实验1卫生统计学实验课一SPSS入门软件操作

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1、SPSS软件操作 实 验 室 机 房 版,用SPSS作数据集,Statistical package for the social science (简写spss)是美国spss公司在20世纪80年代开发的大型统计学软件包。在全世界的范围内的科研活动中应用十分广泛。Spss 与其它统计软件相比，spss不用记忆繁琐、枯燥的语句和命令，只要用户具有一般的计算机和统计学知识，就能运用鼠标进行操作，得到所需要的统计分析结果。以下简明扼要地介绍定的具体使用方法。,第1讲 SPSS软件简介,Spss的主窗口- Data view 数据浏览界面,SPSS的界面,Spss的主窗口- variable vie

2、w变量浏览界面,SPSS的界面,File: 文件操作 完成文件的调入、存储、显示和打印等操作。,SPSS的界面,edit: 文件编辑 完成文本或数据内容的选择、拷贝、剪贴、寻找 和替换等操作。,SPSS的界面,view: 浏览编辑 完成文本或数据内容的状态栏、工具栏、字体、网格线和数值标签等功能的操作。,SPSS的界面,data: 数据管理 完成数据变量名称和格式的定义，数据资料的选择、排序、加权、数据文件的转换、连接和汇总等操作。,SPSS的界面,transform: 数据转换 完成数据值的计算、重新编码和缺失值替代等操作。,SPSS的界面,analyze:统计分析 完成一系列统计分析的选择

3、和应用。,SPSS的界面,graphs:统计图表 完成统计图表的建立和编辑。,SPSS的界面,utilities:实用程序 有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题和窗口设计等。,SPSS的界面,window: 窗口控制 可进行窗口的排列、选择和显示等操作。,SPSS的界面,Help: 帮助 帮助文件的调用、查询和显示等。,SPSS的界面,Spss的结果输出窗口,输出Spss的统计分析程序的结果,SPSS的界面,三十名学生的身高与体重数据,建立数据集,数据集1,Spss的主窗口有两个界面：数据浏览界面（data view）与变量浏览界面（variable view）建立数据文件首先要定义

4、变量。,建立数据集,Name: 变量名 在该栏输入变量名（只能用字母） 本例定义5个变量： Number Sex Age Height weight,建立数据集,type: 变量类型 系统默认为数值型 有8种类型可供选择： 1.Numeric:数值型变量 2.Comma:带逗号的数值型变量 3.Dot:带圆点的数值型变量 4.Scientific:科学记数法 5.Date:日期型变量 6.Dollar:货币型变量 7.Custom currency: 自定义型变量 8.String:字符型变量,为便于统计，本例全部定义为数值型。,建立数据集,width: 宽度 本例中各变量的宽度： Numbe

5、r 2 Sex 1 Age 2 Height 5 Weight 4,建立数据集,decimals: 小数位数 本例中各变量的小数位数： Number 0 Sex 0 Age 0 Height 1 Weight 1,建立数据集,label: 变量标签 本例中各变量的标签： Number编号 Sex 性别 Age 年龄 Height 身高 Weight 体重,建立数据集,value: 数值标签 本例定义“sex”数值标签： “男”“1” “女”“0”,建立数据集,missing: 缺失值 本例选择无缺值。,建立数据集,columns: 列宽 本例中各变量数据管理器纵列宽全部定义为8。,建立数据集,

6、align: 字符排列方向 有三项选择： left 左对齐 right 右对齐 center 居中 本例中全部选择右对齐。,建立数据集,measure: 数据量度 有三项选择： scale 连续型变量 ridinal 有序分类变量 nominal 名义型变量 本例中除 “sex”选为名义型变量外，其余均选连续型变量。,建立数据集,编辑数据集,1、插入变量,3、按体重排序,2、插入观测,4、行列互换,5、(按性别)数据拆分,6、分类汇总,编辑数据集,激活变量“age”点击“data”菜单点击子菜单“ insert variable” 系统自动插入一个默认名为“var00001”的新变量。,编辑数

7、据集,激活第3个观测点击“data”菜单点击子菜单“ insert case” 系统自动插入一个默认为第3的新观测。,编辑数据集,数据运算,1、计算：体重指数=体重/身高2,2、清点：身高160以下的人数,3、分组：按身高将观测分为4组,数据运算,点击“transfom”菜单点击子菜单“ compute”打开compute variable对话框在target variable中指定一个变量（可以是新变量） 在typelable中定义生成数据的类型或标签在numeric expression框中键入公式ok。,供选择的100余种函数,数据运算,点击“transfom”菜单点击子菜单“ coun

8、t”打开count occurrences of values within cases对话框在target variable中指定一个变量(如h) 将height点入numeric variables框再点击define values打开count values within cases:values to count对话框，来确定清点对象数值ok本例选择range中lowest through160.0为清点范围ok。,数据运算,数据运算,点击“transfom”菜单点击子菜单“ categorize variables”打开categorize variables对话框在target v

9、ariable中指定一个变量(如h)确定分组数（系统默认4组）ok。,数据运算,第2讲 用SPSS作图表描述,频数统计,饼形图,盒形图,散点图,直方图,茎叶图,条形图,用SPSS作图表描述,例1 5种软饮料购买频数原始记录,数据集2,频数统计,频数统计,选入分析变量,频数统计,四分位数,将数据分为设定的相等分数,百分位数,均值,中位数,众数,合计,偏度,峰度,标准差,方差,全距,最小值,最大值,均值标准误,本例选系统默认项,频数统计,不输出图形,条形图,饼形图,直方图,本例选系统默认项,频数统计,频数统计,本例选系统默认项,条形图,条形图,条形图,条形图,饼形图,选入分析变量,饼形图,饼形图,

10、饼形图,二百只灯泡样本的可使用小时数,例2,数据集3,茎叶图,茎叶图,茎叶图,茎叶图,盒形图,盒形图,盒形图,例3 11名学生各科成绩,盒形图,数据集4,盒形图,盒形图,盒形图,直方图,直方图,直方图,数据集5,例4 12名大学生体重与沛活量,散点图,散点图,散点图,散点图,散点图,三十名学生的身高与体重数据,数据集1,例5,散点图,散点图,散点图,第3讲 用SPSS作统计量描述,由 Frequencies 计算,由 descriptive statistics 计算,由 Explore 计算,用SPSS作统计量描述,三十名学生的身高与体重数据,数据集1,由 descriptive stati

11、stics 计算,由 descriptive statistics 计算,选入分析变量,由 descriptive statistics 计算,均值,合计,偏度,峰度,标准差,方差,全距,最小观测值,最大观测值,均值标准误,离散趋势,分布形态,输出顺序,按均值升序显示统计量,按均值降序显示统计量,按变量名字母顺序显示统计量,按数据集中变量的排列顺序显示统计量,由 descriptive statistics 计算,由 descriptive statistics 计算,由 Frequencies 计算,选入分析变量,由 Frequencies 计算,四分位数,百分位数,均值,中位数,众数,合计

12、,偏度,峰度,标准差,方差,全距,最小值,最大值,均值标准误,由 Frequencies 计算,由 Frequencies 计算,由 Frequencies 计算,由 Frequencies 计算,由 Frequencies 计算,由 Explore 计算,选入分析变量,由 Explore 计算,由 Explore 计算,由 Explore 计算,第4讲 用SPSS作假设检验,两独立样本T检验,单样本T检验,两配对样本T检验,用SPSS作假设检验,单样本T检验,为确认某市1215岁青少年是否达到160.0厘米的标准身高 ，对该市同年龄段的青少年作了一次抽样调查 ，获样本数据如下 。试以0.05

13、的显著性水平作出统计推断。,例1 三十名学生的身高与体重数据,数据集1,由于总体方差未知，用样本方差替代总体方差可得T 统计量 ，故采用 T 检验方法。,调用此过程可完成样本均值与总体均值之间的比较。,单样本T检验,输入检验值,选入分析变量,单样本T检验,均值差的置信区间,缺失值处理方法,剔除处理变量所含缺失值的观测,剔除所有含缺失值的观测,单样本T检验,P值为 0.653 0.05。 接受原假设。该市青少年身高符合160.0cm的标准。,单样本T检验,试以0.10的显著性水平，对该市男女青少年的身高进行比较。,两独立样本T检验,例2 三十名学生的身高与体重数据,数据集1,调用此过程可完成两个

14、两个独立样本数据的均值比较。,两独立样本T检验,选入分析变量,选入分组变量,定义组别,两独立样本T检验,两独立样本T检验,两独立样本T检验,对数据的方差齐性检验,P值=0.144大于0.10，故接受假设,方差相等条件下,方差不相等条件下,均值差的90%置信区间,两独立样本T检验,为分析不同促销形式对商品销售额是否产生显著影响，分别搜集了7 种商品在不同促销形式下的销售额数据。试对两种促销效果作出统计推断。,例3 两种促销形式下销售额样本数据,数据集6,两配对样本T检验,调用此过程可完成两个两个配对样本数据的均值比较,与独立样本不同，配对样本之间具有相关性。,两配对样本T检验,选入匹配的分析变量

15、,两配对样本T检验,均值差的置信区间,两种促销形式下的销售量具有显蓍的相关性，相关系数为0.624。,两配对样本T检验,P值= 0.002 0.05。 拒绝原假设。两种促销形式效果显著不同。,P值为 0.002,两配对样本T检验,第5讲 用SPSS作方差分析,单因素方差分析,双因素方差分析,用SPSS作方差分析,四种颜色饮料销售量样本数据,数据集9,单因素方差分析,调用此过程可完成单因素方差分析,单因素方差分析,单因素方差分析的基本过程可采纳系统的默认方式。,各种 选项,多重比较,F统计量=10.544的P值 =0.000 0.05。故拒绝原假设，接受备择假设，即不同颜色的饮料的销售量有显著差异。,单因素方差分析,对四种颜色下各总体的均值进行多重比较。,最小显著性差异法,由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布，因此须对方差分析的前提进行检验。,输出不同水平下的描述性统计量,输出方差相等性的检验结果,输出各水平下均值