檢驗過程是推斷總體的分布是否等于指定的某個二項分布。 （ 2） 已知發(fā)生某一結(jié)果（陽性）的概率為 π ，其對立結(jié)果的概率為 1π。 2c2cEmployment Category ChiSquare df 2 Asymp. Sig. .174 SPSS在二項分布檢驗中的應(yīng)用 二項分布檢驗的基本原理 事件要服從二項分布，則應(yīng)該具備下列基本的條件?？梢?， 統(tǒng)計量等于 ，自由度等于 2，對應(yīng)的概率 P值 。 顯然殘差值越小，說明實際頻數(shù)與期望頻數(shù)越接近。 ? Step04： 完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。 ? Step03： 選擇期望值 在 【 Expected Values(期望值 )】 選項組中點選 【 Values】單選鈕，以指定期望概率值。其中， “ jobcat”變量表示職業(yè)類型， “ 1”表示辦事員， “ 2”表示監(jiān)察員 ，“ 3”表示經(jīng)理。 H1： 目前三個職業(yè)的總體構(gòu)成比不再是 15％、 5％和 80％ 。相應(yīng)的假設(shè)檢驗如下。 而目前樣本中觀察到的三種職務(wù)的人數(shù)比為 84： 27： 363，構(gòu)成比分別是 1％、 ％和 ％， 和理論值有差異。請利用數(shù)據(jù)文件 6。 實例圖文分析：人員結(jié)構(gòu)的調(diào)動 ? 1. 實例內(nèi)容 某公司經(jīng)營多年，形成了一套成熟的企業(yè)文化和管理體系，例如根據(jù)多年的運營經(jīng)驗，經(jīng)理層、監(jiān)察員、辦事員三種職務(wù)類別人員比例大約在 15： 5： 80為宜，這樣運行效率最高。 ? Step05： 選擇計算精確概率 單擊 【 Exact】 按鈕，彈出 【 Exact Tests(精確檢驗 )】 對話框，該對話框用于選擇計算概率 P值的方法 。 ? Step03： 確定檢驗范圍 在 【 Expected Range(期望全距 )】 選項組中可以確定檢驗值的范圍，對應(yīng)有兩個單選項。 2c0H 卡方檢驗的 SPSS操作詳解 Step01： 打開主菜單 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 ChiSquare(卡方 )】 命令，彈出 【 ChiSquare Test(卡方檢驗 )】 對話框。接著，利用實際觀測值的頻數(shù)與理論的期望頻數(shù)之間的差異來構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，它描述了觀察值和理論值之間的偏離程度。它用于檢驗觀測數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進(jìn)而推斷觀測數(shù)據(jù)是否是來自于該分布的樣本的問題。 （ 3） 適用于小樣本、無分布樣本、數(shù)據(jù)污染樣本、混雜樣本等。因為對總體分布的約束條件大大放寬，不至于因為對統(tǒng)計中的假設(shè)過分理想化而無法切合實際情況，從而對個別偏離較大的數(shù)據(jù)不至于太敏感。 這類方法的假定前提比參數(shù)假設(shè)檢驗方法少得多 ， 也容易滿足 ， 適用于計量信息較弱的資料且計算方法也簡便易行 ， 所以在實際中有廣泛的應(yīng)用 。 它是指在總體不服從正態(tài)分布且分布情況不明時 ， 用來檢驗數(shù)據(jù)資料是否來自同一個總體假設(shè)的一類檢驗方法 。 ● K Related Sample test： 多個相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗。 ● K Independent Samples test： 多個獨立樣本非參數(shù)檢驗。 ● 1Simple KS test： 單樣本 KS檢驗。 ● Binomial test： 二項分布檢驗。其中包括以下命令。這一類問題的檢驗應(yīng)該采用統(tǒng)計學(xué)中的另一類方法，即非參數(shù)檢驗?？梢酝ㄟ^表 519看到：超重組的膽固醇含量要高于正常組的膽固醇含量。這也是由于扣除了年齡因素的影響造成的。這進(jìn)一步說明了年齡變量對因變量的影響。同時單因素方差模型中，隨機(jī)因素的可解釋變差等于 。同時為了說明協(xié)方差模型的有效性，表 522列出了只考慮體重級別的膽固醇單因素方差分析結(jié)果。由于概率 P值 顯著性水平 ，故認(rèn)為兩組樣本數(shù)據(jù)的方差是相同的，滿足方差分析的前提條件。 （ 3）方差齊性檢驗 SPSS的結(jié)果報告接著列出了方差齊性檢驗結(jié)果表 520。表 519列出了不同體重級別人群膽固醇含量的樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差。 （ 2）描述性統(tǒng)計分析表 表 518和表 519是對樣本數(shù)據(jù)的基本描述結(jié)果。從中看到，實驗對象的年齡和體內(nèi)血清膽固醇含量呈較為明顯的線性關(guān)系，且不同組別的斜率都基本相同。 Step06：完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。再單擊 【 Continue按鈕 】 ，返回主對話框。 Step05：其他選項選擇 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選項 )】 對話框。 選擇 “ group”作為因素變量，將其添加至 【 Fixed Variable(s)(固定變量 )】 列表框中。 Step02：打開對話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 General Linear Model(一般線性模型 )】 → 【 Univariate(單變量 )】 命令，彈出 【 Univariate(單變量 )】 對話框。 Step01：選擇觀測變量 選擇菜單欄中的 【 Graphs(圖形 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】→ 【 Scatter/Dot（散點圖 /點圖） 】 → 【 Simple/ Scatter(簡單分布 )】命令，彈出 【 Simple Scatterplot(簡單分布圖 )】 對話框。所以將年齡作為協(xié)變量引入模型，考慮建立協(xié)方差分析模型。這是因為年齡的大小在一定程度上會影響人體的血清膽固醇含量的高低。 2 實例操作 案例中需要分析體重對人體的血清膽固醇有無直接影響，同時體重這個因素分為正常組和超重組兩個水平，因此可以考慮單因素方差分析模型。而膽固醇含量可能與年齡有關(guān)系，具體資料數(shù)據(jù)見表 517所示。而 【 Univariate(單變量 )】 對話框中的各類輔助選項的用法也和多因素方差分析相同。 “ Univariate”過程中引入?yún)f(xié)變量 由于協(xié)方差分析也是采用 【 General Linear Model(一般線性模型 )】 中的 【 Univariate(單變量 )】 命令，因此它的基本操作和多因素方差分析的 SPSS操作是相同的，這里就不再重復(fù)了。若從圖形可以判斷兩者有顯著關(guān)系，則可以引入?yún)f(xié)方差分析。 12Q Q Q Q Q Q總 協(xié) 控 1 控 2 控 控 隨＝ ＋ ＋ ＋ ＋12Q Q Q Q Q Q?總 協(xié) 控 1 控 2 控 控 隨＝ ＋ ＋ ＋ 協(xié)方差分析的 SPSS操作詳解 確定是否存在協(xié)變量 采用協(xié)方差分析時，首先就應(yīng)該