本文目錄
spss實驗報告
實驗一：SPSS11.0基本操作規程
1、實驗目的
掌握SPSS11.0建立數據文件的基本操作
2、實驗内容
數據編輯（輸入和保存）、數據處理（Transform菜單、Data菜單）
3、預習要求及參考書目
《SPSS11.0統計分析教程》（張文彤主編）第一章至第十章
4、實驗步驟
（1）運行SPSS11.0
（2）在DATA窗口輸入數據
（3）在VARIABLE窗口編輯變量：
Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure
（4）編輯數據Edit：cut/copy/paste/clear/sort ascending/sort descending/pin select variable
（5）熟悉Data菜單：insert variable/insert case/split file/select case/sort case
（6）熟悉File菜單部分功能：open database/save as/recently used data
（7）熟悉Transform菜單部分功能：compute/random number seed/uniform()
5、實驗報告要求
結合指定數據記錄操作過程
實驗二：統計圖和統計報表
1、實驗目的
掌握常用統計圖和統計報表的制作及輸出
2、實驗内容
常用統計圖、OLAP過程、Case Summaries過程,File菜單的export
3、預習要求及參考書目
《SPSS11.0統計分析教程》（張文彤主編）第一章至第十章
4、實驗步驟
a)打開指SPSS數據文件
b)在DATA窗口：制作直方圖
Graphs→histogram→選定變量→ok
c)編輯直方圖：
鼠标雙擊直方圖進入直方圖編輯界面>
(1) fill pattern/color/bar label style/text/swap axes
(2) Chart→axis→interval→custom→define
(3) Chart→axis→interval→label→range→orientation
d)編輯制作條圖
(1) Graphs→bar→simple→category axis→other summary function→select variable→change summary
(2) Graphs→bar→cluster→category axis→clustered by→other summary function→select variable→change summary→ok
(3)鼠标雙擊條圖進入條圖編輯界面> fill pattern/color/bar label style/text/swap axes
e)編輯制作餅圖
(1) Graphs→pie→define→define slices by→other summary function→select variable→change summary
(2)鼠标雙擊餅圖進入餅圖編輯界面> Chart→option→label→edit text→format
f)編輯制作散點圖> Graphs→scatter→define→Y axis→X axis
g) OLAP過程
(1)analyze→reports→OLAP cubes→select summary variables→select grouping variables→statistics→ok
h) Case Summaries過程
analyze→reports→OLAP cubes→select variables→select grouping variables→statistics→×display cases→ok
i)圖表輸出
在OUTPUT窗口内> File→exports→file name→select file type→ok
5、實驗報告要求
結合指定數據制作出統計圖和統計報表
實驗三：數據分析—假設檢驗
1、驗目的
掌握運用SPSS進行假設檢驗和區間估計的方法.
2、實驗内容
One-simple T Test過程）、
交互式統計圖Interactive
3、預習要求及參考書目
《SPSS11.0統計分析教程》（張文彤主編）第十一、十二、十五章
4、實驗步驟
a)打開指定SPSS數據文件
b) analyze→compare means→One-simple T Test→select variables→test value=0→option→confidence interval=95%→ok
c) analyze→compare means→One-simple T Test→select variables→test value=xxx→option→confidence interval=95%→ok
d)了解立體統計圖> Graphs→interactive→bar→……
5、實驗報告要求
結合指定數據記錄操作過程和結果
實驗四：數據分析—相關與回歸分析
1、驗目的
掌握一元線性回歸分析的操作方法
2、實驗内容
相關分析（Bivariate過程）
一元線性回歸Regression-linear
3、預習要求及參考書目
《SPSS11.0統計分析教程》（張文彤主編）第十一、十二、十五章
4、實驗步驟
a)打開指定SPSS數據文件
b) analyze→correlate→Bivariate→select variables→correlation coefficient=Pearson→test of significance=two-tailed→ok
c) analyze→regression→select dependent variables→select independent variable→ok
d)根據計算結果建立回歸模型
5、實驗報告要求
結合指定數據記錄操作過程并解釋計算結果(模型、參數的含義、假設檢驗結論)
用spss處理正交實驗結果
本來實驗設計的三因素三水平裡面就沒有包括對照組，自然spss的分析裡面就沒有辦法把對照組包括進去了，如果要考慮對照組，那在實驗設計時，就需要把對照組作為其中的一個水平給設計進去。
設兩組相對性狀的基因類型為X和Y。
首先，根據各樣品的總和數量和總和評分可知，樣品7最具代表性，即A與B的正交比例為：1：1。
以此類推，A：B：C：D=1:1:1:1。
即：四種基因類型為 Xxyy XxYy xxYy xxyy。
分析
SPSS for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到各種操作系統的計算機上，它和SAS、BMDP并稱為國際上最有影響的三大統計軟件。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。
spss如何比較兩組實驗的差異顯著性
如果數據是分類變量和連續變量，那麼進行分析時，分析方法大體可以分為三類，參數檢驗、非參數檢驗以及可視化圖形，其中參數檢驗又包括t檢驗、方差分析，非參數檢驗包括MannWhitney統計量、Kruskal-Wallis統計量。以及還可以使用可視化圖形進行查看。
如果數據是連續數據和連續變量，那麼進行分析時，分析方法大體可以分為四類，相關分析、參數檢驗、非參數檢驗以及可視化圖形，其中相關分析一般包括皮爾遜（pearson）相關系數以及斯皮爾曼（spearman）相關系數。如果連續變量和連續變量的樣本量是相同的，可以考慮使用參數檢驗中的配對t檢驗，非參數檢驗包括配對wilcoxon，可視化圖形可以考慮使用散點圖。如果數據是分類變量和分類變量，那麼進行分析時，分析方法大體可以分為三類，卡方檢驗、可視化圖形，其中卡方檢驗又包括pearson卡方、fisher卡方、yates校正卡方、cochran-armitage檢驗、線性趨勢卡方，以及還可以使用可視化圖形（堆積柱形圖、條形圖）進行查看。
不同類型的卡方檢驗pk：
可以使用SPSSAU進行分析：
比如想要分析如下數據：
第一組：44、55、67、45、46、56、69、34、59、78、99；
第二組：49、59、62、56、68、45、77、89、99、102、45；
分析不同組别之間的相關性（差異性）。
分析：由于是分析不同組别之間的相關性（差異性），由于組别是二分類變量，所以考慮使用t檢驗或者非參數檢驗，由于數據基本服從正态分布，所以采用t檢驗和可視化圖形進行結合分析。
直方圖（正态檢驗）的結果如下：
從結果中看到直方圖呈現類似“倒扣的鐘形”，所以認為數據基本服從正态分布。
01、分析流程
T檢驗的分析流程，大體可以分為四步：
整理成正确的數據格式；
驗證t檢驗的前提條件；（前提條件：正态分布、）
進行操作；
T檢驗的結果分析；
Step1：
整理數據格式，組别為一列，數據為一列，所以整理的結果如下：
Step2：
T檢驗的前提條件：
樣本獨立
正态分布
方差齊性
Step3：t檢驗操作
上傳數據後，點擊通用方法的t檢驗，然後将分析項拖拽到對應分析框内，點擊開始分析。
Step4：T檢驗的結果分析；
從t檢驗分析結果可以看出，第一組的均值為59.27、第二組的均值為68.27，從均值中可以看出來第二組數據平均水平上大于第一組數據，然後t統計量為-1.077，p值為0.294大于顯著性水平，說明模型不顯著，也即說明第一組數據與第二組數據之間沒有差異性。與此同時我們還可以使用柱形圖或者條形圖進行可視化分析：
從可視化圖形中可以看出第二組數據均值大于第一組數據，但是柱形圖中隻能看處出，兩組數據的簡單對比，對于模型的分析或者顯著性的判斷，還是需要進行假設檢驗。
