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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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