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1、精选优质文档-倾情为你奉上正态性检验、描述性统计量、正常值范围、置信区间正态性检验：Analyze nonparametric tests 1-sample K-S看这个Kolmogorov-Smirmov Z的值 和Asymp.Sig.(2-tailed)P0.05来确定是否为正态分布和概率。描述性统计量：Analyze descriptive statistics frequencies 或 descriptives置信区间：Analyze compare means one-sample T test其中 S值为Std Divation 值为Mean值 值为 值单侧正常值上下限都需要自己
2、计算。数据录入的时候 就只用一个变量把所有数据放在这个变量下面2、单样本T检验Analyze compare means one-sample T test例2：已知某品种成年水牛体高的总体均值为131(cm)。现随机抽取7头水牛的体高数据为：137，133，136，129，133，130，131。检验水牛体高总体均值是否等于131(cm) (H0: =0=131). 录入数据时 建立一个变量 先进行正态性检验Analyze nonparametric tests 1-sample K-S 然后Analyze compare means one-sample T test进入后 按照体重给出的
3、标准值 设计填入Test Value 值为0.466 Asymo.Sig.(2-tailed)为0.9820.05服从正态分布。t=1.520 P=0.1790.05 差异不显著 接受原假设 尚不能认为水牛体高总体均值不等于131(cm) .3、独立样本T检验Analyze compare means independent-samples T test例3：分别测定了10只大耳白家兔、11只青紫蓝家兔在停食18小时后正常血糖值如下表，已知其服从正态分布，问该两个品种家兔的正常血糖值是否有显著差异？（单位：kg）数据录入就是将血糖录为一个变量 兔子的种类录为一个变量 检测方差齐性 用Analy
4、ze compare means one-way ANOVA中选择Options 然后选择Homogeneity of variance tests和Descriptive 这样就可以检测方差齐性经过方差齐性分析，得F（Levene Statistics）=0.327,p(Sig)=0.5740.05，故方差齐性。经过独立样本T检验，得t=2.718,p=0.0140.05，故两个品种家兔的正常血糖值有显著差异。 其中Levenes Test for Equality of Variances中 F和 Sig 就是方差齐性检验数值。4、配对样本T检验Analyze compare means
5、paired-samples T test用家兔10只试验某批注射液对体温的影响，测定每只家兔注射前后的体温，见下表。设体温服从正态分布 ，问注射前后体温有无显著差异？数据录入方式如右表Analyze compare means paired-samples T test经过配对样本T检验，得t=-5.189,p=0.0010.05方差为齐性。在增重中 F=28.303，Sig=0.0000.05所以不同处理间对增重存在明显差异。检测各处理间的差异：经过LSD比较：A1与A2、A1与A3、A2与A3间均有显著差异。Sig分别为0.036,0.000,0.0006 随机区组设计方差分析SPSS操
6、作中将区组也看成一个固定因素，因此选择双因素主效应分析Analyze general linear model univariate例6 8个小麦品种对比试验，在3个地块上进行，记录规定面积产量（kg）数据如下表，试检验8个品种产量间有无差异。数据录入如右图二选定固定值（如区组）把小麦品种作为一个变量把区组作为一个变量把产量定义为Dependent Variable把区组和小麦品种设为FixedFactors在Model中选择Custom然后把区组和小麦品种转入Model中Build Terms中Main Effects 在Post Hoc Tests 中选择 小麦品种选择LSD结果中区组间F
7、=13.605，Sig=0.0010.05 即3个区组间产量总体平均值不都相同。品种间F=4.337Sig=0.0090.05即品种间平均值不都相同品种间多重比较两因素处理无重复设计方差分析SPSS操作中选择双因素主效应分析Analyze general linear model univariate例7 来自7个不同地区的战士各1人，分别在3种不同的气温下，以相同速度做相等距离的行军后，测定其生理紧张指数，数据如下表。试检验：1. 不同温度下生理紧张指数有无差异；2. 不同地区战士间生理紧张指数有无差异。数据录入如右图把紧张系数作为一个变量 把温度作为固定变量把地区作为一个变量选择Analy
8、ze general linear model univariate把紧张系数作为Dependent Variable把 温度和 地区作为 Fixed Factors在Model中选择Custom 然后把温度和地区转入Model中Build Terms中Main Effects 在Post Hoc Tests 中选择 温度和 地区 选择LSD（Least-Significant Difference）LSD是用t检验完成各组均值间的配对比较的方法8、拉丁方设计方差分析SPSS操作中选择三因素主效应分析Analyze general linear model univariate例8 用5头不同
9、品种奶牛，在5个不同的阶段，分别饲喂5种不同饲料，记录产乳量（kg）如下表。试检验：1. 不同品种、2. 不同阶段、3. 不同饲料间产乳量有无差异。数据录入如右图 把品种 阶段 产乳量和饲料种类设为变量Analyze general linear model univariate把产乳量作为Dependent Variance品种 阶段和饲料设为Fixed Factors Model 中选择 Custom 将品种 阶段和饲料种类移到Model中 选择 Main Effects在Post Hoc Tests 中品种 阶段和饲料种类选择LSD9、析因设计方差分析SPSS操作中选择双固定因素全模型分
10、析Analyze general linear model univariate例9 在研究家兔神经缝合后的轴突通过率（%）时，考虑缝合部位和缝合时间两个因素各两个水平，共4个处理。每个处理随机分配 5只家兔进行试验。试验结果如下表。试检验： 1. 不同缝合部位间、2. 缝合后不同时间间总体平均轴突通过率有无差异、3. 缝合部位与缝合后时间间有无交互作用。录入数据如右图Analyze general linear model univariate将 轴突通率作为Dependent Variance缝合部位和缝合时间设为Fixed FactorsModel中选择 Custom把缝合时间 缝合部位
11、缝合部位*缝合时间分别作为Model的变量选择交互（当做两者之间有无交互的时候，把需要比较的两者同时选上单独把每个变量也选上）在Post Hoc选项中把缝合时间缝合部位都选上 选择LSD10、正交设计方差分析SPSS操作中选择5固定因素主效应分析Analyze general linear model univariate例10 为研究5种维生素即 5 个因素（不妨设为A、B、C、D、E）对肉鸡增重的影响，每个维生素采用喂（1）和不喂（2）两个水平，且专业上认为各因素间无交互作用，现做正交设计并分析不同维生素喂与不喂有无显著差异。 数据录入如右图将每个处理（维生素种类）都作为一个变量 把增重作为一个变量选择Analyze general linear model univariate把增重作为Dependent Variable其余五个处理作为Fixed Factor在Mod
