SPSS教程01带图频数及方差分析chenxy.docx

1、SPSS教程01带图频数及方差分析chenxy简单教程 01 1. 相关配套数据 已经 上传XX文库：2. 配套软件 SPSS 17.0 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”XX云盘链接；1 SSPS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

2、小，地位平等2. 在Data View窗口录入该变量数据3. 对单价排序，依次点击 Data - Sort cases ( 默认选择添加指定排序变量于右侧输入框 Sort by )，选择 升序Ascending 或者 降序Descending 点击OK1.2 画学历的直方图SSPS命令1. 在Variable View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Values Label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.

3、 指定频次为加权变量，依次点击 Data- Weight Cases 勾选 weight case by 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with normal curve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(Bo

4、xPlots)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作标签，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 - computer variable - 在Target中 输入 新变量名称“总人数”4. 然后 先做加权处理 weight cases 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（

5、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 - Weight cases 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698121.59109.598121.59109.595354687953546879535468792697.5253.592697.5253.592697.5253.592697.525

6、3.590101010111 11. 在Variable窗口 定义变量（成绩）2. 并在Data View 窗口录入该变量下的相关数据3. 对成绩进行排序 Transform - Rank cases 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Rank Cases窗口后依次点击排序1：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties - low-continue-OK ；排序2：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties - high-continue-OK ；排序3：左下角勾选largest value ,右上角点击Ti

7、es - mean-continue-OK ；排序4：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties - low-continue-OK ；排序5：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties -high-continue-OK ；排序6：左下角勾选smallest value ,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

8、.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 ）Data View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

9、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 - SSASSA 组间平方和SST提出假设H0 ：( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1 ：( 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 = Between Groups ( sum of squares )SSE = Within Groups ( sum of squares )

10、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 - Compare Means - 最后一个one way-ANOVA上面 depend List实验指标 产量下面 factors 因素 品种OK操作过程 2 点击：Analyze - Compare Means - 最后一个one way-ANOVA点击Options 检验方差是否相等 勾选 Homogeneity -continue左上角：Post Hoc （两两比较）

11、 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 Test of Homogeneity of Variances方差分析表 ANOVA （Analysis of Variance）多重比较表 multiple comparisons（省略）P值检验法：比较 sig.（即P值）和 置信水平的大小1. 若 sig. : 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. 0.05 则不拒绝原假设H0，即有95%

12、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 A B C D 与 E F G H 的产量是否有显著性差异点击：Analyze - Compare Means - 最后一个one way-ANOVA点击Options 勾选Homogeneity of Variance test 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 A B C D 与 E F G H 品种比较则先输入 1 1 1 1 再连续输入 -1 -1 -1 -1 呈对应关系

13、 - continue - OK 结果如下附注： Tab. Contrast coefficients (对比系数表) Tab. Contrast Tests (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 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: ( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1a: ( i . ) ( i =

14、 1,2,3 ) 不全相等对因素B区组提出假设H0b: （. 1） = ( . 2 ) = ( . 3 ) = ( . 4 )= H1b: ( . 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 - General Linear Model - Univariate然后 点击右上角 Model 进入Univariate Model 窗口勾选 custom 中间 type 下拉窗口选择 main effects- continue - OK 结果如下分析该表格

15、内容由因素1：区组 P值 = 0.014 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 - General Linear Model - Univariate 进入Univariate 窗口添加上面 depend List 指标U添加下面 fa

16、ctors 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: ( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1a: ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等对因素B企业类型提出假设H0b: ( 1 . ) = ( 2 . ) = ( 3 . ) = H1b: ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等对因素A B 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 = 13.379

17、 sig.（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 = 8.661 sig.（P值）= 0.001 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 - General Linear Model - Univariate进入Univariate 窗口添加上面 depend Var 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

18、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Variable View定义变量充磁量 （scale）定位角度 （scale）定子线圈匝数 （scale）点击 Data - Orthogonal Design - Generate . 依次录入因素 a b c依次选中a b c 并点击 Define Values 进入数据录入窗口 录入 a b c 相应实验因素具体数据点击 continue勾选 create new file 点击 OK 并在指定路径找到该文件点击 open data 打

19、开刚刚保存的数据文件出现 正交表 如图所示 a b c 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_HOC2.4.2 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 - General Linear Model - Univariate进入Univariate 窗口添加上面 depend List 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