SPSS考试真题宝典

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：Analyzenonparametrictests1-sampleK-S看这个Kolmogorov-SmirmovZ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：Analyzedescriptivestatisticsfrequencies或descriptives置信区间：Analyzecomparemeansone-sampleTtest其中S值为StdDivation值为Mean值值为值单侧正常值上下限都需要自己计算。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Analyzecomparemeansone-sampleTtestxx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:µ=µ0=131).录入数据时建立一个变量先进行正态性检验Analyzenonparametrictests1-sampleK-S然后Analyzecomparemeansone-sampleTtest进入后按照体重给出的标准值设计填入TestValue值为0.466Asymo.Sig.(2-tailed)为0.9820.05服从正态分布。t=1.520P=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Analyzecomparemeansindependent-samplesTtest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Analyzecomparemeansone-wayANOVA中选择Options然后选择Homogeneityofvariancetests和Descriptive这样就可以检测方差齐性经过方差齐性分析，得F（LeveneStatistics）=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Levene’sTestforEqualityofVariances中F和Sig就是方差齐性检验数值。4、配对样本T检验Analyzecomparemeanspaired-samplesTtest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Analyzecomparemeanspaired-samplesTtest经过配对样本T检验，得t=-5.189,p=0.0010.01，故注射前后体温有极显著差异。5、单因素方差分析Analyzecomparemeansone-wayANOVA例5三种配合饲料对肉鸡增重效果的对比试验，增重数值为（60天体重-1000g）如下表，试检验三种配合饲料的增重效果间是否存在差异。数据录入如右图将处理的三个方式作为一个变量（分组）把增重作为另一个变量Analyzecomparemeansone-wayANOVA在PostHoc中选择LSD然后在Options中选择Descriptive和Homogeneityofvariancetests检测方差齐性方差齐性中F=0.034,Sig=0.9670.05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Analyzegenerallinearmodelunivariate例68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DependentVariable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BuildTerms中MainEffects在PostHocTests中选择小麦品种选择LSD结果中区组间F=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Analyzegenerallinearmodelunivariate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Analyzegenerallinearmodelunivariate把紧张系数作为DependentVariable把温度和地区作为FixedFactors意义。其余比较差别均无显著、均有差别；比较与品种品种、比较与品种、品种比较与品种品种、比较与品种、品种比较与品种品种、比较与品种、品种比较与品种品种420.074100.054090.053230.082460.062010.042110.051ppppppp在Model中选择Custom然后把温度和地区转入Model中BuildTerms中MainEffects在PostHocTests中选择温度和地区选择LSD（Least-SignificantDifference）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Analyzegenerallinearmodelunivariate例8用5头不同品种奶牛，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Analyzegenerallinearmodelunivariate把产乳量作为DependentVariance品种阶段和饲料设为FixedFactorsModel中选择Custom将品种阶段和饲料种类移到Model中选择MainEffects在PostHocTests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析Analyzegenerallinearmodelunivariate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Analyzegenerallinearmodelunivariate将轴突通率作为DependentVariance缝合部位和缝合时间设为FixedFactorsModel中选择Custom把缝合时间缝合部位缝合部位*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PostHoc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Analyzegenerallinearmodelunivariate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Analyzegenerallinearmodelunivariate把增重作为DependentVariable其余五个处理作为FixedFactor在Model中把abcde选上Model选择MainEffects在Options中把abcde都选上选择CompareMainEffects然后就得出结果在各个处理（维生素）里进行比较11、系统分组设计方差分析SPSS操作:先进行单因素（A）分析，再选择两固定因素主效应分析，然后根据方差分析表进行计算，查表判断。Analyzegenerallinearmodelunivariate例113头公猪与8头母猪配种，各产下若干仔猪。仔猪的断奶体重（kg）数据如下表。试检验：1.不同公猪间、2.不同母猪间仔猪总体平均断奶重是否有差异。数据录入如右图把公猪号和母猪号体重作为变量按照不同的公猪号又进行组内分号，母猪组内也是如此先进行单因素（A）分析Analyzecomparemeansone-wayANOVA公猪内仔猪体重然后进行母猪内仔猪体重分析公猪内对母猪分析最后进行再选择两固定因素主效应分析，然后根据方差分析表进行计算，查表判断。Analyzegenerallinearmodelunivariate把体重作为DependentVariable把公猪号和母猪号作为FixedFactor在Model中选择MainEffects将公猪号和母猪号移到Model框中Options中选择公猪号和母猪号进行CompareMainEffects进行分析之后得到TestofBetween-SubjectsEffectsSS总=600.984即为取双因素固定分析中的CorrectedTotal值公猪间SS=44.731即为ANOVA中的S2=22.366即为MeanSquare公猪内母猪间为固定双因素方差分析中的SS=37.942S2=65.588母猪内仔间为SS=228.310S2=4.151最后进行分析得到如右图的数据具体数据都在双因素固定方差分析中找到如下其中公猪内母猪间和母猪内仔猪间都在相应数据的下一行查找12、完全随机设计单因素协方差分析SPSS操作:根据专业知识判定哪一个为协变量，再进行协方差分析。Analyzegenerallinearmodelunivariate例124种饲料A1、A2、A3、A4各喂10头猪，受试猪的始重y及日增重x如下表。考虑到始重的不同对增重的影响会干扰对不同饲料增重效果的比较研究，故把始重做为协变量，对不同饲料增重效果间的比较做协方差分析。数据录入如右图将四种饲料作为一个变量下的四个分组将始重作为一个变量增重作为一个变量Analyzegenerallinearmodelunivariate将始重作为协变量（Covariate）饲料组作为FixedFactors日增重作为DependentVariableModel中选择Maineffects选择变量和协变量。在Options中选择将Group进行CompareMainEffects。在双因素方差分析中找F协变量F校正日增重然后在PairwiseComparition中查找多重比较。13、适合性2检验SPSS操作:先进行例数的加权，再进行适合性2检验加权：DataWeightCases2检验:AnalyzeNonparametrictestschi-square例13在研究牛的毛色和角的有无两对相对性状分离现象时，用黑色无角牛和红色有角牛杂交，子二代出现黑色