SPSS概览数据分析实例详解

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SPSS简单数据分析报告

SPSS简单数据分析报告

精选范文、公文、论文、和其他应用文档,希望能帮助到你们!SPSS简单数据分析报告目录一、数据样本描述 (4)二、要解决的问题描述 (4)1 数据管理与软件入门部分 (4)1.1 分类汇总 (4)1.2 个案排秩 (5)1.3 连续变量变分组变量 (5)2 统计描述与统计图表部分 (5)2.1 频数分析 (5)2.2 描述统计分析 (5)3 假设检验方法部分 (5)3.1 分布类型检验 (5)3.1.1 正态分布 (5)3.1.2 二项分布 (6)3.1.3 游程检验 (6)3.2 单因素方差分析 (6)3.3 卡方检验 (6)3.4 相关与线性回归的分析方法 (6)3.4.1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (6)3.4.2 线性回归模型 (6)4 高级阶段方法部分 (6)三、具体步骤描述 (7)1 数据管理与软件入门部分 (7)1.1 分类汇总 (7)1.2 个案排秩 (8)1.3 连续变量变分组变量 (10)2 统计描述与统计图表部分 (11)2.1 频数分析 (11)2.2 描述统计分析 (14)3 假设检验方法部分 (16)3.1 分布类型检验 (16)3.1.1 正态分布 (16)3.1.2 二项分布 (17)3.1.3 游程检验 (18)3.2 单因素方差分析 (22)3.3 卡方检验 (24)3.4 相关与线性回归的分析方法 (26)3.4.1 相关分析 (26)3.4.2 线性回归模型 (28)4 高级阶段方法部分 (32)4.1 信度 (32)一、数据样本描述本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含11个变量,分别是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。

SPSS统计分析实例讲解

SPSS统计分析实例讲解

SPSS统计分析实例讲解引言在社会科学研究和商业分析中,统计分析是一个重要的工具,可以帮助我们理解数据背后的规律和关系。

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,具有强大的数据处理和分析功能。

本文将通过一个实例,介绍如何使用SPSS进行统计分析。

实例背景假设我们是一家快餐连锁店的运营经理,我们想了解不同分店的顾客满意度与相关因素之间的关系。

为了实现这个目标,我们收集了以下三个变量的数据:1.顾客满意度:用于评估顾客对快餐店的满意程度,以1-10的等级进行评分。

2.服务质量:用于评估不同分店提供的服务质量,以1-5的等级进行评分。

3.价格水平:用于评估不同分店的价格水平,以1-5的等级进行评分。

我们希望通过分析这些数据,了解不同分店的服务质量和价格水平对顾客满意度的影响。

数据分析步骤步骤一:载入数据首先,我们需要将收集到的数据导入SPSS软件进行分析。

打开SPSS软件,点击菜单栏中的文件(File),选择导入(Import),然后选择收集到的数据文件进行导入。

步骤二:数据清洗在进行数据分析之前,我们需要对数据进行清洗,以确保数据的准确性和一致性。

一般来说,数据清洗包括以下几个方面的处理:•去除缺失值:检查数据中是否存在缺失值,如果有,可以删除含有缺失值的观测样本或者使用合适的方法进行填补。

•标准化变量:如果不同变量的测量单位和量级存在差异,可以对变量进行标准化处理,使得它们具有可比性。

•检查异常值:检查数据中是否存在异常值,如果有,可以进行修正或者删除。

•数据转换:对于非正态分布的变量,可以进行对数变换或者其他适当的转换,以满足统计分析的前提条件。

步骤三:描述性统计分析描述性统计分析是对数据的整体情况进行概括和描述的统计方法。

通过描述性统计分析,我们可以了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。

在SPSS中,可以使用以下方法进行描述性统计分析:•平均值:计算变量的平均值,以反映数据的中心趋势。

《SPSS实例分析》PPT课件

《SPSS实例分析》PPT课件
例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名 健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克 山病患者与健康人的血磷值是否不同? 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
SPSS软件例题分析
1
Base system(基本统计系统) ACF(时间序列研究中的自动相关分析) Aggregate(数据文件的汇总) Anova(方差分析) Autorecode(变量自动赋值处理) Correlations(相关分析) Crosstabs(列联表处理) Curvefit(11种曲线模型的拟合) Date(变量定义与数据录入) Descriptives(均数、标准差等的描述性统计 Examine(数值分布形式的探究) Fit(定义程序运行条件) Flip(数据行列转换) Frequencies(频数表分析)
定义描述分布特征 的两个指标:偏度 系数(Skewness) 和峰度系数
(Kurtosis) 32
第三章 均数间的比较
§3.1 Means过程 和上一章所讲述的几个专门的描述过程相比,
Means过程的优势在于各组的描述指标被放在一起 便于相互比较,并且如果需要,可以直接输出比较 结果,无须再次调用其他过程。显然要方便的多。
36
选入的描述 统计量
对分组变量进行单因素方差分析 检验线性相关性
37
Statistics框 可选的描述统计量。它们是:
sum,number of cases 总和,记录数
mean, geometric mean, harmonic mean 均数,几何均

spss操作手册

spss操作手册

spss操作⼿册第⼀章 SPSS概览--数据分析实例详解1.1 数据的输⼊和保存1.1.1 SPSS的界⾯1.1.2 定义变量1.1.3 输⼊数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直⽅图1.3 按题⽬要求进⾏统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存⽂件1.4.2 导出分析结果 欢迎加⼊SPSS使⽤者的⾏列,⾸先祝贺你选择了权威统计软件中界⾯最为友好,使⽤最为⽅便的SPSS来完成⾃⼰的⼯作。

由于该软件极为易学易⽤(当然还⾄少要有不太⾼的英语⽔平),我们准备在课程安排上做⼀个新的尝试,即不急于介绍它的界⾯,⽽是先从⼀个数据分析实例⼊⼿:当你将这个例题做完,SPSS的基本使⽤⽅法也就已经被你掌握了。

从下⼀章开始,我们再详细介绍SPSS各个模块的精确⽤法。

我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的--什么?你还在⽤7.0版!那好,由于10.0版在数据管理的界⾯操作上和以前版本有较⼤区别,本章我们将特别照顾⼀下⽼版本,在数据管理界⾯操作上将按9.0及以前版本的情况讲述,但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。

没关系,基本操作是完全⼀样的。

好,说了这么多废话,等急了吧,就让我们开始吧!希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本⽹站的SPSS 10.0版抢鲜报道。

例1.1 某克⼭病区测得11例克⼭病患者与13名健康⼈的⾎磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克⼭病患者与健康⼈的⾎磷值是否不同(卫统第三版例4.8)?患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康⼈: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87让我们把要做的事情理理顺:⾸先要做的肯定是打开计算机(废话),然后进⼊瘟98或瘟2000(还是废话,以下省去废话2万字),在进⼊SPSS后,具体⼯作流程如下:1. 将数据输⼊SPSS,并存盘以防断电。

SPSS概览数据分析实例详解

SPSS概览数据分析实例详解

SPSS概览数据分析实例详解SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种统计分析软件,被广泛应用于各个领域的数据分析。

在SPSS中,数据分析可以通过不同的统计方法、图表和输出来进行。

下面是一个关于如何使用SPSS进行数据分析的实例详解。

假设我们有一个关于一所大学学生的调查数据集,包括以下信息:性别、年龄、所在学院、GPA(平均绩点)、社交媒体使用时间和每周学习时间等变量。

我们想要使用SPSS对这些数据进行一些分析,以了解学生的特征与他们的学习表现之间是否存在关联。

首先,我们需要导入数据集到SPSS中。

在SPSS中,你可以点击“File”菜单,选择“Open”选项来导入数据集(通常是一个Excel或CSV文件)。

导入后,你将在SPSS的“Data Editor”窗口中看到你的数据。

然后,我们可以开始进行数据的概览。

在SPSS中,你可以使用“Frequencies”命令来查看变量的分布情况。

点击“Analyze”菜单,选择“Descriptive Statistics”选项,然后点击“Frequencies”选项。

在弹出的对话框中,你需要选择你想要分析的变量。

比如,你可以选择年龄、GPA和每周学习时间这三个变量。

点击“OK”按钮后,SPSS会生成一个报告,展示这些变量的频数、百分比和其他统计信息。

接下来,我们可以使用SPSS的图表功能来可视化数据。

在SPSS中,你可以点击“Graphs”菜单,选择“Chart Builder”选项来创建图表。

在“Chart Builder”窗口中,你可以选择不同的图表类型,例如柱状图、散点图或箱线图。

比如,你可以选择创建一个散点图来展示GPA与每周学习时间之间的关系。

然后,你需要将变量拖动到图表的相应位置上。

比如,你可以将GPA拖动到纵坐标(Y轴)上,将每周学习时间拖动到横坐标(X轴)上。

点击“OK”按钮后,SPSS会生成一个散点图,展示这两个变量之间的关系。

大学生spss数据分析案例

大学生spss数据分析案例

大学生spss数据分析案例在大学生活中,数据分析是一项非常重要的技能,尤其是对于学习社会科学的学生来说。

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一个非常常用的统计分析软件,它可以帮助我们对数据进行分析和处理。

在本文中,我们将以一个实际案例为例,介绍大学生如何运用SPSS进行数据分析。

首先,我们需要明确我们的研究目的和问题。

假设我们想要研究大学生的学习成绩和课堂参与度之间的关系。

我们收集了一份包括学习成绩和课堂参与度的数据,接下来我们将使用SPSS进行分析。

第一步,我们需要导入数据。

在SPSS软件中,我们可以通过导入Excel文件的方式将我们收集到的数据导入到软件中。

一旦数据导入完成,我们就可以开始进行数据的清洗和整理工作。

我们需要检查数据是否存在缺失值或异常值,并进行处理。

接着,我们可以进行描述性统计分析。

通过SPSS,我们可以轻松地计算出数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标,从而更好地了解我们的数据特征。

比如,我们可以计算出学习成绩和课堂参与度的平均值、标准差,以及两者之间的相关性。

然后,我们可以进行相关性分析。

通过SPSS的相关性分析功能,我们可以计算出学习成绩和课堂参与度之间的相关系数,从而判断它们之间是否存在显著的相关关系。

通过相关性分析,我们可以更好地理解两个变量之间的关系,为后续的研究提供参考。

最后,我们可以进行回归分析。

通过SPSS的回归分析功能,我们可以建立一个模型,来预测学习成绩和课堂参与度之间的关系。

我们可以通过回归系数和显著性检验来判断模型的拟合程度,并进行模型的诊断和改进。

通过以上的数据分析过程,我们可以得出结论,进一步探讨学习成绩和课堂参与度之间的关系。

这个案例不仅可以帮助大学生更好地理解SPSS软件的使用方法,还可以帮助他们在日常学习和研究中更好地运用数据分析方法。

希望本文能对大学生们有所帮助,引发更多关于数据分析的思考和讨论。

SPSS数据分析实例

SPSS数据分析实例
已掌握的情况: 1.该数据是定量资料 2.设计是两样本均数的比较,针对这种目的可用的检验方法有t检验、 u检验以及秩和检验(t检验看来最合适)
t检验的假设如下: H0:两总体均数相同,μ1 =μ2
Байду номын сангаас
H1:两总体不均数相同,μ1 ≠μ2
两样本t检验对数据的要求: 1.小样本时要求分布不太偏 2.小样本时要求方差齐
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感谢您的欣赏
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• 例2.1:某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人 的血磷值(mmol)如下,问该地急性克山病患者与健康人 的血磷值是否相同? 患者:0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人:0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
应该观察分组描述情况 选择菜单项 数据 拆分文件 ,系统弹出对话框
选择 比较组 ,将变量group选入分组方式框,点击确定
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再做一次数据描述,输出结果
根据描述结果,可判断检验结果多半会拒绝H0。
取消文件拆分,不然会影响以后的统计分析
选择菜单项 数据 拆分文件 ,选择 分析所有个案,不创建组
∴应该先判断该数据是否符合t检验要求,即对数据进行简单描述
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2.2.1 数据的简单描述
选择菜单项 分析
描述统计
描述

系统弹出对话框
选择描述变量
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选择所需描述变量x,点击ok
系统弹出新界面
结果浏览窗口
导航栏
具体输出结果

SPSS概览--数据分析实例详解

SPSS概览--数据分析实例详解

SPSS概览--数据分析实例详解1.1数据的输入和保存1.1.1SPSS的界面1.1.2定义变量1.1.3输入数据1.1.4保存数据1.2数据的预分析1.2.1数据的简单描述1.2.2绘制直方图1.3按题目要求进行统计分析1.4保存和导出分析结果1.4.1保存文件1.4.2导出分析结果盼望了解SPSS10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS10.0版抢鲜报道。

例1.1某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同〔卫统第三版例4.8〕?患者:0.841.051.201.201.391.531.671.801.872.072.11健康人:0.540.640.640.750.760.811.161.201.341.351.481.561.87解题流程如下:1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。

2.进行必要的预分析〔分布图、均数标准差的描述等〕,以确定应采纳的检验方法。

3.按题目要求进行统计分析。

4.保存和导出分析结果。

下面就按这几步依次讲解。

§1.1数据的输入和保存1.1.1SPSS的界面当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下:请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。

请注意窗口顶部显示为“SPSSforWindowsDataEditor”,说明现在所看到的是SPSS的数据治理窗口。

这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、工具栏。

特别的,工具栏下方的是数据栏,数据栏下方那么是数据治理窗口的主界面。

该界面和EXCEL极为相似,由假设干行和列组成,每行对应了一条记录,每列那么对应了一个变量。

由于现在我们没有输入任何数据,因此行、列的标号基本上灰色的。

请注意第一行第一列的单元格边框为深色,说明该数据单元格为当前单元格。

有的SPSS系统打开时会出现一个导航对话框,请单击右下方的Cancer按钮,即可进入上面的主界面。

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第一章SPSS概览--数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。

例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)?患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87解题流程如下:1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。

2.进行必要的预分析(分布图、均数标准差的描述等),以确定应采用的检验方法。

3.按题目要求进行统计分析。

4.保存和导出分析结果。

下面就按这几步依次讲解。

§1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下:请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。

请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。

这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、工具栏。

特别的,工具栏下方的是数据栏,数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。

该界面和EXCEL极为相似,由若干行和列组成,每行对应了一条记录,每列则对应了一个变量。

由于现在我们没有输入任何数据,所以行、列的标号都是灰色的。

请注意第一行第一列的单元格边框为深色,表明该数据单元格为当前单元格。

有的SPSS系统打开时会出现一个导航对话框,请单击右下方的Cancer 按钮,即可进入上面的主界面。

1.1.2 定义变量该资料是定量资料,设计为成组设计,因此我们需要建立两个变量,一个变量代表血磷值,习惯上取名为X,另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病人,习惯上取名为GROUP。

对数据的统计分析格式不太熟悉的朋友请先学习统计软件第一课。

选择菜单Data==>Define Variable。

系统弹出定义变量对话框如下:该变量定义对话框在SPSS 10.0版中已被取消,这里的操作只适合9.0~7.0版的用户。

对话框最上方为变量名,现在显示为“VAR00001”,这是系统的默认变量名;往下是变量情况描述,可以看到系统默认该变量为数值型,长度为8,有两位小数位,尚无缺失值,显示对齐方式为右对齐;第三部分为四个设置更改按钮,分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式;第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量,现在系统默认新变量为数值变量;最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。

好,先来建立分组变量GROUP。

请将变量名改为GROUP,然后单击OK 按钮。

有没有搞错?!折腾了半天就改个名字!难道连变量格式、标签等都不改?是这样的,在SPSS中所有的数据均以最大位数保存(好象是双精度),也就是说,上面虽然默认只有两位小数,但那指的是计算精度,实际保存的数据位数是非常长的(可以输入Pi值试一下)。

在绝大多数情况下,SPSS给出的默认数据类型和数据精度完全可以满足需要,只是不太好看而已。

至于标签等比较花哨的选项,反正我也很少用。

现在我们才刚刚入门,一切从简。

以后我会详细介绍各种设置的用法。

在第一列灰色的“var”上双击,同样会弹出定义变量对话框。

现在SPSS的数据管理窗口如下所示:第一列的名称已经改为了“group”,这就是我们所定义的新变量“group”。

现在我们来建立变量X。

单击第一行第二列的单元格,然后选择菜单Data==>Define Variable,同样,将变量名改为X,然后确认。

此时SPSS的数据管理窗口如下所示:现在,第一、第二列的名称均为深色显示,表明这两列已经被定义为变量,其余各列的名称仍为灰色的“var”,表示尚未使用。

同样地,各行的标号也为灰色,表明现在还未输入过数据,即该数据集内没有记录。

1.1.3 输入数据我们先来输入变量X的值,请确认一行二列单元格为当前单元格,弃鼠标而用键盘,输入第一个数据0.84,此时界面显示如图A所示:图A 图B请注意:在回车之前,你输入的数据在数据栏内显示,而不是在单元格内显示,现在回车,界面如图B所示:首先,当前单元格下移,变成了二行二列单元格,而一行二列单元格的内容则被替换成了0.84;其次,第一行的标号变黑,表明该行已输入了数据;第三,一行一列单元格因为没有输入过数据,显示为“.”,这代表该数据为缺失值。

用类似的输入方式,我们将患者的血磷值输入完毕,并将相应的变量GROUP均取值为1,此时数据管理窗口如下所示:从第12行开始输入健康人的数据,并将相应的GROUP变量取值为2。

最终该数据集应该有24条记录。

1.1.4 保存数据选择菜单File==>Save,由于该数据从来没有被保存过,所以弹出Save as 对话框如下:单击保存类型列表框,可以看到SPSS所支持的各种数据类型,有DBF、FoxPro、EXCEL、ACCESS等,这里我们仍然将其存为SPSS自己的数据格式(*.sav文件)。

在文件名框内键入Li1_1并回车,可以看到数据管理窗口左上角由Untitled变为了现在的变量名Li1_1。

为什么这里的对话框会出现汉字?是这样的,需要从编程的角度来解释:SPSS在弹出该对话框时会调用Windows系统的公用函数,由于我们用的是中文Windows系统,所以调用出来的就是中文。

§1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述首先我们需要知道数据的基本情况,如均数、标准差等。

选择Analyze==>Descriptive Statistics==>Descriptives菜单,系统弹出描述对话框如下:如果按SPSS标准的叫法,这里应该是调用了Descriptives过程,为了避免太生硬,我们称为调用对话框,等大家熟悉SPSS了以后,在统计分析各章中可能两种称呼会混用。

该对话框可分为左右两大部分,左侧为所有可用的侯选变量列表,右侧为选入变量列表。

我们只需要描述X,用鼠标选中X,单击中间的,变量X的标签就会移入右侧,注意这时OK按钮变黑,表明已经可以进行分析了,单击它,系统会弹出一个新的界面如下所示:该窗口上方的名称为SPSS for Windows Viewer,即(结果)浏览窗口,整个的结构和资源管理器类似,左侧为导航栏,右侧为具体的输出结果。

结果表格给出了样本数、最小值、最大值、均数和标准差这几个常用的统计量。

从中可以看到,24个数据总的均数为1.2846,标准差为0.4687。

我们以上的做法对吗?当然有问题!光看总的描述是不够的,还应当看看分组的描述情况。

这里要用到文件分割功能,请切换回数据管理窗口,选择Data==>Split File菜单,系统弹出文件分割对话框如下:选择单选按钮Organize output by groups,将变量GROUP选入右侧的选入变量框,单击OK钮,此时界面不会有任何改变,但请再做一次数据描述,你就可以看到现在数据是分Group=1和Group=2两种情况在描述了!从描述可知两组的均数和标准差分别为1.5209、1.0846和0.4218、0.4221。

如果定义了文件分割,则它会在以后的所有统计分析中起作用,直到你重新定义文件分割方式为止。

1.2.2 绘制直方图统计指标只能给出数据的大致情况,没有直方图那样直观,我们就来画个直方图瞧瞧!选择Graphs==>Histogram,系统会弹出绘制直方图对话框如下:将变量X选入Variable选择框内,单击OK按钮。

此时结果浏览窗口内会绘制出如下两个直方图:两组的数据没有特别偏的分布,也没有十分突出的离群值,因此无须变换,可以直接采用参数分析方法来分析。

综合设计类型,最终确定采用成组设计两样本均数比较的t检验来分析。

最后,我们还要取消变量分割,免得它影响以后的统计分析,再次调出变量分割对话框,选择单选按钮中的“Analyze all cases, do not creat group”,单击OK按钮就可以了。

§1.3 按题目要求进行统计分析下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验,选择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test,系统弹出两样本t检验对话框如下:group选入grouping框内,注意这时下面的Define Groups按钮变黑,表示该按钮可用,单击它,系统弹出比较组定义对话框如右图所示:该对话框用于定义是哪两组相比,在两个group框内分别输入1和2,表明是变量group取值为1和2的两组相比。

然后单击Continue按钮,再单击OK按钮,系统经过计算后会弹出结果浏览窗口,首先给出的是两组的基本情况描述,如样本量、均数等(糟糕,刚才的半天工夫白费了),然后是t检验的结果如下:可见该结果分为两大部分:第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两总体方差是否齐,这里的戒严结果为F = 0.032,p = 0.860,可见在本例中方差是齐的;第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检验结果为方差齐,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的t= 2.524,ν=22,p=0.019。

从而最终的统计结论为按α=0.05水准,拒绝H0,认为克山病患者与健康人的血磷值不同,从样本均数来看,可认为克山病患者的血磷值较高。

§1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存结果文件前面我们已经做出了分析结果,但是,可是,可但是,但可是呢?再好的结果只要一断电就会全部消失(废话),对于这一问题人们早已想出了三种解决办法,他们分别是:∙需要结果的时候再运行一次分析程序。

∙用笔将结果抄在纸上。

∙直接保存结果文件。

显然,最方便快捷、最符合信息时代特征的就是第三种方法,在结果浏览窗口中(注意:一定要在结果浏览窗口中)选择菜单File==>Save,由于该结果也从来没有被保存过,所以弹出和前面保存数据时极为相似的一个Save as对话框,和前面相比,他唯一的区别就是文件的保存类型只有View Files(*.spo)一种。

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