SPSS17.0使用說(shuō)明書(shū)

1、SPSS所處理的數(shù)據(jù)文件有兩種來(lái)源：一是SPSS環(huán)境下建立的數(shù)據(jù)文件；二是調(diào)用其它軟件建立的數(shù)據(jù)文件。 1 在SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口建立數(shù)據(jù)文件當(dāng)用戶啟動(dòng)SPSS后，系統(tǒng)首先顯示一個(gè)提示窗口，詢問(wèn)用戶要SPSS做什么時(shí)，把鼠標(biāo)移至“Type in data”項(xiàng)上單擊左鍵選中，然后單擊“OK”按鈕；或者該窗口中單擊“Cancel”按鈕進(jìn)入SPSS數(shù)據(jù)編輯窗屏幕，如圖所示。 圖 進(jìn)入SPSS數(shù)據(jù)編輯器(1) 數(shù)據(jù)編輯（SPSS Data Editor）界面介紹窗口名顯示欄： 在窗口的頂部，顯示窗口名稱(chēng)和編輯的數(shù)據(jù)文件名，沒(méi)有文件名時(shí)顯示為“Untitled-SPPS Data Editor”。窗口控

2、制按鈕：在窗口的頂部的右上角，第一個(gè)按鈕是窗口最小化，第二個(gè)按鈕是窗口最大化，第三個(gè)按鈕是關(guān)閉窗口。SPSS主菜單：在窗口顯示的第二行上，有：File文檔，Edit編輯，View顯視，Data數(shù)據(jù)，Transform轉(zhuǎn)換，Analyze分析，Graphs圖形，Utilities公用項(xiàng)，Windows視窗。圖 SPSS窗口界面常用工具按鈕：在窗口顯示的第三行上，有：打開(kāi)文檔，保存文檔，打印，對(duì)話檢索，取消當(dāng)前操作，重做操作，轉(zhuǎn)到圖形窗口，指向記錄，指定變量操作，查找，在當(dāng)前記錄的上方插入新的空白記錄，在當(dāng)前變量的左邊插入新的空白變量，切分文件，設(shè)置權(quán)重單元，標(biāo)記單元，顯示價(jià)值標(biāo)簽。數(shù)據(jù)單元格信息

3、顯示欄：在編輯顯示區(qū)的上方，左邊顯示單元格和變量名（單元格：變量名），右邊顯示單元里的內(nèi)容。編輯顯示區(qū)： 在窗口的中部，最左邊列顯示單元序列號(hào)，最上邊一行顯示變量名稱(chēng)，缺省為“Var”。編輯區(qū)選擇欄： 在編輯顯示區(qū)下方，Data View 在編輯顯示區(qū)中顯示編輯數(shù)據(jù)，Variable View在編輯顯示區(qū)中顯示編輯數(shù)據(jù)變量信息。狀態(tài)顯示欄： 在窗口的底部，左邊顯示執(zhí)行的系統(tǒng)命令，右邊顯示窗口狀態(tài)。 (2) 數(shù)據(jù)文件格式數(shù)據(jù)文件格式以每一行為一個(gè)記錄，或稱(chēng)觀察單位（Cases），每一列為一個(gè)變量（Variable）。由于SPSS不同的統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程需要不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型，因此，在學(xué)習(xí)使用SPSS軟件作

4、統(tǒng)計(jì)分析時(shí)要注意這個(gè)問(wèn)題。 現(xiàn)在，我們通過(guò)一個(gè)例子來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的輸入操作。例： 馬尾松腮扁葉蜂在林間表土層的水平分布調(diào)查數(shù)據(jù)調(diào)查地點(diǎn) 樣方里的幼蟲(chóng)數(shù)量樣地11 4 0 2 6 3 2 3 0 0 6 4 2 8 7 0 3 4 2 5 5 3 2 4 4 5 9 2 0 5 1 3 4 0 0 1 8 7 3 3 2 2 8 4 7樣地23 1 1 0 0 0 4 1 4 1 5 2 0 5 2 3 0 0 3 5 4 3 5 11 0 0 3 5 1 1 3 4 2 4 0 3 1 4 4 4 9 5 6 1 6樣地33 5 3 0 4 0 2 3 1 4 3 7 6 3 4 2 0 4 4

5、2 3 2 8 3 6 3 1 4 1 4 3 3 2 5 5 3 10 2 5 2 5 4 5 1 4(3) 定義變量建立數(shù)據(jù)文件的第一步是定義變量。在數(shù)據(jù)編輯窗口左下角激活（Variable View）變量定義窗口，如下圖在數(shù)據(jù)窗口中，用戶定義數(shù)據(jù)變量的名稱(chēng)、數(shù)據(jù)類(lèi)型、寬度、小數(shù)位和標(biāo)記等信息。變量名稱(chēng) 輸入字符（漢字和英文）作為變量的名稱(chēng)，本例為，樣地1，樣地2，樣地3。如不輸入名稱(chēng)，系統(tǒng)依次默認(rèn)為“var00001”、“var00002”、“var00003” 。變量應(yīng)遵循下列原則：· 在SPSS10.0中限制為8個(gè)字符長(zhǎng)度（4個(gè)漢字）；在SPSS12.0中沒(méi)有限制。

6、83; 首字符必須是字母或漢字，不能以下劃線“_”或圓點(diǎn)“，”結(jié)尾。 · 變量不能有空格或某些特殊符號(hào)，如“！？*”等。 · 變量名不能與SPSS的關(guān)鍵字相同，即不能用ALL、AND、BY、EQ、GT、LE等。 變量的數(shù)據(jù)類(lèi)型 當(dāng)鼠標(biāo)指針移至單元格，單擊后該單元格的右邊就會(huì)顯示一個(gè)“”按鈕，單擊該按鈕就會(huì)顯示一個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型設(shè)置窗口，如下圖所示?？晒┻x擇的數(shù)據(jù)類(lèi)型有：· Numeric 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型，系統(tǒng)默認(rèn)。例如： 12345.67 · Comma 逗號(hào)數(shù)值型。例如： 12,345.67 千分位用逗號(hào) · Dot 圓點(diǎn)數(shù)值型。例如： 12.345,

7、67 千分位用圓點(diǎn) · Scientific notal 科學(xué)記數(shù)法。 例如： 1.2E+04 · Dat 日期型，有27種形式。 例如： mm/dd/yyyy · Dollar 美元型。 例如：$12345.67 · Custom currency 自定義型。 例如：12345.67 · String 字符型。 例如：12345.67 width 指定數(shù)據(jù)字符占據(jù)的總個(gè)數(shù)（包括小數(shù)點(diǎn)和小數(shù)位）。Decimal 指定小數(shù)位。根據(jù)本例的要求，變量定義如圖所示。變量標(biāo)簽（Label）：有的時(shí)候變量名不能正確反映變量含義，有必要給它貼上標(biāo)簽以便識(shí)別。

8、這個(gè)時(shí)候，就在變量定義的標(biāo)簽欄里輸入你的注釋。變量值標(biāo)簽（Values）：變量值標(biāo)簽是用來(lái)幫助解釋某些變量，特別是分類(lèi)變量的數(shù)值含義。例如，有一個(gè)數(shù)值變量，0表示女性，1表示男性。此時(shí)，為了便于識(shí)別這些數(shù)值，我們是用變量值標(biāo)簽。在下圖的第一個(gè)Value欄輸入數(shù)值，在第二個(gè)Value欄輸入數(shù)值標(biāo)簽。當(dāng)兩個(gè)輸入欄輸入內(nèi)容后，Add按鈕激活，點(diǎn)擊它就定義了變量值標(biāo)簽。如本例，定義了0=女 和1=男 。需要修改和刪除，使用Change和Remove按鈕。 缺失值（Missing）： 缺失值是統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)中缺少數(shù)據(jù)的一種統(tǒng)計(jì)識(shí)別值。缺失值定義窗口如下圖。No missing values

9、 沒(méi)有定義缺失值，用系統(tǒng)默認(rèn)值圓點(diǎn)“.”表示。Discrete missing values 可以定義3個(gè)缺失值，例如，第一格輸入“0”，表示凡為0的數(shù)據(jù)是缺失值。Range plus one optional discrete missing value 定義取值區(qū)間為缺失值。例如，Low:為1，High:為5，Discrete value:為10，表示1至5之間的數(shù)據(jù)及數(shù)值10視為缺失值。數(shù)據(jù)列的顯示寬度（Columns）: 顯示數(shù)據(jù)的列寬，默認(rèn)8個(gè)字符。對(duì)齊方式（Align）: 有左中右3種數(shù)據(jù)顯示方式。度量類(lèi)型（Measure）: 按度量精度將變量分為定量變量（Scale）、等級(jí)變量（

10、Orsinal）和定性變量（Nominal）。該選項(xiàng)僅用于統(tǒng)計(jì)繪圖時(shí)坐標(biāo)軸變量的區(qū)分以及決策樹(shù)模塊的變量定義。定量變量，如蟲(chóng)口數(shù)、死亡率等；等級(jí)變量，如防治效果的好、不好等；定性變量，如害蟲(chóng)抗藥性發(fā)生，低抗，中抗和高抗。(4) 輸入數(shù)據(jù)變量定義完成后，在編輯區(qū)選擇欄里單擊“Data View”卡片，編輯顯示區(qū)顯示為數(shù)據(jù)編輯。在編輯區(qū)中，把與變量名相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入到單元格里區(qū)，如下圖所示。數(shù)據(jù)輸入后的數(shù)據(jù)編輯窗口 2 調(diào)用已建立的數(shù)據(jù)文件SPSS可以調(diào)用SPSS(*.sav)，Excel(*.xls)，dBASE(*.dbf)，ASCII(*.dat,*.txt)等數(shù)據(jù)文件。2.1 調(diào)

11、用SPSS數(shù)據(jù)文件（*.sav）從菜單選擇File-Open-Data命令，在彈出的打開(kāi)文件對(duì)話中指定數(shù)據(jù)文件的路徑，文件名框內(nèi)顯示的是SPSS數(shù)據(jù)文件是系統(tǒng)默認(rèn)的文件類(lèi)型“*.sav”，點(diǎn)擊所選文件，單擊“打開(kāi)”按鈕，或雙擊所選文件。這樣就把該數(shù)據(jù)文件調(diào)入數(shù)據(jù)編輯窗口中。2.2 調(diào)用ASCII數(shù)據(jù)文件（文本文件，*.dat, *.txt）文本文件（ASCII）格式是我們經(jīng)常使用的一種文件格式，也是許多軟件都具有的數(shù)據(jù)交換格式。文本文件分變量固定字符寬度與使用分隔符分開(kāi)變量格式（，、;）和制表（Tab）兩種形式，下面我們用例子來(lái)說(shuō)明其操作。1) 定字符寬度格式文本文件的輸入我們使用Window

12、s“記事本”創(chuàng)建一個(gè)顯示如下格式的TEXT1.TXT的文件。0 7 15.56 7 15.56    1 3 6.67 10 22.22    2 8 17.78 18 40.00    3 7 15.56 25 55.56    4 7 15.56 32 71.11    5 4 8.89 36 80.00    6 2 4.44 38 84.44

13、0;   7 3 6.67 41 91.11    8 3 6.67 44 97.78該數(shù)據(jù)文件有5個(gè)變量，9個(gè)記錄。使用這種格式使用變量名稱(chēng)注意寬度不能超過(guò)對(duì)應(yīng)的變量數(shù)據(jù)的寬度，否則會(huì)發(fā)生一些變量名稱(chēng)不對(duì)的錯(cuò)誤。該數(shù)據(jù)文件保存在配套光盤(pán)中(SPSSDATATEXT1.TXT)。操作過(guò)程： (1). 在主菜單中點(diǎn)擊“File-Open-Data”命令。(2). 出現(xiàn)打開(kāi)文件操作窗口，在“查找范圍”欄指定文本文件“TEXT1.TXT”保存的文件夾；在“文件類(lèi)型”欄里，單擊該輸入框或者右邊的下拉按鈕（三角形按鈕），在下拉選項(xiàng)里選

14、中“Text (*.txt)”,然后在文件列表框里選中“Text1.txt”文件，再單擊“打開(kāi)”按鈕，如下圖所示。(3). 出現(xiàn)數(shù)據(jù)引導(dǎo)對(duì)話窗口，一共有6個(gè)對(duì)話窗口。 第一個(gè)對(duì)話窗口的設(shè)置 Does your text file match a predefined format（該文本文件是否與以前定義過(guò)的格式匹配？）Yes  選擇此項(xiàng)，則“Browse.”按鈕被激活，可以將以前定義的文件調(diào)出。No  不使用保存過(guò)的匹配文件，系統(tǒng)默認(rèn)。然后點(diǎn)擊“下一步”按鈕，出現(xiàn)文本輸入向?qū)У牡诙€(gè)對(duì)話窗口。第二個(gè)對(duì)話窗的設(shè)置(設(shè)置變量的分隔方式)圖 變量格式和變量名設(shè)置How are

15、your variables arranged （變量間分隔方式？）：       Delimited:  變量間用特殊符號(hào)分隔，系統(tǒng)默認(rèn)；        Fixed width:  變量間為固定列寬度，本例選中該項(xiàng)。Are variable names included at top your file （文件頂端是否含變量名？）       Yes: 文件中第1行為變量；&

16、#160;       NO: 文件中沒(méi)有變量名，系統(tǒng)自動(dòng)給變量命名。本例選中該項(xiàng)。然后點(diǎn)擊“下一步”按鈕，出現(xiàn)文本輸入向?qū)У牡谌齻€(gè)對(duì)話窗口。第三個(gè)對(duì)話窗口的設(shè)置（設(shè)置紀(jì)錄讀取方式）The first case of data begins on which: 指定第一數(shù)據(jù)從那行開(kāi)始，本例選1。How many lines represent a case 多少行為一個(gè)記錄？本例選擇1。How many cases do you want to import （讀入多少記錄？）     

17、;  All of the cases: 全部記錄。系統(tǒng)默認(rèn)，本例選中該項(xiàng)；        The first 1000 cases: 開(kāi)始的1000個(gè)記錄；        A random percentage of the cases (approximately): 隨機(jī)選擇一定百分比。然后，點(diǎn)擊“下一步”按鈕。 在第四個(gè)對(duì)話窗口的設(shè)置（修改變量分割）可以在窗口的數(shù)據(jù)顯示（Data preview）欄里，用鼠標(biāo)抓住變量分隔豎線，調(diào)整豎線位置

18、來(lái)符合變量取值寬度。 有如下三種操作：（1）修改變量字符寬度，用鼠標(biāo)抓住分割線拖移；（2）插入一條分割線，在插入位置點(diǎn)擊鼠標(biāo)左鍵；（3）刪除一條分割線，用鼠標(biāo)抓住分割線拖移數(shù)據(jù)窗口。調(diào)整完成后，點(diǎn)擊“下一步”按鈕。在第五個(gè)窗口定義變量屬性Specifications for variable(s) selected the data preview(設(shè)置在數(shù)據(jù)顯示欄選中變量的屬性):        Variable name: v1 重新定義變量名稱(chēng)。      &

19、#160;  Data: Numeric 重新定義變量的數(shù)據(jù)類(lèi)型。 在窗口中，先在數(shù)據(jù)顯示欄（Data preview）指定需要定義的變量，然后才在“Variable name”和“Data ”欄輸入變量名和數(shù)據(jù)類(lèi)型。完成后，點(diǎn)擊“下一步”按鈕。 第六個(gè)對(duì)話窗口的設(shè)置Would you like to save this file format for future（是否將文件格式存盤(pán)）         Yes 選此項(xiàng)，“Save as .”按鈕激活，單擊按鈕后，將文件另存到指定的路徑。在有相同

20、格式文本文件時(shí)調(diào)用                 它來(lái)設(shè)置。         No 不保存Would you like to paste the syntax（是否存為程序語(yǔ)句文件？）        Yes 選中此項(xiàng)，則將上述過(guò)程保存為程序文件。   

21、60;     No 不保存為程序語(yǔ)句文件，系統(tǒng)默認(rèn)。設(shè)置完成后，在窗口的數(shù)據(jù)顯示框里觀察數(shù)據(jù)讀取情況，如果讀出的數(shù)據(jù)不對(duì)，可以點(diǎn)擊“上一步”按鈕，回到前面的對(duì)話窗口里進(jìn)行修正設(shè)置。數(shù)據(jù)顯示正確后，點(diǎn)擊“下一步”按鈕。最后單擊“完成”按鈕，文本數(shù)據(jù)就輸入到數(shù)據(jù)編輯窗里，完成了數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過(guò)程。 2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Transform）在有些情況下，原始數(shù)據(jù)難以滿足數(shù)據(jù)分析的要求，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)換。SPSS具體強(qiáng)大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能，它不僅可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的變量轉(zhuǎn)換和重新建立分類(lèi)變量，還可以進(jìn)行復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)函數(shù)運(yùn)算以及邏輯函數(shù)運(yùn)算。在主菜單中點(diǎn)擊Tra

22、nsform命令，彈出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換子菜單，如圖所示。計(jì)算產(chǎn)生變量 重新賦值 測(cè)量方位 計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì) 觀測(cè)值單位排序 自動(dòng)重新賦值 產(chǎn)生時(shí)間序列變量 缺失值代替 隨機(jī)數(shù) 2.1 計(jì)算產(chǎn)生變量（Compute.）計(jì)算產(chǎn)生變量是根據(jù)已存在的變量，經(jīng)函數(shù)計(jì)算后，建立新變量或替換原變量值。例如，我們?cè)诜讲罘治鲋谐３Ｒ髮?duì)百分?jǐn)?shù)和層數(shù)描敘的數(shù)據(jù)作反正弦函數(shù)的轉(zhuǎn)換（sin-1SQRT(x)）。       ARSIN(SQRT(x)首先，打開(kāi)數(shù)據(jù)文據(jù)文件（DATA1-1.SAV），將數(shù)據(jù)調(diào)入工作區(qū)。然后，從菜單選擇Transform- Compute.命令

23、，彈出計(jì)算產(chǎn)生變量對(duì)話框，如下圖：Target Variable: 目標(biāo)變量名指定欄?？梢暂斎胄碌淖兞浚部梢暂斎胍延械淖兞?。輸入變量后，下邊的 Type & Label.按鈕就會(huì)被激活，點(diǎn)擊它出現(xiàn)變量定義的對(duì)話框，可以設(shè)置以下變量屬性。Label 欄：      Label 輸入標(biāo)簽名。      Use expression as label: 以數(shù)學(xué)表達(dá)式作為標(biāo)簽。Type 欄:      Use Ex

24、pression as label: 數(shù)字型變量      String 字符型變量，Width： 8 字符寬度。Numeric Expression: 數(shù)學(xué)表達(dá)式輸入使用鍵盤(pán)或利用系統(tǒng)提供的計(jì)算面板輸入數(shù)學(xué)表達(dá)式。也可以將Functions(函數(shù))框里的函數(shù)選入表達(dá)式中。系統(tǒng)提供了70多種函數(shù)，它包括算術(shù)函數(shù)，統(tǒng)計(jì)函數(shù)，分布函數(shù)，日期函數(shù)，缺失值函數(shù)和字符函數(shù)。If定義條件      Include all cases： 包括所有記錄。   &

25、#160;  Include if cases satisfies condition: 符合條件的記錄。選中此項(xiàng)后，條件輸入框激活，在此框中輸入        變量的邏輯表達(dá)式。SPSS 算術(shù)函數(shù) 函數(shù) 說(shuō)明 示例 (x=3.6, y=2)ABS(x)絕對(duì)值函數(shù) ABS(y-x) 1.6 ARTAN(x)反正切函數(shù)，得弧度值 ARTAN(y) 1.11 ARSIN(x)反正弦函數(shù)，得弧度值 ARSIN(x/4) 1.12 COS(x)余弦函數(shù)（弧度單位） COS(y) 0.47 EXP(x)以e為底的指

26、數(shù)函數(shù) EXP(y) 7.39 LG10(x)以10為底的對(duì)數(shù)函數(shù) LG10(y*100) 2.3 LN(x)以e為底的對(duì)數(shù)函數(shù) LN(y) 0.69 MOD(x)取余函數(shù) MOD(x,y) 1.6 RND(x)四舍五入后去正 RND(x) 4 SIN(x)正弦函數(shù)（弧度單位） SIN(y) 0.909 SQRT(x)平方根函數(shù) SQRT(y) 1.41 TRUNC(x)取整函數(shù) TRUNC(x) 3 注：x 可以是變量、常量，也可以是函數(shù)。 2.2 自動(dòng)重新賦值（Automatic Recode）有的時(shí)候，我們需要重新把數(shù)值變量或字符變量按它本身的數(shù)值大小轉(zhuǎn)換成為從1開(kāi)始的順序整數(shù)，并存放在

27、新變量對(duì)應(yīng)的記錄中。    首先，打開(kāi)數(shù)據(jù)文據(jù)文件（DATA3-1.SAV），將數(shù)據(jù)調(diào)入工作區(qū)。然后，從菜單選擇“Transform- Automatic Recode”命令，彈出連續(xù)型變量轉(zhuǎn)換為分類(lèi)變量對(duì)話框，如下圖：操作步驟：1）從左邊數(shù)據(jù)變量欄里把變量選入到右邊的“Variable->New Name”框中。2）在“New Name：”輸入新變量名稱(chēng)后，點(diǎn)擊 Add New Name 按鈕加入到“Variable->New Name”框中。3）在“Recode Starting from”設(shè)置賦值順序，有以下兩種順序： 

28、60;     Lowest value: 按從小到大順序，賦值為1開(kāi)始的順序整數(shù)。       Highest valus: 按從大到小順序，賦值為1開(kāi)始的順序整數(shù)。4）單擊 OK 按鈕，執(zhí)行轉(zhuǎn)換。 統(tǒng)計(jì)分析往往是從了解數(shù)據(jù)的基本特征開(kāi)始的。描述數(shù)據(jù)分布特征的統(tǒng)計(jì)量可分為兩類(lèi)：一類(lèi)表示數(shù)量的中心位置，另一類(lèi)表示數(shù)量的變異程度（或稱(chēng)離散程度）。兩者相互補(bǔ)充，共同反映數(shù)據(jù)的全貌。這些內(nèi)容可以通過(guò)SPSS中的“Descriptive Statistics”菜單中的過(guò)程來(lái)

29、完成。 1 頻數(shù)分析 (Descriptive Statistics - Frequencies)頻數(shù)分布分析主要通過(guò)頻數(shù)分布表、條形圖和直方圖，以及集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)的各種統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述數(shù)據(jù)的分布特征。下面我們通過(guò)例子來(lái)學(xué)習(xí)單變量頻數(shù)分析操作。 1) 輸入分析數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)編輯器窗口打開(kāi)“data1-2.sav”數(shù)據(jù)文件。 2) 調(diào)用分析過(guò)程在主菜單欄單擊“Analyze”，在出現(xiàn)的下拉菜單里移動(dòng)鼠標(biāo)至“Descriptive Statistics”項(xiàng)上，在出現(xiàn)的次菜單里單擊“Frequencies”項(xiàng)，打開(kāi)如圖3-4所示的對(duì)話框。 圖3-4 “Frequencies

30、” 對(duì)話框 3) 設(shè)置分析變量從左則的源變量框里選擇一個(gè)和多個(gè)變量進(jìn)入“Variable(s):”框里。在這里我們選“三化螟蟻螟 蟲(chóng)口數(shù)”變量進(jìn)入“Variable(s):”框。 4) 輸出頻數(shù)分布表    Display frequency tables，選中顯示。 5) 設(shè)置輸出的統(tǒng)計(jì)量單擊“Statistics”按鈕，打開(kāi)圖3-5所示的對(duì)話框，該對(duì)話框用于選擇統(tǒng)計(jì)量： 圖3-5 “Statistics”對(duì)話框 選擇百分位顯示“Percentiles Values”欄：Quartiles：四分位數(shù)，顯示25%、50%和75%的百分

31、位數(shù)。     Cut points for 10 equal groups：將數(shù)據(jù)平分為輸入的10個(gè)等份。     Percentile(s):：用戶自定義百分位數(shù)，輸入值0100之間。選中此項(xiàng)后，可以利用“Add”、“Change”和      “Remove”按鈕設(shè)置多個(gè)百分位數(shù)。 選擇變異程度的統(tǒng)計(jì)量“Dispersion”：（離散趨勢(shì)）Std.deviation 標(biāo)準(zhǔn)差 Minimum 最小值     Varianc

32、e 方差   Maximum 最大值     Range  極差 S.E.mean 均值標(biāo)準(zhǔn)誤 選擇表示數(shù)據(jù)中心位置的統(tǒng)計(jì)量“Central Tendency”：（集中趨勢(shì)）Mean 均值     Median 中位數(shù)     Mode 眾數(shù)     Sum 算術(shù)和 選擇分布指標(biāo)“Distribution”：Skewness 偏度     Kurtosis 峰度 6)

33、 統(tǒng)計(jì)圖形輸出設(shè)置單擊“Charts”按鈕，將彈出如圖3-6所示的對(duì)話框：圖3-6 “Charts”對(duì)話框 Chart Type 圖形選擇欄： None： 不輸出圖形；     Bar charts： 輸出條形圖；     Pie charts： 輸出餅圖；     Histograms： 輸出柱狀圖。若選中“With normal curve”項(xiàng)，則在繪制柱狀圖中加繪一條正態(tài)分布曲線。 當(dāng)用戶選中條形圖或餅圖時(shí)，在“Chart Values”框的選項(xiàng)中可選擇： Freque

34、ncies：繪制頻數(shù)圖。     Percentages：繪制頻率圖。 7）設(shè)置頻數(shù)表格式在圖3-4對(duì)話框中，單擊“Format”按鈕，打開(kāi)如圖3-7所示的對(duì)話框：圖3-7 “Format”對(duì)話框 設(shè)置排序的方法“Order by”： Ascending values：按變量值的升序排列。     Descending valus：按變量值的降序排列。     Ascending counts：按頻數(shù)的升序排列。     De

35、scending counts：按頻數(shù)的降序排列。 選擇多變量輸出設(shè)置“Multiple Variables ”： Compare variables 選項(xiàng)，所有變量在一個(gè)圖形中輸出，以便進(jìn)行比較。      Organize output by variables選項(xiàng)，為每一個(gè)變量單獨(dú)輸出一個(gè)圖。 設(shè)置在頻數(shù)表中顯示的組數(shù)選中此項(xiàng)，輸入分組數(shù)，系統(tǒng)缺省為10組。設(shè)置完成后，點(diǎn)擊“Continue”按鈕回到上一級(jí)對(duì)話框。 8）提交執(zhí)行在圖3-4 對(duì)話框里單擊“OK”按鈕，SPSS在輸出窗口的輸出結(jié)果如表1、表2和圖1結(jié)果。  9）分析

36、結(jié)果表1 統(tǒng)計(jì)量表            Statistics                              三化螟蟻螟 N Valid120  Missing0Mea

37、n（平均數(shù)）75.14Std. Deviation（標(biāo)準(zhǔn)差）7.024Skewness（偏度系數(shù)）-.031Std. Error of Skewness（偏度系數(shù)誤差）.221Kurtosis（峰度系數(shù)）-.582Std. Error of Kurtosis（峰度系數(shù)誤差）.438Percentiles1065.00  2068.20  3071.00  4073.40  5075.00  6077.00  7079.00  8081.80  9084.90在表1中列出的信息有：有效觀測(cè)值有124個(gè)，缺失值0個(gè)，平

38、均數(shù)75.14，標(biāo)準(zhǔn)差7.024。偏度系數(shù)（Skewness）及誤差：-0.031和0.221，峰度系數(shù)（Kurtosis）及誤差：-0.582和0.438。表2 頻數(shù)表三化螟蟻螟 Frequency（頻數(shù)）Percent（百分比）Valid Percent（有效觀測(cè)值的百分比）Cumulative Percent（累積百分比）Valid?581.8.8.86232.52.53.3631.8.84.26443.33.37.56543.33.310.8661.8.811.76754.24.215.86854.24.220.06943.33.323.37043.33.326.77154.

39、24.230.87275.85.836.77343.33.340.07443.33.343.37597.57.550.87697.57.558.37754.24.262.57865.05.067.57965.05.072.58065.05.077.58132.52.580.08243.33.383.38332.52.585.88454.24.290.08521.71.791.78643.33.395.08732.52.597.5881.8.898.3901.8.899.2911.8.8100.0Total120100.0100.0?在表2中列出的信息有：Frequency 頻數(shù)；Percent

40、 百分比；Valid Percent有效觀測(cè)值的百分比；Cumulative Percent 累積百分比。 圖3-8 頻數(shù)分布的條形圖表示2 列聯(lián)表分析（Crosstabs）列聯(lián)表是指兩個(gè)或多個(gè)分類(lèi)變量各水平的頻數(shù)分布表，又稱(chēng)頻數(shù)交叉表。SPSS的Crosstabs過(guò)程，為二維或高維列聯(lián)表分析提供了22種檢驗(yàn)和相關(guān)性度量方法。其中卡方檢驗(yàn)是分析列聯(lián)表資料常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法。例子：山東煙臺(tái)地區(qū)病蟲(chóng)測(cè)報(bào)站預(yù)測(cè)一代玉米螟卵高峰期。預(yù)報(bào)發(fā)生期y為3級(jí)（1級(jí)為6月20日前，2級(jí)為6月21-25日，3級(jí)為6月25日后）；預(yù)報(bào)因子5月份平均氣溫x1（）分為3級(jí)（1級(jí)為16.5以下，2級(jí)為16.6-17.8，

41、3級(jí)為17.8以上），6月上旬平均氣溫x2（）分為3級(jí)（1級(jí)為20以下，2級(jí)為20.1-21.5，3級(jí)為21.5以上），6月上旬降雨量x3（mm）分為3級(jí)（1級(jí)為15mm以下，2級(jí)為15.1-30mm，3級(jí)為30mm以上），6月中旬降雨量x4（mm）分為3級(jí)（1級(jí)為29mm以下，2級(jí)為29.1-36mm，3級(jí)為36mm以上）。數(shù)據(jù)如下表。山東煙臺(tái)歷年觀測(cè)數(shù)據(jù)分級(jí)表（）年份 596061626364656667697071727374757677y131131121321223221x1322313233123111221x2123112211112311112x3311312132212123

42、231x4311111111131121111注：摘自農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)統(tǒng)計(jì)測(cè)報(bào) 131頁(yè)。  1) 輸入分析數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)編輯器窗口打開(kāi)“data1-3.sav”數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)文件中變量格式如下： 2) 調(diào)用分析過(guò)程在菜單選中“Analyze-Descriptive- Crosstabs”命令，彈出列聯(lián)表分析對(duì)話框，如下圖 3) 設(shè)置分析變量選擇行變量：將“五月氣溫x1，六月上氣溫x2，六月上降雨x3，六月中降雨x4”變量選入“Rows:”行變量框中。選擇列變量：將“玉米螟卵高峰發(fā)生期y”變量選入 “Columns:”列變量框中。 4) 輸出條形圖和頻數(shù)分布表

43、60;   Display clustered bar charts: 選中顯示復(fù)式條形圖。   Suppress table: 選中則不輸出多維頻數(shù)分布表。 5) 統(tǒng)計(jì)量輸出點(diǎn)擊“Statistics”按鈕，彈出統(tǒng)計(jì)分析對(duì)話框（如下圖）。Chi-Square: 卡方檢驗(yàn)。選中可以輸出皮爾森卡方檢驗(yàn)（Pearson）、似然比卡方檢驗(yàn)（Likelihood-ratio）、連續(xù)性校正卡方檢驗(yàn)             &#

44、160;      （Continuity Correction）及Fisher精確概率檢驗(yàn)（Fishers Exact test）的結(jié)果。Correlations: 選中輸出皮爾森（Pearson）和Spearman相關(guān)系數(shù)，用以說(shuō)明行變量和列變量的相關(guān)程度。Nominal: 兩分類(lèi)變量的關(guān)聯(lián)度（Association）測(cè)量Contingency Coefficient: 列聯(lián)系數(shù)，其值越大關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。     Phi and Cramers V：Cramer列聯(lián)系數(shù)，其值越大關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。 &

45、#160;   Lambda: 減少預(yù)測(cè)誤差率，1表示預(yù)測(cè)效果最好，0表示預(yù)測(cè)效果最差。     Uncertainty Coefficient: 不定系數(shù)Ordinal: 兩有序分類(lèi)變量（等級(jí)變量）的關(guān)聯(lián)度測(cè)量Gamma: 關(guān)聯(lián)度，+1表示完全正關(guān)聯(lián)，-1表示負(fù)關(guān)聯(lián)，0表示無(wú)聯(lián)。     Somersd：列聯(lián)度，其取值范圍和意義同上。     Kendalls tau-b：Nominal by Interval: 一個(gè)定性變量和一個(gè)定量變量的關(guān)聯(lián)度Eta

46、：關(guān)聯(lián)度統(tǒng)計(jì)量。Kappa：吻合度系數(shù)，其取值-1至+1，其值越大吻合程度越高。     Risk：危險(xiǎn)度分析。     McNemar：配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)。Cochrans and Mantel-Haenszel statistics： 檢驗(yàn)在協(xié)變量存在下，兩個(gè)二分類(lèi)變量是否獨(dú)立。 6) 設(shè)置列聯(lián)表的顯示單擊“Cells”按鈕，彈出列聯(lián)表顯示內(nèi)容對(duì)話框（如下圖）。Counts: 頻數(shù)    Observed: 觀測(cè)頻數(shù)。     

47、  Expected: 期望頻數(shù)。Percentages: 百分比   Row: 占本行的百分比。       Column: 占本列的百分比。       Total: 占全部的百分比。Residuals: 殘差分析   Unstandardized: 非標(biāo)準(zhǔn)化殘差分析。       Standardized: 標(biāo)準(zhǔn)化殘差分析。     

48、;  Adj. Standardized: 調(diào)整的標(biāo)準(zhǔn)化殘差分析。Noninteger Weights:   Round cell counts: 臨近列計(jì)算。      Truncate cell counts:。      Round case Weights臨近記錄度量      Truncate case Weights       No adjustments: 不調(diào)

49、整。 7）設(shè)置輸出格式單擊Format按鈕，彈出列聯(lián)表輸出格式對(duì)話框（如下圖）。Row Order: 頻數(shù)                  Ascending: 行變量從小到大升序排列。                 Descending: 行變量從大到小降序排列。

50、 8）設(shè)置檢驗(yàn)單擊“Exact”按鈕，彈出精確檢驗(yàn)對(duì)話框（如下圖）。 Asymptotic only 近似的，系統(tǒng)設(shè)置。    Monte Carlo           Confidence level: 99% 置信度，系統(tǒng)默認(rèn)99%。          Number of samples: 10000 樣本數(shù)量，系統(tǒng)默認(rèn)10000。 

51、;   Exact           Time limit per test: 5 minutes 限時(shí)檢驗(yàn)時(shí)間，系統(tǒng)默認(rèn)值5分鐘。 9）提交執(zhí)行設(shè)置完成后，在列聯(lián)表分析對(duì)話框中，點(diǎn)擊OK 按鈕，計(jì)算結(jié)果輸出在結(jié)果窗口中。 10）結(jié)果與分析在結(jié)果窗口中查看計(jì)算結(jié)果，主要輸出內(nèi)容如下。五月氣溫 * 玉米螟卵高峰發(fā)生期            

52、;    Crosstab   玉米螟卵高峰發(fā)生期 Total    6月20日前 6月21-25日 6月25日以后    五月氣溫 16.5以下   Count（頻數(shù)）Expected Count（期望值）12.722.031.366.0  Count（頻數(shù)）Expected Count（期望值）22.732.011.366.017.8以上   Count（頻數(shù)）Expected Count（期望值）52.712.001.366.0Total Count（頻數(shù)）E

53、xpected Count88.066.044.01818.0                      Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square皮爾森卡方檢驗(yàn)7.750(a)4.101Likelihood Ratio似然比卡方檢驗(yàn)8.5104.075Linear-by-Linear Associatio

54、n6.2481.012N of Valid Cases18    a 9 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1.33.（其余的省約）結(jié)果分析：從交叉表（Crosstab）對(duì)角線中看出，只有“五月氣溫與玉米螟卵高峰發(fā)生期”對(duì)角線上出現(xiàn)的頻數(shù)大于期望值（5>2.7，3>2.0，3>1.3）。從卡方檢驗(yàn)表得知，也只有“五月氣溫與玉米螟卵高峰發(fā)生期”能通過(guò)線性間的聯(lián)合檢驗(yàn)（Linear-by-Linear Association），雙尾檢驗(yàn)p&

55、lt;0.012。因此，玉米螟卵高峰發(fā)生期與五月氣溫有密切的關(guān)系，五月氣溫越高，發(fā)生越早。  平 均 數(shù) 比 較Means過(guò)程用于統(tǒng)計(jì)分組變量的的基本統(tǒng)計(jì)量。這些基本統(tǒng)計(jì)量包括：均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation)、觀察量數(shù)目(Number of Cases)、方差(Variance)。Means過(guò)程還可以列出方差表和線性檢驗(yàn)結(jié)果。例子調(diào)查了棉鈴蟲(chóng)百株卵量在暴雨前后的數(shù)量變化，統(tǒng)計(jì)暴雨前和暴雨后的統(tǒng)計(jì)量，其數(shù)據(jù)如下：     暴雨前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 1

56、04 160 120 120     暴雨后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112該數(shù)據(jù)保存在“DATA4-1.SAV”文件中。 1）準(zhǔn)備分析數(shù)據(jù) 在數(shù)據(jù)編輯窗口輸入分析的數(shù)據(jù)，如圖4-2所示?；蛘叽蜷_(kāi)需要分析的數(shù)據(jù)文件“DATA4-1.SAV”。圖4-2 數(shù)據(jù)窗口  2）啟動(dòng)分析過(guò)程在SPSS主菜單中依次選擇“AnalyzeCompare MeansMeans”。出現(xiàn)對(duì)話框如圖4-3。圖4-3 Means設(shè)置窗口  3）設(shè)置分析變量從左邊的變量列表中選中“百

57、株卵量”變量后，點(diǎn)擊變量選擇右拉按鈕，該變量就進(jìn)入到因子變量列表“Dependent List:”框里，用戶可以從左邊變量列表里選擇一個(gè)或多個(gè)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。從左邊的變量列表中選中“調(diào)查時(shí)候”變量，點(diǎn)擊“Independent List”框左邊的右拉按鈕，該變量就進(jìn)入分組變量“Independent List”框里，用戶可以從左邊變量列表里選擇一個(gè)或多個(gè)分組變量。多個(gè)分組變量既可放在一層，又可放在不同層。利用圖中的“Previous”和“Next”按鈕可以在不同層之間切換。 4）選擇輸出統(tǒng)計(jì)量單擊“Options”按鈕，將打開(kāi)如下圖所示的對(duì)話框。在“Options”對(duì)話框中，“Stat

58、istics”框中列出了SPSS可求的統(tǒng)計(jì)量。其中各項(xiàng)的意義分別為： 1. Mean 均值。 2. Number of Cases 觀測(cè)量數(shù)目 3. Standard Deviation 標(biāo)準(zhǔn)差 4. Median 中位數(shù)。 5. Grouped Median 分組的中位數(shù) 6. Std. Error of Mean 均值的標(biāo)準(zhǔn)誤 7. Sum 觀測(cè)值之和 8. Minimum 最小值 9. Maximum 最大值 1. Range 極差 2. First 第一個(gè)觀測(cè)值 3. Last 最后一個(gè)觀測(cè)值 4. Variance 方差 5. Kurtosis 峰度 6. Std. Error of

59、 Kurtosis 峰度的標(biāo)準(zhǔn)誤 7. Skewness 偏度 8. Std. Error of Skewness 偏度的標(biāo)準(zhǔn)誤 其中，“Mean”、“Number of Cases”和“Standard Deviation”項(xiàng)為系統(tǒng)的默認(rèn)選項(xiàng)。在“Cell”框中列出了已選中的統(tǒng)計(jì)量。從“Statistics”框中選擇要生成的統(tǒng)計(jì)量?！癝tatistics for First Layer”框中列出了第一層分組的另外兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量。 “Anova table and eta”選中將給出方差分析表和eta統(tǒng)計(jì)量。方差分析表的前提條件是按照分組變量分組后各組    

60、;                          的均值都相等。eta統(tǒng)計(jì)量為分組變量與生成統(tǒng)計(jì)量的變量關(guān)系緊密程度的度量?！癟est for Iinearity”選中給出分析變量和分組變量的線性關(guān)系參數(shù)，其前提條件為：分組變量和分析變量線性相關(guān)。本例子選定統(tǒng)計(jì)量為“Mean”、“Number of Cases”、“Standard Devia

61、tion”3個(gè)統(tǒng)計(jì)變量。選中復(fù)選項(xiàng)“Anova table and eta”。 5）提交執(zhí)行提交各選項(xiàng)，在本例中我們不做其他選擇，保持缺省值。在圖4-3中點(diǎn)擊“OK”按鈕，SPSS輸出結(jié)果將顯示在輸出瀏覽器中。 6) 結(jié)果與分析表4-1 結(jié)果報(bào)告（Report）                           &#

62、160;     表4-2 方差分析表 ANOVA Table結(jié)果分析: 表4-1結(jié)果報(bào)告，分別給出暴雨前和暴雨后卵量的統(tǒng)計(jì)量：暴雨前有13個(gè)樣本，平均數(shù)122.38，標(biāo)準(zhǔn)差15.95，方差254.42; 暴雨后有13個(gè)樣本，平均數(shù)104.46，標(biāo)準(zhǔn)差15.11，方差228.269；總體26個(gè)樣本，平均數(shù)113.42，標(biāo)準(zhǔn)差17.75，方差315.214。表4-2方差分析表，共有六列，第一列說(shuō)明方差的來(lái)源，Between Groups是組間的，Within Groups 組內(nèi)的，Total 總的。第二列為平方和，其大小說(shuō)明了各方差來(lái)源作用的大小

63、。第三列為自由度。第四列為均方，即平方和除以自由度。第五列F值是F統(tǒng)計(jì)量的值，其計(jì)算公式為模型均方除以誤差均方，用來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性。第六列是F統(tǒng)計(jì)量的顯著值，由于這里的顯著值0.007小于0.05，所以模型是顯著的，降雨對(duì)卵量有顯著影響。單一樣本的T檢驗(yàn)如果已知總體均數(shù)，進(jìn)行樣本均數(shù)與總體均數(shù)之間的差異顯著性檢驗(yàn)屬于單一樣本的T檢驗(yàn)。在SPSS中，單一樣本的T檢驗(yàn)由“One-Sample T Test”過(guò)程來(lái)完成。例子有一種新型農(nóng)藥防治柑桔紅蜘蛛，進(jìn)行了9個(gè)小區(qū)的實(shí)驗(yàn)，其防治效果為：         &

64、#160;    95%，92%，88%，92%，93%，95%，89%，98%，92%與原用農(nóng)藥的防治效果90%比較，分析其效果是否高于原用農(nóng)藥。該數(shù)據(jù)保存在“DATA4-2.SAV”文件中。 1）準(zhǔn)備分析數(shù)據(jù) 在數(shù)據(jù)編輯窗口輸入分析的數(shù)據(jù)，如圖4-4所示?；蛘叽蜷_(kāi)需要分析的數(shù)據(jù)文件“DATA4-2.SAV”。圖4-4 數(shù)據(jù)窗口  2）啟動(dòng)分析過(guò)程在SPSS主菜單選中“AnalyzeCompare MeansOne-Sample T Test”，打開(kāi)單一樣本T檢驗(yàn)主對(duì)話框，如圖4-5。圖4-5 單一樣本T檢驗(yàn)變量選擇窗 3）設(shè)置分析變量設(shè)置檢驗(yàn)變量: 從左邊的變量列表中選中“防治效果”變量后，點(diǎn)擊中部的右拉按鈕后，這個(gè)變量就進(jìn)入到檢驗(yàn)分析“Test Variable(s):”框里，用戶可以從左邊變量列表里選擇一個(gè)或多個(gè)變量進(jìn)行分析。輸入檢驗(yàn)值: