SPSS基本分析

标准 误差
-2.777
2.2677
-30.989*
2.6323
2.777
2.2677
-28.213*
2.7823
30.989*
2.6323
28.213*
2.7823
Sig. .234 .000 .234 .000 .000 .000
95% 置信区间
下限
上限
-7.493
1.939
-36.463 -25.515
V1
V2
P
NO
组统计量
N
均值
10
13.40
9
31.44
标准差 均值的标准误
8.796
2.782
12.972
4.324
独立样本检验
方差方程的 Levene 检验
F
Sig.
t
V2
假设方差相等
5.714
.029
-3.583
假设方差不相等
-3.510
均值方程的 t 检验
df
Sig.(双侧) 均值差值
17
.002 -18.044
10
2.00
2.50
成对样本统计量 打开 文件a07: 分析（Analyze）：比较均值(Compare Means)：配对样本t检验(One-Sample T Test)
对1 a b
成对样本统计量
均值
N
标准差 均值的标准误
3.4650
10
.58407
.18470
2.5900
10
.50487
.15965
2）原理
假设备区组 (配伍组)间, 单位组(对象）间 没有差异，出现不同只是由于抽样造成，须 检验其差异的大小.
例16：取同品系同体 重24只小鼠分为8组， 每组3只小鼠来自同 一窝，分别用A、B、 C三种营养素喂养， 问三周后所增体重有
无差别。AA10
随机区组设计(配伍组设计)资 料
区组 A B C 1 50 .1 58.2 64.5 2 47.8 48.5 62.4 3 53.1 53.8 58.6 4 63.5 64.2 72.5 5 71.2 68.4 79.3 6 41.4 45.7 38.4 7 61.9 53.0 51.2 8 42.2 39.8 46.2
10只，无病90只），对照组（注射原疫苗） 100只（经注射后患病15只，无病85只）， 问新旧疫苗的免疫力是否有差异.n1
方法 新New 旧Old
有效1 90 85
无效2 10 15
方法 New Old New Old
效果 1 1 2 2
频率 90 85 10 15
卡方检验
数据文件n1
打开n1，对计数进行加权。数据 (data)：加权个案（Weight Cases）: 选择加权个案：选择频数变量
3
1
dimensio n3
2
多个比较
均值差值
(I-J)
标准 误差
-.050
2.4660
-5.237
2.4660
.050
2.4660
-5.187
2.4660
5.237
2.4660
5.187
2.4660
Sig. .984 .052 .984 .054 .052 .054
95% 置信区间
下限
上限
-5.339
单击分析Analyze；一般线性模型 General Linear Model；单变量 Univariate;
因变量Dependent Variable选择K （体重），固定因子变量Fixed Factor选择mou/ord/yao(表示老 鼠编号/顺序/药)；模型Model选择 设定custom，主效应，选入3个固定 因子（此处可自由选择因子，未入选 因子不考虑）；两两比较Multiple Comparisons Observed Means； 选择LSD/Tukey-HSD
t
df
A
7.003 12
Sig.(双侧) 均值差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限
.000
.6685 .460
.876
1
2013-11-8
家蚕对
别
1.2 配对设计
1
2
为 研 究 vE 缺 乏 的 饲 料对家蚕体重 的影响 ，3
取同龄(1龄)，同体重，4 同性别(雌雄各半)等正 5 常 家 蚕 配 成 10 对 ． 对
得血铅值(r／100g)如表。 (a09)
ห้องสมุดไป่ตู้
编号
血铅值 非杀虫剂作业工人
(r／100g) 杀虫剂作业工人
1
5
17
2
5
17
3
5
18
4
6
21
5
12
34
6
13
43
7
15
44
8
21
44
9
21
45
10
31
2
2013-11-8
独立（成组）样本t检验
打开 文件a09: 分析（Analyze）：比较均值(Compare Means)：独立样本t检验(One-Sample T Test) 定义分组变量（P NO)
2013-11-8
第八章 SPSS18 应用
中山大学 周强
1 单因素K水平设计
1.1 单组设计
例: 已知正常玉米粉中脂酶含量的平均值 为1.44单位，现从某批饲料中抽取13个样 本，测得脂酶含量为：1.50 2.19 2.32 2.41 2.11 2.54 2.20 2.36 1.42 2.17 1.84 1.96 2.39。 此批玉米饲料与正常值间得差别有无显 著意义？
因变量Dependent Variable 选择H（重金属含量），固定因 子变量Fixed Factor选择area ；模型Model选择设定custom ，主效应选area；两两比较 Multiple Comparisons Observed Means；选择 LSD/Tukey-HSD
OK
编号 传统农业区 现代农业区 有机农业区
1
42.50
6.71
4.50
2
38.31
3.32
2.75
3
35.76
4.59
11.14
4
33.60
1.67
5.98
5
31.38
10.51
1.90
…
…
…
…
3
2013-11-8
打开数据文件a13
单击分析Analyze；一般线性 模型General Linear Model； 单变量Univariate;
23.819
F 74.639 249.628 74.639
Sig. .000 .000 .000
因变量:H (I) area (J) area
LSD
modern
organic
tradition
organic modern
tradition
tradition modern
organic
多个比较
均值差值 (I-J)
1）意义 在生物学科研实践中，经常进行两组
或多组比较，其中最常见的是实验组或 称观察组与对照组的比较。分组一般按 随机的原则，故又称完全随机设计，或 独立样本设计.
例9 为了解某长期从事杀虫剂作业工人与非杀虫剂工人血铅
值的差异，随机选取同车间、同年龄组(±5岁)．同工龄(±1
年)的10名非杀虫剂作业工人与9名杀虫剂作业工人，分别测
13.879
.004 -18.044
独立样本检验
均值方程的 t 检验
差分的 95% 置信区间
标准误差值
下限
上限
V2
假设方差相等
5.036 -28.670
-7.418
假设方差不相等
5.142 -29.081
-7.008
例10 为检验一批新的鸡病疫苗，用200只鸡 进行试验，其中注射100只（经注射后患病
对1 a-b 对1 a-b
均值 .87500
成对样本检验
成对差分
差分的 95% 置信区间
标准差 均值的标准误
下限
上限
.63037
.19934
.42406 1.32594
成对样本检验
t
df
4.390
Sig.(双侧)
9
.002
成对样本相关系数
N 相关系数 Sig.
对1 a&b
10 .337 .341
1.3 组间均衡设计
74359.534 72.459
339.482 24.324
F 11.517 3056.985 2.979 13.956
Sig. .000 .000 .084 .000
X LSD (I) yingyangsu (J) yingyangsu
1
2
dimensio n2
3
2
dimensio n3
3
1
dimensio n3
值
df
侧)
侧)
侧)
Pearson 卡方 连续校正b
1.143a
1
.731
1
.285 .392
似然比
1.150
1
.284
Fisher 的精确检验
.393
.196
有效案例中的 N
200
1.4 单因素K>=3水平设计
例13 为考察不同农业区域土壤中重金属的含量差 异（单位mg），测定结果如下，问它们之间的差 别是否有显著性意义？(a13)
1.416
2
21
.265
因变量:H 源 校正模型 截距 area 误差 总计 校正的总计
主体间效应的检验
III 型平方和 3555.585a 5945.806 3555.585 500.191 7928.261 4055.776
df 2 1 2 21 24 23
均方 1777.793 5945.806 1777.793
Frequency Variable(var00001)
确定
选择分析（Analyze）:描述统计(Descriptive statistics)：
交叉表crosstabs：选择行(方法)和列(效果)：统计量选择卡方
statistics/Chisquare
确定
卡方检验
渐进 Sig. (双 精确 Sig.(双 精确 Sig.(单
5.239
因变量:X yingyangsu
-10.527 -5.239
-10.477 -.052
.052 5.339
.102 10.527
1
dimensio n1
2
3
-.102 10.477
yingyangsu
均值 标准 误差
53.900
1.744
53.950
1.744
59.137
1.744
95% 置信区间
单样本t检验
打开 文件a01: 分析（Analyze）：比较均值(Compare Means)：单样本t检验(One-Sample T Test) 选择检验变量（），填写检验值1.44
单个样本统计量
N 均值 标准差
均值的标准误
A 13 2.108 .3442 .0955
单个样本检验
检验值 = 1.44
下限
上限
50.160 57.640
50.210 57.690
55.398 62.877
3 拉丁方设汁 例表a17：
白鼠 编号
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
1
C
85
D 108
A
95
B
105
用药次序 抗体蛋白浓度(mg/ml)
2
3
D
102
A
90
A
88
B
110
B
98
C
82
C
78
D 104
4
B
100
C
80
D 110
C
92
打开数据文件a17
每对中每只家蚕随机 6
指定给以正常饲料或 7
VE 缺 乏 饲 料 ， 结 果 见
下表. a07
8
9
正常饲料组 （g） 3.95 3.80 3.45 3.35 3.70 3.90 3.80 3.05 3.65
VE 缺 乏 组 （g） 2.65 3.35 2.45 2.65 2.65 3.15 2.90 1.90 1.70
-1.939
7.493
-33.999 -22.426
25.515
36.463
22.426
33.999
2 配伍组设计
1） 意义 此设计也称随机区组设计、田间设计。将
实验单元分成若干区组(配伍组)，每个区组 受试对象比较一致，每组内的受试对象接受 何种处理再按随机顺序决定。每组可容纳更 多的处理，组间可比性强，提高统计效率.
Ok
5
因变量:k 源 校正模型 截距 yao mou ord 误差 总计 校正的总计
III 型平方和 1678.562a
145733.063 1565.688 14.688 98.187 67.375
147479.000 1745.937
主体间效应的检验
df 9 1 3 3 3 6 16 15
4
2013-11-8
SPSS对配伍设计采用一般线性模 型中的单变量模块
打开数据文件aa10
单击分析Analyze；一般线性模 型General Linear Model；单 变量Univariate;
因变量Dependent Variable选 择X（体重），固定因子变量 Fixed Factor选择yingyangsu 和quzu；模型Model选择设定 custom，主效应；两个变量均 选入；两两比较Multiple Comparisons Observed Means；选择LSD/Tukey-HSD
因变量:H area modern organic traditio n 总计
描述性统计量
均值 标准 偏差
5.321 8.098 36.310
3.4970 6.5861 4.3089
12.702 13.2792
N 11 8 5
24
误差方差等同性的 Levene 检验a 因变量:H
F
df1
df2
Sig.
Ok
因变量:X 源 校正模型 截距 yingyangsu quzu 误差 总计 校正的总计
主体间效应的检验
III 型平方和 2521.294a 74359.534 144.917 2376.376 340.543 77221.370 2861.836
df 9 1 2 7 14 24 23
均方 280.144