SPSS常用分析方法操作步骤

时光瘦了空瞳

一、单变量单因素方差分析
例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。

（1）建立数学成绩数据文件。

（2）选择“分析” →“比较均值” →“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框。

（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOVA两两比较”窗口。

（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。

（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOVA选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOVA选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。

二、单变量多因素方差分析
研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav）。

（1）建立数据文件“粘虫.sav”。

（2）选择“分析” →“一般线性模型” →“单变量”，打开单变量设置窗口。

（3）分析模型选择：此处我们选用默认；

（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回；

（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击 “继续”返回；

（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。

三、相关分析
调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。

（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。

（2）选择“分析” →“相关” →“双变量”，打开双变量相关分析对话框。

（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。

（4）选择相关分析方法：在相关系数栏有三种相关系数，分别对应三种方法，供使用者选择。

（5）显著性检验：双侧检验、单侧检验。

（6）“标记显著性检验”复选项：选中该复选项，输出结果中在相关系数右上角用“*”表示显著性水平为5%，用“**”表示显著水平为1%。

（7）“选项”对话框：本例在统计时项选择“均值和标准差”，在缺失值选项选择默认，即“按对排除个案”。

四、回归分析
考察中国居民收入与消费支出的关系。数据文件名称“居民消费水平.sav”。

变量说明：GDPP：人均国内生产总值    CONSP：人均居民消费

（1）建立数据文件“居民消费水平.sav”。

（2）选择“分析” →“回归” →“线性”，打开线性回归分析对话框。

（3）选择因变量和自变量：将人均居民消费“CONSP” 移入因变量框中；

（4）在线性回归窗口中点击“统计量”，打开线性回归统计量窗口，对统计量进行设置。

（5）在线性回归窗口中点击“绘制”，打开、“线性回归：图” 窗口，选择绘制标准化残差图，其中的正态概率图是rankit图。同时还需要画出残差图，Y轴选择：ZRESID，X轴选择: ZPRED。

（7）在线性回归窗口中点击“选项”，打开、“线性回归：选项” 窗口。

◆ 步进方法标准单选钮组：设置纳入和排除标准，可按P值或F值来设置；

◆ 在等式中包含常量复选框：用于决定是否在模型中包括常数项，默认选中。