SPSS學(xué)生簡(jiǎn)易教程PPT課件.pptx

生物統(tǒng)計(jì)學(xué)SPSS簡(jiǎn)易操作教程 張國(guó)斌 2020 2 4 1 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 又稱成組t檢驗(yàn) 適用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比較 此時(shí)關(guān)心的是兩樣本均數(shù)所代表的兩總體均數(shù)是否不等 例題 兩個(gè)小麥品種千粒重 g 的調(diào)查結(jié)果如下所示 試做假設(shè)檢驗(yàn) 品種甲 50 47 46 45 51 51 48 47 48 46品種乙 36 38 37 38 36 39 37 35 33 37 36首先品種甲和乙數(shù)據(jù)之間無(wú)聯(lián)系 故判定該題為成組數(shù)據(jù)的t檢驗(yàn) 在SPSS軟件中應(yīng)使用分析 比較均值 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 提出假設(shè) H0 品種甲與乙的千粒重?zé)o顯著差異 HA 有顯著差異 2020 2 4 2 1 2 按圖1所示在變量視圖中定義兩個(gè)變量 品種和千粒重 按圖2所示 品種甲 乙分別用1 2表示 對(duì)應(yīng)輸入千粒重?cái)?shù)據(jù) 共21個(gè) 2020 2 4 3 3 依次選擇菜單 分析 比較平均值 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 2020 2 4 4 4 5 彈出圖4的對(duì)話框 將千粒重選入檢驗(yàn)變量 品種選入分組變量 圖5點(diǎn)定義組 分別填入1 2 然后點(diǎn)繼續(xù) 確定 2020 2 4 5 F檢驗(yàn)方差齊性檢驗(yàn) 若顯著性p大于0 05則為方差齊性 適用第一行的數(shù)據(jù) 若顯著性p小于0 05 方差不齊 則適用第二行的t檢驗(yàn)數(shù)據(jù) 本例中p 0 326 0 05 則選擇第一行的t檢驗(yàn)數(shù)據(jù) T檢驗(yàn)結(jié)果 若顯著性 雙尾 值大于0 05 則無(wú)顯著差異 若小于0 05大于0 01 則達(dá)到顯著差異 若小于0 01 則達(dá)到極顯著差異 本例中t 13 774 顯著性p 0 000 0 01 則為極小概率 達(dá)到極顯著差異 2020 2 4 6 推斷結(jié)論 小麥品種甲和乙的千粒重有極顯著的差異 2020 2 4 7 檢驗(yàn) 獨(dú)立性檢驗(yàn) 獨(dú)立性檢驗(yàn)是研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上因子彼此之間是相互獨(dú)立的還是相互影響的一類統(tǒng)計(jì)方法 這種關(guān)系是否達(dá)到顯著水平呢 可以進(jìn)行 檢驗(yàn) 例檢驗(yàn)甲 乙 丙3種農(nóng)藥對(duì)煙蚜的毒殺效果 結(jié)果如表5 8所示 試分析這三種農(nóng)藥對(duì)煙蚜的毒殺效果是否與農(nóng)藥類型有關(guān) 假設(shè) H0 毒殺蚜蟲效果與農(nóng)藥類型無(wú)關(guān) HA 與農(nóng)藥類型有關(guān) 2020 2 4 8 在變量視圖 定義三個(gè)變量 毒殺效果 農(nóng)藥類型和蚜蟲數(shù)量 在數(shù)據(jù)視圖 毒殺效果的死亡和未死亡分別用1和2表示 甲乙丙三種農(nóng)藥分別用1 2 3表示 對(duì)應(yīng)輸入蚜蟲數(shù)量 1 2 2020 2 4 9 3 4 在卡方檢驗(yàn)中 對(duì)于頻數(shù)資料 首先進(jìn)行加權(quán)處理 選擇數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 彈出圖4對(duì)話框 將頻數(shù)變量選入空白框中 確定 2020 2 4 10 3 此題為列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn) 依次選擇分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表格 5 2020 2 4 11 6 7 8 圖6中將毒殺效果選入行 將農(nóng)藥類型選入列中 變?yōu)閳D7所示 點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)按鈕 彈出圖8對(duì)話框 選擇卡方項(xiàng) 點(diǎn)繼續(xù) 確定 2020 2 4 12 2020 2 4 13 卡方檢驗(yàn)表中的第一行是我們關(guān)注的數(shù)據(jù) 本例中 7 692 對(duì)應(yīng)p 0 021 我們只需要p值即可 本例中 0 01 p 0 021 0 05 為小概率 故拒絕H0 接受HA 認(rèn)為毒殺蚜蟲效果與農(nóng)藥類型有關(guān) 不同類型農(nóng)藥毒殺效果存在顯著差異 2020 2 4 14 單因素方差分析 1 把所有的數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體考慮 3 進(jìn)行方差分析時(shí) 如果發(fā)現(xiàn)組間差異不顯著 則認(rèn)為各組均值相同 若差異顯著 則可再通過(guò)多重比較 比較哪組數(shù)據(jù)與其它不同 2 方差分析的基本思想就是將總變異分解為處理效應(yīng)和實(shí)驗(yàn)誤差 并作出數(shù)量估計(jì) 通過(guò)計(jì)算處理效應(yīng)和誤差效應(yīng)的均方 可檢驗(yàn)處理間差異的顯著性 2020 2 4 15 例為研究蘆薈生長(zhǎng) 提高經(jīng)濟(jì)效益 研究了4中不同配方的營(yíng)養(yǎng)土對(duì)蘆薈生長(zhǎng)的影響 選取一致的苗20株 隨機(jī)分為4組 一段時(shí)間后測(cè)量株高如下表 是進(jìn)行方差分析 4種不同營(yíng)養(yǎng)土培養(yǎng)下蘆薈的株高 2020 2 4 16 1 2 在變量視圖定義變量 營(yíng)養(yǎng)土配方和株高 在數(shù)據(jù)視圖中輸入數(shù)據(jù) 營(yíng)養(yǎng)土配方分別用1 2 3 4表示 對(duì)應(yīng)輸入株高 2020 2 4 17 本例為單因素方差分析 依次選擇分析 比較均值 單因素ANOVA 3 2020 2 4 18 4 5 將株高選入因變量框 營(yíng)養(yǎng)土選入因子框中 如圖5所示 圖5點(diǎn)擊事后多重比較 彈出圖6 選擇Duncan后 繼續(xù) 6 更改顯著水平0 05或0 01 2020 2 4 19 7 點(diǎn)擊選項(xiàng) 在彈出的對(duì)話框中選擇方差同質(zhì)性檢驗(yàn) 繼續(xù) 確定 2020 2 4 20 方差同質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果 主要關(guān)注顯著性p值 本例中p 0 089 0 05 故方差齊性 可以進(jìn)行方差分析 2020 2 4 21 此表為方差分析表 包含平方和與自由度的分解 均方差和F值 及其對(duì)應(yīng)的顯著性概率p值 本例中p 0 000 0 01 故說(shuō)明不同營(yíng)養(yǎng)土培養(yǎng)下的蘆薈株高的差異達(dá)到極顯著水平 下一步需要進(jìn)行多重比較 2020 2 4 22 不同營(yíng)養(yǎng)土配方編號(hào) 從小到大排列 平均株高在同一列表示無(wú)顯著差異標(biāo)相同字母 不同列有顯著差異 標(biāo)不同字母 平均株高值 202