统计分析软件SPSS详细教程.doc

1、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 10.25数据加工作图11. 08绘图解答&描述性分析： 2.描述性统计分析：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， 态分布）第七章非参数检验1.单样本的非参数检验（1 ）卡方检验（2）二项分布检验 34如是否符合正7101111132. 两独立样本的非参数检验.3. 多独立样本的非参数检验.4. 两相关样本的非参数检验.5. 多相关样本的非参数检验. 第五章均值检验与T检验1.Means 过程（均值检验） （4. 单样本T检验5. 两独立样本T检验6. 两

2、配对样本T检验141616182121第六章 方差分析. 单因素方差分析:多因素方差分析:22232426263010.25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：斗0:体育冷殆37793891399240SMt 直 W 砸削I 应iJfrtA)BSFfe 聲 AI肓恥伸:烁I r,两«钿片干N貫迟.a*EitJClCa沁-1HI二上 止也Lt'" 1_1 b,11.1 Lt,LiLL'I lJ匕凹丄

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9、fit在fis子对话毎申送:择円直肓图远疔站杲矗分析-（2）描述性分析：将原始数据转换成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 标准化得分垃占“，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。 操作： 分析一描述性分析：然后对结果进行筛选，去掉异常值，就得到标准化的数据:护Miili工I 垂曲#ffiwI牯虫日.，畫ltd聲：1 Ikpih_l1 1I&riiJ2-ifiTC-W-JJ剧I2ififJTJ他i5H即11121STBS!SOWJItAl* ZtaoHriKanw'i Zh 曲g制Z fl®*lFSg呻j|ca> >|

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11、Z标准化处理之后就会是正态分布的 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：A巧沖让丄梅W钳生応PSS救战比 蠢«臺 常欧常卿文件的瞅尸赴步如订讥:卜；S旷緞倆J测陵ET雌r 、 卑“臥“因变量蛀逹輝中"養买啊廿前115*14-3杞M見iwh!略地区人门汕匸率和死匸率的统订蛙朋”试对巩作澤戯性彷羽丿卜做睦-升脱从止畠芬和的检验.J.-4.4占3叵阳U自理m玄止三* &:lu:曙Il xi*屮h"-61J1 U 铲"5:J 'U, 111庫鼻Y逾二+峑*-t.DT4.555-A5.2ri

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25、如卜。II r =PfRHJ*T齐*丰旳"卩1OI走丸无Stu:八*就1rffLKMMUk1112对数据进行加权处理 进行配对卡方检验d *ll切 r 11 即ALEW I弄割IE切帧E&El结果分析:W.TCKfndM养昨0尺|1S-TTTWtfr=*«*& fV« 蹲存” fc*冼*村正1 d G2C1ami1 J 临£0100 5【戸1訪*削4韭猶口口 O口口口tfl/lt 7 勇 J.UL A1*ii hbirjl 1 U1 McHamsr ttlA1qi 7零11 IT?*：阿扌的 Wwo '1a 會脅需总第壘善*jlW

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27、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？(0.05)工作日12345次品数251581626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。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“wee

28、kday,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:*押兰重磁F 妙E 删螳半迎贾尊L 捋雪*碗况计*T #lT1-ItSfi刚旧'Y彌fc庫回 rxfitifisF裁峠勺-曲虽I,如哎tis宝® ' 轴型&-綽!臼PSJt，bft豹'IS悬尸'生萍谿旦'早的恋*务盲嗣I-satrsi G-?朕 IE：a -I車 nurrtjeisJ weekday选吨”.逹卡方输黯；选顼 X-尅性fS層按呂題址妹卜页）-按列赠*輕冲3&

29、69;f莎I両I黑出I it定I帖整冋I畫武同1胡冲蕭齒！?第5步主要结果及分析»a1并15.011519.03(3S1SC1115 01S190-2C52619 03 0加Yfeeicday卡方df痢近显著性13.550"4014颇率单元枪扇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.=0.014v0.05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

30、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。0利第3步进行二项分布检验:1&1?宅:P詩:酬第4步主要结果及分析二呗式检鳖M癖比饲睛谄显善'峑性HJ姐101S46占0,736组2119.54总351.0a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

31、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?A30.428.729.232.531.729.530.831.130.731.8B33.529.830.131.433.830.931.329.632.833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

32、立样本的非参数检验诜豎悟况如下图。1«歯凹，戳ifeQi翁jft琳帧出 awi凹 團和0；I沪期&抽此井检验惜喘箕犁J Mann-Whimj ij7 M：仝匹J 空剜 膺oifOMz SBAlrW)!L心已，艇凶I邓曲ri 4 ._ *' H J- F 7 丄 xHJ _B_- F； f ¥ *沪_L31亠010W曲I , <r> rcj Rifi辽押卞(u 幅勿*冋 里一.M鰹，F沖 j*cr)比眉値凹 广3理程SK&*!：! .zy 忸HHl创2怖3+»Pl'二.fl 氏(中 rr(*K¥；2节蕈1?” i

33、ii卜»比坤稻：imI丽細律距3|VeMhn*1 iD! LCi« E0?I'D1 MC1 ?也 CDSFT却双尾检验的相伴概率为0.151，大于0.05，说土叮IffV4riC£uIM rtd.KlftlTtTTH g卉"IM (TKHI n«?*-1 4 Idlit1占Ma*性熾- -41*十.AW F y u - =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 Moses检验结枭表htfti* 1 fEW1Q2 (S1030tipIF£V1£(«»鮎J粗焉 euIV車刘D

34、£并骨相務砂犒;百I4 H4中g峠垃 A趙X血I此应接受零假设，认为两种汽油之间无显著性差异。* 奴样本 Kolmogorov-Smirnotf 檢醴炎拿Nl塁程然 110J1ttgw20星抵KeB9J itStIEion舟OldKnlmngrnTfSminirw Z89*AET*巻限皿400Kolmogorov-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; WakbYVollBwilz检验结果Y !O根据游程检验计算的Z统计量为VUald-Wolfowrtz 检鲨iS£拆載1me210fi&

35、#39;jrw 般Z«IK昱4性 (和£聯辭 MoRq*敌1 14S11Mb VHa-WQiib41±-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

36、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:设置如下图民 Iftefed,上渤I抽 帀显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。抽计0 臥 nev7I-2 (160*.好结果分析: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。城率Nold - rtew 倉B分3正£分b13ir0IB. old *ib. Old >inew t. Qid = newold - ne

37、w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 Wiixocon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18.758.258.898.5评委2109.59.58.99.5评委39.69.19.18.59.6评委49.28.58.99.19.4评委59.659.29.19.18.9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

38、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:财1id0 p«2療 p*wl. 谬 0*6-I斑t量住多个关联样木检验/FnsdfuaiF）丿西画両 -Ccchran 的gJ*3壬r-z EhMZjJipz： J* -尸尸 f *、” d"圭结果分析: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。N卡方 dt iW近显署性59.1024069a FnecJm初检卡方值为9.102，自由度为4,相伴概率为0.059>0.05,也应认为5Friedman检验具有一致

39、性。个评委的打分具有一致性，这与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检验主要内容5,1统计推断与假设检验5.2 IVlEans过稈5,3单样本T检验S4两独立样本T检验5.5两配对样本T检验時（少 C种即JR*TiiTi hhFW|fl（Wl 刑 I?广hWtt删 iBKttffiHSQRIU 也 HIM'1世竝阳I贬fiir世琢" 孫1?）忤苏f临ia足1. iS»ei* *NovA_十 沟值比穀I Means >用P计尊指定$的 r合播述统计fi；比絞均恒

40、 J 了菜单W单样本T检验 fOne-SampteTTP（ 变S酋均值与假仪啥船直死沖存左養异：独左样4T柠騎 < Indepe ndent Sa mple T Test j .于检翰两组宪直雀丸启徉的样本.总独立总<1的购值 戢中心位a是S 样：V舟配对拝本丁怆验'Paired-SampleTTest）用尸检J 陀两和葢的样事逢吾衆口具何啊同功1&的勒,参数检验必须说明，他是服从某种分布的实例：I.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。t例表5是各地区分性别受教育程滾前人口数S,利 用均值过程比较受教芳人数是弄

41、有恃别差异性刖私HI剧I的成口 us申*3中A女.舅r班It *1002213S-lua1如护ioao1gisasf10716*SM3KW*'IJ323*'1關匸3S«P抻琼山聲3TSJ-73S7-657?*'3S21肉猝30Sh«LT-沁1叫1371/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” “nurn,数据文件的部分数据5anBiJJI riuiii1具h 呈 3B52女小半 10D23男tn21304女n132D5畀苻申1砧DL文有+ 1S30；马小学丸4e#V *105D9电初*13D3ID女初中

42、如图5-3所示。3、实例分析 第2步 打开主对话框； 选择分析7 比较均值7 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（ 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,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 分析，单击继续按钮，返回主对话框。均值，打开同图5-1 一样的均值过程主对话框。num）”变量，移入"因将其移入“自变量列eta复选框，进行方差-元吹-*2 *11的*企曲

43、14耗"EfT>-j-a敗弟gTPl*化ly卄侵£屮哇tH旳4整ID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。相英桂罠5ElaEta方num * ser.037.COl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，

44、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。打开主对话框；选择分析7 比较均值 7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。单个样本頸计S忖均值标准差均值ffj标weight105011.104.2281.337检監值=50Qt

45、CJfSig»分的95% H*区W下跟weight94321 10C4 12单样本T检验结果表，第一行的Test Value为检验参数值500,即用于比较的总体均值, 下面从左至右依次为检验统计量（t ）、自由度（df）、双尾检测概率 本均值与和检验值的差（Mean Differenee ）、均值差的95%置信区间of the Differenee ）。当置信水平为95%时，显著性水平为 0.05，从表中可以看出，0.432，大于0.05，故零假设成立，也就是说抽样袋装食盐的重量与 有理由相信生产线工作状态正常。卩值(Sig.(2-tailed)、样 (95%Confidenee I

46、nterval双尾检测概率P值为500克无显著性差异，5.两独立样本T检验【例5-3】为比较两种不同品种的玉米的产量，分别统计了8个地区的单位面积产量，具体数据见表5.8。假定样本服从正态分布，且两组样本相互独立，试比较在置信度为95%的情况下，两种玉米产量是否有显著性差异。表）S两品种玉米单位面积产量创品种A*S5P3和9血如75P7卯品种807加549 0277俎3 2羊75匸第1步数据组织；根据表5.8，SPSS数据文件中建立两个变量，分别为“品种”、“产量”，变量“品种”的变量值标签为：a-品种A, b-品种B，录入数据即可。第2步 打开主对话框；选择分析7 比较均值7独立样本 T检验

47、，打开同图5-4一样的两独立样本 T检验主对话框。 第3步 确定要进行T检验的变量；在图5-4所示的对话框中，选择“产量”变量作为检验变量，移入“检验变量”框中。 第4步 确定分组变量；5-4中的“分组变量”文本框中，并定义分组选择变量“品种”作为分组变量，将其移入图的变量值：Groupi 1, Group2 2。営(砂燼d肝*1nM肿 1，lSt1tsJ 4* 制77鈕11_理廳L轄* JI彌S3严"# J尸亠 Z" 1丿 if "/ _I旷 P *闕 ，结果分析:品神N均値様准差均値的标准俱尸量188'1.2511,85540253 544坯方粗的Igne挡豔也ii方租的t穩gFSigidrSig加和建骨的3S% C皿闵1 ±»Lflr圖阳511砂m1 D0414nj"皿417 m1 00413.61?333S5005 476心T3IT 77311首先做2个样本方差的齐性检验。上图中 sig.=0.752&g