统计分析软件SPSS详细教程
spss20详细教程优秀课件
SPSS中实现过程
研究问题 求某班级学生在一次数学测验中旳平均成
绩，数据如表3-1所示。
表3-1
某班级旳数学成绩
数学成绩 99 88 79 59 54 89 79 56 89 99 23 89 70 50 67 78 89 56
• 在Windows旳程序管理器中双击SPSS FOR WINDOWS图标以打开SPSS程序组， 选择SPSS图标并双击之，即可开启SPSS。 SPSS开启成功后出现SPSS旳封面及主窗 口，5秒钟后或点击鼠标左键，封面消失， 呈现SPSS旳预备工作状态
SPSS旳菜单界面
•
菜单栏选项：
• 1、File：文件管理菜单，有关文件旳调入、存储、显示和打印等；
数据旳录入技巧：
• 1.降低无用击键次数 • 技巧1：问卷录入时一般从左到右输入，换
行时多有不便。 • 开始输入时不要按”右”方向键，按tab键光
标自然向右，需要换行时按回车，光标自 然回到第一行开始录入旳列，节省时间。
• 另：假如在其他情况下需要从上往下输入 ，先用鼠标选定特定区域，输入时按回车 键光标自然向下。
画面，（接受软件使用协议，输入顾客名，机构名称，选择安装途径，
单击“install”按扭，开始安装SPSS15.0 for window软件。
•
4 、根据安装过程旳提醒，依次顺序插换原盘直至安装完毕。
•
5、安装完毕后，运营SPSS许可证向导，选择注册软件旳类型
和序列号。当软件注册后，方可正常使用。
SPSS旳开启
• 2、Edit：编辑菜单，有关文本内容旳选择、拷贝、剪贴、寻找和替代等；
spss 教程
spss 教程SPSS是一种统计分析软件，它可以用于数据管理和数据分析。
下面是一些SPSS入门教程，不包含标题。
请注意文中不能有重复的文字。
1. 导入数据首先，打开SPSS软件。
在主界面上，选择"打开数据"选项，然后选择要导入的数据文件。
确保选择正确的文件类型（如.csv、.xlsx等）。
点击"打开"按钮即可导入数据。
2. 数据查看导入数据后，可以使用SPSS的数据查看功能来检查数据的内容和结构。
在主界面上，选择"查看数据"选项。
在数据查看窗口中，可以看到数据集的每个变量和观测值。
3. 描述性统计描述性统计是分析数据集的基本统计量，如平均值、标准差、最小值、最大值等。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"描述统计"选项。
选择要分析的变量，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成所选变量的描述性统计结果。
4. 单样本t检验单样本t检验用于比较一个样本的平均值是否与总体平均值存在显著差异。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"比较平均数"选项，再选择"单样本t检验"选项。
选择要分析的变量和总体平均值，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成单样本t检验的结果。
5. 相关分析相关分析用于检查两个变量之间的线性关系。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"相关"选项。
选择要分析的变量，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成相关系数和显著性水平的结果。
这些是SPSS的一些基本操作和统计分析方法。
通过学习和实践，您可以更深入地了解和应用SPSS软件。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析的软件工具，它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和解释。
下面将介绍SPSS中文版统计软件的常见统计分析操作方法。
一、数据导入和预处理1. 启动SPSS软件后，在主界面选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择要导入的数据文件，如Excel或CSV格式文件。
2.在数据导入对话框中，选择正确的数据类型和分隔符，并指定变量名和数据属性。
3.完成数据导入后，可以对数据进行预处理操作，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
二、描述统计分析1.在数据导入后，在主界面选择"统计"->"描述性统计"->"频数"，然后选择要进行频数分析的变量。
2.设置所需的统计量和显示选项，如均值、标准差、最小值、最大值等，并生成描述统计表。
三、数据可视化1.在主界面选择"图表"->"柱形图"，然后选择要进行柱形图分析的变量。
2.设置柱形图的样式、颜色和标题等，并生成柱形图。
3.可以根据需要选择其他类型的统计图表，如折线图、散点图、饼图等，以进行数据可视化展示。
四、假设检验1.在主界面选择"分析"->"描述统计"->"交叉表"，然后选择要进行交叉表分析的变量。
2.设置所需的交叉表分析选项，如分组变量、交叉分类表等，并生成交叉表。
3.可以根据需要进行卡方检验、t检验、方差分析等假设检验方法来比较两个或多个变量之间的差异。
五、回归分析1.在主界面选择"回归"->"线性"，然后选择要进行回归分析的因变量和自变量。
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。
学会使用SPSS进行数据统计与分析
学会使用SPSS进行数据统计与分析第一章：SPSS介绍与环境配置SPSS（统计分析软件）是一款广泛应用于社会科学、商业研究、医学研究等领域的数据统计和分析工具。
本章将介绍SPSS的基本功能和概念，并给出环境配置的步骤。
1.1 SPSS的基本功能SPSS是一款功能强大的数据分析软件，可以进行数据清洗、数据处理、统计分析、模型建立等多种操作。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，如描述统计、方差分析、回归分析、聚类分析等，能够帮助用户完成从数据收集到结果呈现的全过程。
1.2 SPSS的主要概念在使用SPSS进行数据统计与分析之前，我们需要了解一些相关概念。
SPSS中最基本的单位是变量（Variable），变量可以是数值型、字符型或日期型。
每个变量都有一个或多个取值（Value），取值是变量的具体表现形式。
变量可以按照水平（Level of Measurement）分为名义、序数、间隔和比例四个层次，不同的层次决定了所能使用的统计方法。
1.3 SPSS的环境配置为了正确使用SPSS进行数据统计和分析，我们首先需要进行环境配置。
具体步骤如下：（1）安装SPSS软件：从官方网站下载SPSS软件安装包，按照提示完成安装。
（2）导入数据：在SPSS软件中新建数据集，将需要分析的数据导入到数据集中。
可以从Excel、CSV等文件格式导入，也可以手动输入数据。
（3）数据清洗：对导入的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
通过数据清洗可以提高分析结果的准确性。
（4）变量设定：为每个变量设置正确的变量类型和取值。
根据实际情况判断变量的层次，选择适当的统计方法。
（5）保存数据集：将处理好的数据集保存在SPSS格式（.sav）中，方便下次使用。
第二章：数据描绘与描述统计数据描绘与描述统计是统计分析的基础，能够通过图表和统计量对数据的分布和特征进行表示。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描绘和描述统计。
2.1 数据描绘在对数据进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行描绘，了解数据的分布情况。
SPSS数据统计分析入门指南
SPSS数据统计分析入门指南第一章：SPSS简介与安装SPSS是一款专业的统计分析软件，它可以帮助研究人员快速、准确地进行数据分析。
首先，我们需要从官方网站下载并安装SPSS软件。
安装完毕后，打开软件，界面分为数据视图和变量视图。
第二章：导入数据与数据整理在SPSS中，我们可以通过 Excel、CSV、以及其他常用的数据格式导入数据。
首先，我们需要在数据视图中创建变量，并按照特定的格式将数据导入到这些变量中。
之后，我们可以对数据进行清理和整理，包括去除重复值、填充缺失值等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
在SPSS中，我们可以使用各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等来描述数据的分布特征。
同时，SPSS还可以绘制柱状图、饼图、直方图等图表，更直观地展示数据。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
SPSS提供了多种推断性统计分析的方法，如方差分析、回归分析、t检验等。
这些方法可以帮助研究人员进行数据的比较、预测和关联性分析。
第五章：相关性分析相关性分析是用来判断两个或多个变量之间相关程度的方法。
SPSS提供了Pearson相关系数、Spearman相关系数、判定系数等方法来度量变量间的相关性。
通过相关性分析，我们可以了解变量间的相互影响关系，为进一步研究和决策提供依据。
第六章：因子分析因子分析是一种用于降维和变量提取的方法。
SPSS可以对变量进行因子分析，并提取出主要因子来解释变量间的关系。
因子分析可以帮助我们找到变量的潜在结构，进一步简化数据分析，提高模型的可解释性。
第七章：聚类分析聚类分析是将样本按照某种特征进行分类的方法。
SPSS提供了多种聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而对样本进行分类和比较。
第八章：时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
spss软件使用教程
spss软件使用教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款用于统计分析的软件，可以对大量数据进行处理、分析和呈现。
以下是一个简单的SPSS软件使用教程，帮助您快速上手：1. 打开SPSS软件：点击桌面上的SPSS图标或通过开始菜单打开软件。
2. 创建新的数据文件：选择“文件”菜单中的“新建”选项，或使用快捷键Ctrl + N，然后选择“数据集”。
3. 导入数据：在数据文件中导入数据，可以从Excel、CSV文件等导入。
选择“文件”菜单中的“打开”选项，或使用快捷键Ctrl + O，然后选择需要导入的数据文件。
4. 数据清理与变量设置：导入数据后，您可以对数据进行清理和变量设置。
使用“数据”菜单中的“变量查看器”选项，可以查看已导入数据的变量和数据类型。
若存在缺失值或异常值，可以使用“数据”菜单中的“数据清理”选项进行处理。
5. 数据分析：使用SPSS进行数据分析的主要功能是“统计”菜单。
您可以选择不同的统计方法，如描述统计、方差分析、回归分析等。
选择相应的统计方法后，设定变量和分析选项，然后点击“确定”进行分析。
6. 数据可视化：SPSS提供了丰富的数据可视化功能，可以通过图表、统计图、散点图等方式呈现数据。
选择“图表”菜单中的“创建”选项，选择所需的图表类型，然后指定变量和数据类型。
7. 输出结果：分析完成后，您可以查看并保存分析结果。
选择“窗口”菜单中的“输出”选项，可以查看结果，也可以导出为PDF、Excel等格式。
8. 存储与使用分析模板：您可以保存自己常用的分析和设置为模板，以便日后使用。
选择“文件”菜单中的“存储”选项，保存当前工作为模板文件。
以上是SPSS软件的基本使用教程，希望能帮助您快速上手该软件。
记住，熟能生巧，多实践和尝试，您将掌握更多的数据分析技能。
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10.11统计分析软件&SPSS建立数据目录10.11统计分析软件&SPSS建立数据 (1)10.25数据加工作图 (1)11. 08绘图解答&描述性分析： (3)2.描述性统计分析： (4)四格表卡方检验：（检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布） (7)第七章非参数检验 (10)1.单样本的非参数检验 (11)（1）卡方检验 (11)（2）二项分布检验 (13)2.两独立样本的非参数检验 (14)3.多独立样本的非参数检验 (16)4.两相关样本的非参数检验 (16)5.多相关样本的非参数检验 (18)第五章均值检验与T检验 (21)1.Means过程（均值检验）（ (21)4. 单样本T检验 (22)5. 两独立样本T检验 (23)6.两配对样本T检验 (24)第六章方差分析 (26)单因素方差分析： (26)多因素方差分析： (30)10.25数据加工作图1.Excel中随机取值：=randbetween(55,99)2.SPSS中新建数据，一列40个，正态分布随机数：先在40那里随便输入一个数表示选择40个可用的，然后按一下操作步骤：3.排序：个案排秩4.数据选取：数据-选择个案-如果条件满足：计算新变量：5.频次分析：分析-统计描述-频率还原：个案-全部6.加权：还原7.画图：11. 08绘图解答&描述性分析：1.课后题：长条图2.描述性统计分析：（1）频数分析：（2）描述性分析：描述性统计分析没有图形功能，也不能生成频数表，但描述性分析可以将原始数据转换成标准化得分，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。
操作：分析—描述性分析：然后对结果进行筛选，去掉异常值，就得到标准化的数据：任何形态的数据经过Z标准化处理之后就会是正态分布的<—错误！标准化是等比例缩放的，不会改变数据的原始分布状态，（3）探索分析：（检验是否是正态分布：茎叶图、箱图）实例：操作：（4）交叉列联表（探索定类型的变量间的相关性）：【纯数值的变量用回归分析，名义变量用交叉分析】操作：实例：四格表卡方检验：（检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布）例子：第1步建立数据文建：第2步：对数据进行预处理；（给数据加权）第3步进行卡方检验：第4步结果分析P＝0.011<0.05，则在5%显著性水平下拒绝原假设，差异有显著性意义，即药物加化疗与单用药物治疗癌症的疗效有显著性差异。
如何选sig值：期望值就是T 是理论频数N是样本数量（合计）对应：1）选第一个：2）选3）选配对卡方检验：第1步建立数据文建：第2步对数据进行加权处理第3步进行配对卡方检验结果分析：第七章非参数检验使用情况：在总体分布未知的情况下用非参数检验，分布已知用参数检验。
1.单样本的非参数检验 （1）卡方检验分析步骤➢ 第1 步 提出零假设：卡方检验的零假设H0是“总体服从某种理论分布”，其对立假设H1是“总体不服从某种理论分布”。
➢ 第2步 选择检验统计量：卡方分布选择的是Pearson 卡方统计量。
已证明，当n 充分大时，它近似地服从自由度为k -1的卡方分布。
➢ 第3步 计算检验统计量的观测值和概率p 值。
➢ 第4步 给出显著性水平，作出决策。
实例：某公司质检负责人欲了解企业一年内出现的次品数是否均匀分布在一周的五个工作日中，随机抽取了90件次品的原始记录，其结果如下表，问该企业一周内出现的次品数是否均匀分布在一周的五个工作日中？（ ）第1步 分析：由于考虑的是次品是否服从均匀分布的问题，考虑用卡方检验。
0.05α=第2步数据的组织：数据分成两列，一列是工作日，其变量名为“weekday”，另一列是次品数，变量名为“number”，输入数据并保存。
第3步加权设置：将变量“number”定义为权变量。
第4步进行卡方检验：➢第5步主要结果及分析左表是频数分布情况表，第二列为实际观察值出现次数，第三列为理论上每天应出现的次数，第四列为残差右表是计算的卡方统计量及对应的相伴概率值，由于Sig.=0.014<0.05。
说明应拒绝每个工作日出现的次品率相等的原假设。
即次品数出现是不均匀的。
（2）二项分布检验【例7-2】某地某一时期内出生35名婴儿，其中女性19名（定Sex=0），男性16名（定Sex=1）。
问这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性比例（总体概率约为0.5）是否不同？第1步分析：由于性别分为男与女两种状态，故应用二项分布检验。
第2步数据的组织：数据分成两列，其变量名为“性别”，“频数”。
输入数据并保存。
进行加权处理。
第3步进行二项分布检验：第4步主要结果及分析从上表可知，相伴概率Sig.=0.736>0.05，因此没有理由拒绝零假设。
这说明此地新生儿男女比例与通常的男女比例相同。
2.两独立样本的非参数检验【例7-3】某公司希望了解两种品牌汽油A和B每加仑的行驶里程是否有区别，表7.15是两种品牌汽油每加仑的行驶里程数，在显著性水平＝0.05下，判断两个品牌间是否存在显著性差异？A 30.4 28.7 29.2 32.5 31.7 29.5 30.8 31.1 30.7 31.8B 33.5 29.8 30.1 31.4 33.8 30.9 31.3 29.6 32.8 33第1步分析：由于是两种品牌的汽油，可以认为是两个独立样本，但行驶里程数根本不知道服从何种分布，可用两独立样本的非参数检验进行分析。
第2步数据组织：由于独立样本的非参数检验所检验的数据只有一列，故应将A，B数据组织成一列，用另一列来区分A和B，作分组变量。
第3步进行独立样本的非参数检验双尾检验的相伴概率为0.151，大于0.05，说明两种汽油无显著性差异。
两个相伴概率都大于显著性水平0.05，因此应接受零假设，认为两种汽油之间无显著性差异。
Kolmogorov-Smirnov Z值为0.894，相伴概率值为0.400，大于显著性水平0.05，因此应接受两种汽油之间无显著性差异的原假设；根据游程检验计算的Z统计量为-1.149，对应在单尾显著性概率为0.128，大于显著性水平，因此应接受两种汽油之间无显著性差异的原假设。
从以上四种检验方法所得到的结果是相同的，即两种汽油之间无显著性差异。
3.多独立样本的非参数检验4.两相关样本的非参数检验某企业提出了一项新工艺，为了检验新工艺是否能降低单位成本，随机抽取16个工人分别用新旧工艺生产产品，测得单位成本资料如下表，请在显著性水平0.05下检验是否新工艺降低了成本？第1步分析：由于是同一批工人和同一批机器，其先后的成本是相关的，同时也不知数据的分布情况，故应用两相关样本的非参数检验。
第2步数据组织：数据分成两列，第一列为新工艺的成本，第二列为旧工艺的成本。
第3步两相关样本的非参数检验：设置如下图Z统计量为-2.160，相伴概率为0.031，小于显著水平0.05，故应拒绝原假设，即认为两样本不是来自于同一总体，说明有差异，新工艺可省成本。
结果分析：Z统计量为-2.160，相伴概率为0.031，小于显著水平0.05，故应拒绝原假设，即认为两样本不是来自于同一总体，说明有差异，新工艺可省成本。
其相伴概率为0.021，小于0.05，说明新工艺与旧工艺有显著性差异，这与Wilxocon检验结果是一致的。
5.多相关样本的非参数检验某文艺晚会有5个节目，共有5个评委参与打分，其数据如下表。
问这5个评委的判断标准是否一致。
节目1 节目2 节目3 节目4 节目5评委1 8.75 8.25 8.8 9 8.5评委2 10 9.5 9.5 8.9 9.5评委3 9.6 9.1 9.1 8.5 9.6评委4 9.2 8.5 8.9 9.1 9.4评委5 9.65 9.2 9.1 9.1 8.9第1步分析：由于5个评委打分是分别针对同一个节目，所以数据之间具有相关性，同时不知道数据所服从的分布，可以采用多相关样本的非参数检验。
第2步数据组织：由于是分析的评委之间的评判标准是否一致，故应将每个评委所打的分各分成一列。
第3步多相关样本的非参数检验：结果分析：卡方值为9.102，自由度为4，相伴概率为0.059>0.05，故应认为5个评委打分是一致的。
卡方值为9.102，自由度为4，相伴概率为0.059>0.05，也应认为5个评委的打分具有一致性，这与Friedman检验具有一致性。
非参数检验与卡方检验比较：卡方检验是数据总体是服从什么样的分布（都是频次的方式呈现出来的）非参数检验是总体分布情况未知第五章均值检验与T检验参数检验必须说明，他是服从某种分布的实例：1.Means过程（均值检验）（与非参检验比较）非参检验中的二项式检验，但是只能是两个变量。
第1步数据组织；根据表5.1生成SPSS数据文件，建3个变量：“sex”、“edu”、“num”，数据文件的部分数据如图5-3所示。
3、实例分析第2步打开主对话框；选择分析→比较均值→均值，打开同图5-1一样的均值过程主对话框。
第3步确定要进行均值比较的变量；在图5-1的对话框中，从左边的候选变量列表框中选择“人口数量（num）”变量，移入“因变量列表”文本框中，表示对该变量进行均值比较分析。
第4步确定分组变量；分组变量可以有几层，选择“性别（sex）”变量作为第一层分组变量，将其移入“自变量列表”文本框中。
第5步确定输出的统计量；单击图5-1上的选项…按钮，弹出如图所示的子对话框，选择方差和eta复选框，进行方差分析，单击继续按钮，返回主对话框。
结果分析：此表是性别的单因素方差分析。
表中的Sig.值远大于0.05，说明不同性别受教育的人口数量没有显著性差异。
人口数量与性别的相关性度量表。
此时的Eta和Eta方取值都很小，说明性别和受教育的人口数量的相关性很差，这也和单因素方差分析表的结论是一致的。
4. 单样本T检验（它是对总体均值的假设检验）【例5-2】某生产食盐的生产线，其生产的袋装食盐的标准重量为500g，现随机抽取10袋，其重量分别为：495，502，508，496，505，499，503，498，505，500。
假设数据总体呈正态分布，请检验生产线的工作情况。
第1步数据组织；首先建立SPSS数据文件，只需建立一个变量“Weight”，录入相应的数据即可。
第2步打开主对话框；选择分析→比较均值→单样本T检验，打开同图5-3一样的单样本T检验主对话框。
第3步确定要进行T检验的变量；在图5-3所示的对话框中，选择“Weight”变量作为检验变量，移入“检验变量”框中。
第4步输入要检验的值；在图5-4的对话框中的“检验值”中输入要检验的值，本例应输入500。