SPSS软件应用具体操作及结果分析
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
Ｐ Ｏ．０９１９ Ｏ．０００ Ｏ．０９９ ０．０１６ ０．０００ ０．０１６
综合表６、７，可以得出：Ｂ。均数最大（８．３３３），且Ｂ３与 Ｂ，、Ｂ：之间存在显著性的差异（Ｐ＜０．０５），Ｂ。、Ｂ：之间不存在 显著性的差异（Ｐ＝Ｏ．０９９＞０．０５）
同理，可以从另外的几张表格中分析可以得到：Ａ：均数 最大（９．０６７），且Ａ。、Ａ：、Ａ，之间均存在显著性差异；Ｃ：均 数最大（１０．３００），Ｃ。、Ｃ：、Ｃ，之间也都存在显著性差异。
总结论：中华芦荟丛生芽诱导的最佳培养基为：
Ａ２８１Ｃ２，即６一ＢＡ：２．０ｒａｇ／Ｌ：ＮＡＡ：０．３ｒａｇ／Ｌ：
· １６ ·
万方数据
２００９年１０月
电脑学 习
第５期
一个用ＶＢＡ编写的Ｑｕｉｎｅ
蓝鹰‘
刘松
摘 要：本文介绍了一个在ｗｏｒｄ
Ｗｏｒｄ
递归定理
中图分类号：ＴＰ３１１．１
文献标识码： Ａ 文章编号：１００２－２４２２（２００９）０５－００１７－－０１
Ａ ＶＢＡ Ｑｕｉｎｅ
Ｌａｎ Ｙｔｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ＶＢＡ Ｑｕｉｎｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄ：Ｑｎｌ．ｅ ＶＢＡ Ｗｏｒｄ
Ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｅｍ
２００９年１０月
电脑学 习
第５期
ＳＰＳＳ软件在正交试验设计、结果分析中的应用
邓振伟’
于萍 陈玲
摘 要：本文简要介绍了正交设计的优点及使用现状：提出了改进的建议．并阐述了利用ＳＰＳＳ软件进行正交试验设计、结果分
析的方法。力求为广大科技人员利用ＳＰＳＳ软件快速实现正交试验设计、结果分析提供帮助。
关键词：ＳＰＳＳ 正交设计 极差分析
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用随着科学技术的飞速发展，正交试验设计在科学研究中的应用越来越广泛。
作为一种系统化的试验设计方法，正交试验设计在优化实验条件、提高实验效率、探索因素间相互作用等方面具有独特的优势。
而SPSS软件作为一种功能强大的统计分析工具，因其简单易学、数据处理能力强等特点，被广泛应用于正交试验设计及结果分析中。
本文将介绍SPSS软件在正交试验设计中的应用，并探讨其在结果分析中的优势。
一、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 正交试验设计的建立正交试验设计包括确定试验因素、确定水平数以及构建正交表格等步骤。
SPSS软件可以帮助实验者进行正交设计的建立。
首先，通过SPSS软件的数据管理功能，可以方便地建立试验因素、水平数等信息的数据框架。
然后，通过使用SPSS的数据编辑功能，可以轻松地输入试验因素的水平值。
最后，SPSS软件提供了正交试验设计模块，可以自动生成正交表格，并计算出试验所需的实验组合数。
通过SPSS软件的帮助，实验者可以快速、方便地完成正交试验设计的建立。
2. 数据的收集和整理正交试验设计所得到的数据需进行收集和整理，以便后续的结果分析。
SPSS软件提供了强大的数据处理功能，可以帮助实验者对数据进行收集和整理。
首先，SPSS软件提供了数据输入模块，可以方便地将实验数据输入到软件中。
其次，SPSS软件提供了数据清洗和转换的功能，可以对异常数据进行筛选和删除，并进行数据的转化、归一化等操作。
通过SPSS软件，实验者可以高效地对实验数据进行整理和准备，为后续的结果分析打下良好的基础。
3. 结果的分析与解释正交试验设计通过多因素的对比和交叉设计，可以更全面地了解各因素对实验结果的影响。
而SPSS软件作为一种统计分析工具，具备强大的数据分析能力，可以对正交试验设计所得到的数据进行有效的结果分析。
首先，SPSS软件提供了多种统计方法，如方差分析、回归分析等，可以对试验结果进行综合分析和比较。
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果一、概述因子分析是一种在社会科学、心理学、经济学和许多其他领域广泛使用的统计分析方法。
这种方法的核心目的是简化数据集，通过找出潜在的结构或模式，将多个变量归纳为少数几个综合因子。
这些因子通常代表某种潜在的、不可直接观测的变量或特质，它们可以解释原始数据中的大部分变异。
SPSS，作为世界上最流行的统计分析软件之一，提供了强大的因子分析功能。
使用SPSS进行因子分析，研究者可以方便地得到因子载荷、因子得分、解释方差比例等关键信息，从而更深入地理解数据的内在结构和变量之间的关系。
本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行因子分析，并解读分析结果。
我们将从数据准备开始，逐步讲解因子分析的步骤，包括选择适当的因子提取方法、旋转方法，以及如何解释和分析结果。
通过本文的学习，读者将能够掌握因子分析的基本方法，并能够独立运用SPSS软件进行有效的因子分析。
1. 简要介绍因子分析的概念及其在数据分析中的应用。
因子分析是一种在多元统计分析中广泛应用的技术，其主要目的是通过对大量变量间关系的研究，找出这些变量之间的潜在结构，或者说找出潜在的公共因子。
这些公共因子能够反映原始变量的大部分信息，并且彼此之间互不相关。
通过因子分析，研究者可以在减少变量数量的同时，保留原始数据中的关键信息，从而简化数据结构，方便后续的分析和解释。
在数据分析中，因子分析的应用非常广泛。
例如，在社会科学领域，研究者可能需要对大量的社会指标进行分析，以了解社会现象的本质。
这时，因子分析可以帮助他们找出这些指标背后的潜在结构，从而更深入地理解社会现象。
在市场营销领域，因子分析可以帮助研究者识别出消费者对不同产品的偏好模式，从而指导产品设计和市场定位。
在生物医学领域，因子分析可以用于基因表达数据的分析，帮助研究者找出影响特定生物过程的基因群。
在SPSS软件中，因子分析的实现相对简单，用户只需按照软件的操作步骤进行操作即可完成分析。
根据实验结果,进行多元方差分析SPSS操作步骤
根据实验结果，进行多元方差分析SPSS操作步骤多元方差分析（MANOVA）是一种统计方法，用于比较两个以上组之间在多个连续因变量上的差异。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以用于进行多元方差分析。
下面是进行多元方差分析的SPSS操作步骤：1. 打开SPSS软件，并导入实验数据。
2. 在菜单栏选择“分析”（Analyze），然后选择“一元方差分析”（General Linear Model）。
3. 在弹出的对话框中，将多个连续因变量添加到“因变量”（Dependent Variables）框中。
点击“添加”按钮，然后选择需要分析的连续因变量。
4. 将一个或多个离散自变量添加到“因子”（Factors）框中。
点击“添加”按钮，然后选择需要分析的离散自变量。
5. 点击“选项”（Options）按钮，可以进行一些附加的设置。
例如，可以选择是否计算效应大小、调整误差项或进行共同协方差矩阵的检验等。
6. 点击“确定”按钮，开始进行多元方差分析。
7. 分析结果会显示在SPSS的输出窗口中。
可以查看因变量之间的差异是否显著，以及不同组之间是否存在显著差异。
8. 为了更好地理解结果，可以进一步进行后续分析。
例如，可以进行事后比较（Post hoc tests）来确定具体哪些组之间存在显著差异。
请注意，进行多元方差分析前，需要确保数据满足一些假设条件，如正态性、方差齐性和无多重共线性等。
另外，为了减少假阳性结果，应谨慎解释显著性水平。
以上是根据实验结果进行多元方差分析SPSS操作的步骤。
希望对您有所帮助！如有需要，请随时与我联系。
SPSS统计软件使用指导
SPSS统计软件使用指导SPSS（统计软件包社会科学）是一个功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和统计分析。
本文将为您提供SPSS的简单使用指导。
一、数据导入与数据处理1. 数据导入：打开SPSS软件后，选择“文件”菜单中的“导入数据”，选择合适的数据类型（如Excel、CSV等），然后按照指引找到要导入的数据文件，并点击“打开”按钮导入数据。
2.数据处理：导入数据后，您可以使用SPSS进行数据清洗、数据变换和数据整合等操作。
例如，可以使用数据筛选功能去除缺失值，使用重编码功能对变量进行重新分组等。
二、数据描述统计1.频数统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“频数”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如中位数、均值等），最后点击“确定”按钮即可进行频数统计分析。
2.描述性统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“描述统计”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如均值、标准差等），最后点击“确定”按钮即可进行描述统计分析。
三、数据分析与模型建立1.相关分析：选择“分析”菜单中的“相关”→“双变量”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“OK”按钮即可进行相关性分析。
2.回归分析：选择“分析”菜单中的“回归”→“线性”，将因变量和自变量移至相应的“因变量”和“自变量”框中，可以选择“统计”按钮进行相应的统计分析。
3.方差分析：选择“分析”菜单中的“比较组”→“方差分析”，将要分析的变量移至“因子”列表中以及自变量列表中，点击“OK”按钮即可进行方差分析。
四、结果输出与图表绘制1.结果输出：分析完成后，可以通过点击“结果”菜单中的“查看输出”来查看统计结果。
可以选择复制、粘贴或导出统计结果到其他软件进行进一步分析或报告。
2.图表绘制：选择“图形”菜单，其中包含了众多图表类型，如饼图、柱状图、折线图等。
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用一、引言正交试验设计是一种经典的统计方法，用于探究多个因素对于试验结果的影响。
该方法将试验因素进行有序的组合，既能缩减试验次数，又能防止因素之间的互相影响。
而SPSS软件作为统计分析领域中的瑞士军刀，拥有强大的数据处理和分析功能，为探究者提供了便利的工具。
本文将探讨SPSS软件在正交试验设计与结果分析中的应用。
二、正交试验设计的基本原理正交试验设计遵循一定的规则和原则。
起首，需要明确要探究的因素，这些因素可以是试验操作，也可以是试验条件。
其次，确定各个因素的水平，水平的选择要充分思量试验的目标和探究对象。
然后，在确定因素和水平的基础上，构建正交试验设计表，以便按照设计表中的规则进行试验。
最后，依据试验结果，进行数据分析和结果诠释。
三、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 设计试验方案SPSS软件提供了一系列的数据输入工具和试验设计模块，可以援助探究者轻松地构建正交试验设计。
通过SPSS软件，可以灵活地选择因素和水平，并生成正交试验设计表。
同时，SPSS软件还提供了随机分组和重复设计等功能，以满足试验设计的要求。
2. 数据输入与整理SPSS软件支持多种数据输入方式，可以通过导入Excel表格、文本文件等格式的数据，或者直接在软件中手动输入数据。
在正交试验设计中，往往涉及大量的数据输入，SPSS软件的数据输入功能可以援助探究者快速、准确地输入数据。
同时，SPSS软件还提供了数据整理和清理功能，可以对异常值、缺失值等进行处理，使得数据更加可靠。
3. 数据分析与诠释SPSS软件的数据分析功能分外强大，可以进行多元方差分析、协方差分析、回归分析、相关分析等多种统计分析方法。
在正交试验设计中，可以使用SPSS软件进行多因素方差分析，以确定各个因素对试验结果的影响。
同时，SPSS软件还提供了图表制作功能，可以直观地展示分析结果。
四、SPSS软件在正交试验结果分析中的应用1. 参数预估SPSS软件可以通过正交试验设计的数据，进行参数预估和置信区间的计算。
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。
Correlation是SPSS的一个功能模块，可以用于分析两个或多个变量之间的关系。
下面是SPSS进行相关分析的具体步骤：1. 打开SPSS软件，选择“变量视图”（Variable View），输入相关的变量名，包括数字型变量和分类变量。
2. 进入“数据视图”（Data View），输入数据，并保存数据集。
3. 打开菜单栏中的“分析”（Analyze），选择“相关”（Correlate），再选择“双变量”（Bivariate）。
4. 在双变量窗口中，选择包含需要分析的变量的变量名，并将其移至右侧窗口中的变量框（Variables）。
5. 如果需要控制其他变量的影响，可以选择“控制变量”（Options）。
6. 点击“确定”（OK）按钮后，SPSS将输出结果，并将其显示在输出窗口中。
相关系数（Correlation Coefficient）介于-1和1之间，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。
7. 如果需要对结果进行图形化展示，可以选择“图”（Plots），并选择适当的图形类型。
需要注意的是，进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。
如果变量之间存在非线性关系，建议使用其他统计方法进行分析。
同时，SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系，不能用于说明因果关系。
以上是SPSS做相关分析的具体步骤，希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。
学会使用SPSS进行数据处理和分析
学会使用SPSS进行数据处理和分析第一章：介绍SPSS及其基本功能SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计软件，可广泛应用于社会科学、医学、教育、市场营销等领域的数据处理和分析。
SPSS具有强大的数据处理和展示功能，能够帮助用户进行数据清洗、统计描述、统计推断等分析工作。
本章将详细介绍SPSS的基本功能，包括数据导入导出、数据清洗和变量定义等。
第二章：数据导入与导出在使用SPSS进行数据处理和分析前，首先需要将原始数据导入到SPSS中。
SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、Txt等。
本章将介绍如何进行数据导入，并讲解一些常见的数据导入问题及解决方法。
此外，还将介绍如何将SPSS的分析结果导出到其他格式，如Excel、Word等，以便后续的数据展示和报告撰写。
第三章：数据清洗与变量定义数据清洗是数据处理的基础工作，对于原始数据中存在的异常值、缺失值、重复值等进行处理，以保证数据的准确性和可靠性。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据清洗，包括识别与处理异常值、填补缺失值、删除重复值等。
同时，还将讲解如何进行变量的定义和测量水平的设置，以便后续的数据分析。
第四章：数据描述性统计数据描述性统计是对数据整体特征进行描述和总结的方法，可帮助研究者更好地理解数据。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描述性统计，包括计算变量的均值、标准差、频数分布等。
此外，还将讲解如何绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以便更直观地展示数据的分布和关系。
第五章：统计推断与假设检验统计推断是在样本数据的基础上对总体参数进行推断的方法，常用于科学研究中的结论判定。
假设检验则用于判断样本数据与总体的差异是否显著。
本章将介绍如何使用SPSS进行统计推断和假设检验，包括T检验、方差分析、相关分析等。
同时，还将讲解如何解读统计结果并进行结果报告。
第六章：数据分析与建模数据分析是根据统计学原理对数据进行深度挖掘和解释的过程，而建模则是基于数据分析结果进行预测和决策的方法。
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理，有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧，帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前，首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版，然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后，你需要登录或注册SPSS账号，以获取软件的完整功能。
在安装完成后，还需进行一些配置工作。
首先，检查软件是否需要更新，保持软件的最新版本。
其次，根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数，以提高使用效率。
最后，配置数据存储路径和文件格式等选项，确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面，但只要熟悉了基本操作，就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤：1. 新建数据集：打开SPSS软件后，点击“File”菜单，选择“New”按钮，再选择“Data”选项，即可新建一个数据集。
2. 数据录入：在新建的数据集中，将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据，也可以导入外部文件，如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑：对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析：选择合适的统计方法进行数据分析。
例如，对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果：查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表，你可以通过菜单或工具栏选择输出格式，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事，你可以通过以下方式获取学习资源：1. 官方文档：SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册，你可以下载阅读学习。
《2024年如何用SPSS软件进行主成分分析》范文
《如何用SPSS软件进行主成分分析》篇一一、引言主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种强大的统计工具，常用于数据降维和提取主要变量。
在社会科学、生物信息学、心理学、市场研究等众多领域，SPSS软件作为数据分析的重要工具，广泛地用于进行主成分分析。
本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行主成分分析。
二、准备工作1. 数据准备：确保数据集已经清洗完毕，无缺失值或异常值。
如果有，应先进行数据清洗。
2. 了解数据：在开始分析之前，需要了解数据的背景和结构，明确分析的目的和预期结果。
三、使用SPSS进行主成分分析的步骤1. 打开SPSS软件并导入数据。
2. 在“分析”菜单中选择“降维”选项，然后选择“主成分分析”。
3. 选择需要进行主成分分析的变量。
这些变量通常是连续的数值型变量。
4. 设置主成分的数量。
通常根据解释的总方差比例来确定主成分的数量，通常选择解释度超过一定阈值（如80%）的主成分。
5. 选择是否需要进行其他操作，如删除有共同度低（低于特定阈值）的变量、将共同度分解为组成因素等。
6. 点击“运行”按钮进行主成分分析。
四、结果解读1. 解释总方差表：该表显示了每个主成分的初始特征值和解释的方差比例。
通过这个表可以了解每个主成分对数据的贡献程度。
2. 旋转矩阵表：该表显示了每个主成分与原始变量的关系。
通过这个表可以了解每个主成分的来源和意义。
3. 结果解读：结合变量的原始信息和旋转矩阵的结果，解释每个主成分的具体含义。
通常可以根据特征值的负荷系数来确定主成分与原始变量之间的联系程度。
4. 结果的评估：通过比较各主成分解释的方差比例，可以确定主成分的相对重要性。
同时，也可以结合实际情况，根据专业知识来评估结果的有效性。
五、结论与建议通过本文介绍的步骤，我们可以使用SPSS软件进行主成分分析，从而提取出主要变量并降低数据的维度。
这种方法在许多领域都有广泛的应用，如社会科学、生物信息学、心理学和市场营销等。
spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。整个操作怎么进行。需要基本思路。
banner学习者请关注这里：实例系列教程问题：spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。
整个操作怎么进行。
需要基本思路。
_问题描述：具体操作步骤，以前从未接触过，请高手指导，十分感谢答案1：： excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by；选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击ok即可。
答案2：： 基于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法）层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解.（一）层次聚类Analyze--; C1assify--;Hierachical Cluster在“C1uster”组中选择聚类类型：要进行变量聚类选择指定“Vanables”；要进行观测量聚类指定“Cases”。
指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“Variable[s]：”矩形框中；将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。
如果不使用系统默认值，或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项，则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。
1．确定聚类方法在主对话框中，点击“Methed”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框，即“Hierachical Cluster Analysis：Method”。
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS聚类分析过程聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤：1.数据预处理（标准化）2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述）3.聚类（根据不同方法进行分类）4.确定最佳分类（类别数）SPSS软件聚类步骤1. 数据预处理（标准化）→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。
）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）；2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；3. 选择聚类方法SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。
（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离b）Within-groups linkage 组内平均连接法方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法e）Centroid clustering 重心聚类法方法简述：两类间的距离定义为两类重心之间的距离，对样品分类而言，每一类中心就是属于该类样品的均值特点：该距离随聚类地进行不断缩小。
多因素方差分析SPSS的具体操作步骤
多因素方差分析SPSS的具体操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入包含需要进行方差分析的数据集。
可以通过"File"菜单中的"Open"选项或者使用快捷键"Ctrl+O"来打开数据文件。
步骤2：选择菜单接下来，选择"Analyze"菜单，然后选择"General Linear Model"子菜单中的"Univariate"选项。
这将打开"Univariate"对话框。
步骤3：设置变量在"Univariate"对话框中，将需要分析的因变量（Dependent Variable）拖放到"Dependent Variable"框中。
然后，将需要分析的自变量（Independent Variables）拖放到"Fixed Factors"框中。
步骤4：设置因素在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，单击"Model"按钮，打开"Model"对话框。
在该对话框中，将自变量按照其因素分类拖放到"Between-Subjects Factors"框中。
步骤5：进行分析在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，可以对方差分析的多个选项进行设置。
比如，可以选择是否计算非标准化残差（Univariate Tests of Between-Subject Effects）、是否计算偏差（Tests of Within-Subject Effects）、是否计算构造对比（Contrasts）等。
设置完相关选项后，单击"OK"按钮进行方差分析。
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果如何用SPSS软件计算因子分析应用结果SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学研究领域的统计分析软件。
它提供了丰富的分析工具，包括因子分析。
因子分析是一种用于研究变量之间关系的数据降维技术，它可以帮助我们发现数据中隐藏的潜在结构和模式。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析，并解读结果。
一、数据准备在进行因子分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据应以表格的形式呈现，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个样本。
确保数据没有缺失值，并对需要分析的变量进行适当的数据转换（例如，将定性变量进行数值化，通过对数转换使数据服从正态分布等）。
二、打开SPSS软件在数据准备完毕后，打开SPSS软件。
在新建的数据表中，将数据导入到SPSS软件中。
可以通过“文件”->“导入”->“数据”命令选择数据文件，并设置好文件的格式，例如逗号分隔或者固定宽度。
三、设置因子分析在成功导入数据后，点击分析菜单栏，选择“数据降维”->“因子”，打开因子分析对话框。
在对话框中，首先选择待分析的变量，将其移入“因子”列表中。
然后，选择对应的因子分析方法。
常见的因子分析方法有主成分分析和极大似然估计，选择合适的方法取决于具体的研究目的和数据特点。
四、指定因子个数在选择因子分析方法后，需要指定因子的个数。
可以根据研究的需要，在对话框的“提取”选项卡中设置因子个数。
常用的方法有根据Kaiser准则选择特征值大于1的因子，或者通过观察因子间相关系数矩阵的图形模式来确定因子的个数。
此外，还可以通过设置固定因子个数的方式进行因子分析。
五、进行因子分析在指定因子个数后，可以点击“OK”按钮开始进行因子分析。
SPSS软件会根据所选的因子分析方法和参数，计算出因子负荷矩阵、特征值、方差贡献率等结果。
这些结果可以反映出变量之间的关系以及每个因子对原始变量的解释程度。
SPSS原理及应用
SPSS原理及应用SPSS是统计产品与服务解决方案的简称，它是一个功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域，帮助研究人员从大量的数据中发现规律和趋势。
本文将介绍SPSS的原理及其在实际应用中的具体应用场景。
一、SPSS的原理SPSS采用了数据的输入、处理、分析和结果输出的流程，并通过交互式界面，帮助用户进行数据的整理、处理和分析。
SPSS的原理包括数据输入、数据清洗、数据变换、数据分析和结果输出等几个主要方面。
1. 数据输入SPSS支持多种数据输入方式，如手动输入、导入Excel文件、导入文本文件等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方式将数据导入SPSS中。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据进行预处理，包括缺失数据处理、异常值处理、数据标准化等等。
SPSS提供了一系列数据清洗的工具和函数，可以帮助用户对数据进行清洗和整理，确保数据的质量和准确性。
3. 数据变换数据变换是指对数据进行转换和重构，以适应具体的分析需求。
SPSS提供了数据重编码、数据合并、数据分割等功能，帮助用户对数据进行灵活的变换和重构，以满足不同的统计分析需求。
4. 数据分析数据分析是SPSS的核心功能，它包括了常见的统计分析方法和技术，如描述统计分析、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等等。
用户可以根据自己的研究目的和需求，选择合适的分析方法进行数据分析。
5. 结果输出SPSS可以将分析结果输出为多种形式，如表格、图表、报告等。
用户可以根据需要选择合适的形式输出结果，并进行进一步的解读和分析。
二、SPSS的应用场景SPSS具有广泛的应用领域，下面将介绍几个常见的应用场景。
1. 营销分析SPSS可以对市场调研数据进行分析，帮助企业做出市场定位、产品定价、促销策略等决策。
通过分析消费者的购买行为、偏好和需求，可以为企业提供精准的市场分析和预测。
2. 社会科学研究SPSS可以对社会科学领域的数据进行统计分析，如对教育、心理学、人口统计学等领域的数据进行分析。
SPSS软件在正交试验设计_结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计_结果分析中的应用正交试验设计是一种常用于实验研究中的设计方法，可以帮助研究者有效地分析和推断实验结果。
SPSS是一种常用的统计分析软件，可以提供数据管理、统计分析和结果展示的功能，因此在正交试验设计的结果分析中有着重要的应用。
在正交试验设计的结果分析中，SPSS可以提供以下几个主要的应用功能：1. 数据的导入与整理：SPSS可以将实验结果数据导入软件中进行统计分析。
首先，研究者需要将实验参数和结果数据整理成统一格式的数据文件，常见的格式包括Excel、CSV等。
然后，通过SPSS的数据导入功能，可以将数据文件导入到SPSS软件中进行后续的统计分析。
2.描述统计分析：在正交试验设计中，研究者通常关注各个因素对结果的影响程度。
SPSS可以提供各种描述统计方法，如平均值、标准差、频数等，帮助研究者了解各个变量之间的基本情况。
通过描述统计结果，可以初步判断各个因素之间的差异以及对结果变量的贡献程度。
3.方差分析：正交试验设计通常涉及到多个因素和多个水平，因此需要进行方差分析来判断各个因素的显著性。
SPSS可以提供单因素和多因素方差分析的功能，通过检验各个因素的F值和p值，可以判断各个因素的显著性。
此外，还可以进行多重比较分析，得出不同因素水平之间的差异以及交互作用的影响。
4.回归分析：在正交试验设计中，研究者可能还关注各个因素对结果变量的预测能力。
通过回归分析，可以建立因素与结果变量之间的线性关系模型，进一步研究各个因素对结果的影响程度。
SPSS提供了线性回归分析和多元线性回归分析的功能，通过回归系数和显著性检验，可以确定各个因素对结果变量的预测能力。
5.结果可视化和报告生成：SPSS还可以帮助研究者将分析结果可视化，比如通过绘制图表、制作图形化报告等，以便更直观地展示实验结果。
研究者可以选择合适的图表类型，并通过SPSS的可视化功能进行设计和生成。
此外，SPSS还提供报告生成的功能，可以根据分析结果自动生成报告文档，简化结果的总结和分享过程。
《2024年SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用》范文
《SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用》篇一一、引言正交试验设计是一种多因素、多水平的实验方法，它通过设计正交表来安排试验，以达到高效、准确地获取试验结果的目的。
随着科技的发展，数据处理和分析的难度逐渐增大，因此需要借助专业的统计软件进行辅助分析。
SPSS软件作为一款功能强大的统计分析软件，在正交试验设计及结果分析中发挥着重要作用。
本文将详细介绍SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用。
二、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 试验设计在正交试验设计中，SPSS软件可以通过其内置的正交表生成器来生成正交表。
用户可以根据试验的具体需求，选择合适的因素数和水平数，生成相应的正交表。
这样，用户就可以根据正交表来安排试验，使得试验结果更加准确、可靠。
2. 数据分析在正交试验中，SPSS软件可以方便地收集和整理试验数据。
通过SPSS软件的数据导入功能，用户可以将试验数据导入到软件中，并进行清洗、整理和转换等操作。
这样，用户就可以得到一个清晰、规范的数据集，为后续的统计分析提供基础。
三、SPSS软件在正交试验结果分析中的应用1. 极差分析极差分析是正交试验结果分析中的一种常用方法。
通过SPSS 软件的极差分析功能，用户可以计算各因素的水平均值和极差值，从而确定各因素对试验结果的影响程度。
这样，用户就可以根据极差分析的结果，找出最优的水平组合，为生产实践提供指导。
2. 方差分析方差分析是正交试验结果分析中的另一种重要方法。
通过SPSS软件的方差分析功能，用户可以计算各因素对试验结果的方差贡献率，从而确定各因素的显著性水平。
这样，用户就可以了解各因素对试验结果的影响程度和重要性，为进一步优化试验方案提供依据。
3. 回归分析回归分析是一种常用的数据分析方法，可以用来研究变量之间的关系。
在正交试验中，通过SPSS软件的回归分析功能，用户可以建立各因素与试验结果之间的回归模型，从而了解各因素对试验结果的影响规律。
spss的数据分析报告
spss的数据分析报告1. 引言数据分析是当今科学研究和实践中不可或缺的一部分。
它能够通过数理统计方法来发现数据之间的关系、趋势和模式，为决策制定提供依据。
而SPSS软件作为一种功能强大且广泛使用的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
本报告将使用SPSS软件对某个具体问题进行数据分析，以展示SPSS在实际应用中的功能和效果。
2. 问题描述在某家电商品公司的市场调研中，收集到了1000份消费者的问卷调查数据，调查内容包括消费者的年龄、性别、收入、购买意愿以及对产品特征的评价等。
现在需要通过对这些数据的分析，探究消费者年龄、性别、收入与购买意愿之间的关系，以及不同购买意愿的消费者对产品特征的评价。
3. 数据收集与整理通过合理的调查设计，我们获得了1000份有效的问卷调查数据。
在SPSS软件中，我们将这些数据导入并进行适当的整理和清理，包括删除无效数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
经过整理后，得到了可用的数据集。
4. 描述性统计分析在进行进一步的数据分析之前，我们首先对数据进行描述性统计分析。
通过SPSS软件中的相应功能，我们可以得到年龄、性别、收入和购买意愿等变量的频数、均值、标准差和分布情况等。
以下是部分结果：- 年龄：平均年龄为35岁，标准差为10岁，最小年龄为20岁，最大年龄为60岁。
- 性别：男性占45%，女性占55%。
- 收入：平均收入为50000元，标准差为20000元，最低收入为10000元，最高收入为100000元。
- 购买意愿：有购买意愿的消费者占65%。
5. 相关性分析接下来，我们将通过相关性分析来探究年龄、性别和收入与购买意愿之间是否存在相关性。
通过SPSS软件中的相关性分析功能，我们得到了以下结果：- 年龄与购买意愿之间的相关系数为0.25，表明年龄与购买意愿之间存在低度正相关关系。
- 性别与购买意愿之间的相关系数为0.12，表明性别对购买意愿的影响较小。
- 收入与购买意愿之间的相关系数为0.50，表明收入与购买意愿之间存在中度正相关关系。
《2024年如何正确应用SPSS软件做主成分分析》范文
《如何正确应用SPSS软件做主成分分析》篇一一、引言主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种强大的统计工具，用于数据降维和解释多变量数据集。
在社会科学、生物学、经济学等多个领域，它都发挥着重要的作用。
本文将详细介绍如何正确应用SPSS软件进行主成分分析，包括数据的准备、主成分分析的步骤、结果解读及后续的讨论。
二、数据准备1. 数据清洗：在进行主成分分析之前，首先需要对数据进行清洗，包括去除缺失值、异常值，处理重复数据等。
2. 数据标准化：为了使每个变量在主成分分析中具有相同的权重，需要对数据进行标准化处理。
3. 确定分析变量：根据研究目的选择合适的变量进行分析。
三、SPSS主成分分析步骤1. 打开SPSS软件，导入数据。
2. 选择“分析”菜单，点击“降维”中的“主成分分析”。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行主成分分析的变量。
4. 设置提取主成分的数量。
这通常基于特征值的大小或解释的方差比例来确定。
5. 选择合适的旋转方法，如最大方差法或直接斜交法等。
6. 点击“运行”开始进行主成分分析。
四、结果解读1. 解释性方差矩阵表：这个表格列出了每个主成分所解释的方差比例。
可以根据此表格判断所提取的主成分数量是否合理。
2. 主成分矩阵图：也称为成分图或负载图，它显示了每个原始变量在主成分上的负载值。
这可以帮助我们理解每个主成分的含义和来源。
3. 旋转后的主成分矩阵图：经过旋转后，主成分的负载值可能会发生变化，但总体上可以更清晰地解释原始变量的含义。
4. 主成分得分图：显示了每个样本在各个主成分上的得分情况，可以用于进一步分析样本之间的关系和差异。
五、结果讨论与后续步骤1. 根据主成分分析的结果，可以提取出几个主要因素来解释原始变量的变化情况。
这些主要因素可以用于进一步的研究和分析。
2. 结合其他统计方法（如回归分析、聚类分析等）对主成分分析的结果进行深入探讨，以获取更全面的研究结果。
SPSS入门软件操作资料
SPSS入门软件操作资料SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用来进行数据清理、数据处理和数据分析。
以下是SPSS入门软件操作资料，帮助您快速入门和使用SPSS。
第一部分：数据准备和导入1.打开SPSS软件，选择“新建”创建一个新的数据文件。
2.在新建的数据文件中，点击菜单栏上的“变量视图”，在表格中输入变量名称和变量类型。
3.在输入变量名称和变量类型后，点击菜单栏上的“数据视图”，在表格中输入实际数据。
第二部分：数据清理和检查1.缺失值处理：在数据视图中，选中需要处理的变量，点击菜单栏上的“转换”，选择“缺失值”，然后选择相应的处理方法。
2.异常值处理：在数据视图中，选中需要处理的变量，点击菜单栏上的“转换”，选择“异常值”，然后选择相应的处理方法。
3.数据检查：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“描述性统计”，选择需要进行统计描述的变量。
第三部分：数据分析1.描述统计：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“描述性统计”，然后选择需要进行统计描述的变量。
2.相关分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“相关”，然后选择需要进行相关分析的变量。
3.t检验：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“比较手段”，然后选择“独立样本t检验”或“配对样本t检验”，根据需要选择相关变量。
4.方差分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“方差”，然后选择“单因素方差分析”或“多因素方差分析”，根据需要选择相关变量。
5.回归分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“回归”，然后选择需要进行回归分析的自变量和因变量。
第四部分：结果输出1.结果输出：在分析结果窗口中，可以查看分析结果的表格、图表和统计描述。
2.结果保存：在分析结果窗口中，点击菜单栏上的“文件”，选择“另存为”，选择保存的文件格式和保存的位置。
第五部分：其他操作1.数据转换：在数据视图中，点击菜单栏上的“转换”，选择需要进行的数据转换方法，例如计算新变量、变量转化等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SPSS软件操作练习参考书：《生物统计学》张勤主编（第2版）一、均数差异显著性检验（一）单个样本t测验（二）独立样本测验（两个样本重组比较）（三）两个样本配对比较二、方差分析（一）单因素方差分析（样本量相等、样本量不等）三、相关回归分析相关分析：Analyze→Correlate→Bivariate（简单相关）相关回归：Analyze→Regression→Linear 注意：Dependent：因变量y Independent：自变量x 四、卡方测验（一）独立性：Date We ight→Cases→Frequency Variable（观察值)→ok Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs→Row(行）、Columns(列)→Statistics→Chi-Square（二）适合性测验：Date Weight→Cases→Frequency Variable（观察值)→ok Analyze→Nonparametric Tests→Chi-Squareic（注意比例的填写）五、两因素方差分析（一）两因素无重复值方差分析（二）两因素有重复值方差分析一、均数差异显著性检验（一）单个样本t测验P66 例5.1One-Sample Tes t-1.03516.316-1.00000-3.0486 1.0486Vitt df Sig. (2-tailed)M eanDifference Low er Upper95% ConfidenceI nterval of theDifferenceTest Value = 21由结果可知：t=-1.035 sig=0.316>0.05 该批罐头的平均维生素C与规定的21mg/g无显著差异。
注：Sig.(2-tailed) 双侧检验概率95% confidence.... 差值的95%置信下线和置信上线（二）独立样本测验（两个样本重组比较）P70 例5.3Independe nt Sample s Test.812.389-.92310.378-.81000.87744-2.76507 1.14507-.9239.363.379-.81000.87744-2.783251.16325E qual variancesassumedE qual variances not assum ed增重FSig.Levene's Test for E quality of Variancest dfSig. (2-tailed)M ean Difference Std. E rror DifferenceLow er Upper 95% Confidence I nterval of the Difference t-test for E quality of M eans由结果可知：两样本方差齐质性测验中 F=0.812 Sig=0.389>0.05 方差同质，因此选择t=-0.923 Sig=0.378>0.05 两种不同饲料对香猪生长无显著差异。
注：Levene ’e text for equality of Variances 两样本方差齐质性检验P73 例5.6Independe nt Sample s Test8.208.0102.07118.0537.500003.62169-.1089015.108902.07112.021.0617.500003.62169-.3894315.38943E qual variancesassumedE qual variances not assum ed增重FSig.Levene's Test for E quality of Variancest dfSig. (2-tailed)M ean Difference Std. E rror Difference Low er Upper 95% Confidence I nterval of the Difference t-test for E quality of M eans由结果可知方差同质测验结果 F=8.208 sig=0.010<0.05 说明方差不同质，因此应选择t=2.071 df=12.021 sig=0.061>0.05（三）两个样本配对比较P75 例5.7Paired Samples Te st812.50000546.25347193.12977355.820671269.179 4.2077.004正常饲料组 - VE缺乏组P air 1M ean Std. DeviationStd. E rrorM ean Low er Upper95% ConfidenceI nterval of theDifferenceP aired Differencest df Sig. (2-tailed)有结果可知，t=4.207 sig=0.004<0.01 用正常日粮饲喂的动物肝脏中的维生素A含量与用维生素E饲喂的动物肝脏中的维生素A的含量差异极显著。
注：Mean 差值均数Std.deviation差值的标准差Std.error mean 差值的标准误二、方差分析（一）单因素方差分析（样本量相等、样本量不等）P83 例6.1Te st of Homogeneity of Variance s 增重1.322316.302Levene Statistic df1df2Sig.注：Test homogenity of variance 变异的同质性测验方差同质测验结果 Sig=0.302>0.05 方差同质ANOVA增重2970.0003990.00010.219.0011550.0001696.8754520.00019Betw een Groups Within Groups TotalSum of Squares dfM ean SquareF Sig.F=10.219 Sig=0.001<0.05 差异显著 需进行多重比较 注：ANOV A 方差分析表Between... within...total...组间、组内、总变异 Sum of squares 离均差平方和 Mean square 均方Post Hot Tests 多重比较：最小显著差数法（LSD 法）在a=0.05时，饲料1与饲料2、3、4差异显著；饲料2与饲料3、4差异不显著；在a=0.01时饲料1与饲料2、3、4差异极显著；饲料2与饲料3、4差异不显著新复极差法（Duncan’s法）Homogeneous Subsets表在a=0.05时饲料2、3、4间差异不显著，饲料1与饲料2、3、4差异显著P97 3Sig=0.031<0.05 方差不同质（此时需对数据进行转换后在进行方差分析，详见书P290）F=7.252 Sig=0.001<0.01在a=0.05时，品种1与品种3差异显著，与品种2、4、5差异不显著；品种2与品种3差异显著、与品种4、5差异不显著；品种3与品1、2、4、5差异显著。
在a=0.01时.。
邓肯法P97 5方差同质测验结果：Sig=0.602>0.05 方差同质由方差分析表可知：F=18.070 Sig=0.000<0.01 差异极显著需进行多重比较多重比较结果：在a=0.05时地区2、3间差异不显著，地区1与地区2、3差异显著在a=0.01时地区2、3间差异不显著，地区1与地区2、3差异极显著SAS转换成SPSS单因素试验（各处理重复数相等）DATA E;INPUT TRS y@@;Cards;A1 15 A1 16 A1 15 A1 17 A1 18A2 45 A2 42 A2 50 A2 38 A2 39A3 30 A3 35 A3 29 A3 31 A3 35A4 31 A4 28 A4 20 A4 25 A4 30 A5 40 A5 35 A5 31 A5 32 A5 30 ;PROC anova;CLASS TR;Model y=TR;MEANS TR/T;RUN;LSD法：a=0.05时A3与A5差异不显著其他各组差异显著a=0.01时A3与A4 A5差异不显著其他各组差异极显著邓肯法：有方差同质表可知：Sig=0.168>0.05 方差同质由方差分析表可知：F=34.320 Sig=0.000<0.01 差异极显著需进行多重比较：LSD法:在a=0.05 A3与A5差异不显著其他各组差异显著在a=0.01 A3与A4 A5差异不显著其他各组差异极显著邓肯法:在a=0.05 A3与A5差异不显著其他各组差异显著在a=0.01 A3与A4 A5差异不显著其他各组差异极显著综上：A3与A5差异不显著A3与A4差异显著其他各组差异极显著二、相关回归分析相关分析：Analyze→Correlate→Bivariate（简单相关）相关回归：Analyze→Regression→Linear 注意：Dependent：因变量y Independent：自变量x P125 例9.1Correlations1.888**.0011010.888**1.0011010P earson CorrelationSig. (2-tailed)NP earson Correlation Sig. (2-tailed)N305天的产奶量X150天的产奶量Y305天的产奶量X150天的产奶量YCorrelation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.有结果可知，相关系数r=0.888 sig=0.001<0.01 所以存在极显著相关Mode l Summary.888a.788.7614.94143M odel 1RR SquareAdjusted R SquareStd. E rror of the E stimateP redictors: (Constant), 305天的产奶量Xa.R=0.888ANOVA b725.1581725.15829.698.001a195.342824.418920.5009Regression Residual TotalM odel 1Sum of Squares dfM ean SquareF Sig.P redictors: (Constant), 305天的产奶量X a. Depen dent Variable: 150天的产奶量Yb.有方差分析表可知 F=29.698 sig=0.001 <0.01 回归关系极显著存在由上表可知：a=-18.316 b=2.184 y=-18.316+2.184X对回归截距a 进行显著性测验：t=-1.228 sig=0.254>0.05 回归截距存在不显著/回归截距存在没有统计学意义对回归系数b 进行显著性测验：t=5.450sig=0.001<0.01 回归关系极显著存在P135 9.2Correlations 表Regreesion 表R=0.818 抽样误差Sig=0.004 <0.01体重和饲料消耗存在极显著相关； 有方差分析表可知，F=16.232 sig=0.004<0.01回归关系极显著存在； a=55.263 b=7.690 y=55.263+7.690X回归截距t=5.796 sig=0.000<0.01回归截距极显著存在 回归系数t=4.029 sig=0.004<0.01回归系数极显著存在 P144 3R=0.847 sig=0.002<0.01 胸围与体重存在极显著相关 体重Y 对胸围XF=20.393 sig=0.002<0.01 回归关系极显著存在a=-115.375 b=2.547 y=-115.375+2.547X对回归截距：t=-2.839 sig=0.022<0.05 回归截距显著存在对回归系数：t=4.516 sig=0.002<0.01 回归关系极显著存在胸围Y对体重XF=20.393 sig=0.002<0.01 回归关系极显著存在a=52.824 b=0.282 y=52.824+0.282X对回归截距假设性测验：t=12.362 sig=0.000<0.01回归截距极显著存在对回归系数假设性测验：t=4.516 sig=0.002<0.01 回归关系极显著存在P145.4由结果可知，相关系数R=0.939 抽样误差Sig=0.002<0.0 出生平均个体重与20日龄平均个体重相关关系存在极显著相关；由方差分析表可知，F=37.436 sig=0.002<0.01 回归关系极显著存在；a=2.189 b=2.129 y=2.189+2.129X对回归截距假设性测验t=4.592 sig=0.006<0.01回归截距极显著存在对回归系数假设性测验t=6.127 sig=0.002<0.01回归关系极显著存在SAS转换成SPSSSAS-线性回归SAS（一元线性回归与相关分析）DATA G;INPUT xy@@;CARDS;80 2350 86 2400 98 2720 90 2500 120 3150 102 2680 95 2630 83 2400 113 3080 105 2920 110 2960 100 2860 ;PROC REG CORRMODEL y x;RUN;Coefficientsa 582.185147.315 3.952.00321.712 1.485.97714.622.000(Constant)XM odel1B Std. E rror Unstandardized Coefficients BetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: Ya.由结果可知，相关系数r=0.977 抽样误差Sig=0.000<0.05 X 和Y 相关关系存在极显著相关； 由方差分析表可知，F=213.808 sig=0.000<0.01 回归关系极显著存在； a=582.185 b=21.712 y=582.185+21.712X对回归截距假设性测验t=3.952 sig=0.003<0.01回归截距极显著存在 对回归系数假设性测验t=14.622 sig=0.000<0.01回归关系极显著存在四、卡方测验（一）独立性：Date Weight →Cases →Frequency Variable （观察值)→okAnalyze →Descriptive Statistics →Crosstabs →Row (行）、Column s(列)→Statistics →Chi-SquareP193 13.4两行两列抽烟与否 * 死亡与否 Cros stabulation Count11795010675434840217112981469不吸吸烟抽烟与否Total死亡存活死亡与否TotalChi-Square Tests1.728b 1.1891.4971.2211.6851.194.202.1111.7271.1891469P earson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's E xact Test Linear-by-Linear AssociationN of Valid CasesValue dfAsym p. Sig.(2-sided)E xact Sig.(2-sided)E xact Sig.(1-sided)Computed only for a 2x2 tablea. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The m inimum expected count is 46.80.b.由结果可知X 2 =1.497 df=1 Sig=0.221>0.05吸烟与死亡不产生显著关联注：Continuity correction 连续性矫正的X 2 Asymp.Sig （2。