SPSS教程第05章Word格式.docx
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女
男
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
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40
11.36
12.78
15.09
8.67
8.56
11.56
14.67
7.88
12.35
13.65
10.09
12.55
16.04
13.78
11.67
10.98
8.78
5.1.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
性别为sex，年龄为age，血红蛋白值为hb。
按顺序输入数据（sex变量中，男为1，女为2），结果见图5.1。
图5.1原始数据的输入
5.1.2.2统计分析
激活Statistics菜单选CompareMeans中的Means...项，弹出Means对话框（如图5.2示）。
今欲分性别同时分年龄求血红蛋白值的均数和标准差，故在对话框左侧的变量列表中选hb，点击钮使之进入DependentList框，选sex点击钮使之进入IndependentList框，点击Next，可选定分组的第二层次（Layer2of2），选age点击钮亦使之进入IndependentList框。
点击Options...可选统计项目：
在CellDisplays项中，Mean为均数、Standarddeviation为标准差、Variance为方差、Count为观察单位数、Sum为观察值总和，在StatisticsforFirstLayer项中，将为第一层次的分组计算方差分析（ANOVAtableandeta）和线性检验（Testoflinearity）。
选好后点击Continue钮返回Means对话框，点击OK钮即可。
图5.2Means对话框
5.1.2.3结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
--DescriptionofSubpopulations--
SummariesofHB
BylevelsofSEX
AGE
VariableValueLabelSumMeanStdDevVarianceCases
ForEntirePopulation457.7911.44482.26905.148440
SEX1265.7112.65292.05314.215421
AGE16111.6712.40782.24555.04239
AGE1737.2112.40331.89933.60743
AGE18116.8312.98112.09334.38219
SEX2192.0810.10951.69892.886319
AGE1646.429.28401.34941.82095
AGE1768.179.73861.40361.97007
AGE1877.4911.07001.91583.67037
TotalCases=40
ForEntirePopulation一行表示40个观察值合计为457.79，均数为11.4448，标准差为2.2690，方差为5.1484，例数为40；
接下去各行分别表示先按性别分组（分男性与女性），再按年龄分组（16，17，18岁三组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数。
若在IndependentList中未分层次，即sex和age一起放在Layer1of1中，则结果是分别计算男性与女性（不作年龄分组）、16，17，18岁三组（不作性别分组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数（如下所示）。
ForEntirePopulation457.7911.44472.26905.148440
BylevelsofAGE
AGE16158.0911.29212.46496.075914
AGE17105.3810.53801.94213.771910
AGE18194.3212.14502.18274.764016
调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即通常所说的两组资料的t检验。
［例５.2］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
5.2.2.1数据准备
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。
结果如图5.3所示。
图5.3两组资料t检验的原始数据
5.2.2.2统计分析
激活Statistics菜单选CompareMeans中的Independent-samplesTTest...项，弹出Independent-samplesTTest对话框（如图5.4示）。
从对话框左侧的变量列表中选x，点击钮使之进入TestVariable（s）框，选group点击钮使之进入GroupingVariable框，点击DefineGroups...钮弹出DefineGroups定义框，在Group1中输入1，在Group2中输入2，点击Continue钮，返回Independent-samplesTTest对话框，点击OK钮即完成分析。
图5.4Independent-samplesTTest对话框
5.2.2.3结果解释
t-testsforindependentsamplesofGROUP
Number
VariableofCasesMeanSDSEofMean
---------------------------------------------------------------
X
GROUP1144.37791.450.387
GROUP2115.52821.735.523
MeanDifference=-1.1503
Levene'
sTestforEqualityofVariances:
F=.440P=.514
这一部分显示两组资料的例数（Numbersofcases）、均数（Mean）、标准差（SD）和标准误（SEofMean），显示两均数差值为1.1503，经方差齐性检验：
F=.440P=.514，即两方差齐。
t-testforEqualityofMeans95%
Variancest-valuedf2-TailSigSEofDiffCIforDiff
-----------------------------------------------------------------------
Equal-1.8123.084.637（-2.468,.167）
Unequal-1.7719.47.093.651（-2.513,.213）
这一部分显示t检验的结果，第一行表示方差齐情况下的t检验的结果，第二行表示方差不齐情况下的t检验的结果。
依次显示值（t-value）、自由度（df）、双侧检验概率（2-TailSig）、差值的标准误（SEofDiff）及其95%可信区间（ClforDiff）。
因本例属方差齐性，故采用第一行（即Equal）结果：
t=1.81,P=0.084,差别有显著性意义，即老年性慢性支气管炎病人的尿中17酮类固醇排出量低于健康人。
调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。
在医学领域中，主要的配对资料包括：
同对（年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者）或同一研究对象分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象处理前后的效果比较。
前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。
［例５.2］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
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
5.3.2.1数据准备
正常饲料组测定值为x1，维生素E缺乏饲料组测定值为x2，数据输入后结果如图5.5所示。
图5.5配对t检验的原始数据
5.3.2.2统计分析
激活Statistics菜单选CompareMeans中的Paired-samplesTTest...项，弹出Paried-samplesTTest对话框（如图5.6示）。
从对话框左侧的变量列表中点击x1，这时在左下方的CurrentSelections框中Variable1处出现x1，再从变量列表中点击x2，左下方的CurrentSelections框中Variable2处出现x2。
点击钮使x1、x2进入Variables框，点击OK钮即完成分析。
图5.6Paried-samplesTTest对话框
5.3.2.3结果解释
---t-testsforpairedsamples---
Numberof2-tail
VariablepairsCorrSigMeanSDSEofMean
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
X134.75006.6492.351
8.586.127
X226.23755.8212.058
-------------------------------------------------------------------------------
这段结果显示本例共有8对观察值，相关系数（C）为0.586，相关系数的显著性检验表明P=0.127；
变量x1的均数（Mean）、标准差（SD）、标准误（SEofMean）分别为34.7500、6.649、2.351，变量x2的均数、标准差、标准误分别为26.2375、5.821、2.058。
PairedDifferences|
MeanSDSEofMean|t-valuedf2-tailSig
----------------------------------------------------|--------------------------------------------------
8.51255.7192.022|4.217.004
95%CI（3.730,13.295）|
这段结果显示变量x1、x2两两相减的差值均数、标准差、标准误95%可信区间（95%Cl）分别为8.5125、5.719、2.022，95%可信区间（95%Cl）为3.730，13.295。
配对检验结果为：
t=4.21,P=0.004,差别具高度显著性意义，即饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量确有影响。
在实际研究中，经常需要比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较，作6次两两间的t检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先定为0.05，这样作多次的t检验将使最终推断时的>
0.05）。
故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。
方差分析可调用此过程可完成。
本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。
对于随机区组设计资料方差分析的方法，将在第五章介绍。
［例５.4］某单位研究两种不同制剂治疗钩虫的效果，用大白鼠作试验。
11只大白鼠随机分配于3组：
一组为对照组、另外二组分别为使用甲、乙制剂的实验组。
试验方法是：
用药前每鼠人工感染500条钩蚴，感染后第8天实验组分别给予甲、乙制剂，对照组不给药，第10天全部解剖检查鼠体内活虫数，结果如下，问两制剂是否有效？
对照组
甲制剂组
乙制剂组
279
334
303
338
298
129
174
110
210
285
117
5.4.2.1数据准备
实际观察值定义为x，组别用变量range表示：
其中对照组的值为、甲制剂实验组的值为、乙制剂实验组的值为，输入后的结果如图5.7所示。
图5.7单因素方差分析的原始数据
5.4.2.2统计分析
激活Statistics菜单选CompareMeans中的One-WayANOVA...项，弹出One-WayANOVA对话框（如图5.8示）。
从对话框左侧的变量列表中选x，点击钮使之进入DependentList框，选range点击钮使之进入Factor框，点击DefineRange钮打开One-WayANOVA:
DefineRange对话框，因本例为3组比较，故在Minimum处输入1，在Maximum处输入3，点击Continue钮返回One-WayANOVA对话框。
如果欲作多个样本均数间两两比较，可点击该点击对话框的PostHoc...钮打开One-WayANOVA:
PostHocMultipleComparisons对话框（如图5.9所示），这时可见在Tests框中有7种比较方法供选择：
图5.8One-WayANOVA对话框
图5.9One-WayANOVA:
PostHocMultipleComparisons对话框
Least-significantdifference：
最小显著差法。
可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05；
Bonferroni：
Bonferroni修正差别检验法。
Duncan’smultiplerangetest：
Duncan多范围检验。
只能指定为0.05或0.01或0.1，默认值为0.05；
Student-Newman-Keuls：
Student-Newman-Keuls检验，简称N-K检验,亦即q检验。
只能为0.05；
Tukey’shonestlysignificantdifference：
Tukey显著性检验。
Tukey’sb：
Tukey另一种显著性检验。
Scheffe：
Scheffe差别检验法。
可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05。
本例选用Student-Newman-Keuls显著性检验法。
在SampleSizeEstimate框中有Harmonicaverageofpairs和Harmonicaverageofallgroups两选项，前者表示仅采用相互比较两组的调和均数，后者表示采用所有组（含比较的两组和尚未比较的其他组）的调和均数，本例选用前者，点击Continue钮返回One-WayANOVA对话框后，再点击OK钮即完成分析。
5.4.2.3结果解释
-----ONEWAY-----
VariableX
ByVariableRANGE
AnalysisofVariance
SumofMeanFF
SourceD.F.SquaresSquaresRatioProb.
BetweenGroups259724.315229862.157612.6804.0033
WithinGroups818839.86672354.9833
Total1078564.1818
上述结果显示组间、组内（实际上本例应称之为“剩余”）和合计的自由度（D.F.）、离均差平方和（SumofSquares,即SS）、均方（MeansSquares,即SS）、F值（FRatio）和P值（FProb.），本例F=12.6804，P=0.0033，表明甲、乙两种制剂中必有一种制剂治疗钩虫是有效的。
为了解哪一种制剂是有效的，本例采用SNK两两比较法，结果如下：
MultipleRangeTests:
Student-Newman-Keulstestwithsignificancelevel.050
Thedifferencebetweentwomeansissignificantif
MEAN（J）-MEAN（I）>
=34.3146*RANGE*SQRT（1/N（I）+1/N（J））
withthefollowingvalue（s）forRANGE:
Step23
RANGE3.274.04
（*）Indicatessignificantdifferenceswhichareshowninthelowertriangle
GGG
rrr
ppp
231
MeanRANGE
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