SPSS实验指导.docx
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SPSS实验指导
1.《统计分析与SPSS的应用》大纲
2.实验一SPSS的数据管理
3.实验二描述性统计分析
4.实验三均值检验
5.实验四方差分析
6.实验五聚类分析和判别分析
7.实验六因子分析和主成分分析
8.实验七相关分析和回归分析
9.实验八非参数检验
10.实验九绘制统计图
11.实习报告书写格式
实验一SPSS的数据管理
一、实验目的
熟悉SPSS的菜单和窗口界面及SPSS的数据管理功能。
二、实验内容及步骤
（一）SPSS的数据输入
实验内容：
数据文件建立、变量定义和数据录入；数据库查询导入；3.文本向导导入。
实验步骤：
1．数据文件建立、变量定义和数据录入
a）选择菜单“File→New→Data”，进入数据编辑窗口：
.
b）单击标签栏中的“VariableViewer”,即切换到变量视窗。
在该窗口定义变量。
c）单击标签栏中的“DataViewer”,即切换到数据视窗。
在该窗口输入数据。
2.数据库查询导入
a）选择菜单“File→OpenDatabase→NewQuery”，在弹出的数据库查询中选择数据源（DataSource）；
b）单击“下一步”，在弹出的窗口中输入数据库文件存放路径；
c）单击“OK”，在弹出的窗口中选择数据表及字段；
d）单击“下一步”，如选择两个或多个表，则在弹出的窗口中设置表间的连接；否则，在弹出的窗口中设置检索条件；
e）单击“下一步”，在弹出的窗口中可以重新定义变量；
f）单击“下一步”，在弹出的窗口中可以看到生成的SQL语句，可以将其保存以供下次使用；
g）单击“完成”，即完成了数据库查询导入操作。
3.文本向导导入
a）选择菜单“File-ReadTextData”or“File-Open-Data…”，选中文件以后，在弹出窗口的窗口中设置文本文件和预定义格式；
b）单击“下一步”，在弹出的窗口中设置变量；
c）单击“下一步”，在弹出的窗口中设置记录的导入和存储条件；
d）单击“下一步”，在弹出的窗口中选择文本文件中的分隔符；
e）单击“下一步”，在弹出的窗口中更改变量名和变量类型；
f）单击“下一步”，在弹出的窗口中可以保存文件读入格式设置；
g）单击“完成”，即完成了文本文件的导入。
上机练习：
建立学生成绩的数据文件stu.sav，变量有：
学生姓名，学号，数学成绩，语文成绩，英语成绩。
并输入10条记录。
（二）SPSS的数据编辑整理
实验内容：
数据的增删；变量重新赋值；数据的运算与新变量的生成；数据排序；数据的行列互换。
实验步骤：
1.数据的增删
插入新变量、插入一行、插入单元格、删除变量、删除一行、删除单元格，这些操作均可通过菜单“Edit”或“Data”完成，或通过鼠标键盘完成，其操作类似于Excel。
2.变量重新赋值
1）对自身变量重新赋值
a）选择菜单“Transform→Recode→intoSameVariables”，在弹出窗口的变量名列中选1个或多个变量点击钮使之进入NumericVariables框；
b）点击“OldandNewValues...”钮弹出“RecodeintoSameVariables:
OldandNewValue”对话框，用户根据实际情况确定旧值和新值，点击Continue钮返回，再点击OK钮即可。
上机练习：
将学生成绩的数据文件stu.sav中数学成绩的百分制转化为五分制。
2）对其他变量赋值
a）选择菜单“Transform→Recode→intoDifferentVariables”，在弹出窗口的变量名列中选1个或多个变量点击钮使之进入NumericVariables框；
b）在”OutputVariable”框确定一赋值变量（可以是数据管理器中已有的变量，也可以是用户要求生成的新变量）；
c）点击“OldandNewValues...”钮弹出“RecodeintoDifferentVariables:
OldandNewValue”对话框，用户根据实际情况确定旧值和新值，点击Continue钮返回，再点击OK钮即可。
上机练习：
将学生成绩的数据文件stu.sav中语文成绩的百分制转化为五分制后并赋值给新变量NewChinese。
3）数据的运算与新变量的生成
a）选择菜单“Transform→Compute...”,弹出的ComputeVariable对话框，在”TargetVariable”中指定一个变量（可以是数据管理器中已有的变量，也可是用户欲生成的新变量）；
b）点击“Type&Label...”钮确定是数值型变量，还是字符型变量，或加上变量标签；
c）在“NumericExpression”框中键入运算公式，系统提供计算器和82种函数（在Functions框内）让用户使用；
d）点击If...钮会弹出“ComputeVariable:
IfCases”对话框，用户可指定符合条件的变量参与运算。
可忽略此项。
上机练习：
将学生成绩的数据文件stu.sav中成绩汇总并赋值给新变量TotalScore。
4）数据排序
a）选择菜单“Data→SortCases...”，弹出SortCases...对话框，在变量名列框中选1个需要按其数值大小排序的变量（用户也可选多个变量，系统将按变量选择的先后逐级依次排序）；
b）点击钮使选中变量进入Sortby框，在SortOrder框中确定是按升序（Ascending，从小到大）或降序（Descending，从大到小），点击OK钮即可。
上机练习：
将学生成绩的数据文件stu.sav按照学号升序排列。
5）数据的行列互换
a）选择菜单“Data→Transpose...”，弹出Transpose...对话框，在变量名列框中选1个或多个需要转换的变量，点击钮使之进入Variable（s）框；
b）选择某个变量到“NameVariable”编辑框中，作为给新的列变量命名的依据，再点击OK钮即可。
若要将数据再转换回原来的排列方式，方法与上述过程相同。
实验二描述性统计分析
一、实验目的
学习利用SPSS进行描述性统计分析。
二、实验内容及实验步骤
（一）频数分析（Frequencies过程）
实验内容：
调查100名健康女大学生的血清总蛋白含量（g%）如下表，试作频数分析。
7.437.886.887.807.048.056.977.127.358.05
7.957.567.507.887.207.207.207.437.127.20
7.507.357.887.437.586.507.437.126.976.80
7.357.507.206.437.588.036.977.437.357.35
7.587.586.887.657.047.128.127.507.046.80
7.047.207.657.437.657.766.737.207.507.43
7.357.957.357.476.507.658.167.547.277.27
6.727.657.277.047.726.886.736.736.737.27
7.587.357.507.277.357.357.278.167.037.43
7.357.957.047.657.277.728.437.507.657.04
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义血清总蛋白含量的变量名为X，然后输入血清总蛋白含量的原始数据.
2．选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies”,弹出“Frequencies”对话框。
在对话框左侧的变量列表中选择变量x，使之进入“Variable（s）”框。
选中复选框“Displayfrequencytables”，输出变量的频数分布表。
3．单击“Statistics”按钮，弹出“Frequencies:
Statistics”对话框，选择四分位数（Quartiles）、均数（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、总和（Sum）、标准差（Std.deviation）、方差（Variance）、全距（Range）、最小值（Minimum）、最大值（Maximum）、标准误（S.E.mean）、偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis），单击“Continue”按钮返回。
4．单击“Charts”钮，弹出“Frequencies:
Charts”对话框。
选择“Histograms”及“NormalCurve”，对变量x绘制直方图，并绘制正态曲线。
单击“Continue”按钮返回。
5．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（二）描述性分析（Descriptives过程）
实验内容：
调查20名男婴的出生体重（克）资料如下，试作描述性统计。
2770291527952995286029703087312631254654
2272350334183921266942183707231025733881
实验步骤：
1．建立数据文件。
激活数据管理窗口，定义男婴出生体重的变量名为X，然后输入男婴出生体重的原始数据。
2．选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives”,弹出“Descriptives”对话框。
在对话框左侧的变量列表中选x,进入“Variable（s）”框。
并选中“Savestandardizedvalueasvariables”项。
3．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（三）探索分析（Explore过程）
实验内容：
下表为30名10岁少儿的身高（cm）资料，试作探索性分析。
编号
身高
编号
身高
男孩
女孩
男孩
女孩
1
2
3
4
5
6
7
8
121.4
131.5
132.6
129.2
134.1
135.8
140.4
136.0
133.4
132.7
130.1
136.7
139.7
133.0
140.3
124.0
9
10
11
12
13
14
15
128.2
137.4
135.5
129.0
132.2
140.9
129.3
125.4
137.5
120.9
138.8
138.6
141.4
137.5
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义少儿身高的变量名为Height，然后再定义一个变量为SEX，用于作性别分组。
顺序输入少儿身高的原始数据，在变量SEX中，男孩输入1、女孩输入2，并设置其值标签。
2．选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Explore”,弹出“Explore”对话框。
现欲对少儿身高资料进行分组的探索性分析，故在对话框左侧的变量列表中选x，使之进入DependentList框，再选变量sex，使之进入FactorList框。
3．单击“Statistics”按钮，弹出“Explore:
Statistics”对话框，选中Descriptives、M-estimators、Outliers、Percentiles以及GroupedFrequencytables。
单击“Continue”按钮返回“Explore”对话框。
4．点击“Plot”按钮弹出“Explore:
Plot”对话框，在Boxplot栏内选“Factorlevelstogether”，按组别进行箱图绘制；在“Descriptive”栏内选“Stem-and-leaf”，作茎叶情形描述。
单击“Continue”按钮返回“Explore”对话框。
5．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（四）交叉列联表分析（Crosstabs过程）
实验内容：
用两组大白鼠诱发鼻咽癌的动物实验中，一组单纯用亚硝胺鼻注，另一组附加维生素B12,生癌率如下表，问两组生癌率有无差别？
动物分组
生癌鼠数
未生癌鼠数
合计
生癌率（％）
亚硝胺组
亚硝胺+B12组
52
39
19
3
71
42
73.2
92.9
合计
91
22
113
80.5
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义变量名：
count为频数变量（行列对应的频数值），group为组变量（行），test为试验结果变量（列）。
按顺序输入相应的数据。
2．在进行计数资料的分析前，应对频数变量的值进行加权处理。
选择菜单“Data→WeightCases”，弹出“WeightCases”对话框，选“Weightcasesby”，再选变量count，使之进入“FrequencyVariable”框中，单击“OK”按钮完成加权。
3．选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs”,弹出“Crosstabs”对话框。
在“Crosstabs”对话框中，选择变量group，使之进入“Row（s）”框，选择变量test，使之进入“Column（s）”框。
4．单击“Statistics”按钮，弹出“Crosstabs:
Statistics”对话框,选择“Chi-square”（卡方检验）。
5．单击“Cells”按钮,弹出“Crosstabs:
CellsDisplay”对话框，定义列联表单元格中需要计算的指标。
“Observed”为实际观察数，“Expected”为理论数，“Row”为行百分数，“Column”为列百分数，“Total”为合计百分数，“Unstandardized”为实际数与理论数的差值，“Standardized”为实际数与理论数的差值除理论数，“AdjustedStandardized”为由标准误确立的单元格残差。
设置完成后单击“Continue”按钮返回“Crosstabs”对话框。
6．单击“OK”按钮，得到输出结果。
实验三均值检验
一、实验目的
学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。
二、实验内容及步骤
（一）描述统计（Means过程）
实验内容：
某医师测得血红蛋白值（g%）如表3.1，试利用Means过程作基本的描述性
统计分析。
表3.1
对象
编号
性别
年龄
血红蛋白值
对象
编号
性别
年龄
血红蛋白值
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
女
男
女
女
男
男
女
男
女
女
男
男
男
女
女
女
男
男
女
男
18
16
18
17
16
18
16
18
18
17
18
18
16
17
17
17
17
16
16
18
12.83
15.50
12.25
10.06
10.88
9.65
8.36
11.66
8.54
7.78
13.66
10.57
12.56
9.87
8.99
11.35
14.56
12.40
8.05
14.03
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
女
男
男
女
女
女
女
男
男
男
男
女
女
女
男
男
男
男
女
男
16
16
18
18
17
18
17
16
16
18
16
16
18
18
18
18
17
17
16
16
11.36
12.78
15.09
8.67
8.56
12.56
11.56
14.67
7.88
12.35
13.65
9.87
10.09
12.55
16.04
13.78
11.67
10.98
8.78
11.35
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义4个变量：
ID、Gender、Age和HB，分别表示编号、性别、年龄和血红蛋白值。
2.选择菜单“Analyze→CompareMeans→Means”,弹出“Means”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“血红蛋白值”进入“DependentList”列表框，选择变量“性别”进入“IndependentList”，单击“Next”按钮，选择变量“年龄”进入“IndependentList”。
3．单击“Options”按钮，在弹出的“选择描述统计量”对话框中设置输出的描述统计量。
4．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（二）单样本T检验（One-SampleTTest过程）
实验内容：
某地区10年测得16-18岁人口的平均血红蛋白值为10.25。
现在抽查测量了该地区40个16-18岁人口的血红蛋白如表1，试分析该地区现在16-18岁人口的血红蛋白与10年前相比，是否有显著的差异？
实验步骤：
1．打开数据文件。
2.选择菜单“Analyze→CompareMeans→One-SampleTTest”。
弹出“One-SampleTTest”对话框。
3．在对话框左侧的变量列表中选择变量“血红蛋白”进入“TestVariable（s）”框；在“TestValue”编辑框中输入过去的平均血红蛋白值10.25.
4．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（三）双样本T检验（Independent-SamplesTTest过程）
实验内容：
分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的尿中17酮类固醇排出量（mg/dl）如下，试比较两组均数有无差别。
病人
2.905.415.484.604.035.104.974.244.362.722.372.097.105.92
健康人
5.188.793.146.463.726.645.604.577.714.994.01
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义变量名：
把实际观察值定义为x，再定义一个变量group来区分病人与健康人。
输入原始数据，在变量group中，病人输入1，健康人输入2。
2.选择菜单“Analyze→CompareMeans→Independent-samplesTTest”项，弹出“Independent-samplesTTest”对话框。
从对话框左侧的变量列表中选x，进入“TestVariable（s）”框，选择变量“group”，进入“GroupingVariable”框，点击“DefineGroups”钮弹出“DefineGroups”定义框，在Group1中输入1，在Group2中输入2。
3．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（四）成对样本T检验（Paired-SamplesTTest过程）
实验内容：
某单位研究饲料中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定其肝中维生素A含量（mol/L）如下，问饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有无影响？
大白鼠对别
肝中维生素A含量（mol/L）
正常饲料组
维生素E缺乏饲料组
1
2
3
4
5
6
7
8
37.2
20.9
31.4
41.4
39.8
39.3
36.1
31.9
25.7
25.1
18.8
33.5
34.0
28.3
26.2
18.3
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义变量名：
正常饲料组测定值为x1，维生素E缺乏饲料组测定值为x2，输入原始数据。
2．选择菜单“Analyze→CompareMeans→Paired-samplesTTest”项，弹出“Paired-samplesTTest”对话框。
从对话框左侧的变量列表中选择变量x1、x2进入Variables框。
3．单击“OK”按钮，得到输出结果。
实验四方差分析
一、实验目的
学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。
二、实验内容及步骤
（一）单因素方差分析（One-WayANOVA过程）
实验内容：
某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，单位面积内菌落数如下表所示，请分析各个排污口的大肠杆菌数量是否有差别。
排污口
1
2
3
4
大肠杆菌数量
9,12,7,5
20,14,18,12
12,7,6,10
23,13,16,21
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义变量名：
编号、大肠杆菌数量和排污口的变量名分别为x1、x2、x3，之后输入原始数据。
2.选择菜单“Analyze→CompareMeans→One-wayANOVA”，弹出单因素方差分析对话框。
从对话框左侧的变量列表中选择变量”大肠杆菌数量”，使之进入“DependentList”列表框；选择“排污口”进入“Factor”框。
3．选择进行各组间两两比较的方法。
单击“PostHoc”，弹出“One-WayANOVA:
PostHocMultipleComparisons”。
在“EqualVariancesAssumed”复选框组中选择LSD.
4．定义相关统计选项以及缺失值处理方法。
单击“Options”按钮，弹出“One-WayANOVA:
Options”对话框。
在“Statistics”复选框组选择Descriptive和Homogeneity-of-variance.同时选中“Meansplot”复选框。
5．单击“OK”按钮，执行单因素方差分析，得到输出结果。
（二）多因素方差分析（Univariate过程）
实验内容:
某城市从4个排污口取水，经两种不同方法处理后，检测大肠杆菌数量，单位面积内大肠杆菌数量如下表所示，请检验它们是否有差别。
排污口
1
2
3
4
处理方法1
9,12,7,5
20,14,18,12
12,7,6,10
23,13,16,21
处理方法2
13,7,10,8
17,10,9,15
11,5,7,6
18,14,19,11
实验步骤：
1．建立数据文件。
定义变量名：
编号、大肠杆菌数量、处理方法和排污口的变量名分别为x1、x2、x3和x4，之后输入原始数据。
2.选择菜单“Analyze→GeneralLinearModel→Univariate”，弹出“多因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中选择变量“大肠杆菌数量”进入“D
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