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1、数据格式见下图。操作步骤：graphs-interactive-line,变量梯度放在X轴，测量值放在Y轴；在Error Bars标签页中，选中“display error bars”,在“units”旁选中“standard deviation”。做出的图形如下：将分组变量Group放至legend下的Color框中，这样就可以用不同的颜色区分各组的曲线，若将Group放至Style框中，则用不同格式的线条表示分组信息。以不同颜色区分为例进行如下图设置：结果如下图：在分组（group）和浓度变量的框中点击鼠标右键，选择categorical，这一点很重要。具体如下图：楼主的数据（刚PM给我的
2、）做图如下：不好意思，还得麻烦zhaql站友。我做的图如下，为什么有的点没在曲线上呢？双击图进入编辑状态，然后双击图中的误差线进入Error Bar对话框，点击Width标签进入Width编辑框，然后将Cluster下的滑动标拖至最小即可。如图：SPSS计算标准误及作图简明教程灵1、进入SPSS后，选择输入数据选项，确定。2、界面左下角有两个选项：数据视图、变量视图。数据视图用于输入数据，变量视图用于设置变量。必须先设置变量才能输入数据。点击变量视图，第一行输入“组别”，类型、小数位数等根据需要修改，组别的量度标准设为有序（因为组别是用来识别排序的）；第二行输入实验结果的名称，如含量、结果等，
3、修改小数位数。3、切换至“数据视图”界面，出现一个表，在上面输入数据即可。4、例如，把下表的数据输入SPSS中组别第一组第二组第三组第四组值127.5136.9845.7856.45值227.7837.0146.9956.34值327.5536.5647.6055.78输入方法如下图所示（同一平行为一个组，组别相同，这里显示的是三组平行）： var script = document.createElement(script); script.src = http:/ document.body.appendChild(script); 5、计算标准误（1）输入数据后，在工具栏选择：分析比较平
4、均值单因素anove，把“值”拖到因变量中，“组别”拖到因子中。（2）两两比较，勾选LSD和Duncan，点击继续；选项，勾选描述性、按分析顺序排除个案，点击继续；点击上图的确定。（3）系统输出统计值，第一个表的第二列起，分别是均值、标准差、标准误。整理成下表：组别第一组第二组第三组第四组平均值27.6136.8546.7956.19S.D.0.150.250.930.35S.E.0.080.150.530.21（4）第二个表是方差分析，显著性p0.05，说明实验结果显著，下表说明实验组间结果显著，结果可信。此表的显著性是总体的显著性，是组间比较的。 var script = document
5、.createElement(script); script.src = http:/ document.body.appendChild(script);（5）多重比较同理。此表的显著性是各个组别比较的显著性。（6）同类子集表。位于同一类的子集之间没有显著性，不同类的则表示有显著性，在论文中用上标表示。第一个同类子集标为a，第二个标为b，如此类推（温馨提示，上标快捷键：ctrl+shift+等于号；下标快捷键：ctrl+等于号）。根据表示方法，整理得：组别第一组第二组第三组第四组平均值27.610.08a36.850.15b46.790.53c56.190.21d6、作图（1）输入数据的方式相同。（2）工具栏选择：图形图表构建程序，因为变量只有一个，所以选择第一个图（如果变量两个，则选择第二个图），拖进右上方；x轴为组别，y轴为测得的结果；右侧，统计量选择均值；因为计算了标准误，所以勾选“显示误差条形图”，表征为标准误，乘数2，点击应用；再确定。 （注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）
