SPSS软件在农业统计分析中的应用.docx
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SPSS软件在农业统计分析中的应用
●应用实践 《计算机与农业》2001年第11 期
.14.
SPSS软件在农业统计分析中的应用
蒋明1
何南2
李东3
吕伟德4
(1
浙江省绍兴市农业学校 3118252,2
浙江诸暨市种子公司 311800,
3
浙江绍兴县农技推广总站 312000 ,4
浙江丽水市职业技术学院 323000
SPSS是社会科学统计包StatisticalPackagefortheSocialScience的缩写,该软件是由美国SPSS公司推出的大型统计软件包,由于它具有功能强大、交互性好、适用性广等特点,深受广大科学工作者的好评。
虽然SPSS软件被称作社会科学统计包,它同样也适用于自然科学的统计分析,下面我们通过实例来介绍如何利用SPSS来进行描述性分析、组群比较的假设测验、单因素随机区组分析等。
1描述性分析
描述性分析是描述性统计分析中最基本统计分析之一,通过描述性分析,可以计算出变量的平均数、总和、标准差、方差、极差、最大值、最小值等统计量。
例如:
随机抽取100个小麦麦穗,每穗小穗数如表1所示,试作描述性分析。
建立数据文件,命名为nw.sav,扩展名sav
是SPSS软件所规定的数据文件格式;选择Analyze菜单中DescriptiveStatistics项的Descriptives…命令,得到Descriptives对话框,
将小穗数设为描述性分析的变量;单击Options…按钮,弹出如图1所示的对话框,选定所要进行统计分析的项目,如平均数(Mean、总和(Sum、标准差(Std.Deviations、最小值(Minimum、方差(Variance、最大值(Maximum、极差(Range、标准误(S.E.mean等;单击Continue按钮回到Descriptives对话框,按OK后即得到如表2所示的结果。
在DescriptiveStatistics项中,除了描述性分析外,还可进行频数分布分析(Frequencies、探索性分析(Explore、列联表分析(Crosstabs等描述性统计
分析。
2组群比较的假设测验
在试验中为比较两个处理的好坏,分别从两个处理中随机抽样,各自构成一个组群,对这两个组群进行测验称组群比较的假设测验。
例如:
用高蛋白和低蛋白两种饲料饲养一月龄大白鼠,在三个月时,测定两组大白鼠的增重量(g,两组的数据分别为:
高蛋白组:
134,146,106,119,124,161,107,83,113,129,97,123;低蛋白组:
70,118,101,85,107,132,94。
试问两种饲料饲养的大白鼠的增重量是否有差别?
表1 100个麦穗的每穗小穗数 18 15 17 19 16 15 20 18 19 17
17 18 17 16 18 20 19 17 16 18
17 16 17 19 18 18 17 17 17 18
18 15 16 18 18 18 17 20 19 18
17 19 15 17 17 17 16 17 18 18 17 19 19 17 19 17 18 16 18 17
17 19 16 16 17 17 17 16 17 16
18 19 18 18 19 19 20 15 16 19
18 17 18 20 19 17 18 17 17 16 15 16 18 17 18 16 17 19 19 17 表 2 Descriptive Statistics(描述性统计
NRangeMinimumMaximum
StatisticStatisticStatisticStatistic10051520
小穗数ValidN
(listwise
100
MaximumMeanStd.DeviationStatisticStatisticStd.ErrorStatistic
小穗数ValidN(listwise
2017.47.131.25
图1
《计算机与农业》2001年第11期 ●应用实践
.15.
建立数据文件protein.sav,格式如图2所示,其中,饲料类型中的1表示高蛋白饲料,2表示低蛋白饲料;选择Analyze菜单中CompareMeans项的Independent-SamplesTTest命令,以检验独立样本的均数差异显著性,得到一对话框,把增重量设为TestVariable(s,把饲料类型设为GroupingVariable;单击DefineGroups…按钮,分别在相应的Group输入框中填入1和2,如图3所示;单击Options…按钮,得到如图4所示的对话框,设定置信度为95%,单击Continue按钮,回到Independent-SamplesTTest对话
框;单击OK得到如表3和表4所示的结果,从表中可以看出,两组的平均增重量(Mean分别为120.17和101.00,标准差(Std.Deviation分别为21.26和20.62,方差齐性(Equalvariancesassumed时的t值1.916与Sig.(2-tailed的值0.072可知,由误差造成的概率大于5%,t值落在置信区间内,处理效应不存在,即用两种饲料饲养大白鼠对它们的增重量没有显著差别。
在CompareMeans项中,还可以完成平均数分析(Means、单样本t测验(One-SampleTTest、成对比较的假设测验(Paired-SamplesTTest和单因素方差分析。
3单因素方差分析
单因素方差分析又称一维方差分析,当试验中只涉及到一个因素时,需要用这种统计分析方法。
根据组内观察值个数的不同,可分为组内观测次数相等的方差分析、组内观测次数不相等的方差分析,这里以观测次数相等的试验为例。
例如:
测定东北、内蒙古、河北、安徽、贵州5个地区黄鼬冬季针毛的长度,每个地区随机抽取4个样本,测定的结果如表5所示,试比较各地区黄鼬针毛长度差异显著性。
建立数据文件fur.sav,格式如图5所示,其中,阿拉伯数字1代表东北、2代表内蒙古、3代表河北、4代表安徽、5代表贵州;选择Analyze菜单中CompareMeans项的One-WayANOVA…命令,弹
出一对话框,将地区设定为Factor,将长度设定为DependentList;单击Options按钮,得到如图6所
示的对话框,选定Descriptive项,单击Continue,回到One-WayANOVA对话框;单击PostHoc…
表3 Group Statistics(组群统计
组别 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
增重量
1 2
12 7
120.17 101.00 21.26 20.62
6.14 7.79
表4 Independent Samples Test(独立样本t测验
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence
Interval of the Difference
F
Sig.
t
df
Sig. (2-tailed Mean Differenc
e Std. Error Difference Lower
Upper 增
重量qual variances
assumedEqual variances not assumed
.009 .926
1.916 1.932 17
13.016
.072 .075
19.17 19.17
10.01
9.92
-1.94 -2.26
40.28 40.60
2 32.8 27.4 26.1 25.1 22.5
3 31.2 26.3 25.8 25.1 22.9
4 30.4 26.7 26.7 25.5 23.7 图 4
图 2
图 3
●应用实践 《计算机与农业》2001年第11 期
.16.
按钮,弹出如图7所示的对话框,在假定方差齐性(Equalvariancesassumed中有LSD法、Bonferroni(LSDMCD法和Sidak法等18种不同的多重比较方法可供选择,本例选用LSD法,单击Continue回到One-WayANOVA对话框;单击OK,得到如表6和表7所示的结果,表中的Sig.=0,说明这5个地区黄鼬冬季的针毛长度差异显著,需进行多重比较,在如图8所示的平均数多重比较的表格中,东北和其它地区,内蒙古与安徽、贵州,河北与贵州,安徽与贵州的黄鼬冬季针毛长度均达到了显著水平。
本文通过实例向大家介绍了如何用SPSS软件进行描述性分析、组群比较的假设测验和单因素方差分析,供大家参考。
事实上SPSS所能做的工作远不止这些,用SPSS软件还可以完成多变量的方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析和生存分析等,限于篇幅就不再一一介绍了。
本文所举的例子在Window98操作系统下完成,所用的SPSS软件版本是SPSS10.0。
表6 Descriptives (单因素方差分析的描述性统计
95% Confidence
Interval for Mean
N Mean Std.
Minimum
Maximum
1 4 31.600 1.033 .516 29.957 33.243 30.4 32.8 2 4 27.400 1.283 .642 25.358 29.442 26.3 29.2
表7 ANOVA(单因素方差分析表 Sum of Squares df F Sig.
Between (Combined Groups Linear Contrast Term Deviation Within Groups Total 180.487 169.744 10.743 13.505 193.992 4 1 3 15 19
45.122 169.744
3.581
.900 50.117
188.5353.977
.000 .000 .029
(参考文献略
图 5
图6
图 7
图 8
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