SPSS生物统计应用
14.1 SPSS统计分析基础【1学时】
14.1.1描述性统计
14.1.2统计绘图
14.2统计假设检验【1学时】
14.2.1方差同质性检验
14.2.2单样本t检验
14.2.3配对设计资料t检验
14.2.4成组（非配对）设计资料t检验
14.2.5参数的区间估计
14.3卡方检验【1学时】
14.3.1适合性检验
14.3.2独立性检验
14.4方差分析【3学时】
14.4.1单因素资料方差分析
14.4.2两因素资料方差分析
14.4.3系统分类资料方差分析
14.4.4其他类型试验设计资料的方差分析
14.5 相关与回归分析【1学时】
14.5.1一元线性回归分析
14.5.2曲线回归
14.5.3多重线性回归分析
14.6协方差分析【1学时】
14.6.1单因素试验资料的协方差分析
14.6.2随机区组（配伍组）设计资料的协方差分析
14.6.3两因素析因设计资料的协方差分析
14.7非参数检验【1学时】
14.7.1两配对样本资料的非参数检验
14.7.2两非配对样本资料的非参数检验（Wilcoxon 非配对法）
14.7.3多个样本比较的非参数检验（Kruskal-Wallis法，H法）
14.8多元统计分析【2学时】
14.8.1多元方差分析
14.8.2多元协方差分析
14.8.3主成分分析
14.8.3因子分析
14.8.5聚类分析
第一章 SPSS统计分析基础
因SPSS中文界面有关统计学术语的翻译欠准确，所以本章内容均以SPSS22.0英文版为准，介绍SPSS统计分析。若想使用中文界面，可打开SPSS数据电子表格上端菜单栏中的Edit，在打开的下拉菜单中依次点击Option、Language，设置输出和用户界面语言为简体中文。
第一节 数据整理
在原始数据难不能直接满足数据分析要求的情况下，需要对原始数据进行适当的转换。SPSS Transformation菜单提供了各种对变量进行转换的过程，包括对原始数据进行四则运算的Conpute命令、对数据重新编码的Reconde命令等。这些命令在统计分析的数据整
理中起着非常重要的作用。单击主菜单的Transform．弹出数据转换子菜单界面，见图2-36。
14.1.1描述性统计
【例14.1】126头基础母羊的体重资料（表14.1），计算平均数等基本统计量。
表14.1 126头基础母羊的体重资料 （单位：kg）
品种 | 基础母羊体重 |
甲品种 | 53.0 50.0 51.0 57.0 56.0 51.0 48.0 46.0 62.0 51.0 61.0 56.0 62.0 58.0 46.5 48.0 46.0 50.0 54.5 56.0 40.0 53.0 51.0 57.0 54.0 59.0 52.0 47.0 57.0 59.0 54.0 50.0 52.0 54.0 62.5 50.0 50.0 53.0 51.0 54.0 56.0 50.0 52.0 50.0 52.0 43.0 53.0 48.0 50.0 60.0 58.0 52.0 64.0 50.0 47.0 37.0 52.0 46.0 45.0 42.0 53.0 58.0 47.0 |
乙品种 | 50.0 50.0 45.0 55.0 62.0 51.0 50.0 43.0 53.0 42.0 56.0 54.5 45.0 56.0 54.0 65.0 61.0 47.0 52.0 49.0 49.0 51.0 45.0 52.0 54.0 48.0 57.0 45.0 53.0 54.0 57.0 54.0 54.0 45.0 44.0 52.0 50.0 52.0 52.0 55.0 50.0 54.0 43.0 57.0 56.0 54.0 49.0 55.0 50.0 48.0 46.0 56.0 45.0 45.0 51.0 46.0 49.0 48.5 49.0 55.0 52.0 58.0 54.5 |
| |
注：数据引自四川农业大学主编《生物统计学》，其中品种不是真实情况，仅供模拟。
解 SPSS操作步骤：
（1）建立数据文件并定义变量：将数据输入一列，建立表示母羊体重的变量。另建立一表示品种的分组变量，甲、乙两品种分别用1、2表示。
（2）定义变量：点击SPSS电子表格左下角的变量视图Variable View或双击变量名，可定义变量。变量名Name尽量用英文或汉语拼音缩写，宜短不宜长。本例母羊体重变量命名为weight，品种变量命名为breed。在命名变量后，可指定变量类型type。单击Type相应单元中的按钮，在弹出的对话框中选择合适的变量类型并单击Ok按钮确定，即可定义变量类型。常用的变量类型为数值型Numeric和字符串String。本例变量weight和breed均可指定为数值型。在breed变量之后，还可指定变量标签Label，一般用汉字比较好，可以比较长。本例weight变量标签可指定为基础母羊体重，breed变量标签可指定为品种。对分组变量breed，还可指定变量值(Value)。点击变量值单元格内的按钮，打开变量值对话框，在其中的Value后面的框内输入1，在其下的Label框内输入“甲品种”，点击Add按钮添加，同理可备注2为乙品种。其它变量定义可用缺省设置。定义变量后，点击左下角的数据视图D
ata View可返回。
（3）选择命令操作：SPSS进行基本统计分析可用3种命令实现，即描述(Descriptives)、频率(Frequencies)、探索(Explore)。下面分别讲述3种命令的基本操作方法。
1)Descriptive命令操作
Analyze <Descriptive Statistics<Descriptive ，从左侧栏中选择weight变量，点击导入右侧的Variable变量栏中。
点击Option按钮，选择要计算的统计量及其它项目。在选项卡上，可选择平均值Mean、合计Sum、最小值Minimum、最大值Maximum、极差Range、标准偏差Std deviation、方差Variance、平均值的标准误S. E mean、观察值分布的偏度Skewness、峰度Kurtosis。峰度统计量的意义在于：峰度为0表示变量数据分布与正态分布陡缓程度相同；大于0表示比正态分布高峰要更加陡峭，为尖顶峰；小于0表示比正态分布的高峰要平坦，为平顶峰。偏度是描述某变量取值分布对称性的统计量：偏度为0表示数据分布形态与正态分布偏度相同；大于0表示正偏差数值较大，为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边；小于0表示负偏差数值大，为负偏或左偏，有一条长尾拖在左边。偏度的绝对值数值越大表示分布形态的偏斜程度越大。本例选择输出所有统计量。注意，SPSS不能直接输出几何均数 (Geometrical Mean)和调和均数(Harmonic Mean)等统计量。
输入计算结果。SPSS的输出表格具有可编辑性。点击表格可选择复制重要的内容，复制到Word、Excel等文字图表软件中，加以修饰后应用。
Descriptive Statistics
| N | Range | Minimum | Maximum | Sum |
Statistic | Statistic | Statistic | Statistic | Statistic |
基础母羊体重 | 126 | 28.00 | 37.00 | 65.00 | 6522.00 |
Valid N (listwi) | 126 | | | | |
| | | | | |
Mean | Std. Deviation | Variance | Skewness | Kurtosis |
Statistic | Std. Error | Statistic | Statistic | Statistic | Std. Error | Statistic | Std. Error |
51.7619 | .46129 | 5.17792 | 26.811 | .035 | .216 | .089 | .428 |
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输出结果中包括平均数、标准差等各种主要统计量(Statistic)。本例有效含量(Valid N)为126例，样本中观察值的极差为28.00kg，最小值、最大值分别为37.00、65.00kg，观察值总和为6522.00kg。样本平均数、均数标准误、标准差、样本方差（均方）、分布偏度、偏度标准误、峰度、峰度标准误分别为51.7619、0.46129、5.17792、26.811、0.035、0.216、0.089、0.428。其中，观察值分布偏度和峰度值都很小（接近于0），说明该样本观察值分布与正态分布相对比较接近。
2)Frequencies命令操作
Anlys<Desicriptive Statistics<Frequencies ，从左侧栏中选择weight变量，点击导入右侧栏Variable中。
点击Option，指定要计算的统计量及其它项目。
Ok确定，输出结果（此处不再陈列）。
3)Explore命令操作
Explore命令即探索性分析，是SPSS提供的一项很重要的分析功能，非常有用。一般在进行正式统计分析前，都应进行探索性分析。该命令操作步骤如下：
Anlys<Desicriptive Statistics<Explore，从左侧栏中选择weight变量，点击导入右侧Dependent List即依变量或反应变量栏中，将breed变量选入Factor List栏中。
点击图形Plots按钮。在打开的对话框中，点选Normality plots with test，并在其下的Spread vs level with levene test选项中点选不转换数据Untranslated, Continue返回。
Ok确定，输出探索性分析结果。
Explore分析除可分组输出基本统计量外，还可输出各样本正态分布和方差同质性检验结果。本例正态性检验Tests of Normality结果如下：
Tests of Normality
| 品种 | Kolmogorov-Smirnov | Shapiro-Wilk |
| Statistic | df | Sig. | Statistic | df | Sig. |
基础母羊体重 | 甲品种 | .107 | 63 | .068 | .985 | 63 | .651 |
乙品种 | .089 | 63 | .200* | .975 | 63 | .236 |
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SPSS用Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk两种方法对各样本进行正态分布检验。本例中，甲品种Kolmogorov-Smirnov正态性检验统计量为0.107，无效假设成立概率(Sig.)即p=0.068；Shapiro-Wilk检验统计量为0.985，p=0.651；两种检验结果均差异不显著，提示甲品种羊的样本服从正态分布。乙品种羊的样本Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk检验p值分别为0.200、0.236，表明乙品种羊的样本观察值分布也与正态分布没有显著差异。
