SPSS检验步骤总结
检验步骤总结：
1、t检验
2、方差分析
3、卡方检验
4、秩和检验
5、相关分析
6、线性回归
1、t检验（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验）
（1）单一样本t检验
数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较
方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST
（2）独立样本t检验
数据特征：两个独立、没有配对关系的样本（有专门变量表示组数）
方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST
注意观察方差分析结果，判断查看的数据是哪一行！
（3）配对样本t检验
数据特征：两个不独立的，有配对关系的样本（没有专门变量表示组数）
方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST
不需要方差分析结果
检验步骤：
（1）正态性检验1（有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行）
（2）建立假设（H0：。。。。来自同一样本。H1：。。。。不来自同一样本）
（3）确定检验水准
（4）计算统计量（依据上面不同样本类型选择检验方法，注意独立样本t检验要先注明方差分析结果）
（5）确定概率值P
（6）得出结论
2、方差分析（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验）
（1）单因素方差分析
数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本（有专门变量
表示组数，且组数大于2）
方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA
注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析
符合方差齐性才可以得出结论！（>0.1）
（2）双因素方差分析
1正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test
数据特征：有三列数据，1列是主要研究因素，1列是配伍组因素，1列是研究
数据。
方法：GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE （注意选择model里的custom，type
是main effect，注意把两个因素选择为fixed factor）
检验步骤：
（1）正态性检验（有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行）
（2）建立假设（H0：。。。。来自同一样本。H1：。。。。不全来自同一样本或全不来自同一样本）
（3）确定检验水准
（4）计算统计量（依据上面不同样本类型选择检验方法，注意单因素方差分析要先注明方差分析结果）
（5）确定概率值P
（6）得出结论
3、卡方检验
（1）Crosstabs
数据特征：单个或多个样本率的比较。加权数据有三列数据，注意将最后一列
数字加权（其不参与运算，仅是说明前两列数据的数量）。不加权数据有两列。
其中运算列中通常第一列表述组数，可以大于二；第二列表述阳性或阴性，通
常为1或2。
检验方法：ANALYZE-DESCRIPTIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的
chi-square复选框
得到检验结果后，根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行（详见课件）
如果要看有无线性趋势，直接查看linear行
（2）非参数检验
数据特征：如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性，那么两种手段的阳
性结果都要被剔除，此时选择非参数检验（具体理论不详）
检验方法：NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框
检验步骤：
（1）建立假设（H0：。。。。来自同一样本。H1：。。。。）
（2）确定检验水准
（3）计算统计量（注意cross tabs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读取）
（4）确定概率值P
（5）得出结论
4、秩和检验
T检验以及方差分析中，不满足条件的资料，可以进行秩和检验即非参数检验获得结论（参数检验以及非参数检验范围详见课件），依据特征可以分为4类
（1）两独立样本
数据特征：两列，类似独立样本T检验，一列表明组数，一列是数据
检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选
KOMOLGOROV
（2）两配对样本
数据特征：两列，类似独立样本T检验，分别是不同组数据
检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选框勾选wilcoxon （3）多组独立随机样本
数据特征：两列，类似单因素方差分析
检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选
Krushal—Wallis H
（4）多组配对样本
数据特征：多列，1列说明分组，其余多列都为数据
检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman
检验步骤：
（1）建立假设（H0：。。。。来自同一样本。H1：。。。。）
（2）确定检验水准
（3）计算统计量
（4）确定概率值P
（5）得出结论
5、相关分析
（1）制作散点图：
数据特点：双变量，两列数据
方法: graphs------scatter，可利用双击左键方式选择绘出相关直线（2）双变量（正态分布且连续）相关性分析：
数据特点：双变量，两列
计算方法：一定要检验正态性，首先对两者进行正态性检验，两个正态结果
CORRELATE-BIVARIATE-勾选Pearson
（3）等级资料相关性分析：
数据特点：明显等级资料，三列（一列是编号，但不入计算）
CORRELATE-BIVARIATE-勾选spearman
（4）双变量（非正态。。。）
数据特点：检验后非正态
CORRELATE-BIVARIATE-勾选kendall
检验步骤：
非等级资料：
（1）正态性检验
（2）计算相关系数r
（3）建立相关系数的假设检验（H0：p=0, 两变量间无直线相关关系H1：p≠0，两变量间有直线相关关系）
（4）确定检验水准（a=0.05）
（5）计算统计量（其实表中会直接给出）
（6）确定p值
（7）得出结论
等级资料：
（1）计算相关系数r
（2）建立相关系数的假设检验（H0：p=0, H1：p≠0，）
（3）确定检验水准（a=0.05）
（4）计算统计量（其实表中会直接给出）
（5）确定p值
（6）得出结论
6、一元线性回归（需建立拟合方程）（是否需要正态检验、相关分析铺垫？）
数据类型：类似相关分析
计算方法：regression-linear-勾选好后，选enter模式
拟合步骤：
1）计算回归系数（系数表内看，通常<1）
2）对回归系数b进行假设检验（系数表内，最后1列）
3）建立回归方程（系数表内）
4）评价回归方程（模型汇总表内R2）
x
y
bx
a
y b
b1
+
=
+
=
Λ
Λ
或
spss实践题分析及答案
SPSS实践题 习题1 分析此班级不同性别的学生的物理和数学成绩的均值、最高分和最低分。
Std. Deviation Minimum Maximum 结论：男生数学成绩最高分: 95 最低分: 72 平均分: 物理成绩最高分: 87 最低分: 69 平均分: 女生数学成绩最高分: 99 最低分: 70 平均分: 物理成绩最高分: 91 最低分: 65 平均分: 习题2 分析此班级的数学成绩是否和全国平均成绩85存在显著差异。 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 数学26 结论：由分析可知相伴概率为，小于显著性水平，因此拒绝零假设，即此班级数学成绩和全国平均水平85分有显著性差异 习题3 分析兰州市2月份的平均气温在90年代前后有无明显变化。
Group Statistics 分组N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 二月份气温011.3628400 118.3065729 结论：由分析可知, 方差相同检验相伴概率为,大于显著性水平,因此接受零假设，90年代前后2月份温度方差相同。双侧检验相伴概率为, 小于显著性水平，拒绝零假设，即2月份平均气温在90年代前后有显著性差异 习题4 分析15个居民进行体育锻炼3个月后的体质变化。 Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Paired Samples Correlations N Correlation Sig. Pair 1锻炼前 & 锻炼后15.277 结论：由分析可知，锻炼前后差值与零比较，相伴概率小于显著性水平， 拒绝零假设，即锻炼前后有显著性差异 习题5 为了农民增收，某地区推广豌豆番茄青菜的套种生产方式。为了寻找该 种方式下最优豌豆品种，进行如下试验：选取5种不同的豌豆品种，每 一品种在4块条件完全相同的田地上试种，其它施肥等田间管理措施完 全一样。根据表中数据分析不同豌豆品种对平均亩产的影响是否显著。 ANOVA 产量 Sum of Squares df Mean Square F Sig.
spss-非参数检验-K多个独立样本检验( Kruskal-Wallis检验)案例解析
spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析 2011-09-19 15:09 最近经常失眠，好痛苦啊！大家有什么好的解决失眠的方法吗？希望知道的能够告诉我，谢谢啦，今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）。 还是以SPSS教程为例： 假设：HO: 不同地区的儿童，身高分布是相同的 H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的 不同地区儿童身高样本数据如下所示： 提示：此样本数为4个（北京，上海，成都，广州）每个样本的样本量（观察数）都为5个 即：K=4>3 n=5, 此时如果样本逐渐增大，呈现出自由度为K-1的平方的分布，
（即指：卡方检验） 点击“分析”——非参数检验——旧对话框——K个独立样本检验，进入如下界面： 将“周岁儿童身高”变量拖入右侧“检验变量列表”内，将“城市（CS)变量” 拖入“分组变量”内，点击“定义范围” 输入“最小值”和“最大值”（这里的变量类型必须为“数字型”）如果不是数字型，必须要先定义或者重新编码。 在“检验类型”下面选择“秩和检验”（ Kruskal-Wallis检验）点击确定 运行结果如下所示：
对结果进行分析如下： 1：从“检验统计量a,b”表中可以看出：秩和统计量为：13.900 自由度为：3=k-1=4-1 下面来看看“秩和统计量”的计算过程，如下所示： 假设“秩和统计量”为 kw 那么:
其中：n+1/2 为全体样本的“秩平均” Ri./ni 为第i个样本的秩平均 Ri.代表第i个样本的秩和， ni代表第i个样本的观察数） 最后得到的公式为： 北京地区的“秩和”为：秩平均*观察数（N) = 14.4*5=72 上海地区的“秩和”为：8.2*5=41 成都地区的“秩和”为：15.8*5=79 广州地区的“秩和”为：3.6*5=18
spss软件操作步骤
1、在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框。 2、在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，这个 研究中有两个因变量，所以把两个因变量都放到上面的列表里。 3、点击post hoc，打开一个对话框，设置事后检验的方法。 4、在这个对话框中，我们在上面的方差齐性的方法中选择tukey和REGWQ，在方差
不齐性的方法中选择dunnetts，点击continue继续。 5、回到了anova的对话框，点击options按钮，设置要输出的基本结果。 6、这里选择描述统计结果和方差齐性检验，点击continue按钮。
7、点击ok按钮，开始处理数据。 8、我们看到的结果中，第一个输出的表格就是描述统计，从这个表格里我们可以看到 均值和标准差，在研究报告中，通常要报告这两个参数。
9、接着看方差齐性检验，方差不齐性的话是不能够用方差齐性的方法来检验的，还好， 这里显示，显著性都没有达到最小值0.05，所以是不显著的，这证明方差是齐性的 。 10、接着看单因素方差分析表，反应时sig值不显著，而错误率达到了显著的水平，这 说明实验处理对错误率产生了影响，但是对反应时没有影响。 11、接着看事后检验，因为反应时是没有显著差异的，所以就不必再看反应时的事后检 验，直接看错误率的事后检验，从图中标注的红色方框可以看到，第一组和二三组都有显著的差异，而第二组和第三组没有显著差异。关于dunnet方法，它适合在方差不齐性的时候使用，因为方差齐性，不必去看这个方法的检验结果了。
假设检验spss操作例题
单样本T检验 按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃，今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度如下： 1.75 1.58 1.71 1.64 1.55 1.72 1.62 1.83 1.63 1.65 假设苗高服从正态分布，试问苗木平均高是否达到出圃要求？(要求α=0.05) 解：1）根据题意，提出： 虚无假设H0：苗木的平均苗高为H0=1.6m; 备择假设H1：苗木的平均苗高H1>1.6m； 2）定义变量：在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高, 之后在“数据视图”中输入苗高数据； 3)分析过程 在spss软件上操作分析，输出如下：
表1.1:单个样本统计量 表1.2:单个样本检验 由图1.1和表1.1数据分析可知，变量苗木苗高成正态分布，平均值为1.6680m，标准差为0.0843，说明样本的离散程度较小，标准误为0.0267，说明抽样误差较小。 由表1.3数据分析可知，T检验值为2.55，样本自由度为9，t检
验的p值为0.031<0.05,说明差异性显著，因此，否定无效假设H0，取备择假设H1。 由以上分析知：在显著水平为0.05的水平上检验，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。 独立样本T检验 从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下： 样本1苗高（CM）：52 58 71 48 57 62 73 68 65 56 样本2苗高（CM）：56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73 设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等（齐性），试以显著水平α=0.05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。 解：1）根据题意提出： 虚无假设H0：两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响； 备择假设H1：两种抚育措施对苗高生长影响显著； 2）在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1”，“抚育措施”，之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据，及抚育措施，其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”； 3）分析过程 在spss软件上操作分析输出分析数据如下;
第5章spss的参数检验(课后练习参考)
SPSS的参数检验 1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。 步骤：依题目录入数据，采用单样本T检验（原假设H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.）；菜单选项：分析——比较均值——单样本T检验；指定检验值:在“检验值”后的框中输入检验值（填75），最后“确定”!分析：N=11人的平均值（mean）为，标准差（）为,均值标准误差(std error mean)为统计量观测值为，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为,,由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为＞a=所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为,,所以均值在~内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。 2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。 l 方式一：假设你已经买了100元一张的足球票，当你来到足球场门口时，发现票丢了且再也找不到了。球场还有票出售。你会再掏出100元买一张球票吗（1.买 0.不买）。随机访问了200人，其中：92人回答买； l 方式二：你想看足球赛，100元一张票。当你来到足球场买票时，发现丢了100元钱。你口袋中还有钱，此时你还会付100元买一张球票吗（1.买 0.不买）。随机访问了183人，其中：161人回答买； 请恰当建立SPSS数据文件，并利用本章所学习的参数检验方法，说明你更倾向于那种观点，为什么 步骤：菜单选项:分析——比较均值——独立样本T检验；选择若干变量作为检验变量到“检验变量”框（填TD态度）；选择代表不同总体的变量（FS方式）作为分组变量到“分组变量”框；定义分组变量的分组情况“定义组”……：（填1，2）。分析：从分析结果上可以
SPSS基本操作傻瓜教程
目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)
一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：
要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是
SPSS的参数检验
第7章 SPSS 的参数检验 7-1 统计推断的基本方法 一、统计推断的概念 1、定义：根据已经收集到的样本数据，推断样本来自的总体的分布或总体均值、方差等总体参数。 2、统计推断的原因 （1）总体数据无法全部收集到 如：企业里面的质量检验 （2）收集总体数据的成本很高 3、两种类型（对于小样本而言） （1）假设总体分布已知——参数检验 （2）总体分布未知——非参数检验 二、统计推断的基本方法 1、步骤 （1）根据推断检验的目标，对待推断的总体参数或分不做一个基本假设H 0 （2）利用收集到的数据和基本假设计算某检验统计量，该统计量服从或近似服从某种统计分布。 （3）根据该统计量得到的相伴概率值，该值是该统计量在某个特定的极端区域取值在H 0 成立时的概率。 （4）做出判断。 2、注意 （1）显著性水平使弃真的概率 （2）比较相伴概率与显著性水平 三、统计推断的基本内容 1、单样本 （1）大样本n ≧50 2 ~(,)X N n σμ, 其中：μ为总体均值，2σ为总体方差，n 为样本容量 当2σ未知时，用样本方差s 2代替2σ 标准化： ~(0,1)X Z N = 同理，μ2~(,)P P N P σ P 为总体成数，n 为样本容量 2(1)p pq p p n n σ-= = 标准化： μ μ~(0,1)p P p Z N σ-== （2）小样本 2σ 已知：~(0,1)Z N = 2σ 未知：0 ~(1)X X t t n μσ-==- 2、两个独立样本 （1）大样本
22~(, )A B A B A B A B X X N n n σσμμ--+ 标准化统计量： ~(0,1)Z N = 如果22,A B σσ未知，则用S 2A ,S 2B 代替 （2）小样本 如果22,A B σσ已知 22~(, )A B A B A B A B X X N n n σσμμ--+ 标准化统计量： (~(0,1)X X Z N = 如果22,A B σσ未知，但要求22A B σσ= ()~(2)A B X X t n n -- S 为S A ,S B 的加权平均 ☆方差比检验 22~(1,1)A A B B S F F n n S =-- 3、配对样本 X A , X B 满足正态分布，但并不要求22,A B σσ相等。 当A B μμ= 配对数据可以看作来自均值为0的总体D: 2~(0,)D N σ 所以，2 ~(0,)d N n σ i i i A B d X X =- 若2 σ未知，则用 221 1()1n d i i S d d n ==--∑代替 0~(1)d t t n S -=- n 为配对数.
SPSS操作步骤汇总资料
精品文档 SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选（missing） --continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）--continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 精品文档． 精品文档3.统计描述正态分布统计描述one-sample —1-sample K-SAnalysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1、正态性检验：ok/ —–normalKolomogorov Smirnov test ok ——options2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入ok 调入—data—split file –compare group –sex3、按照男女统计描述：OK——time 调入—options 选择–Analysis-descriptive statistic descriptive 非正态分布资料统计描述nonparametric 正态性检验1、 OK ——frequencies 选入-- statistics选择2、Analysis—descriptive statistics
SPSS-非参数检验—两独立样本检验_案例解析
SPSS-非参数检验—两独立样本检验案例解析 2011-09-16 16:29 好想睡觉，写一篇博文，希望可以减少睡意，今天跟大家研究和分享一下：spss非参数检验——两独立样本检验， 我还是引用教程里面的案例，以：一种产品有两种不同的工艺生产方法，那他们的使用寿命分别是否相同 下面进行假设：1：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是相同的 2：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是不相同的 我们采用SPSS进行分析，数据如下所示： 点击“分析”选择“非参数检验” 再选择“旧对话框——2个独立样本检 验如下所示：
在检验类型下面选择"Mann-Whitney U “ 检验类型（Mann-whitney u 检验等同于对两组数据的Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验，主要检验两个样本的总体在某些位置上是否相等。） 两种工艺类型分别为：甲种工艺和乙种工艺分别用定义值为“1” 和 “2”将“工艺类型”变量拖入“分组变量”下拉框内，点击“定义组”按钮，在组别1 和组别 2 中分别填入 1和2，点击继续按钮 选择“使用寿命”作为“检验变量”点击确定，得到分析结果如下：
下面对结果，我将进行详细分解： 1：N 代表变量个数，甲种工艺秩和为 80 乙种工艺秩和为 40， 下面来分析“秩和”这个结果如何出来的 第一步：我们将”使用寿命“这个变量按照“从小到大”的顺序进行排序，得到如下结果：
得到数据如下： 甲种工 艺： 661 669 675 679 682 692 693 乙种工艺： 646 649 650 651 652 662 663 672 我们将“甲种工艺”和“乙种工艺”两组数据进行合并排序，并且对两组数据进行“秩次排序”分别用“序号”代替以上数据 序号分别为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 得到以下结果： 甲种工艺为： 6 9 11 12 13 14 15 （加起来刚好等于80）
SPSS因子分析实例操作步骤
SPSS因子分析实例操作步骤 实验目的： 引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。 实验变量： 以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。 实验方法：因子分析法 软件： 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK.
第二步： 1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）. 2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.
3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和 KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue. 4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.
5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue. 6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.
假设检验-例题讲解
假设检验 一、单样本总体均值的假设检验 .................................................... 1 二、独立样本两总体均值差的检验 ................................................ 2 三、两匹配样本均值差的检验 ........................................................ 4 四、单一总体比率的检验 ................................................................ 5 五、两总体比率差的假设检验 .. (7) 一、单样本总体均值的假设检验 例题： 某公司生产化妆品，需要严格控制装瓶重量。标准规格为每瓶250 克，标准差为1 克，企业的质检部门每日对此进行抽样检验。某日从生产线上随机抽取16 瓶测重，以95%的保证程度进行总体均值的假设检验。 x t μ-= data6_01 样本化妆品重量 SPSS 操作： （1）打开数据文件，依次选择Analyze （分析）→Compare Means （比较均值）→One Sample T Test （单样本t 检验），将要检验的变量置入Test Variable(s)（检验变量）； （2）在Test Value （检验值）框中输入250；点击Options （选项）按钮，在
Confidence Interval（置信区间百分比）后面的框中，输入置信度（系统默认为95%，对应的显著性水平设定为5%，即0.05，若需要改变显著性水平如改为0.01，则在框中输入99 即可）； （3）点击Continue（继续）→OK（确定），即可得到如图所示的输出结果。 图中的第2~5 列分别为：计算的检验统计量t 、自由度、双尾检验p-值和样本均值与待检验总体均值的差值。使用SPSS 软件做假设检验的判断规则是：p-值小于设定的显著性水平?时，要拒绝原假设（与教材不同，教材的判断标准是p
第五章 spss的参数检验
spss的参数检验第五单元 分。、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为751请76 56, 79, 77,87, 80, 人参加考试，得分如下：81, 72, 60, 78, 65, 现从雇员中随机选出11 问该经理的宣称是否可信。u=u0=75 即原假设：样本均值等于总体均值t检验→相关设置→输出结果步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本5-1 表 表 ，故不能拒绝原假设，且0.668>0.050.05的检验值下得到双侧检验值为分析：由上表可以看出，在在此区间，更加证明73.73一般六级成置信区间为（67.31,80.14），表中从置信区间上也可以看出绩为75 ，即认为该总经理的话可信。 2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0 步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果 表5-3 组统计量 提问方式 N 均值标准差均值的标准误 .035 200 .46 丢票再买 .500 决策 .024 183 .88 丢钱再买 .326 表5-4
分析：由表5-3可以看出，提问方式不同所做的相同决策的平均比例是 46%和88%，认为决策者的决策与提问方式有关。由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。 3、一种植物只开兰花和白花。按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开株开了兰花，请利142颗，种植后发现200的几率开白花。现从杂交种子中随机挑选25%兰花， SPSS 进行分析，说明这与遗传模型是否一致？用u=u0=0.75 75%，即原假设：开蓝花的比例是 t 检验→相关设置→输出结果步骤：生成spss 数据→分析→比较均值→单样本5-5 表 5-6 表 0.75，1.23,1.35）值为0，小于0.05，故拒绝原假设，由于检验区间为（sig 分析：由于检验的结果 不在此区间内，进一步说明原假设不成立，故认为与遗传模型不一致。：同一鼠喂不同的饲料所测得的体1 给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式4、所测得的钙留存量数29只喂饲料12只喂饲料1，乙组有内钙留存量数据如下： 方式2：甲组有请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙据如下 的留存量有显著不同。 原假设：不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显著不同。1方式 t 检验 →相关设置→输出结果步骤：生成spss 数据→分析→比较均值→配对样本5-7 表 5-8 表
SPSS操作步骤汇总
S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型 string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理
Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选 （missing）--continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验
SPSS的参数检验和非参数检验
S P S S的参数检验和非 参数检验 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
实验报告 SPSS的参数检验和非参数检验 学期：_2013__至2013_ 第_1_学期 课程名称:_数学建模专业:数学 实验项目__SPSS的参数检验和非参数检验实验成绩：＿＿＿＿＿ 一、实验目的及要求 熟练掌握t检验及其结果分析。熟练掌握单样本、两独立样本、多独立样本的非参数检验及各种方法的适用范围，能对结果给出准确分析。 二、实验内容 使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。 1、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验： 方式1：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下： 方式2：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2，所测得的钙留存量数据如下：
请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显着不同。 2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好，随机挑选超市收集其周一至 周六各天三种品牌牛奶的日销售额数据，如下表所示： 请选用恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据进行分析，并说明分析结论。 实验报告附页 三、实验步骤 （一） 方式1： 1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件； 2、选择菜单Analyze－Compare means－Paired-Samples T Test，出现窗口； 3、把检验变量饲料1，饲料2 选择到Paired Variables框，单击OK。方式2： 1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件； 2、选择菜单Analyze－Compare means－Independent-Samples T Test，出现窗口 3、选择检验变量饲料到Test Variable(s)框中。 4、选择总体标志变量组号到Grouping Variables框中。 5、单击Define Groups按钮定义两总体的标志值1、2，单击OK。
SPSS操作步骤及解析
目录 第四章统计描述 (2) 4.2 频数分析 (2) 4.3描述性统计量 (2) 4.4.1（探索性数据分析）操作步骤 (4) 第五章统计推断 (6) 5.2单样本t检验 (6) 5.3 两独立样本t检验 (7) 5.4 配对样本t检验 (8) 第六章方差分析 (9) 6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10) 6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14) 6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17) 6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (18) 第八章相关分析 (19) 8.2 连续变量相关分析实例 (20) 8.3 离散变量相关分析的实例（列联表） (22) 第九章回归分析 (24) 9.1.3 线性回归（操作步骤） (26) 1．多重共线性检验 (26) 2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29) 二、曲线估计（操作步骤） (32) 9.2.5二项Logistic回归（操作步骤） (35) 第十章聚类分析 (39) 10.3.1 K-均值操作步骤： (39) 10.4.1 系统聚类法操作步骤 (43) 第十一章判别分析 (47) 11.3.1 操作步骤 (48) 第十二章因子分析 (53) 12.2.2操作步骤 (56) 第十三章主成分分析 (64) 13.2 操作步骤 (65) 第十四章相应分析 (69) 14.2相应分析实例（操作步骤） (70) 第十五章典型相关分析 (75) 15.2操作步骤： (75)
第四章统计描述 统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。 4.1 基本概念和原理 4.1.1 频数分布 4.1.2 集中趋势指标 算数平均值：适用于定比数据、定距数据 中位数：适用于定比数据、定距数据和定序数据 众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据 4.1.3离散程度指标 作用：（1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2）离散性指标可以表明平均指标的代表性，数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。方差、标准差、均值标准误差、极差。 均值标准误差：也叫抽样标准误差，是样本均值的标准差，反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。 4.1.4反映分布形态的描述性指标 偏度、峰度 4.2 频数分析 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies 4.3描述性统计量 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies
北科SPSS软件应用练习题全新
Spss第 3 次作业 方差分析练习题： 第1题 (1)【实验目的】 学会单因素方差分析 (2)【实验内容】 1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑选一部分，并随机将他们分为五个组，每种用一种推销方 第一组20 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4 第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7 第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8 第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5 第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.2 (2)绘制各组的均值比对图，并利用LSD方法进行剁成比较检验。 (3)【操作步骤】 在数据编辑窗口输入组别和推销额→分析→比较平均值→单因素ANOVA检验→将“推销额”转入“因变量列表”→将“组别”转入“因子”→确定 分析→一般线性模型→单变量→将“推销额”转入“因变量”→将“组别”转入“固定因子”→事后比较→将“组别”转入“下列各项的事后检验”→选中“LSD”→继续→确定
(4)【输出结果】 ANOVA VAR00002 平方和自由度均方 F 显著性 组间405.534 4 101.384 11.276 .000 组内269.737 30 8.991 总计675.271 34 主体间因子 个案数 VAR00001 1.00 7 2.00 7 3.00 7 4.00 7 5.00 7
主体间效应检验因变量: VAR00002 源III 类平方 和自由度均方 F 显著性 修正模型405.534a 4 101.384 11.276 .000 截距17763.779 1 17763.779 1975.677 .000 VAR00001 405.534 4 101.384 11.276 .000 误差269.737 30 8.991 总计18439.050 35 修正后总计675.271 34 a. R 方 = .601（调整后 R 方 = .547）
管理统计学-假设检验的SPSS实现-实验报告
假设检验的SPSS实现 、实验目的与要求 1. 掌握单样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 2. 掌握两样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 3. 熟悉配对样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 二、实验内容提要 1. 从一批木头里抽取 5根，测得直径如下（单位： cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2. 比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题） 3. 配对 t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本 13.4进行重新分析，比较其结果和配对 t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出 3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号 III中随机选取了 5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.213.417.015.212.0 型号 I ：21.412.015.018.924.5 型号 II ：15.219.114.216.524.5 型号 III ：38.735.839.332.229.6 （ 1）各种型号间寿命有无差别 ? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III 与传统手刹寿命的比较结果。此时应 当考虑什么样的分析方法？如何使用 SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要 1. 可进行如下步骤 1. 在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t 检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
spss实验报告—非参数检验
实验报告 ——（非参数检验） 实验目的： 1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。 2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。 实验内容： 1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调 查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建) SPSS计算结果如下： 此题为总体分布的卡方检验。 零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。 观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。从下表中可以看出相伴概
率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。 2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用 河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav） -+++*++++-+++-+++++----++----+---- 毒源 问：中毒与饮水是否有关？ SPSS计算结果如下： 此题为单样本变量值随机检验 零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。 相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。 3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。 试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上 对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16 SPSS计算结果如下： 此题为两独立样本非参数检验。 （1）两独立样本Mann-Whitney U检验：
SPSS操作步骤汇总
SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric :数值型string :字符串型 Missing： Measure : scale定量变量nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Tran sform—recode into differe nt variables —选择in put variable output variable -定义新变量的 名称一change—开始定义新旧变量一continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable -从function group 中选择公式范围下面选择具体的公式—if中 设置要改变一continue—OK（可以对变量进行各种计算） 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies —选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1. 对系统缺失值的清理 Data—select case— if condition is satisfied —if —function group (missing)--下面选 (missing) --continue —output (delete unselected cases) --OK—对num 为哪一位的进行修改 2. 对sex=3 的清理(直接就清除了) Data—select case—if condition is satisfied —if—sex 调入再输入=3—continue-- output (delete unselected cases) --OK—对num 为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied —if —输入表达式(前后逻辑不相符合的表达式)--