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六、SPSS单因素方差分析
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3秒自动关闭窗口SPSS Base 10.0 for windows功能详细说明
&&您的位置： &&&&SPSS Base 10.0 for windows功能详细说明
SPSS& Base 10.0 for Windows& 功能详细说明
(选自“SPSS中文网站”)
基于SPSS核心技术的图表
用动态、交互图表进行直观研究分析
图表的每一元素均可定制，以生成专业图表
脚本语言工具
建立、编辑和保存脚本
建立定制的表单界面
分配脚本给工具栏图标和菜单项
自动运行脚本以响应特定事件
从SPSS脚本库中选用常用脚本
自动化功能
与其他桌面应用程序集成
用VB，PB，C++创建应用程序
和您的大型应用程序（如Word&
或Exce&）融为一体
超过400种自动化方式
大量在线参考资料
自定义工具栏
分配过程、脚本或其他软件产品给工具栏图标
选用标准工具栏图标或自行设计
多维报表/报告
用拖放操作重新安排行、列和层
用点击图标方式在层间切换，便于进行子集间比较
在线统计教练帮助您选择统计方法或图表类型，并用案例解释处理结果
更改文本格式如字体、颜色、加粗、倾斜等
更改表格样式如数字格式、线型、线宽、显示或隐藏表格线、列对齐、背景/前景等
有选择地显示/隐藏行、列或标签以使重要的分析结果高亮显示
基于任务的帮助和分步提示
用结果分析向导提供案例来帮您分析表格结果
图表库可提供可视化的案例
链接到指南的“Show me”按钮带给您更进一步的帮助
"What's This?"提供所选内容的屏幕提示
将表格转换为图表使分析结果可视化，更加直观、生动
在草图中用制表符分割单元使表格更加清晰
默认情况下相关系数和在相关中的显著性水平(n)同时输出显示
Windows NT&环境下在浏览窗口中可查看无限量的表格/报告，Windows&95环境下也提高了限定值
根据您的习惯控制在指定位置，还是在其自己的窗口打开表格
在记录日志中标明日期和时间便于参考
用鼠标右键点击命令语句文件图标以运行命令文件，而不必通过production模式
用OLAP查看概要信息
用下拉列表快速访问不同的层
将默认输出设置为Text / ASCII格式
设置永久页面设置项
设置数据编辑器默认列宽
为所有的表格设置列宽及是否自动换行
SmartViewer Web Server和其他同事在Internet/Intranet上发布的报告互动
为表格拷贝到字处理文件提供增强的支持，不会丢失表格格式
控制演示的数字精度位数
增加脚注和注解
显示数值或标签
在表格中对类别重新排序以更显著地展示分析结果
在跨越行或列的单一标题下，对多重类别在行或列进行分组或解除分组
16种预设表格样式可快速一致地设置结果输出格式
建立和保存您自己的表格样式
旋转表格标签
用于在输出结果间进行组织，查看和移动的浏览器
在日志文件中保留一份工作记录，默认为追加模式
在草图中采用更智能的分页方式
描述提纲可快速定位输出结果，选中一个图标即可看到相应的结果
在提纲中用拖放图表的方式对图表、表格和其他对象重新排列
摺叠或展开提纲以查阅或打印所选结果
表格、图形和对象包含在同一窗格内便于查阅和访问
输出结果可进行左右对齐和居中调整
OLE2.0 C/S使应用程序间无缝连接
创建演示质量的报告
用于每项分析的完整档案的注释表
建立和保存分析规范用于重复任务或未及的处理
带对话框界面和宏工具的增强Production模式，便于生成阶段性报告
改进的分页和打印功能，完全控制表格分割
在命令窗口输入指令
通过在线统计术语表来解释统计条款作为参考
支持Microsoft& MAPI标准以电子化传递文本和图形文件
可直接通过无缝集成于SPSS菜单的SPSS地图模块进行功能强大的地图分析
用面积图进行连续数据的频数分布比较
用分段条形图进行分组比较
并排显示相关变量或多重响应
采用第二轴图形在两种不同标度下显示信息（如美元和英镑）
建立图形时通过用户界面指定数据范围，聚焦于感兴趣的数据
用IGRAPH脚本支持来实现自动化和交互性的结合，用于SmartViewer Web Server和Developer's
在交互式图形中用鼠标右键获取上下文帮助
饼状图 — 用一个直接变量将图形分割，按地域并列显示所有图形
创建三维线形图，描绘时间趋势，直观生动
条形和线形误差条图 — 高亮显示数据偏差
真三维条形、线形和饼状图 — 不仅仅是三维效果，而是在真三维空间绘制
三维图形光线控制，使图形有光亮感
顶级图形分析功能 — 真正交互式并实现表面绘制时的快速曲线拟合
包含SPSS7.5图形系统，便于实现与SPSS7.5版本的平滑转换
实时旋转图形以多方位了解图形
自动执行图形绘制任务
绘制数据的所有分类项目，即使某一分类是空的
作为分析的一部分，自动生成统计结果图形
独立于统计过程进行图形绘制
利用直接的、基于对象的图形编辑功能从实质上改变任何图形元素
模板 — 保存选定的某些图形特征，自动将之应用于其他图形
图形自动调节功能 — 填充整个可利用空间。如某一图形没有标题，该图形就自动放大以占据原本分配给标题的空间
输出到任何Windows支持的打印机，包括激光打印机、绘图仪、PostScript&
在单页纸上打印多个图形
批量打印图形
用以下格式输出图形： WMF, CGM, TIFF, PICT, EPS, BMP, BMP和JPG
条形图：简单，分组，分段，阴影，垂悬
线形图：单线，多线，垂线，投影
面积图：简单，分段
饼状图：简单，爆炸
高低图：高 - 低 - 收盘
箱图：简单，分组
范围条形图：简单，分组
误差条形图：简单，分组
混合：任意面积图、条形图和线形图的组合
质量控制图形
X-Bar(平均值)
Range(极差)
Sigma(标准差)
直方图和散点图
从回归线、平滑器、质心和均值复查残差和判别非正常值
可选择在直方图中显示或不显示正态曲线
交互式改变直方图级数
简单、重叠、矩阵、三维
显示：显示子集，标识观测量
判别特别点
拟合线：线性、二次或三次回归，低位，回归预测线（均值或个体，置信区间控制），全部或子集的回归线选项（包括常量，
三维选项（锁定，参考线质心或均值），三维旋转，向日葵
Y参考线均值：全部或子集，显示按钉
诊断和探测图
观测量绘图和时间序列绘图
自然对数，转换，特定时期季节性和非季节性区别
加入MARK子命令选项，标识一个干预变量的开始
从一个特定分布绘制观察值和期望值图形
分布函数：正态，韦布尔，γ，对数正态，β，均匀，帕雷托，拉普拉斯，半正态
通过分数子命令，用转换（Blom's, Tukey's或Van de Waerden's）或（r-1/2）/n公式计算期望值
标准化，逆趋势，区分，季节区分，自然对数转换
自动相关和部分自动相关函数绘图
自然对数转换，季节性和非季节性区分
指定滞后数量和周期长度
用于计算标准差的独立模块和巴特莱特近似模块
统计：自动相关值，标准误，Box-Ljung统计和p值
交叉相关函数绘图
自然对数转换，非季节性区分，季节性区分
统计显示：交叉相关系数，所有成对组合的负、正和零滞后标准误
ROC(Receiver-Operating
Characteristics)分析
用评估一项测验的诊断性能来作出更可靠的决定
得到关于一项测验的精度和估计误差的清晰、定量的报告
选定精度极限
绘制多重测验图形以便比较
预设Y轴的最大值和最小值以进行图表间有针对性的比较
比例：线性，对数
范围：最小，最大，增量（主要，次要）
主要和次要标记和格线
条间隔：界限，条内，类内
控制：小数，前导和后随字符，比例因子
方向：自动，卧式，立式，对角，交错
标题，子标题，脚注，图例，注释
文字属性：字体（支持Windows 3.1下TrueType字体）和字号
用交互式参考线设置基准，用于图形中数据比较
用重新排序和隐藏分类来阐明和高亮显示图形
用多点ID在图形中发现隐藏的关系
在创建图形、打印和建立对话时，建立具有增强性能的流线型演示/发布图形
直接编辑和定位标题、图例等
在图形内直接选定和编辑特定元素（如条形图中单条柱的颜色）
提供大量的线型和标记，精细的颜色控制
为用渐变颜色表示的连续型变量建立图例
在图形中使用纹理，甚至可加入定制的纹理
在散点图中根据颜色，标记类型和标记颜色高亮显示多重子集
可以保存图形建立和编辑对话框中的首选项
在来源和目标列表中可方便地对变量进行拖放操作
在目标列表中可以用拖拉 — 覆盖的方式用新变量替换原有的变量
更改图形中的信息并瞬间更新显示
用图形管理器来管理图形元素
切换或合并图形类别以最好地表现分析结果
直接控制几乎所有的图形元素，如标签、标题和轴
更改图形中的摘要信息而无需重新绘制图形
用面板特性集中分析结果以进行并行比较
改变颜色，大小和样式以突出分析结果，从而看出不同类别间的区别
用颜色，填充和纹理自定义专业外观的图形，并保存为模板
直接编辑图形
52种填充样式
颜色模板有48种颜色，并可自定义
272种标记并可控制大小
16种线型并可控制线宽
插值：直线，步进（左，中，右），跳转（左，中，右），样条，第三阶拉格朗日，第五阶拉格朗日
处理线形图中的缺失值
OLAP（在线分析处理）
用多种格式生成演示级报告
分组显示样本列表和摘要报告
　频数分析
频数分布表：频数记数，百分比，有效百分比，累积百分比
使用长字符串变量
可选择按分析或表格对输出结果进行排序
略去不需要的额外文本线条，使输出表格更为紧凑
中心趋势：均值，中位数，众数，总和
离散性：最大值、最小值、全距、标准差、标准误、方差
分布：峰度系数及其标准误，偏度系数及其标准误
百分比值：按实际或分组数据的百分比，四分位数，等分组
格式：压缩或标准，按频数或数值进行分类排序，生成表格索引
图表: 条形图，直方图或饼状图
　描述分析
中心趋势：均值，总和
离散性：最大值、最小值、全距、标准差、标准误、方差
分布：峰度系数，偏度系数
将Z分值作为一个新变量计算和保存
显示顺序：按均值，变量名的升序或降序排列
　探索分析
均值的置信区间
描述：四分位全距，峰度系数及其标准误，中位数，均值，最大值，最小值，全距，偏度系数及其标准误，标准差，标准误，方差，5%修正均值，百分比
M-估计：Andrew的波形估计，Hampel的M—估计，Huber的M—估计，Tukey的双权重估计
标识极端值和非正常值
分组频数表：二分，频数，百分比，有效值和累计百分比
绘图：用统一比例或根据数值大小绘图
描述：直方图，茎叶图
正态性：用Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilks统计绘制正态概率图，逆趋势概率图
用Levene的检验绘制范围—等级图：幂估计，已转换，未转换
采用Cochran-Mantel-Haenszel交叉统计分析，突破二维交叉表的限制进行分类数据的三维关系分析
频数: 观察值频数和期望频数
百分数:行，列，总百分比
使用长字符串变量
残差: 原始，标准化和调节标准化残差
临界值: 观察频数，总百分比
独立性检验: Pearson 和 Yates 修正χ2检验，Likelihood
比例χ2检验，Fisher 的精确检验
线性相关检验: Mantel-Haenszelχ2 检验
线性相关测度: Pearson r
名义变量检验: 列联系数 ，Cramer's V，Ф，Goodman和Kruskal's
λ（不对称和对称）和τ（行或列的依赖性），不确定性系数（不对称和对称）
顺序变量检验：Goodman和Kruskal's γ系数，Kendall's τb,
τc系数，Somer's D系数（不对称和对称），Spearman's& ρ系数
等间隔变量和名义变量关联性检验: η
一致性检验: Cohen's κ
相对危险度评估：用于案例控制和军事研究
按升序和降序排列表格
将频数计数输出到文件
McNemar的检验
将表格转换为图表
用Harmonic和Geometric均值建立更好的模型
单元：计数，均值，标准差，总和，方差
All-way 总数
分析检验：η和η2
线性检验：r和r2
用报告、交叉表或树形表格式显示分析结果
用于总样本的统计计算
单一样本t检验：样本均值和指定的参考均值之间是否存在差异
独立样本t检验：进行两样本均值比较，用Levene's等方差检验对集中和分离方差进行估计
配对样本t检验：两样本之间相关性，均值差异，无差异双尾检验和两样本之间零相关双尾检验
统计量：置信区间，计数，自由度，均值，双尾概率，标准差，标准误，t检验
　单因素方差分析
均值多项式比较：线性，二次，三次，高次，用户自定义
Post Hoc检验：Duncan，LSD，Bonferroni，Student-Newman
-Keuls，Scheffe，Tukey's可靠显著差异法，Tukey's& HSD.
12 post hoc检验：Sidak，Gabriel，Hochberg，Tamhane，Dunnett
T3，Games-Howell，Dunnett C，Dunnett(双侧)，Dunnett(control)， Ryan-Einot-Gabriel-Welsch
F(REGW)，REGW Range，Waller-Duncan
ANOVA统计：组间和组内离差平方和，自由度，平方均值，F比，F概率
固定作用检验：标准差，标准误，95%置信区间
随机作用检验：元素变异估计，标准误，95%置信区间
组描述统计：最大值、均值、最小值，样本数，标准差，标准误，95%置信区间
方差齐性检验：Levene的检验
单因素方差分析模块: 简单因子
无相互作用最大次序限制的用户自定义模型
不必指定因素水平的范围，从而加快速度
用平方和的4种类型选择正确的模型
用更好的空白单元数值处理增加确定性
进行不合适性检验来选择您最好的模型
方案：平衡的，不平衡的
10 种协方差分析方法 ：传统试验，分级、回归等
在主因素之前，同时和之后切入协方差控制
交互效应：无，2，3，4， 5重
统计量：单因素方差分析，均值和计数表，多重分类分析，非标准回归系数，n重单元均值
可以有多至10个独立变量
从MCA 表的均值预示值和偏差
　双变量相关分析
相关系数：皮尔逊r，Kendall's τb, 斯皮尔曼
显著性检验：单尾和双尾概率
均值、非缺失样本数、标准差
叉积离差阵与协方差阵
用相关矩阵或顺次格式显示相关系数
　偏相关分析
单尾和双尾概率
均值、非缺失样本数、标准差
零阶相关系数
多达100个控制变量
在相关矩阵或连续的格式中显示相关系数，下三角形或矩形的关联矩阵
　距离分析
计算观测点或变量间的相似性
不相似性测度
等间隔变量测度：欧几里德和欧几里德距离平方，Chebychev间隔量度，city-block或Manhattan距离，明可夫斯基距离，自定义距离
计数变量测度：χ2 和Ф2
二元变量侧度：欧几里德和欧几里德距离平方，大小，方式和形状不同性，不对称指数，Lance和Williams不相似性测度
相似性测度
等间隔变量测度：皮尔逊相关，余弦
二元变量测度：罗素—劳二项点积，简单匹配，Jaccard，Dice(或Czekanowski
或Sorenson)，Rodger和Tanimoto，Sokal 和Sneath 1到5，Kulczynski
1 到2，Hamann，Goodman和Krusal λ，Anderberg的D系数，Yule的综合系数，Yule的Q系数，Ochiai，离差相似性测度，四重点相关
数值标准化：标准化到Z分值，-1到1，0到1，最大值到1，到单位均值，到标准差为1
转换测度：绝对值，非相似到相似，相似到非相似，重新换算到0至1范围
指定标识变量
打印项目间的亲近性矩阵
回归分析 - 线性回归
分析方法：向后剔除法，强行进入法，强行消去法，向前进入法，向前逐步选择法，R2变化/显著性检验
方程统计：赤池信息准则，Ameniya的预测准则，ANOVA表(F，均值平方，F值概率，回归和残差平方和)，R2变化值，F步进值，Mallow的Cp值，多重R值，F值概率，R2，调节R2，Schwarz
Bayesian准则，估计的标准误，全矩阵，方差-协方差矩阵
描述统计：相关矩阵，协方差矩阵，均值交叉-乘积偏差，均值，用于相关系数计算的观察点数，相关系数的单尾概率，标准差，方差
独立变量统计：回归系数（B，系数的标准误，标准回归系数，标准回归系数的估计标准误，t），公差，零阶，局部和偏相关，非标准回归系数的95%置信区间
方程外的变量：β，最小公差
Durbin-Watson检验：用于残差分析
共线性诊断：条件索引，特征值，方差夸大因素，方差比例，公差
绘图：观测量, 直方图，正态概率图，反正态，残差，非正常值，任意二组绘图
建立和保存变量：
预测区间：均值，个体
预测值：非标准，标准，调节，均值的标准误
距离：Cook的距离，Mahalanobis的距离，杠杆值
残差：非标准，标准，学生化，剔除，学生剔除
影响点的统计量：dfbetas，标准dfbetas，dffits，标准dffits，协方差比矩阵
选项控制：变量进入模型F值及其概率，变量从模型剔除F值及其概率，剔除常量，加权最小平方模型回归权重，置信区间，步距的最大数目，用变量均值代替缺失值，公差
按用户自定义的顺序显示回归系数
用Outfile命令建立包含参数估计及其协方差和相关矩阵的系统文件
将方案应用于新观测量或用于以后的分析过程
用XML将模型输出到Internet/Intranet
预设11种曲线模拟回归模型；
回归摘要：描述曲线类型，R2系数，自由度，F检验，显著性检验，回归系数检验
可用的趋势回归模型：线性，对数，双曲线，二次曲线，三次曲线，复合曲线，幂函数，S型，等比级数，指数，罗吉斯曲线模型
非参数检验
χ2：指定期望值计算范围（使用全部数据或自定义）和频数（所有相等类别和自定义）
二项分布检验：定义二分值（从数据或分割点）和检验比例
游程检验：指定分割点（中位数、均值、众数，特定）
单样本：K-S检验，均匀分布，正态分布，泊松分布
两个独立样本：Mann-Whitney U，K-S Z，Moses最大反应，Wald-Wolfwitz游程
多个独立样本：Kruskal-Wallis H，中位数
两个相关样本：Wilcoxon，符号，McNemar
多个相关样本：Friedman，Kendall's W，Cochran's Q
描述：最大，均数，最小，观察点数，标准差
多重响应分析
交叉制表：单元计数，基于观察点或响应的单元百分比，列，行或二维表百分比
频数表：计数，观察点或响应的百分比
处理多重—二分和多重响应组
　因子分析
显示一项分析的观察点数和变量标签
从相关矩阵，因子，装载矩阵，协方差矩阵或原始观察点数据中输入
输出相关矩阵或因子矩阵
提供从相关矩阵或原始数据进行分析的七种提取方法：主成分，主轴，α因子，映像因子，极大似然法，非加权最小平方和一般最小平方
因子旋转：方差最大，平均正交，四次最大正交，在正交最大方差旋转基础上进行斜交旋转，斜交旋转
显示初始和最终公因子方差，特征值，方差百分比，未旋转因子载荷，旋转因子模型矩阵，因子转换矩阵，因子结构和相关矩阵（仅适用与斜交旋转）
用三种提取方法确定协方差矩阵：主成分，主轴和映像
因子得分：回归，Bartlett, Anderson-Rubin
因子得分：保存为活动变量
可用的统计：单变量相关矩阵,相关矩阵的行列式和逆矩阵，逆映像相关和协方差矩阵，样本足够性的Kaiser-
Meyer-Olkin 测度，Bartlett的球形检验，因子模型矩阵，修正公因子方差，特征值及其方差百分比，再生和残余相关，因子得分系数矩阵
图表：碎石图表，因子空间的变量图表
矩阵输入和输出
计算旋转后平方和载荷
用select子命令将方案应用于新观察量或用于以后的分析过程
由清晰直观的系统树图更好地理解数据的分类特征
聚类的六种联接方法：单一联接（最邻近法），组间平均联接，矩心（组内平均联接），完全联接（最远邻法），中位数法和Ward最小方差法
近似性和不近似性测度
聚类解保存为新的变量
保存距离矩阵以供他用
显示：聚类进度表，聚类解，距离矩阵
图表：卧式和立式冰柱图，聚类结果的系统树图
指定图表的观察点标识
接受矩阵输入，生成矩阵结果输出
　快速聚类
欧氏距离平方
聚类中心选择：由大量观察点，由前K个观察点或直接指定
聚类解保存为新的变量
提供两种聚类中心的校正方式
K-means聚类算法
　判别分析
变量选择的方法：直接输入，Wilks' λmin，马哈拉诺比斯距离，最小F比，使各类不可解释的方差之和最小，使Rao's
V统计量产生最大增量
摘要：特征值，方差的百分比和累计百分比，规范相关，Wilks' λ，χ2检验
每步：Wilks' λ,等价F，每步F值的自由度和显著性，移出变量F值, 公差，最小公差，移入变量F值,不在方程中的每个变量的统计值
最终：标准规范判别函数系数，判别函数结构矩阵，在类均值中心的函数评估
选项：均值，标准差，单变量F比，组内协方差和相关矩阵，对偶F比矩阵，Box's M检验，每组协方差矩阵和总样本的协方差矩阵，非标准规范判别函数，分类结果表，分类函数系数
系数（模式）和结构矩阵旋转
分布显示输出和/或摘要
分类级别：先验概率，相等，观测量比率和自定义
图形输出所有类，观察点，或各个类的地域图
将结果保存到系统文件用于进一步分析
读/写矩阵文件，包括附加的统计量：计数，均值，标准差和皮尔逊相关系数
将结果用于新的观测量或未来进一步分析
提供误判概率的刀切法估计
用XML将模型输出到Internet/Intranet
　比例缩放
对数据降维以提高测量的可靠性
用ALSCAL多维缩放从类似的数据中发现隐藏的结构
　矩阵操作
用简洁的矩阵代数语言书写自己的统计程序
更加有效地分析数据，数据处理量更大，完全不用考虑文件大小
用表格形式代替对话框管理变量，节省变量定义时间
同时定义多个变量的属性
方便的行列选择以进行粘贴操作
方便地对变量重新排序
将重要的列固定，便于数据检查
在数据编辑器中直接索引数据，节省时间
避免每次会话重新定义列宽
用查找和替换可靠地进行数据更改
自定义键盘选项以提高操作速度
以自己的组织方式标识和选择变量，如根据变量标签对变量进行索引
变量标签可多达256和字符
变量标签在数据编辑器中可用作工具提示
用数据库管理向导给字段加别名
保存SQL查询供以后使用
建立带提示的查询
用"where"语句方便地选择数据
定义任意的字符或字符串作为ASCII文本的字段分隔符
在EXCEL等其他应用程序内部通过SPSS ODBC驱动程序书写SPSS数据文件
包含ODBC驱动程序
公元2000年完全兼容
变量和观察点无数量限制
指定变量子集并与之协同工作
在数据编辑器中以电子表格的格式输入、编辑和浏览数据
在数据编辑器单元中以变量值或其标签表示变量
对话框内直接用鼠标右键访问变量信息
变量重命名
多种数据格式：标准数值，逗号，圆点，科学计数，日期，货币，字符
每一个变量提供三种自定义缺失值
变量值标签可多达60个字符
变量标签可多达256个字符
建立变量模板用于常用变量定义
插入和删除变量和观察点
变量重新排序
搜索选定变量的值
工作文件转置
用大量的求合功能对数据进行汇总
分割文件以对子集进行分析和操作
暂时或永久地选定观察点
处理前n个观察点
在样本中随机选取数据以进行分析
选取样本子集以进行分析
用选定变量值对样本进行加权处理
指定随机数的种子
用邻近观察量平滑、平均和区分快速傅立叶变换及其逆变换
自由转换和访问SQL数据库，无需转换成SPSS格式，使数据处理时间缩减到最小
直接从EXCEL读取数据（包括复合文件），无需调用ODBC
可读取含有不同数据格式的列内容而不会造成数据丢失
含有不同数据格式的列内容将转换成字符格式
支持并发多任务，提高效率
用类似Microsoft EXCEL的文本向导读入或定义ASCII数据
通过直接数据界面从Oracle Express&，Hyperion
Essbase& 和 Business Objects&
平衡现有数据
用增强的搜索替换功能提高语法命令文件的精确性和可重复性
用ODBC的拖放向导和拖放支持读取数据库
以ASCII格式输出表格和文本
将表格和图表分别存储为HTML和JPG格式，便于在INTERNET或INTRANET上发布SPSS处理结果
直接访问SPSS主页
读取SYSTAT&文件
与EXCEL, Lotus 1-2-3&和dBASE&双向转换数据格式
从固定格式，自由字段或Tab分隔格式的ASCII文件中读取原始数据
将数据存储为固定格式和Tab分隔格式的ASCII文件
读取复杂文件格式：分层文件，混合记录格式，重复数据和非标准文件格式
读写SPSS/PC+&系统文件
从SPSS数据文件到工作文件显示和定义数据
在更新主文件的同时生成记录文件
读写数据矩阵
保存中间结果用于将来进一步分析
用NTILES对变量自动分组和为每组建立新变量时，可对连续数据分布有清楚的了解
用算术、交叉、日期时间、逻辑、缺失值、随机数、统计或字符串操作来计算新的变量
计算变量值出现次数
对字符或数字值重新编码
将数值重新编码为连续整数
用DO IF，ELSE IF，ELSE和END IF语句结构进行条件转换
使用循环语句编程
临时或永久转换
即时转换，批量转换或需要时转换
累计分布，反累计分布和随机数生成函数：β,柯西, χ2,指数, F,
γ,拉普拉斯，逻辑斯谛，对数正态，正态，帕雷托, 学生t,& 均匀，韦布尔
用于离散分布函数的累计分布和随机数生成：伯努利，二项，几何，超几何，负二项，泊松
用于非中心分布的累计分布：非中心β，非中心χ2，非中心F，非中心T
Microsoft&Windows&
95/98/2000/NT& 4.0
586DX或以上IBM&兼容PC
68MB硬盘空间
最小32MB内存，32MB虚拟内存
SVGA显示器
Windows兼容鼠标SPSS——单因素方差分析
SPSS——单因素方差分析
来源：&李大伟的日志
单因素方差分析
单因素方差分析
也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水
平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。One-Way
ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated
Measure过程。
调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。
表1-1&不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数
数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。
分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
2）启动分析过程
点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare
Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way
ANOVA”项，系统&打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。
图1-2&单因素方差分析窗口
3）设置分析变量
因变量:&选择一个或多个因子变量进入“Dependent
List”框中。本例选择“幼虫”。
因素变量:&选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。
4）设置多项式比较
单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。
“Contrasts”对话框
定义多项式的步骤为：
均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如图1-3中显示的是要求计算“1.1&mean1-1&mean2”的值，检验的假设H0：第一组均
值的1.1倍与第二组的均值相等。单因素方差分析的“0ne-Way
ANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。具体的操作步骤如下：
①&选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“Degree”参数框。
②&单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。
③&为多项式指定各组均值的系数。方法是在“Coefficients”框中输入一个系数，单击Add按钮，“Coefficients”框中的系数进入下面
的方框中。依次输入各组均值的系数，在方形显示框中形成—列数值。因素变量分为几组，输入几个系数，多出的无意义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均
值的系数，必须把第二个、第三个系数输入为0值。如果只包括第一组与第二组的均值，则只需要输入前两个系数，第三、四个系数可以不输入。&
&&&&可以同时建立多个多项式。一个多项式的一组系数输入结束，激话“Next”按钮，单击该按钮后“Coefficients”框中清空，准备接受下一组系数数据。
如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击“Previous”或“Next”按钮前后翻找出错的一组数据。单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，
可以在此进行修改，修改后单击“Change”按钮在系数显示框中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个系数时，同时激话“Remove”按钮，单
击该按钮将选中的系数清除。
④单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后，按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。要取消刚刚的输入，单击“Cancel”按钮；需要查看系统的帮助信息，单击“Help”按钮。&
本例子不做多项式比较的选择,选择缺省值。
5）设置多重比较
在主对话框里单击“Post
Hoc”按钮，将打开如图5-4所示的多重比较对话框。该对话框用于设置多重比较和配对比较。方差分析一旦确定各组均值间存在差异显著，多重比较检测可以
求出均值相等的组；配对比较可找出和其它组均值有差异的组，并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵，在矩阵中用星号表示有差异的组。
“Post Hoc Multiple Comparisons”对话框
(1)多重比较的选择项：
①方差具有齐次性时(Equal Variances
Assumed)，该矩形框中有如下方法供选择：
&&&&&&LSD&(Least-significant
difference)&最小显著差数法，用t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调整。
&&&&&Bonferroni&(LSDMOD)&用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。
&&&&&Sidak&计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。
&&&&&Scheffe&对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。这些选择项可以同时选择若干个。以便比较各种均值比较方法的结果。
&&&&&R-E-G-WF&(Ryan-Einot-Gabriel-Welsch
F)&用F检验进行多重比较检验。
&&&&&R-E-G-WQ&(Ryan-Einot-Gabriel-Welsch
range test)&正态分布范围进行多重配对比较。
&&&&&S-N-K&(Student-Newmnan-Keuls)&用Student
Range分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了“Harmonic average
groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较小的子集)的均值配对比较。在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。
&&&&&Tukey&(Tukey's，honestly
signicant difference)&用Student-Range统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误差率作为实验误差率。
&&&&&Tukey's-b&用“stndent
Range”分布进行组间均值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值。
Duncan (Duncan's multiple range test)&新复极差法（SSR），指定一系列的“Range”值，逐步进行计算比较得出结论。
&&&&&Hochberg's
GT2&用正态最大系数进行多重比较。
&&&&&Gabriel&用正态标准系数进行配对比较，在单元数较大时，这种方法较自由。
&&&&&Waller-Dunca&用t统计量进行多重比较检验,使用贝叶斯逼近。
&&&&&Dunnett&指定此选择项，进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是最后一组。选择了该项就激活下面的“Control
Category”参数框。展开下拉列表，可以重新选择对照组。
&&&&&“Test”框中列出了三种区间分别为：
②方差不具有齐次性时(Equal Varance
not assumed)，检验各均数间是否有差异的方祛有四种可供选择：
Tamhane's T2,
t检验进行配对比较。
Dunnett's T3，采用基于学生氏最大模的成对比较法。
Games-Howell，Games-Howell比较，该方法较灵活。
Dunnett's C，采用基于学生氏极值的成对比较法。
Significance&选择项，各种检验的显著性概率临界值，默认值为0.05，可由用户重新设定。
本例选择“LSD”和“Duncan”比较，检验的显著性概率临界值0.05。
6)&设置输出统计量
单击“Options”按钮，打开“Options”对话框，如图1-5所示。选择要求输出的统计量。并按要求的方式显示这些统计量。在该对话框中还可以选择对缺失值的处理要求。各组选择项的含义如下：
图1-5输出统计量的设置
“Statistics”栏中选择输出统计量:
&&&&&&&Descriptive，要求输出描述统计量。选择此项输出观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量的95％置信区间。
&&&&&&Fixed
and random effects,&固定和随机描述统计量
&&&&&Homogeneity-of-variance，要求进行方差齐次性检验，并输出检验结果。用“Levene
lest ”检验，即计算每个观测量与其组均值之差，然后对这些差值进行一维方差分析。
&&&&&&Brown-Forsythe&布朗检验
&&&&&&Welch,韦尔奇检验
&&&&&&Means
plot，即均数分布图，根据各组均数描绘出因变量的分布情况。
Values”栏中，选择缺失值处理方法。
&&&&&&Exclude
cases analysis by analysis选项，被选择参与分析的变量含缺失值的观测量，从分析中剔除。
&&&&&&Exclude
cases listwise选项，对含有缺失值的观测量，从所有分析中剔除。
以上选择项选择完成后，按“Continue”按钮确认选择并返回上一级对话框；单击“Cancel”按钮作废本次选择；单击“Help”按钮，显示有关的帮助信息。
本例子选择要求输出描述统计量和进行方差齐次性检验，缺失值处理方法选系统缺省设置。
6）提交执行
设置完成后，在单因素方差分析窗口框中点击“OK”按钮，SPSS就会根据设置进行运算，并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。
7)&结果与分析
输出结果：
表5-2描述统计量，给出了水稻品种分组的样本含量N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。
表5-3为方差齐次性检验结果，从显著性慨率看，p&0.05，说明各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。这个结论在选择多重比较方法时作为一个条件。
表5-4方差分析表：第1栏是方差来源，包括组间变差“Between
Groups”；组内变差“Within
Groups”和总变差“Total”。第2栏是离差平方和“Sum
Squares”，组间离差平方和87.600，组内离差平方和为24.000，总离差平方和为111.600，是组间离差平方和与组内离差平方和相加之
和。第3栏是自由度df，组间自由度为4，组内自由度为10；总自由度为14。第4栏是均方“Mean
Square”，是第2栏与第3栏之比；组间均方为21.900，组内均方为2.400。第5栏是F值9.125（组间均方与组内均方之比）。第6栏：F&值对应的概率值，针对假设H0：组间均值无显著性差异(即5种品种虫数的平均值无显著性差异)。计算的F值9.125，对应的概率值为0.002。
LSD法进行多重比较表，从表5-4结论已知该例子的方差具有其次性，因此LSD方法适用。第1栏的第1列“[i]品种”为比较基准品种，第2列“[j]&品种”是比较品种。第2栏是比较基准品种平均数减去比较品种平均数的差值（Mean
Difference），均值之间具有0.05水平（可图5-4对话框里设置）上有显著性差异，在平均数差值上用“*”号表明。第3栏是差值的标准误。第&4栏是差值检验的显著性水平。第5栏是差值的95%置信范围的下限和上限。
表5-6&是多重比较的Duncan法进行比较的结果。第1栏为品种，按均数由小到大排列。第2栏列出计算均数用的样本数。第3栏列出了在显著水平0.05上的比较结果，表的最后一行是均数方差齐次性检验慨率水平，p&0.05说明各组方差具有齐次性。
多重比较比较表显著性差异差异的判读：在
同一列的平均数表示没有显著性差异，反之则具有显著性的差异。例如，品种3横向看，平均数显示在第3列“2”小列，与它同列显示的有品种2的平均数，说明
与品种2差异不显著（0.05水平），再往右看，平均数显示在第3列“3”小列，与它同列显示的有品种4的平均数，说明与品种4差异不显著（0.05水
平）。则品种3与品种5和品种1具有显著性的差异（0.05水平）。
品种3和品种4都显示有平均数值。
根据方差分析表输出的p值为0.002可以看出，无论临界值取0.05，还是取0.01，p值均小于临界值。因此否定Ho假设，水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗
虫性有显著性意义，结论是稻纵卷叶螟幼虫数量的在不同品种间有明显的不同。根据该结论选择抗稻纵卷叶螟幼虫水稻品种，犯错误的概率几乎为0.008。
只有在方差分析中F检验存在差异显著性时，才有比较的统计意义。
LSD法多重比较表明：
品种1与品种2、品种3和品种5之间存在显著性差异；&
品种2与品种1和品种4之间存在显著性差异；&
品种3与品种1和品种5之间存在显著性差异；&
品种4与品种2和品种5之间存在显著性差异；&
品种5与品种1、品种3和品种4之间存在显著性差异。
Duncan法多重比较表明：
品种5与品种3、品种4和品种1之间存在显著性差异。&
品种2与品种4和品种1之间存在显著性差异；&
品种3与品种5和品种1之间存在显著性差异；&
品种4与品种5和品种2之间存在显著性差异；&
品种1与品种5、品种2和品种3之间存在显著性差异；
两种方法比较结果一致。
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