SPSS_1

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spss_1多元正态均值推断

一部分：实验预习报告（包括实验目的、意义，实验基本原理与方法，主要仪器设备及耗材，实验方案与技术路线等）一、试验目的熟练使用SPSS对多个正态总体做单因素多元方差分析，通过维尔克斯统计量分析因素对试验指标的显著性。

二、实验原理多元方差分析是一元方差分析的推广。

为此先复习一下一元方差分析，之后为了对多个正态总体均值向量作检验，自然地先给出Wilks分布的定义。

（1）复习一元方差分析（单因素方差分析）设k个正态总体分别为，从k个总体取ni个独立样本如下：……：至少存在使检验统计量：（在H0成立时）其中……组间平方和……组内平方和……总平方和，，给定检验水平, 查F分布表使，可确定出临界值，再用样本值计算出F值，若则否定H0，否则H0相容。

（2）Wilks分布在一元统计中，方差是刻划随机变量分散程度的一个重要特征，而方差概念在多变量情况下变为协差阵。

如何用一个数量指标来反映协差阵所体现的分散程度呢？有的用行列式，有的用迹等方法，目前使用最多的是行列式。

定义1 若，则称协差阵的行列式为X的广义方差。

称为样本广义方差。

其中。

定义2 若，且A1和A2相互独立，则称为Wilks统计量，的分布称为Wilks分布，简记为，其中为自由度。

在实际应用中，经常把统计量化为T2统计量进而化为F统计量，利用F统计量来解决多元统计分析中有关检验问题。

当时，用n代替n1，可得到它们之间的关系式如下：，即由前边定理知所以当n2=2时有如下关系：以上几个关系式说明对一些特殊的统计量可以化为F统计量，而当时，可用统计量或F统计量来近似表示，后面给出。

（3）多个正态总体均值向量检验（多元方差分析）设有k个p元正态总体，从每个总体抽取独立样品个数分别为，每个样品观测p个指标得观测数据如下：第一个总体：此处第二个总体：此处第k个总体：此处全部样品的总均值向量：各总体样品的均值向量：此处类似一元方差分析办法，将诸平方和变成了离差阵有：,其中B表示组间离差阵组内离差阵总离差阵这里W=B+W欲检验假设用似然比原则构成的检验统计量为：给定检验水平，查Wilks分布表，确定临界值，然后作出统计判断。

SPSS统计分析1：正态分布检验

正态分布检验一、正态检验的必要性[1]当对样本是否服从正态分布存在疑虑时，应先进行正态检验；如果有充分的理论依据或根据以往积累的信息可以确认总体服从正态分布时，不必进行正态检验。

当然，在正态分布存疑的情况下，也就不能采用基于正态分布前提的参数检验方法，而应采用非参数检验。

二、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。

如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。

2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。

如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。

以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。

3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。

4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。

5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。

三、计算法1、峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）（1）概念解释峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。

这个统计量需要与正态分布相比较，峰度为0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰；峰度小于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为平坦，为平顶峰。

峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。

峰度的具体计算公式为：注：SD就是标准差σ。

峰度原始定义不减3，在SPSS中为分析方便减3后与0作比较。

偏度与峰度类似，它也是描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性。

这个统计量同样需要与正态分布相比较，偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的偏斜程度相同；偏度大于0表示其数据分布形态与正态分布相比为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示其数据分布形态与正态分布相比为负偏或左偏，即有一条长尾拖在左边，数据左端有较多的极端值。

SPSS1-2章

（5）数据存储
SPSS可以将数据保存为SPSS (*.SAV)、Excel (*.XLS)、 dBASE (*.dbf)、ASCII (*.dat,*txt)等数据文件形式。保存文件，从菜单选择“File-Save‖(或Save As)命令。在弹出的保存文件对话框里，指定保存路径，输入文件名，确定数据类型，最后单击“保存”按钮。
6.数据的裁切、复制和粘贴
三、数据文件的操作
1. 观测值排序（Sort Cases）
从菜单中选择“Data - Sort Cases‖命令，弹出观测值排序对话框。 Sort by: 选择排序变量，对所选变量的观测值排序。如果选择了两个以上的变量，其排序结果将按变量在本栏的选入顺序依次排序。 Sort Order 排序方式

SPSS Viewer 结果输出窗
3.运用SPSS进行统计分析的基本步骤
数据文件夹的建立，编辑，整理选择统计分析方法选择分析变量，设置参数查看解释分析结果
案例分析
某小学60位学生随机分配实验组和控制组，每组30 人。实验组接受自我教导训练，经3个月后，测试实验组和控制组的成绩如表1-1
⑥ 数据列的显示宽度（Columns）
显示数据的列宽，默认8个字符。
⑦ 对齐方式（Align）
有左中右3种数据显示方式。
⑧ 度量类型（Measure）
按度量精度将变量分为定量变量（Scale）、等级变量（Ordinal）和定性变量（Nominal）。该选项仅用于统计绘图时坐标轴变量的区分以及决策树模块的变量定义。定量变量，如人口数、死亡率等；等级变量，如调查效果的好、不好等；定性变量，如民族：汉、满、蒙古族。
Data editor SPSS 术语窗口 Data file 二维表一行行号一列列名 case Case number Variable

SPSS1人口的预测分析

用SPSS软件进行预测该立体城市2023年的人口基数的分析可知,其准确性低,却这能预测未来短时间的人口变化,而不能预测十年后的人口数量,因此我们采用最小二乘法您合并采用MATLAB 软件得出了该立体城市2023年的人口基数为3690万(包括外来人口)GDP达58500亿元;交叉相关性序列对:带有 V1 的北京滞后交叉相关标准误差a-10 -.239 .707-9 -.338 .577-8 -.287 .500-7 .024 .447-6 .161 .408-5 .171 .378-4 .566 .354-3 .968 .333-2 .551 .354-1 .287 .3780 .257 .4081 -.028 .4472 -.233 .5003 -.253 .5774 -.307 .7075 .000 .0006 .000 .0007 .000 .0008 .000 .0009 .000 .00010 .000 .000a. 基于以下假设：序列不具有交叉相关性，并且其中一个序列是白噪音。

以下是用MATLAB 做进行运算的程序;function f=fun1(a,t)f=exp(a(1)*x+a(2));t=2004:1:2013;x=[1356 4095 6060 4283 7720 13698 11865.9 13777.94 17801 19500.6]; plot(t,x,'*',t,x);a0=[0.001,1];a=curvefit('fun1',a0,t,x)ti=1790:5:2020;xi=fun1(a,ti);hold onplot(ti,xi);t1=2010;x1=fun1(a,t1)hold off图如下;空气污染指数为0－50，空气质量级别为I 级，空气质量状况属于优。

此时不存在空气污染问题，对公众的健康没有任何危害。

空气污染指数为51－100，空气质量级别为Ⅱ级，空气质量状况属于良。

spss实验一、实验步骤

实验一：SPSS数据文件的建立和管理操作以及数据预处理操作1.有两份关于职工基本情况的SPSS数据文件“职工数据.sav”和“追加职工.sav”，两份数据文件中的数据项不尽相同，且同一数据项的变量名也不完全一致。

请将这两份文件合并到一起。

[实验步骤]（1）在数据编辑窗口中打开一个需合并的SPSS数据文件：“职工数据.sav”。

（2）选择菜单：【数据】→【合并文件】→【添加个案】（3）这时将出现以下对话框，点击“浏览”。

（4）打开需进行纵向合并处理的SPSS数据文件“追加职工.sav”。

按“继续”后，显示纵向合并数据文件窗口。

（如下图）（5）对话框右边【新的活动数据集中的变量】框中显示的变量名是两个数据文件中的同名变量，对话框左边【非成对变量】框中显示的变量名是两个文件中的不同名变量。

其中，变量名后面的【*】表示该变量是当前数据编辑窗口中（“职工数据.sav”）的变量，【+】表示该变量是（2）“追加职工.sav”中指定的磁盘文件中的变量。

SPSS默认这些变量的含义不同，且不放入合并后的新文件中。

如果不接受这种默认，可选择其中的两个变量名并按【对】按钮指定配对，表示虽然它们的名称不同但数据含义是相同的，可进入合并后的数据文件中。

本题中，显然职称zc（*）和职称zc1（+）两个变量名需要按【对】按钮指定配对。

方法是：按住“Ctrl键”,同时鼠标点zc（*）和zc1（+），然后按【对】按钮，这时【新的活动数据集中的变量】框中出现“zc&zc1”变量名。

（6）把【非成对变量】框中显示的其他变量名全部标记，按右向箭头。

（7）按【确定】，完成操作。

2.根据“住房状况调查.sav”数据，通过数据排序功能分析本市户口和外地户口家庭的住房面积情况。

（按升序排列）[实验步骤]（1）在数据编辑窗口中打开SPSS数据文件：“住房状况调查.sav”。

（2）选择菜单：【数据】→【排序个案】（3）指定主排序变量“户口状况”到【排序依据】框中，并选择【排序顺序】框中的选项指出该变量按升序还是降序排序。

SPSS-1 简介与基本操作

数值型：常用标准数值型默认类型8.2如数值型：常用标准数值型(Numeric):默认类型如：默认类型 12345678、12345.67、-1234.56 、、字符型(String): 存储字符数据位。如：beijing处理存储字符数据8位字符型处理时用双引号扩起来日期型(Date):存储日期数据，如：20-AUG-1999 存储日期数据，日期型存储日期数据
序言
常用的统计分析软件
Excel；； SAS (Statistical Analysis System)；； SPSS；； S-Plus；； Origin；； R, Minitab, MATLAB, STATISTICA……
SPSS基础 SPSS基础
软件名称
Statistical Package for Social Science Statistical Product and Service Solutions
(PASW Statistics 18)
SPSS基础 SPSS基础
基本窗口
数据编辑窗口（数据编辑窗口（Data editor））
功能：对SPSS的数据进行定义、录入、修改、管理等基本操作功能： SPSS的数据进行定义、录入、修改、的数据进行定义的窗口包含数据视图工作表数据视图工作表（包含数据视图工作表（data view）和变量视图工作表）（variable view）两部分。）两部分。组成：窗口主菜单（组成：窗口主菜单（Data、Transform、Analyze、Graphs）、、、、）工具栏、数据编辑区、工具栏、数据编辑区、状态显示区 SPSS运行过程中自动打开；且只能打开一个窗口；运行过程中 SPSS运行过程中自动打开；且只能打开一个窗口；运行过程中自动打开无法关闭 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的中的数据以.sav存于磁盘上中的数据以存于磁盘上

spss教程

spss教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用于社会科学研究的统计分析软件。

本文将为您提供一个简单的SPSS教程，以帮助您入门使用该软件。

首先，打开SPSS软件并创建一个新的数据文件。

在数据视图中，您可以输入数据。

SPSS支持多种数据类型，如数值型、字符型、日期型等。

在输入数据时，确保输入正确并按照变量的数据类型进行输入。

在输入完数据后，可以进行一些基本的数据编辑和转换。

例如，您可以创建新变量，通过现有的变量进行计算和求和，或者对数据进行排序和筛选等操作。

这些编辑和转换操作都可以通过SPSS的变量视图和数据视图进行。

接下来，您可以进行统计分析。

SPSS提供了众多的统计方法和分析工具，包括描述性统计、方差分析、回归分析、因子分析等。

您可以通过菜单栏或者命令语句来选择和执行相应的分析方法。

在执行分析前，可以设置分析参数、选择变量、指定分析类型等。

在得到分析结果后，您可以通过输出视图查看和导出结果。

SPSS提供了多种输出格式，如表格、图表、HTML等。

您可以根据需要选择合适的输出格式，并将结果保存到指定的文件或剪贴板中。

此外，SPSS还提供了数据预处理和数据清洗的功能。

您可以对缺失值进行处理、异常值进行检测和删除，以确保数据的质量和准确性。

这些操作可以通过数据视图和转换视图进行。

最后，SPSS还支持数据导入和导出。

您可以从外部文件中导入数据，如Excel、CSV等文件格式，也可以将分析结果导出到其他文件或软件中，以便进一步处理和展示。

综上所述，SPSS是一款功能强大的统计分析软件，适用于社会科学研究和数据分析。

通过学习本教程，您可以初步掌握SPSS的使用方法，并开始进行统计分析和数据处理。

希望本教程对您有所帮助！。

SPSS生物统计分析示例1-基本统计分析

SPSS统计分析示例例一：对两个品系小麦栽培观察测量数据如下：随机调查20株，品系I感染病菌4株，品系II感染病菌7株。

请对上述数据进行数据描述与统计分析。

1．对两个品系小麦栽培观察测量数据的统计分析数据文件“xiaomai-2.sav”统计描述：(1)Data →Split file by “品系”(2)Analyze → Descriptive statistics → Descriptives分别对品系I、II的统计描述：绘图（bar chart with error-bar）：Graphs → Interactive →Bar…对两个品系株高、穗长和穗重进行平均值t 检验:Analyze →Compare Means → Independent-samples T test…按品系不同分组’Grouping’，分别比较株高、穗长、穗重SPSS输出：汇总表：品系I 品系II t 株高cm(M±SD) 121.80±16.98 96.40±5.89 4.468**穗长cm(M±SD) 41.50±4.48 38.40±9.74 0.914穗重g (M±SD) 1.54±0.28 1.45±0.48 0.511**:P<0.01从t检验的结果看：（1）株高数据不满足方差齐性，用近似t检验，t=4.468 (df=11.136), 双侧检验P=0.001<<0.01，两品系的株高具有极显著差异，品系I株高显著大于品系II（2）穗长数据不满足方差齐性，用近似t检验，t=0.914 (df=12.640), 双侧检验P=0.378>0.05，两品系的穗长无显著差异（3）穗重数据满足方差齐性，用t检验，t=0.511 (df=18), 双侧检验P=0.615>0.05，两品系的穗重无显著差异对株高、穗重、穗长两两间做相关、回归分析：Analyze →Correlate →Bivariate…(1)穗长、穗重（n=20）穗长、穗重相关关系极显著（相关系数r=0.972，P<<0.01）建立直线回归方程并作图：Graphs → Interactive →Scatterplot…结果输出：穗重（g）(2)穗长、株高（n=20）穗长、株高之间无显著相关（相关系数=0.238，P=0.312>0.05）(3)穗重、株高（n=20）穗重、株高之间无显著相关（相关系数=0.219，P=0.354>0.05）随机调查20株，品系I感染病菌4株，品系II感染病菌7株。

SpsS实验总结(1)

SpsS实验总结(1)SpsS实验总结SpsS是一种广泛存在于细菌膜上的蛋白质，可以调节膜的渗透性和生长环境的适应性。

在SpsS实验中，我们使用了大肠杆菌作为实验对象，探究了SpsS的功能和作用机制。

以下是本次实验的总结。

实验目的本次实验的目的是探究SpsS对细菌细胞的作用机制，尤其是在逆境环境下的调节功能。

通过实验，了解SpsS在细菌生长与适应中的意义。

实验过程实验过程主要包括以下几个步骤。

1.构建大肠杆菌菌株收集大肠杆菌菌株，并筛选SpsS表达量较高的亚克隆。

再通过PCR扩增和测序确认SpsS基因的序列信息和克隆品质量。

2.制备膜样品将菌株分别培养在LB培养基和M9培养基条件下，分别制取菌体和膜样品。

3.光谱测定使用傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）对膜样品进行光谱检测，得到膜样品的红外光谱图谱。

4.电导测定使用电导率计分别测试两组样品在不同温度和pH值下的电导率，观察SpsS对细胞膜渗透性的影响。

5.蛋白免疫印迹将上述两组样品的蛋白通过SDS-PAGE电泳分离并向纸膜上转移，采用免疫印迹的方法检测和定量SpsS的表达量和变化情况。

实验结果通过对实验数据的分析，可以得出以下结论。

1. SpsS的表达与细菌膜的渗透性有关，其表达量越高，细胞膜越容易受到外界环境的影响，渗透性越大。

2. SpsS在调节膜的渗透性时，主要通过改变细胞膜的液态晶体结构和脂质双层间的距离实现。

3. SpsS的活性与细菌所处的环境条件有密切的关系，如温度、pH值、盐度等对其表达和调节功能有一定的影响。

实验总结通过本次实验，我们对SpsS蛋白的功能和调节机制有了一定的了解，进一步认识了细菌在适应不同环境下生存的机制和调节格局。

同时，实验结果也为探究SpsS在生物医学和环境领域的应用奠定了基础。

SPSS基本统计分析（一）

SPSS基本统计分析（⼀）
导读
当我们拿到⼀些数据，⾸先要做的就是对它们进⾏基本的描述统计分析，例如均值、中位数、⽅差等。

SPSS中的基本统计分析包括频数分析、描述性统计分析、探索分析、列联表分析
等。

这节先来介绍前两种的SPSS操作过程。

⼀、频数分析
1⽬的
通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是很有帮助的。

2SPSS操作
2.1 操作步骤
对某⾼校40名⼤学⽣⾎清蛋⽩含量（g%）做频数分析。

将⾎清蛋⽩含量选⼊变量框中，勾选显⽰频率表复选框，点击统计会出现右边的对话框，勾选需要的统计量。

点击图表，选择想绘制的图表类型。

2.2 输出结果
需要的统计量都在表格中有所体现，并输出选择的图表类型，可以更清楚地观察数据特征和数据分布。

⼆．描述性统计分析
1主要作⽤：
调⽤此过程对变量进⾏描述性统计分析，计算均值，标准差、全距、标准误差等，并可将原始数据转化成Z分数。

精确把握变量的分布状况，了解数据的集中趋势、离散趋势、对称程度、陡峭程度。

2SPSS操作
2.1操作步骤
对20个新⽣婴⼉的体重（g）进⾏描述统计分析。

将体重选⼊变量框中，勾选将标准化值另存为变量复选框；点击选项，出现右侧对话框，选择所需统计量，这⾥为了便于展⽰，将所有统计量都选中。

2.2输出结果
在输出的描述统计表中，可以⼀⽬了然地看出变量的各统计量的值。

这时打开原数据集，会发现多了⼀列Z体重，这是由原数据转换成的Z分数（由普通正态分布转换成标准正态分布）。

SPSS统计分析1：正态分布检验

SPSS统计分析1：正态分布检验正态分布检验⼀、正态检验的必要性[1]当对样本是否服从正态分布存在疑虑时，应先进⾏正态检验；如果有充分的理论依据或根据以往积累的信息可以确认总体服从正态分布时，不必进⾏正态检验。

当然，在正态分布存疑的情况下，也就不能采⽤基于正态分布前提的参数检验⽅法，⽽应采⽤⾮参数检验。

⼆、图⽰法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直⾓坐标系中的散点。

如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第⼀象限的对⾓线分布。

2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。

如果资料服从正态分布，则样本点应该呈⼀条围绕第⼀象限对⾓线的直线。

以上两种⽅法以Q-Q图为佳，效率较⾼。

3、直⽅图判断⽅法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。

4、箱式图判断⽅法：观测离群值和中位数。

5、茎叶图类似与直⽅图，但实质不同。

三、计算法1、峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）（1）概念解释峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。

这个统计量需要与正态分布相⽐较，峰度为0表⽰该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度⼤于0表⽰该总体数据分布与正态分布相⽐较为陡峭，为尖顶峰；峰度⼩于0表⽰该总体数据分布与正态分布相⽐较为平坦，为平顶峰。

峰度的绝对值数值越⼤表⽰其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越⼤。

峰度的具体计算公式为：注：SD就是标准差σ。

峰度原始定义不减3，在SPSS中为分析⽅便减3后与0作⽐较。

偏度与峰度类似，它也是描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性。

这个统计量同样需要与正态分布相⽐较，偏度为0表⽰其数据分布形态与正态分布的偏斜程度相同；偏度⼤于0表⽰其数据分布形态与正态分布相⽐为正偏或右偏，即有⼀条长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值；偏度⼩于0表⽰其数据分布形态与正态分布相⽐为负偏或左偏，即有⼀条长尾拖在左边，数据左端有较多的极端值。

spss课件第1章

spss课件第1章第一篇 SPSS数据处理基础本篇要点导读：第1章 SPSS数据的录入数据录入的一般步骤，数据结构的定义，文件合并，文本数据的导入；第2章数据文件的操作和预处理【Data】菜单中对变量和案例的操作，【Transform】菜单中计数和分类赋值的操作。

本篇说明：1. 本篇重点说明数据录入和文件整理的整个过程，以及过程中特别需要读者注意的问题，对于SPSS操作简明扼要，没有对每一个选项进行详细说明，只是配合例题针对常用和重点选项进行说明，如读者想了解详细说明请查阅相关书籍，本书会给出标示。

在以后的章节中我们也会遵循这一原则，不再特别说明；2. 如果读者是有一定的SPSS使用基础，了解SPSS的一些基本操作，对数据录入和预处理比较清楚，可以简略浏览本篇，重点了解数据录入的一般流程和预处理中注意的问题。

也可直接略过本篇从第二篇开始学习；3. 如果读者是SPSS初学者，由于本篇在软件操作上的介绍比较简略，请初学者在学习此篇的时候一定遵循我们的例题操作并注意图例标示，必要时查阅书中列出的相关参考书籍，并完成课后两道以上的习题操作，务求掌握此篇内容，为以后SPSS软件学习奠定基础。

『 2 』第1章 SPSS数据的录入第1章 SPSS数据的录入SPSS既是Statistical Package for the Social Science（社会科学统计软件包）的缩写，也是Statistical Product and Service Solution (统计产品与服务解决方案)的缩写，是世界上几大统计分析软件（SPSS、SAS、S-plus/R、STATA、GUASS）中使用最广泛，界面最友好，操作最方便的统计软件，其强大的功能和易掌握性对于非统计专业特别是经济和管理专业的学生和工作人员，是一个不可多得的统计分析和数据处理的好工具、好助手。

本书将基于SPSS 17.0给读者介绍SPSS的强大功能，关于SPSS的安装和一般Windows应用软件没有什么不同，让我们从SPSS的基础――建立数据文件和录入数据开始吧。

SPSS习题1

பைடு நூலகம்
二
1. SPSS的变量有几种类型？ 2. 变量的哪些属性会影响它们在分析中的作用？哪些属性只影响数据在窗中的显示？哪些属性只影响输出？ 3. 变量有哪几种测度方式？在分析中的作用是什么？
4. 你的工作中数据存放在什么格式的文件中？SPSS可以直接打开这些数据文件吗？如果不能直接打开，是否能经过转换形成SPSS格式的数据文件？ 5. 为什么要拆分数据文件？拆分的结果是什么？
某康体中心的减肥班学员入班时的体重数据和减肥训练一个月后的体重数据记录在数据文件某康体中心的减肥班学员入班时的体重数据和减肥训练一个月后的体重数据记录在数据文件xt0601中试分析一个月的训练是否有效
SPSS 习题1
一
1. SPSS for Windows软件有几种运行方式？什么是混合运行方式，它有什么特点？ 2. SPSS for Windows 有几种类型的窗口，每个窗口主要功能是什么？ 3. 什么是输出窗（或语句窗）的主窗，什么是主窗的标志？怎样把非主窗变成主窗？分出主窗和非主窗的作用是什么？以输出窗为例说明之。 4. 通过什么菜单项设置系统参数？ 5. SPSS的统计分析功能分布在何处？ 6. 从何处可以获得帮助信息？系统提供的帮助有几种形式？
3、使用xt04-01.sav数据，利用数据探索过程分析年龄数据的分布情况。
六
1. 均值比较的T检验分几种类型？各自检验的假设是什么？ 2. 使用T检验进行均值比较的变量，应具有怎样的分布特征？ 3. 独立样本T检验对变量的齐性有什么要求？ 4.某康体中心的减肥班学员入班时的体重数据和减肥训练一个月后的体重数据记录在数据文件xt06-01中，试分析一个月的训练是否有效。从这些数据中还可以进行哪些进一步的分析。思考从数据中获取更多的信息。 5.为评价两个培训中心的教学质量，对两个培训中心学员进行了一次标准化考试，考试成绩如表中数据所示，分析两个培训中心教学质量是否有所差异？得出统计分析及其推断结论。试作图并说明。数据在xt06-02中。

SPSS教程完整_iUc (1)

1）在数据编辑窗口建立数据文件当用户启动 SPSS 后，系统首先显示一个提示窗口，询问用户要 SPSS 做什么时，把鼠标移至“Type in data”项上单击左键选中，然后单击“OK”按钮；或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入 SPSS 数据编辑窗屏幕，如图 2-11 所示。
图 2-11 进入SPSS 数据编辑器
图 2-10 SPSS 启动选择对话框
5
“More Files…”，在打开的对话框中进行选择。 Don’t show this dialog in the future 选择此项，以后打开 SPSS 时将不再显示本对话框。二、数据文件的建立、调用 1 数据文件的建立、调用
SPSS 所处理的数据文件有两种来源：一是 SPSS 环境下建立的数据文件；二是调用其它软件建立的数据文件。
图 2-16
⑤ 缺失值（Missing）缺失值是统计分析时，对数据中缺少数据的一种统计识别值。缺失值定义窗口如下图 2-17。
9
No missing values 没有定义缺失值，用系统默认值圆点“.”表示。 Discrete missing values 可以定义 3
个缺失值，例如，第一格输入“0”，表示凡为 0 的数据是缺失值。 Range plus one optional discrete missing value 定义取值区间为缺失值。例如， Low: 为 1 ， High: 为 5 ， Discrete value:为 10，表示 1 至 5 之间的数据及数值 10 视为缺失值。
例如：在用户名“Name:”栏填写: Student 在单位名称“Organization:”栏填写: SWU
如图 2-3。单击“Next”按钮，进入下一个界面。

1、spss第一章 SPSS16.0 for Windows 软件概述

西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
第一章
SPSS16.0 for Windows 软件概述
1
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
主要内容
1.1 统计软件简介 1.2 SPSS16.0使用基础 1.3 SPSS16.0窗口简介 1.4 SPSS的帮助系统 1.5 利用SPSS进行数据分析的步骤
SPSS数据的分析阶段
SPSS分析结果的解释
20
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
The End
21
9
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
1.2 SPSS16.0使用基础
（2）SPSS16.0的安装
在安装过程中有以下几点需注意：需要接受软件使用协议（License Agreement）。系统默认的安装路径C:\Program Files\SPSS，如用户需改变安装路径，可以单击Browse按钮来自定义安装位置。安装过程中会询问许可证的不同类型，即用户的不同类型，如果是单机用户选择选项“Single user license”（单个用户许可证），如果是企业购买了这款软件，同时给个人一个使用号码，选择选项“Site license”(站点许可证)，如果企业购买的软件是网络版，则选择选项 “Network license”（网络许可证）。用户需要填写用户名（username）、单位名称（organization）。安装过程中需填写序列号。
（1）SPSS16.0的系统要求
硬件环境要求 Intel或 AMD处理器，1G以上主频内存至少512M，推荐1G以上占硬盘空间450M CD-ROM驱动器 Super VGA(800×600)或者更高配置网络版要连上SPSS服务器，则需安装TCP/IP协议软件环境要求 Microsoft Windows XP (32–bit version) Байду номын сангаас Vista (32-bit and 64-bit versions). Internet Explorer 6.0

SPSS软件操作 (1)

6.3 两独立样本t检验
三、操作步骤：
（1）Analyze -> Compare Means Independent Sample T Test
（2）选择若干变量作为检验变量，送到 Test栏。如图：
6.3 两独立样本t检验
6.3 两独立样本t检验
（3）选择一个变量作为标识变量到Grouping Variable 栏 (4)选择Define Groupes，分别输入两个值。
n P-value 定义上是: 以现有的样本数据而言, 拒绝零假设 H0 的最小显著水平。
n 另一种解释是:「P-value」代表资料支持 H0 的程度，或支持 H0 的证据大小。
注意：不要把它误解成H0 成立的概率。
6.2 单样本t检验
一、什么是单样本t检验 1.检验某变量的总体均值与指定的检验值之间是否存在显著差异。 2. 前提：总体应服从正态分布。
6.3 两配对样本t检验
三、基本操作：步骤（1）Analyze -> Compare Means ->
Paired Sample T Test （2）指定一对或若干对配对变量作为检验
变量送入Paired Variables栏。
6.3 两配对样本t检验
6.2 单样本t检验
（3）单击Option，如图
6.3 两独立样本t检验
一、什么是两独立样本t检验 1.检验两独立的总体均值之间是否存在显著差异。 2.前提要求： (1)两样本应是相互独立的； (2)样本来自的两总体应服从正态分布。
6样本方差相等与不相等时使用的计算t值的公式不同，因此应先进行方差齐性检验。 2.SPSS的输出，在给出方差齐与不齐两种计算结果的t 值和t检验的显著性概率的同时，还给出对方差齐性检验的F值和F检验的显著性概率。用户需根据F检验的结果自己判断选择t检验输出中的哪个结果，得出结论。

医学论文中常用统计分析方法SPSS操作及结果的正确表达-1

2. 查表法
（当n≤50，特别是p很接近于0或1时）
Sp
p(1 p) n
SPSS演示
总体均数可信区间估计： Analyze => Descriptive Statistics => Explore
问题5：如何进行两个均数的比较？
奥美沙坦酯/ 氢氯噻嗪复方片剂用于奥美沙坦酯单药治疗血压未达标的原发性轻中度高血压患者的临床研究
中国14省市高血压现状的流行病学研究
原始数据格式
四格表格式
Suppose we conducted a prospective cohort study to investigate the effect of aspirin on heart disease. A group of patients who are at risk for a heart attack are randomly assigned to either a placebo or aspirin. At the end of one year, the number of patients suffering a heart attack is recorded. (data: Aspirin.sav)
单变量计量资料的分析
4．多个样本均数比较应变量为单变量，又属计量资料时，多个样本均数比较分为单因素和多因素两种情形。而重复测量资料则被视为多个反应变量的类型。 (1) 单因素方差分析：若方差齐性，且各样本均服从正态分布，选单因素方差分析（one-way ANOVA ）；若方差不齐，或某样本不服从正态分布，选Kruskal-Wallis 秩和检验(Kruskal-Wallis test)。若方差分析或秩和检验结果显著，需进一步做多重比较，如SNK法，LSD法，扩展t检验等。 (2) 两因素方差分析但不分析交互作用：主要是随机区组设计资料，涉及 2个因素，即1个处理因素和1个区组因素。如果满足方差齐性和正态分布两个条件，选用两因素方差分析(two-way ANOVA)，如果不满足上述两个条件，选用随机区组设计资料的Friedman秩和检验(Friedman test)。