spss应用
统计分析与SPSS的应用
统计分析与SPSS的应用统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了一套完整的数据分析工具和功能。
本文将介绍统计分析与SPSS的应用，并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。
首先，统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。
通过使用SPSS，可以计算并展示各种统计量，如均值、中位数、标准差等，从而了解数据的集中趋势和离散程度。
这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。
其次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。
研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据，如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。
此外，SPSS还可以进行相关分析，通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。
这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系，从而更好地解释现象并进行进一步的推断。
再次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。
SPSS提供了一系列的回归分析方法，可以用于建立预测模型。
通过选择合适的回归方程，研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。
此外，SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法，可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理，从而更好地理解数据的结构和特征。
最后，统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。
SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等。
通过绘制图表，研究者可以直观地展示数据的分布和趋势，从而更好地传递数据的信息。
总之，统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。
通过SPSS提供的各种功能和方法，研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理，从而更好地理解数据的特征和规律。
因此，掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一。
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案在学习《统计分析与 SPSS 的应用》这门课程后，通过课后练习能够帮助我们更好地掌握所学知识，并将其应用到实际的数据分析中。
以下是针对部分课后练习的答案及解析。
一、选择题1、在 SPSS 中，用于描述数据集中变量分布特征的统计量是（）A 均值B 标准差C 中位数D 众数答案：ABCD解析：均值、标准差、中位数和众数都是描述数据分布特征的常用统计量。
均值反映了数据的集中趋势；标准差反映了数据的离散程度；中位数是将数据排序后位于中间位置的数值；众数则是数据集中出现次数最多的数值。
2、进行独立样本 t 检验时，需要满足的前提条件是（）A 样本来自正态分布总体B 两样本方差相等C 两样本相互独立D 以上都是答案：D解析：独立样本 t 检验要求样本来自正态分布总体、两样本方差相等以及两样本相互独立。
只有在这些条件满足的情况下，t 检验的结果才是可靠的。
3、以下哪种方法适用于多组数据的比较（）A 单因素方差分析B 配对样本 t 检验C 相关分析D 回归分析答案：A解析：单因素方差分析用于比较三个或三个以上组别的数据是否存在显著差异。
配对样本 t 检验适用于配对数据的比较；相关分析用于研究变量之间的线性关系；回归分析用于建立变量之间的预测模型。
二、简答题1、请简述 SPSS 中数据录入的基本步骤。
答：SPSS 中数据录入的基本步骤如下：（1）打开 SPSS 软件，选择“新建数据文件”。
（2）在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属性。
（3）切换到数据视图，按照定义好的变量逐行录入数据。
（4）录入完成后，保存数据文件。
2、解释相关分析和回归分析的区别。
答：相关分析主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度和方向，但它并不确定变量之间的因果关系。
相关分析的结果通常用相关系数来表示，如皮尔逊相关系数。
回归分析则不仅可以确定变量之间的关系，还可以建立数学模型来预测因变量的值。
SPSS统计分析方法及应用解析
SPSS统计分析方法及应用解析SPSS（统计软件包社会科学）是一种用于统计分析的软件包，广泛应用于社会科学领域，包括心理学、教育学、经济学等。
它提供了各种统计分析方法和功能，可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息，并生成统计报告和图表。
本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。
1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法，包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。
研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析，了解数据的分布情况和基本特征，为后续的统计推断提供基础。
2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。
研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法，通过SPSS计算得出t值和p值，以判断两组样本均值差异是否显著。
3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值，以判断不同组别之间的均值差异是否显著。
4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。
SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值，以判断变量之间的关系是否显著。
5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数，以预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。
6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。
SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分，以解释变量之间的共性和变异。
此外，SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法，以满足研究人员对不同问题的需求。
数据分析及SPSS应用
数据分析及SPSS应用数据分析是指通过对收集到的大量数据进行整理、清洗、转化和统计分析，从中挖掘出有价值的信息和规律。
它可以帮助我们更好地理解数据、发现数据中的问题和趋势，并基于这些发现进行决策和预测。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种常用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理和统计分析功能，广泛应用于科研、市场调研、商业决策等领域。
数据分析的步骤一般可以包括数据收集、数据清洗、数据转化、数据统计分析和结果呈现等几个阶段。
首先是数据收集阶段，它是数据分析的基础，包括通过各种途径收集到的数据，比如问卷调查、实验数据、日志记录等。
在这个阶段，我们需要明确研究目的，设计合理的数据收集方法和工具，确保数据的有用性和可靠性。
接下来是数据清洗阶段，这是一个非常重要的步骤，它涉及到对数据进行筛选、去除异常值、填补缺失值等操作，以确保数据的质量和准确性。
在SPSS中，可以使用数据过滤、删除重复值、计算和填补缺失值等功能来进行数据清洗。
然后是数据转化阶段，这一步骤主要是将原始数据转化为可以进行统计分析的形式，常见的转化操作包括数据排序、分组、合并等。
在SPSS 中，可以使用数据转换、重编码、合并变量等功能来进行数据转化。
接下来是数据统计分析阶段，这是数据分析的核心部分，它包括了各种统计方法和模型的应用，比如描述统计、相关分析、回归分析、因子分析等。
在SPSS中，可以使用数据描述、相关分析、线性回归、因子分析等功能来进行数据统计分析。
最后是结果呈现阶段，这个阶段主要是将分析结果进行可视化展示和解释，以便更好地传达分析的结论和发现。
在SPSS中，可以使用图表绘制、报表制作等功能来进行结果呈现。
总之，数据分析及SPSS应用可以帮助我们更好地理解数据、发现问题和趋势，并基于这些分析结果进行决策和预测。
但需要注意的是，数据分析并非是一个简单的过程，它需要专业的知识和技术支持，以确保得到准确、有用的分析结果。
Spss在课题研究上的应用
输标02入题
1975年，SPSS公司成立，开始商业化运作，并推出 了一系列具有影响力的产品。
01
03
2000年，SPSS公司被IBM收购，成为IBM旗下的一员。
04
1984年，SPSS总部迁至芝加哥，进一步拓展全球市 场。
SPSS的主要功能
数据管理
统计分析
SPSS提供了强大的数据管理功能，可以方 便地导入、导出多种数据格式，并进行数 据清洗、整理和转换。
02 SPSS在课题研究中的应 用
数据分析
描述性统计分析
使用SPSS进行描述性统计分析，如求平均值、标准差、频数等， 以了解数据的基本特征和分布情况。
信度分析
通过SPSS的信度分析功能，评估问卷调查的一致性，确保数据可 靠性。
因子分析
利用SPSS进行因子分析，从多个变量中提取共同因子，简化数据 结构，揭示数据内在关系。
案例三：SPSS在医学研究中的应用
总结词
SPSS在医学研究中具有不可替代的作用， 能够为医学研究提供科学的数据分析和统计 支持。
详细描述
在医学研究中，SPSS广泛应用于临床试验、 流行病学研究和生物统计学等领域。通过 SPSS，研究人员可以对医学数据进行深入 的分析和挖掘，发现潜在的疾病风险因素、 预测疾病发展趋势、评估治疗效果等。这有 助于推动医学研究的进步，提高疾病的预防 和治疗水平。
的和研究问题。
05 SPSS在课题研究中的案 例分析
案例一：SPSS在市场调研中的应用
总结词
SPSS在市场调研中具有广泛的应用，能够高效地处理和分析大量数据，为市场调研提供有力的支持。
详细描述
SPSS软件提供了丰富的统计分析工具，如描述性统计、因子分析、回归分析等，可以帮助研究人员快速了解市场 趋势和消费者行为。通过SPSS，研究人员可以快速筛选有效数据、识别潜在变量、建立预测模型等，从而为企业 的市场策略提供科学依据。
利用SPSS进行因素分析
0.928 0.907 0.867 0.901 0.872
A10 视听会议 A9视频会议 A7电子讨论网
31.372％
75.257％
0.939 0.924 0.858
0.939 0.965 0.919
A3 录像带 A2 录音磁带
14.108％
89.366％
0.948 0.652
0.900 0.738
因子分析数学模型
公因子F1
公因子 F2
共同度 hi
特殊因子 δi
Z1=代数1
0.896
0.341
0.919
0.081
Z2=代数2
0.802
0.496
0.889
0.111
Z3=几何
0.516
0.855
0.997
0.003
Z4=三角
0.841
0.444
0.904
0.096
Z5=解析几何
0.833
0.434
特征值
4.389
3.137
1.411
7. 形成综合分析结果
0.882
0.118
特征值 G
3.113
1.479
4.959
0.409
方差贡献率 （变异量）
62.26%
29.58%
91.85%
F1 体现逻辑思维和运算能力，F2 体现空间思维和推理能力
因子分析案例
因子分析几个基本概念
添加标题
因子负荷量----是指因素结构中原始实测变量与因素分析时抽取出共同因素的相关程度。在因素分析中，用两个重要指标“共同度”和“特殊因子”描述。
01
02
问题
题 项
从未 使用
SPSS统计分析软件及其应用
变量处理与转换
变量类型设置
支持数值型、字符型、日期型等多种 变量类型，方便用户进行数据分类和 编码。
变量转换
提供变量计算、变量重新编码、缺失 值处理等功能，满足用户对数据转换 的需求。
统计分析方法选择
描述性统计
提供均值、标准差、频数等统计量，方便用户了 解数据的基本特征。
人工智能与SPSS的结合
自动化分析
通过集成人工智能技术，SPSS将实现更多自动化分析功能，减少用户手动操作，提高分析效率。
智能预测
利用机器学习算法，SPSS将能够为用户提供更准确的预测结果，帮助用户更好地制定决策。
SPSS与其他软件的融合发展
跨平台协作
SPSS将加强与其他软件的集成和互操作性，支持在多个平台和设备上无缝协作，提高工作效率。
与Excel的比较
数据分析能力
SPSS在统计分析方面更为专业，提供了丰 富的统计方法，而Excel的数据分析功能相 对较弱。
用户界面
SPSS的用户界面相对友好，适合初学者使用，而 Excel的用户界面更倾向于数据处理和表格制作。
数据处理量
对于大数据集，SPSS可以处理更大的数据 集，而Excel在数据量较大时可能会遇到性 能问题。
频数分析
统计各类别的频数、频率和占比，了解数据的分布情况。
数据的标准化处理
通过Z分数等方法，将不同量纲或不同单位的数据进行标准化处理， 便于比较和分析。
推论性统计分析
参数检验
通过样本数据推断总体参数，如t 检验、方差分析等，检验样本数 据是否符合某种假设或分布。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设，直接 对样本数据进行统计分析，如卡 方检验、秩和检验等。
SPSS论文题目
SPSS论文题目SPSS在社会科学研究中的应用SPSS（统计包装软件系统）是一种常见的统计分析软件，广泛应用于社会科学研究领域。
它提供了多种分析功能和统计方法，可以帮助研究人员从复杂的数据中发现规律和关联，提供科学依据和数据支持。
本文将介绍SPSS在社会科学研究中的应用，并探讨其对研究的重要性。
一、 SPSS在问卷调查分析中的应用1. 数据输入与清洗SPSS能够支持多种数据格式的输入，例如Excel、CSV等，方便研究人员将原始数据导入软件中进行进一步分析。
在输入数据时，SPSS还提供了数据清洗功能，可以帮助研究人员去除无效或不完整的数据，确保数据的准确性与完整性。
2. 描述性统计分析SPSS能够生成各种描述性统计指标，包括均值、标准差、频数分布等，有效地总结和描述数据的特征与趋势。
这些统计指标可以帮助研究人员更好地理解数据的含义和分布情况，为后续分析提供依据。
3. 单因素分析单因素分析是一种常用的统计方法，用于比较不同组别之间的差异性。
SPSS提供了多种单因素分析方法，例如方差分析（ANOVA）、t检验等，可以帮助研究人员在问卷调查中分析不同组别的差异，揭示变量之间的关系。
4. 相关分析相关分析用于研究变量之间的相关性和相关程度。
SPSS能够计算各种相关系数，例如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等，并通过相关矩阵和散点图等方式来展示相关性。
这对于研究人员了解变量之间的关联关系，推断潜在因果关系具有重要意义。
5. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间因果关系的方法。
SPSS提供了多种回归分析模型，如线性回归、逻辑回归等，可以通过建立模型来预测和解释因变量与自变量之间的关系。
这对于社会科学研究者在问卷调查中构建有效的模型和找出影响因素具有重要意义。
二、 SPSS在实证研究中的应用1. 数据采集与整理SPSS可以帮助研究人员对大规模的数据进行采集和整理。
通过建立数据字典和数据文件，研究人员能够更好地管理和组织数据，确保数据的有效性和可靠性。
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第二部分SPSS软件的应用指南第一章数据文件数据文件是统计分析的基础，它提供系统分析所需的数据。
数据文件既可由SPSS系统数据文件编辑窗口产生，也可以以其他数据库文件或电子表格的数据文件转换生成。
第一节数据文件的建立命令一、定义变量(Define Variable)定义变量就是建立数据文件的结构，输入数据之前要定义变量。
打开SPSS系统，进入SPSS的数据编辑窗口。
在数据编辑窗口的左下方有两个工选择的按钮，分别是数据浏览和变量浏览。
如图1～2：图2 数据浏览和变量浏览选定数据浏览(Data View)，系统进入数据输入、编辑、修改状态；选定变量浏览(Variable View)，系统进入变量定义、修改状态。
当选定变量浏览状态后，可看见在窗口上方有一行英文标记，即变量属性标记。
：变量名。
在其下面的方格里输入变量名，英文、中文都可，系统默认值为V AR00001，如变量名都采取系统默认，则依次为V AR00002、V AR00003…。
如不采用系统默认值。
其变量名的命名有以下原则：⑴变量名不能多于8个字符（一个汉字为两个字符）；⑵英文名，首字符必须是字母，其后可为除“？”、“！”、“*”的以外字符，不能以“-”、“．”作为变量名的最后一个字符；⑶变量名不能与SPSS保留字相同。
SPSS保留字有：ALL、AND、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、NOT、OR、TO、WTTH；⑷变量名英文字母不区分大小写。
：变量类型。
系统默认为数值型(Numeric)。
如需重新定义，则点击，后面出现“…”，点击“…”，进入数据类型对话框，如图3图中，：标准数值类型变量，默认长度为8位，小数位数2位。
SPSS中多数变量都是数值型变量。
：带逗点的数值变量。
从小数点向左右三位一小节，用逗点分节。
：带圆点的数值变量。
从小数点向左右三位一小节，用圆点分节，小数点用逗点表示。
：科学计数法的数值变量。
：日期时间型变量。
比较常用的是“mm/dd/yyyy”型，即月月/日日/年年年年，如08/15/2000表示2000年8月15日。
：带美元（$）符号的变量。
:用户自定义型变量。
可通过Edit Option Data实现。
：字符型变量。
默认长度为8位。
：变量数据位数长度。
默认为8位。
：变量数据的小数位数长度。
默认为2位。
：变量标签。
在此栏中可输入中、英文字符，用以对变量进行说明。
例如：性别变量名用英文“sex”表示，则变量标签可用中文“性别”标识。
变量标签的字符最多可达255个。
：变量数值标签。
对某些用数值代码输入的数据，此项是对数值的说明。
如：1表示南，2表示女。
：缺失值。
在实际的统计数据的登录、汇总、分析工作中，由于某中原因造成数据的失真、丢失、误输。
如：在性别中误输了“0”或“3”等，通过缺失值的设置可以把无效数据剔除。
：数据在屏幕上显示的宽度。
系统默认为8个字符宽度。
：数据列的对齐形式。
通常人们习惯字符数据左对齐，数值数据右对齐。
系统默认右对齐。
点击或下面的方格，出现，点击箭头，出现，：左对齐；：右对齐；：中心对齐。
：数据类型选项。
系统默认：连续型变量。
点击或下面的方格，出现，点击箭头，出现，：连续数据型变量；：有序分类数据型变量；：标识名称数据型变量第二章假设检验第一节单样T检验例如：现对某地区21个集市的鸡蛋价格进行调查，每500kg的兽价（单位为元）分别为：3.03，3.31，3.24，3.82，3.30，3.16，3.84，3.10，3.90，3.18，3.88，3.22，3.28，3.24，3.62，3.34，3.62，3.28，3.22，3.54，3.30。
已知往年的平均售价一直稳定在2.25元/500kg左右且服从正态分布，能否认为该地区当前的鸡蛋售价高于往年？（0.05）操作步骤：第一步：建立数据文件。
第二步：选择选项Analyze Compare means One-Samples Test激活单样本T检验对话框。
选中“jiage”点击使之进入对话的检验变量栏(Test Variable(s))，在检验值栏(Test Value)中填写理论总体平均值,即往年的平均售价一直稳定在2.25元/500kg，如图：第三步：单击按钮定义其他选项。
此例中检验标准为0.05，选择95%。
第四步：选择,然后选择。
结果示意如下：One-Sample StatisticsOne-Sample Test第二节独立样本T检验例如：现有两地区的学校教师的工资如下：A校：1014.00，984.00，1044.00，866.00，848.00，824.00，824.00，824.00，859.00，827.00，1014.00，989.00，938.00，889.00，887.00，887.00B校：1000.00，958.00，886.00，758.00，966.00，925.00，1008.00，988.00，855.00，745.00，1003.00，998.00，823.00，789.00，1004.6，4005.1。
试比较两地区学校教师工资是否有显著差异？（0.05）操作步骤：第一步：建立数据文件；第二步：选择选项Analyze Compare means Independent-Samples Test激活单样本T检验对话框。
选中“工资”变量点击进入检验变量对话框（Test Variable(s)），选中“学校”变量点击进入分组变量对话框（Grouping Variable）如图：第三步：点击进入分类对话框，输入1，2，如图。
点击和按钮。
结果示意如下：Group StatisticsIndependent Samples Test第三节成对样本T 检验操作步骤：第一步：建立数据文件：第二步：选择选项Analyze Compare means Paired-Samples Test激活成对样本T检验对话框。
选中“平均气温”再按选中“地温”点击进入Paired Variables，如图：第三步：点击进入对话框，输入Confidence Interval值如图：第四步：选择,然后选择。
结果示意如下：第四节单因素方差分析例如：从某学校同一年级随机抽取19名学生，再将之随机分成4组，采用四种复习方法。
第一组每周复习60分钟；第二组每周复习30分钟；第三组每周复习20分钟；第四组每周复习10分钟。
两周复习后，相隔一个月再统一测验，成绩如下表所示。
问4种复习方法有无显著差异？四组学生单词测验成绩操作步骤：第一步：建立数据文件。
第二步：选择选项Analyze Compare means One-Way ANOOVE激活单因素方差分析对话框，选中“成绩”点击进入因变量栏（Dependent List），选中“分类”点击进入因素栏（Factor）。
如图：第三步：点击使用系统默认值做单因素方差分析。
结果如下：ANOVA第四步：点击主对话框的按钮，激活选择平均数多重比较的对话框。
在Equal Variances Assumed栏中选择“LSD”，点击按钮，返回主对话框，如图：第五步：点击主对话框的按钮，激活统计量选择设置对话框。
选取“Descriptive”、“Homogeneity-of-variance”、“Meas plot”，如图，点击按钮，返回主对话框。
第六步：点击单因素对话框的按钮。
结果如下：DescriptivesTest of Homogeneity of Variances成绩ANOVA成绩Multiple ComparisonsDependent Variable: 成绩LSD第五章双因素无交互作用方差分析例如：采用5种鸡饲料处理小鸡，待一个月后，分别选出4组小鸡，每组为6个，称小鸡重量，问每组间和不同饲料喂养间小鸡重量有无显著差异？操作步骤：第一步：建立数据文件；第二步：点击Analyse General Linear Model Univariate激活单因变量多因素方差分析主对话框。
选取“重量”点击进入因变量栏“Dependent Variable”，选取“饲料”“组别”点击进入“Fixed Factor(s)”，如图：第二步：点击按钮，激活单变量多因素方差分析模型对话框。
点击选中“Custom”自定义模型，在Factor&栏中选取“饲料”、“组别”点击Build Term(s)下的使两变量进入Model栏，如图，点击按钮，返回主对话框。
结果如下：Between-Subjects FactorsTests of Between-Subjects EffectsDependent Variable: 重量因为饲料之间有显著差异，所以要进一步做多重比较，返回主对话框，点击按钮，选取“饲料”点击进入窗口，选择窗口的LSD，如图：Multiple Comparisons Dependent Variable: 重量LSD(I) 饲料(J) 饲料MeanDifference(I-J) Std. Error Sig.95% Confidence IntervalLower Bound Upper Bound1 2 -5.0000(*) 1.16369 .000 -7.4448 -2.55523 -.5000 1.16369 .673 -2.9448 1.94484 -3.0000(*) 1.16369 .019 -5.4448 -.55525 -2.5000(*) 1.16369 .046 -4.9448 -.05526 -1.7500 1.16369 .150 -4.1948 .69482 1 5.0000(*) 1.16369 .000 2.5552 7.44483 4.5000(*) 1.16369 .001 2.0552 6.94484 2.0000 1.16369 .103 -.4448 4.44485 2.5000(*) 1.16369 .046 .0552 4.94486 3.2500(*) 1.16369 .012 .8052 5.6948 3 1 .5000 1.16369 .673 -1.9448 2.94482 -4.5000(*) 1.16369 .001 -6.9448 -2.05524 -2.5000(*) 1.16369 .046 -4.9448 -.05525 -2.0000 1.16369 .103 -4.4448 .44486 -1.2500 1.16369 .297 -3.6948 1.1948 4 1 3.0000(*) 1.16369 .019 .5552 5.44482 -2.0000 1.16369 .103 -4.4448 .44483 2.5000(*) 1.16369 .046 .0552 4.94485 .5000 1.16369 .673 -1.9448 2.94486 1.2500 1.16369 .297 -1.1948 3.69485 1 2.5000(*) 1.16369 .046 .0552 4.94482 -2.5000(*) 1.16369 .046 -4.9448 -.05523 2.0000 1.16369 .103 -.4448 4.44484 -.5000 1.16369 .673 -2.9448 1.94486 .7500 1.16369 .527 -1.6948 3.19486 1 1.7500 1.16369 .150 -.6948 4.19482 -3.2500(*) 1.16369 .012 -5.6948 -.80523 1.2500 1.16369 .297 -1.1948 3.69484 -1.2500 1.16369 .297 -3.6948 1.19485 -.7500 1.16369 .527 -3.1948 1.6948Based on observed means.* The mean difference is significant at the .05 level.第六章双因素有交互作用方差分析例如：研究杨树一年的生长量与施用氮肥、钾肥的关系，工进行了18个样本的栽培试验，测得一年生长量结果如下表：操作步骤：第一步：建立数据文件；第二步：点击Analyse General Linear Model Univariate激活单因变量多因素方差分析主对话框。