SPSS教程01带图频数及方差分析chenxy.docx

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SPSS教程01带图频数及方差分析chenxy

简单教程01

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2.配套软件SPSS17.0已经上传XX文库;

XX文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy”

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1SSPS基本操作命令

1.1排序命令

30分提醒SSPS操作步骤

对单价进行排序

1.在Variable窗口定义变量(单机

原则:

对什么变量排序,就先定义什么变量

刻度级(Scale):

定义的变量的具体表现,能够用数字表示,且可以做加减乘除四则运算

序次级(Ordinal):

用文字描述,且能比较大小

名义级(Nominal):

不能用数字描述,也不能比较大小,地位平等

2.在DataView窗口录入该变量数据

3.对单价排序,依次点击Data->Sortcases(默认选择添加指定排序变量于右侧输入框Sortby),选择升序Ascending或者降序Descending点击OK

1.2画学历的直方图SSPS命令

1.在VariableView窗口定义有用的变量学历和频次

2.对学历做变量值标签values在弹出窗口中点击该行对应列values处单元格;进入ValuesLabel窗口,在光标闪烁处Value录入1-.....-5下面Label空白处录入小学-.....-研究生(两者一一对应),回车或者点击add键

3.指定频次为加权变量,依次点击Data->WeightCases勾选weightcaseby并添加右侧频次变量

4.对学历画直方图

4.1依次点击Analyze->Description->Frequencies在Frequencies窗口,添加学历于右侧窗口,点击右侧charts选择需要的图形(Histogram)并通过是否勾选withnormalcurve判定是否需要在直方图上添加额外曲线图

4.2依次点击Analyze->Description->Explore进入右侧depdentlist录入学历点击右侧plots进入该窗口,左侧箱型图(BoxPlots)勾选none,右侧Descriptive窗口勾选Histogram直方图;

1.3画全体职工的各种图形SSPS命令

第一种方法:

1.在Variable窗口中定义变量(工人人数,干部人数,人均月收入),对于区间数据处理可以①作标签,②也可以人均收入录入中值;

2.根据已存在的工人人数和干部人数变量产生新变量“总人数”,

3.依次点击:

Transform->computervariable->在Target中输入新变量名称“总人数”

4.然后先做加权处理weightcases点击变量(总人数)

5.然后画图需要展现什么变量画图charts中录入什么变量(人均月收入)

第二种方法:

1.在Variable窗口中定义变量(人均月收入,职工类别,人数)

(注意需要在职工类别和人均月收入作标签)

2.然后做加权处理Data->Weightcases录入人数

3.然后画图添加变量(人均月收入)于右侧窗口,然后进入charts窗口界面勾选需要画的图形

1.4成绩排序SSPS命令

某小组统计学成绩如下

六种不同的排名方式

成绩

排序1

排序2

排序3

排序4

排序5

排序6

98

1

2

1.5

9

10

9.5

98

1

2

1.5

9

10

9.5

95

3

5

4

6

8

7

95

3

5

4

6

8

7

95

3

5

4

6

8

7

92

6

9

7.5

2

5

3.5

92

6

9

7.5

2

5

3.5

92

6

9

7.5

2

5

3.5

92

6

9

7.5

2

5

3.5

90

10

10

10

1

1

1

1

1.在Variable窗口定义变量(成绩)

2.并在DataView窗口录入该变量下的相关数据

3.对成绩进行排序Transform->Rankcases进入Rank窗口,暂无分组仅需添加(add)变量成绩于右侧Variable窗口;

进入RankCases窗口后依次点击

排序1:

左下角勾选largestvalue,右上角点击Ties->low->continue->OK;

排序2:

左下角勾选largestvalue,右上角点击Ties->high->continue->OK;

排序3:

左下角勾选largestvalue,右上角点击Ties->mean->continue->OK;

排序4:

左下角勾选smallestvalue,右上角点击Ties->low->continue->OK;

排序5:

左下角勾选smallestvalue,右上角点击Ties->high->continue->OK;

排序6:

左下角勾选smallestvalue,右上角点击Ties->mean->continue->OK;

(仅供参考,建议自己操作一遍,如有错误及时纠正更新)

 

课程主要内容:

方差分析

基础:

假设检验

.

方差

单因素方差分析

双因素方差分析(无交互,有交互)

多重比较

协方差

单因素协方差分析

双因素协方差分析(无交互,有交互)

正交设计

2方差分析

2.1单因素方差分析(产量,品种,区组)

Variable窗口定义相关变量

产量(刻度级)

区组(标签:

名义级1-3)

品种(标签:

名义级A-H)

DataView窗口录入具体数据

(一个区组和一个品种对应唯一数据(两者交叉数据是一个的)只能做无交互作用)

问题:

在置信水平0.05时

1.检验不同品种其平均产量是否有显著性差异

2.检验不同区组其平均产量是否有显著性差异

3.检验不同品种及不同区组的产量是否有显著性差异

实验因素:

必然是序次级名义级(品种,区组)

实验指标:

刻度级

处理或者水平:

因素对应的数据(品种A-H,区组1-3)

数据:

实验指标对应的具体数值

 

差异产生因素:

随机性差异->组内方差影响因素:

(随机因素)(随机选取的地)

系统性差异->组间方差影响因素:

(系统因素,水平因素)(品种)

SSE组内平方和SSE=SST-SSA

SSA组间平方和

SST

提出假设

H0:

μ(1.)==μ(2.)==μ(3.)==μ

H1:

μ(i.)(i=1,2,3)不全相等

在假定H0成立的条件下,寻找并计算检验统计量F

r是A的水平数

n是样本容量

由表可知:

SSA=BetweenGroups(sumofsquares)

SSE=WithinGroups(sumofsquares)

F

该统计量对应的P(sig.)值:

0.223大于0.05

所以不拒绝原假设H0,即有95%的把握认为

不同品种其平均产量没有显著性差异

操作过程1>(数据见文件20151008_单因素方差分析)

点击:

Analyze->CompareMeans->最后一个oneway-ANOVA

上面dependList实验指标产量

下面factors因素品种

OK

 

操作过程2>

点击:

Analyze->CompareMeans->最后一个oneway-ANOVA

点击Options检验方差是否相等勾选Homogeneity->continue

左上角:

PostHoc(两两比较)

上面勾选LSD(检验均值的一种方法LSD法)

下面勾选Tamhane(基于T检验的保守成对比较,当方差不相等时,适用此检验)

->continue->OK结果如下

生成表格

方差齐性检验表TestofHomogeneityofVariances

方差分析表ANOVA(AnalysisofVariance)

多重比较表multiplecomparisons(省略)

P值检验法:

比较sig.(即P值)和置信水平的大小

1.若sig.>α:

则不拒绝原假设H0,

即有95%的把握认为不同品种其平均产量没有显著性差异

2.若sig.<α:

则拒绝原假设H0,

即有95%的把握认为不同品种其平均产量有显著性差异

该结果中P值=0.223>0.05则不拒绝原假设H0,即有95%的把握认为不同品种其平均产量没有显著性差异

操作过程3>

指定两两比较

1.检验ABCD与EFGH的产量是否有显著性差异

点击:

Analyze->CompareMeans->最后一个oneway-ANOVA

点击Options勾选HomogeneityofVariancetest方差齐性检验->continue

点击Contrast勾选polynomial右侧下拉窗口选择Linear(线性的)

Coefficient输入指定比较变量

若指定ABCD与EFGH品种比较

则先输入1111再连续输入-1-1-1-1呈对应关系

->continue->OK结果如下

附注:

Tab.Contrastcoefficients(对比系数表)

Tab.ContrastTests(对比测试表)

仅考虑在假设方差相等的情况下,继续使用P值检验法

由P值=0.031<0.05则拒绝原假设H0;有95%的把握认为两组品种(ABCD)(EFGH)之间的产量有显著性差异

 

2.点击next继续指定AB与EF进行比较设定系数1100-1-100

->continue->OK结果如下

由P值=0.051>0.05则认为不拒绝原假设HO,即有95%的把握认为两组品种(AB)(EF)产量无显著性差异;

2.2无交互的双因素方差分析

第一步分别对因素A,B提假设

(一般垂直排列)

对因素A品种提出假设

H0a:

μ(1.)==μ(2.)==μ(3.)==μ

H1a:

μ(i.)(i=1,2,3)不全相等

对因素B区组提出假设

H0b:

μ(.1)==μ(.2)==μ(.3)==μ(.4)==μ

H1b:

μ(.j)(i=1,2,3,4)不全相等

在假定H0a成立的条件下,寻找并计算检验统计量Fa

在假定H0b成立的条件下,寻找并计算检验统计量Fb

操作过程1>

点击:

Analyze->GeneralLinearModel->Univariate

然后点击右上角Model进入UnivariateModel窗口

勾选custom中间type下拉窗口选择maineffects

 

->continue->OK结果如下

分析该表格内容

由因素1:

区组P值=0.014<0.05

故拒绝原假设H0即有95%把握认为不同区组间的产量有显著性差异

由因素2:

区组P值=0.096>0.05

故不拒绝原假设H0即有95%把握认为不同品种间的产量无显著性差异

 

2.3有交互的双因素方差分析

s:

A因素的水平数

n:

B因素的水平数

t:

A,B两因素交叉的水平数

操作步骤1(数据见文件20151015_有交互的双因素方差分析)

定义变量,并录入数据

企业类型(nominal,并设定标签值)

政策作用(nominal,并设定标签值)

指标U(scale)

点击:

Analyze->GeneralLinearModel->Univariate进入Univariate窗口

添加上面dependList指标U

添加下面factors政策作用企业类型点击->OK得到表结果如下:

对表2进行分析

对因素A政策作用提出假设

H0a:

μ(1.)==μ(2.)==μ(3.)==μ

H1a:

μ(i.)(i=1,2,3)不全相等

对因素B企业类型提出假设

H0b:

μ(1.)==μ(2.)==μ(3.)==μ

H1b:

μ(i.)(i=1,2,3)不全相等

对因素AB交互作用提出假设

H0c:

因素A与因素B的交互作用不产生影响

H1c:

因素A与因素B的交互作用产生影响

由表可知

1.在假定H0A成立的情况下,寻找并计算Fa统计量

代入数据

根据Fa=13.379sig.(P值)=0.000<0.05

故拒绝H0a:

既有95%的把握认为因素A有显著性影响

2.在假定H0B成立的情况下,寻找并计算Fb统计量.

根据Fb=8.661sig.(P值)=0.001<0.05

故拒绝H0a:

既有95%的把握认为因素B有显著性影响

3.在假定H0C成立的情况下,寻找并计算Fc统计量.

根据Fc=1.925sig.(P值)=0.135>0.05

故不拒绝H0a:

即有95%的把握认为因素A与因素B的交互作用不产生影响

操作步骤2

点击:

Analyze->GeneralLinearModel->Univariate

进入Univariate窗口

添加上面dependVar指标U

添加下面factors政策作用企业类型

继续做假设检验

政策作用大和政策作用小

Contrasts设定对比系数指定比

先点击Options进行方差齐性检验

再点击post_HOC进行比较

2.4.1无交互作用的多因素方差分析

操作步骤1(数据见文件正交实验20151015_正交实验)

在VariableView定义变量

充磁量(scale)

定位角度(scale)

定子线圈匝数(scale)

点击Data->OrthogonalDesign->Generate...依次录入因素abc

依次选中abc并点击DefineValues进入数据录入窗口录入abc相应实验因素具体数据

点击continue

勾选createnewfile点击OK并在指定路径找到该文件

点击opendata打开刚刚保存的数据文件

出现正交表如图所示abc实验因素对应(1,2,3)的不同组合

(SSPS生成的正交表不唯一)

在做无交互的多因素方差分析Option->post_HOC

2.4.2有交互作用的多因素方差分析

生成正交表与无交互作用生产的正交表是相同的

在该正交表下获取数据

在做有交互作用的多因素方差分析

操作步骤

点击:

Analyze->GeneralLinearModel->Univariate

进入Univariate窗口

添加上面dependList

添加下面factors:

实验因素

点击model勾选custom

指定比较的因素加入右侧窗口

最佳组合

输出均值,标准差

->均值最大标准差最小

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