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张子彧2011
2018-09-07 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《spss教程doc》,可适用于IT/计算机领域

SPSSFORWINDOWS简明教程二○○二年目录第一章SPSS的安装与概貌第一节SPSS的安装SPSS简介SPSS的安装第二节SPSS的界面初识SPSS的启动SPSS的主窗口SPSS的菜单SPSS的其他窗口SPSS的退出SPSS的求助系统第二章SPSS的数据管理第一节数据的输入变量的定义数据格式化数据的输入缺失值处理变量标签数据管理器列宽定义第二节数据的编辑数据的增删数据的整理数据的算术处理第三节数据文件的管理数据文件的调用数据文件的连接数据文件的保存第三章SPSS文本文件的编辑第一节文本文件的管理文件的生成文件的保存文件的调用文件的打印第二节文本文件的编辑文本中文字的增删与修改文本的选择文本块的删除、移动与复制文本块的打印文本中文字的查找文本中文字的替换第四章摘要性分析第一节Frequencies过程主要功能实例操作第二节Descriptives过程主要功能实例操作第三节Explore过程主要功能实例操作第四节Crosstabs过程主要功能实例操作第五章平均水平的比较第一节Means过程主要功能实例操作第二节IndependentSamplesTTest过程主要功能实例操作第三节PairedSamplesTTest过程主要功能实例操作第四节OneWayANOVA过程主要功能实例操作第六章方差分析第一节SimpleFactorial过程主要功能实例操作第二节GeneralFactorial过程主要功能实例操作第三节Multivarite过程主要功能实例操作第七章相关分析第一节Bivariate过程主要功能实例操作第二节Partial过程主要功能实例操作第三节Distances过程主要功能实例操作第八章回归分析第一节Linear过程主要功能实例操作第二节CurveEstimation过程主要功能实例操作第三节Logistic过程主要功能实例操作第四节Probit过程主要功能实例操作第五节Nonlinear过程主要功能实例操作第九章对数线性模型第一节General过程主要功能实例操作第二节Hierarchical过程主要功能实例操作第三节Logit过程主要功能实例操作第十章分类分析第一节KMeansCluster过程主要功能实例操作第二节HierarchicalCluster过程主要功能实例操作第三节Discriminant过程主要功能实例操作第十一章因子分析主要功tofConcordanceMeanRankVariableBEFOREWWWCasesWChiSquareDFSignificance 第十四章生存分析在临床诊疗工作的评价中慢性疾病的预后一般不适合用治愈率、病死率等指标来考核因为其无法在短时间内明确判断预后情况为此只能对患者进行长期随访统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。这就是生存分析。第一节LifeTables过程主要功能调用此过程时系统将采用即寿命表分析法完成对病例随访资料在任意指定时点的生存状况评价。实例操作[例]用中药化疗(中药组例)和单纯化疗(对照组例)两种疗法治疗白血病患者后随访记录存活情况如下所示试比较两组的生存率。 中药组对照组随访月数是否死亡随访月数是否死亡否是是否否是是否是是是是否否是否是是否否否否否 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:随访月数的变量名为TIME是否死亡的变量名为DEATH分组(即中药组与对照组)的变量名为GROUP。输入原始数据:随访月数按原数值是否死亡的是为否为分组的中药组为对照组为。 统计分析激活Statistics菜单选Survival中的LifeTables项弹出LifeTables对话框(图)。从对话框左侧的变量列表中选time点击(钮使之进入time框在DisplayTimeIntervals栏中定义需要显示生存率的时点本例要求从个月显示至个月间隔为个月故在through框中输入在by框中输入。选death点击(钮使之进入Status框点击DefineEvent钮弹出LifeTables:DefineEventforStatusVariable对话框在Singlevalue栏中输入表明death=为发生死亡事件者点击Continue钮返回LifeTables对话框。选group点击(钮使之进入Factor框点击DefineRange钮弹出LifeTables:DefineRangeforFactorVariable对话框定义分组的范围在Mininum框中输入在Maxinum框中输入点击Continue钮返回LifeTables对话框。  图生存资料的寿命表分析对话框 点击Options钮弹出LifeTables:Options对话框在Plot栏中选Survival项要求绘制生存率曲线图在CompareLevelsofFirstFactor栏中选Overall项要求作组间生存状况的比较。之后点击Continue钮返回LifeTables对话框再点击OK钮即完成分析。 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据:共有个观察对象进入分析。系统先显示中药组(group=)的生存状况寿命表按用户指定从月起隔个月直至个月(原指定从个月但因个月后生存概率已为故个月后至个月的生存状况不再显示)分别显示进入该时点例数(NumberEntrngthisIntrvl)、从该时点失去的例数(NumberWdrawnDurongIntrvl)、该时点暴露于死亡危险的例数(NumberExposdtoRisk)、该时点死亡的例数(NumberofTermnlEvents)、该时点死亡概率(PropnTerminating)、该时点生存概率(PropnSurviving)、该时点末生存率(PropnSurvatEnd)、单位时点的累积概率(CumulProbabilityDensty)、该时点风险比例(HazardRate)、生存率的标准误(SEofCumulSurviving)、单位时点累积概率的标准误(SEofProbabilityDensty)、风险比例的标准误(SEofHazardRate)。如本例用中药化疗的方式治疗白血病患者至个月时死亡率为生存概率为生存率为风险比例为。至个月时生存概率和生存率均为此时风险比例为。中药组的生存率在个月。对照组同类结果的显示因在个月时生存概率已为故仅从月起隔个月至个月止。分析显示单纯用化疗白血病患者的半数生存率约在个月多一点比中药组少三个月。 Thissubfilecontains:observations LifeTableSurvivalVariableTIMEforGROUP=NumberNumberNumberNumberCumulSEofSEofIntrvlEntrngWdrawnExposdofPropnPropnPropnProbaCumulProbaSEofStartthisDuringtoTermnlTermiSurSurvbilityHazardSurbilityHazardTimeIntrvlIntrvlRiskEventsnatingvivingatEndDenstyRatevivingDenstyRate Themediansurvivaltimeforthesedatais LifeTableSurvivalVariableTIMEforGROUP=NumberNumberNumberNumberCumulSEofSEofIntrvlEntrngWdrawnExposdofPropnPropnPropnProbaCumulProbaSEofStartthisDuringtoTermnlTermiSurSurvbilityHazardSurbilityHazardTimeIntrvlIntrvlRiskEventsnatingvivingatEndDenstyRatevivingDenstyRate Themediansurvivaltimeforthesedatais  接着显示两组比较的结果。系统采用Gehan比分检验法得u=P=即中药组与对照组的生存率无差别。 ComparisonofsurvivalexperienceusingtheWilcoxon(Gehan)statisticSurvivalVariableTIMEgroupedbyGROUPOverallcomparisonstatisticDFProbGrouplabelTotalNUncenCenPctCenMeanScore  最后系统输出生存率曲线图(图)。从图中可见对照组(group=)在个月前一段时点的生存率均较中药组(group=)略低而个月这一段其生存率又较中药组略高个月后再又下降。但在治疗中加用中药对个别患者而言个月后依然有一定的生存率。  图中药组与对照组生存率曲线的比较第二节KaplanMeier过程主要功能调用此过程系统将采用KaplanMeier方法对病例随访资料进行生存分析在对应于每一实际观察事件时点上作生存率的评价。实例操作[例]例某癌症病人在不同时期经随机化分配到A、B治疗组进行治疗同时随访观察至年月日结束资料整理后如下表试对其结果进行生存率分析。 病人号随访天数是否死亡治疗方式是是是否是是是是是是是是是否否是是否否是是否ABBAABAABBBABBABBAABAABAB 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:随访天数为TIME是否死亡为DEATH治疗方式为TREAT。变量TIME按原数值输入DEATH为是的输入、否的输入TREAT为A的输入、为B的输入。 统计分析激活Statistics菜单选Survival中的KaplanMeier项弹出KaplanMeier对话框(图)。从对话框左侧的变量列表中选time点击(钮使之进入time框选death点击(钮使之进入Status框点击DefineEvent钮弹出KaplanMeier:DefineEventforStatusVariable对话框在Singlevalue栏中输入表明death=为发生死亡事件者点击Continue钮返回KaplanMeier对话框。选treat点击(钮使之进入Factor框。  图KaplanMeier法生存率分析对话框 点击Save钮弹出KaplanMeier:SaveNewVariables对话框选Survival项要求将各观察样例的生存率存入原始数据库中。点击Continue钮返回KaplanMeier对话框。点击Options钮弹出KaplanMeier:Options对话框在Plot栏中选Survival项要求绘制生存率曲线图。之后点击Continue钮返回LifeTables对话框再点击OK钮即完成分析。 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据:先对A治疗组资料进行分析。将原资料按生存天数的大小顺次排列再逐例显示生存状态(Status即死亡为、生存为)、生存率(CumulativeSurvival)、生存率标准误(StandardError)、累积死亡例数(CumulativeEvent)和尚存活人数(NumberRemaining)。如本例A组共人死亡人生存人存活率为平均生存时间为天标准误为可信区间为天。B组共人死亡人生存人存活率为平均生存时间为天标准误为可信区间为天。 FactorTREAT=A TimeStatusCumulativeStandardCumulativeNumberSurvivalErrorEventsRemaining NumberofCases:Censored:()Events: SurvivalTimeStandardErrorConfidenceIntervalMean:(,)(Limitedto)Median:(,)  FactorTREAT=B TimeStatusCumulativeStandardCumulativeNumberSurvivalErrorEventsRemaining NumberofCases:Censored:()Events: SurvivalTimeStandardErrorConfidenceIntervalMean:(,)Median:(,) TotalNumberNumberPercentEventsCensoredCensoredTREATATREATBOverall  系统按用户的请求输出生存率曲线图(图)。从图中可见生存天数为左右之前A、B两组的生存率相近而后A组维持约的生存率B组则不断下降。最后系统将各观察对象的生存率计算结果逐一送入原始数据库保存(图)变量名为sur。用户从中可见如A组治疗天死亡者其天的生存率为又如B组治疗天死亡者其天的生存率为。  图两种治疗方式生存率曲线比较  图生存率分析结果的保存第三节CoxRegression过程主要功能调用此过程可完成对病例随访资料中事件发生时点与一系列相关独立变量之间关系的评价即建立Cox回归模型(亦称比例风险模型)。第一、二节介绍的方法仅仅是对生存资料作较简单的统计即描述和分析一个因素(如治疗方式)对生存时间的影响。而在Cox回归模型中某一时点t除了有一个本底风险量h(t)外第i个影响因素可使该本底风险量h(t)增至eβixi倍而成为h(t)·eβixi。因此如果有k个因素同时影响生存过程那么时点t的风险量(常称之为风险函数)表达为:h(t)=h(t)·e(βxβxβkxk)实例操作例某医师在研究急性白血病患者的生存率时收集了名患者的资料按Ag阳、阴性分组(Ag阳性组例Ag阴性组例)同时考察白细胞数的影响作用。试据下表资料作Cox回归模型的分析。 Ag阳性组Ag阴性组生存月数是否死亡白细胞数(×L)生存月数是否死亡白细胞数(×L)是是是是是是否是是否是是是是否是是是是是是否是是是是是是是是是是是 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:生存月数为TIME是否死亡为DEATH白细胞数为WBCAg阳性与否为AG。TIME按原数据输入DEATH是的输入、否的输入WBC亦按原数据输入AG阳性的输入、阴性的输入。 统计分析激活Statistics菜单选Survival中的CoxRegression项弹出CoxRegression对话框(图)。从对话框左侧的变量列表中选time点击(钮使之进入time框选death点击(钮使之进入Status框点击DefineEvent钮弹出CoxRegression:DefineEventforStatusVariable对话框在Singlevalue栏中输入表明death=为发生死亡事件者点击Continue钮返回CoxRegression对话框。选wbc和ag点击(钮使之进入Covariates框。  图Cox回归模型分析对话框 在Method处有一下拉菜单系统提供种回归运算方法让用户选择:、Enter:所有自变量强制进入回归方程、Forward:Conditional:以假定参数为基础作似然比概率检验向前逐步选择自变量、Forward:LR:以最大局部似然为基础作似然比概率检验向前逐步选择自变量、Forward:Wald:作Wald概率统计法向前逐步选择自变量、Backward:Conditional:以假定参数为基础作似然比概率检验向后逐步选择自变量、Backward:LR:以最大局部似然为基础作似然比概率检验向后逐步选择自变量、Backward:Wald:作Wald概率统计法向后逐步选择自变量。本例因自变量较少故选用Enter法。点击Plots钮弹出CoxRegression:Plots对话框在PoltsType栏中选Survival项要求绘制生存率曲线图同时选Hazard项要求绘制风险量变化图。然后点击Continue钮返回CoxRegression对话框。点击Save钮弹出CoxRegression:SaveNewVariables对话框在Survival栏中选Function项要求将生存率计算结果存入原数据库在Diagnostics处选Hazardfunction项要求将风险函数计算结果存入原数据库再选X*Beta项要求计算各自变量与其系数的乘积并存盘。完成选择后点击Continue钮返回CoxRegression对话框。点击Options钮弹出CoxRegression:Options对话框在ModelStatistics栏中选Atlaststep项要求只显示回归方程拟合过程的最终结果同时选Displaybaselinefunction项要求显示各样本的本底风险量。之后点击Continue钮返回CoxRegression对话框再点击OK钮即完成分析。 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据:系统显示共有例样本进入分析其中例在观察期内死亡例仍存活存活率为。Cox回归方程拟合结果的χ检验χ值为P=表明AG与WBC两自变量对生存状态均有作用。得到风险量增加倍数为e(×WBC×AG)其中白细胞数的变量系数为正值意味着白细胞数愈高死亡风险愈大Ag的变量系数为负意味着Ag阳性者死亡风险小。 TotalcasesreadCaseswithmissingvaluesValidcaseswithnonpositivetimesCensoredcasesbeforetheearliesteventinastratumTotalcasesdroppedCasesavailablefortheanalysis DependentVariable:TIME EventsCensored() BeginningBlockNumberInitialLogLikelihoodFunction LogLikelihood BeginningBlockNumberMethod:Enter Variable(s)EnteredatStepNumberAGWBC LogLikelihood ChiSquaredfSigOverall(score)Change(LL)fromPreviousBlockPreviousStep VariablesintheEquationVariableBSEWalddfSigRExp(B)AGWBC  接着系统显示各生存时点(亦即各样本)的本底风险量(CumHazard)、生存率(Survival)、生存率的标准误(SE)和本底风险量的标准误(SEofCumhazard)。并提示将在原数据库中产生三个新的变量即生存率、风险比例和风险量倍数。 BaselineAtmeanofcovariatesTimeCumHazardSurvivalSESEofCumHazard CovariateMeansVariableMeanAGWBC Newvariableshavebeenadded:NameLabelSURSurvivalFunctionHAZCumulativeHazardFunctionXBEX'Beta  从输出的Cox模型生存率曲线图(图)中可见随时间的延长患者生存率逐渐下降接近个月时生存率几乎为。  图Cox模型的生存率曲线 下图为Cox模型的风险量曲线图其趋势也十分明显即随时间的延长患者在生存上所经历的死亡风险愈来愈大到个月时大约是起初(个月)的倍。  图Cox模型的风险量曲线 系统在原始数据库中将生存率以变量sur、风险比例以变量haz和风险量倍数以变量xbe存盘(图)。用户从中可见如经治疗后月内死亡、其白细胞数为×L、Ag阳性者生存率为、风险比例为、风险量倍数为又如经治疗后月内尚存活、其白细胞数为×L、Ag阳性者生存率为、风险比例为、风险量倍数为。  图Cox回归模型分析结果的保存第十五章统计图的绘制统计图是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等来表达资料的内容。它可以把资料所反映的变化趋势、数量多少、分布状态和相互关系等形象直观地表现出来以便于读者的阅读、比较和分析。本章将介绍SPSS在绘制常用统计图方面的功能。由于计算机绘图具有快速、清晰、规范、可修正以保证准确无误等特点故在论文、报告等写作中有着十分重要的应用价值。第一节直条图主要功能调用Graphs菜单的Bar过程可绘制直条图。直条图用直条的长短来表示非连续性资料(该资料可以是绝对数也可以是相对数)的数量大小。实例操作例研究血压状态与冠心病各临床型发生情况的关系分析资料如下所示试绘制统计图。 血压状态年龄标化发生率(万)冠状动脉机能不全猝死心绞痛心肌梗塞正常临界异常 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:年龄标化发生率为RATE冠心病临床型为DISEASE血压状态为BP。RATE按原数据输入DISEASE按冠状动脉机能不全=、猝死=、心绞痛=、心肌梗塞=输入BP按正常=、临界=、异常=输入。 操作步骤选Graphs菜单的Bar过程弹出BarChart定义选项框(图)。在定义选项框的下方有一数据类型栏系统提供种数据类型:  图直条图定义选项框 Summariesforgroupsofcases:以组为单位体现数据Summariesofseparatevariables:以变量为单位体现数据Valuesofindividualcases:以观察样例为单位体现数据。大多数情形下统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。在定义选项框的上方有种直条图可选:Simple为单一直条图、Clustered为复式直条图、Stacked为堆积式直条图本例选复式直条图。点击Define钮弹出DefineClusteredBar:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选rate点击(钮使之进入BarsRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框选disease点击(钮使之进入CategoryAxis框选bp点击(钮使之进入DefineClustersby框。  图直条图绘制对话框 点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率的关系”点击Continue钮返回DefineClusteredChart:SummariesforGroupsofCases对话框再点击OK钮即完成。系统在统计图编辑窗口中输出直条图。由于在原始数据库中为了输入的方便分组采用简单的、、……等数字表示故体现在统计图中的分组条目会让读者感到不理解。为此用户可点击窗口上端工具栏中的Edit钮对统计图进行编辑。用户欲在图中的哪一部位(如:标题、纵横轴的尺度与标目、统计图的色彩或花纹等等)进行编辑只须将鼠标箭头指向这一部位并双击鼠标左键系统即弹出相应的编辑对话框。编辑过程简便易行用户不妨一试。本章对此内容的介绍从略。 结果显示下图为经编辑(主要是将分组的标目改为中文)后血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率关系的直条图。从图中可见冠心病各临床型的发生率以冠状动脉机能不全最低、心肌梗塞最高随血压的升高疾病发生率升高异常血压对心肌梗塞发生的影响作用大于其他临床型。   第二节线图主要功能调用Graphs菜单的Line过程可绘制线图。线图是用线条的上下波动形式反映连续性的相对数资料的变化趋势。非连续性的资料一般不用线图表现。实例操作例某地调查居民心理问题的存在现状资料如下表所示试绘制线图比较不同性别和年龄组的居民心理问题检出情况。 年龄分组心理问题检出率()男性女性 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:心理问题检出率为RATE年龄分组为AGE性别为SEXAGE与SEX可定义为字符变量。RATE按原数据输入AGE按分组情况分别输入、、、、、、SEX是男的输入M、女的输入F。 操作步骤选Graphs菜单的Line过程弹出LineChart定义选项框有种线图可选:Simple为单一线图、Multiple为多条线图、Dropline为落点线图本例选多条线图。点击Define钮弹出DefineMultipleLine:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选rate点击(钮使之进入LinesRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框选age点击(钮使之进入CategoryAxis框选sex点击(钮使之进入DefineLinesby框。  图线图绘制对话框 点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“某地男女性年龄别心理问题检出率比较”点击Continue钮返回DefineMultipleLine:SummariesforGroupsofCases对话框再点击OK钮即完成。 结果显示下图即为系统输出的线图分析表明岁组和岁以上组的心理问题检出率较其他年龄组为高女性的心理问题检出率较男性为高。   第三节区域图主要功能调用Graphs菜单的Area过程可绘制区域图。实际上区域图是用面积来表现连续性的频数分布资料面积越大频数越多反之亦然。实例操作例在某城市抽样研究岁已婚育龄妇女的避孕现状频数分布资料参见下表试绘制区域图。 年龄分组避孕现状有无 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:避孕有无的人数为NUMBER年龄分组为AGE避孕现状为CONTRAAGE与CONTRA可定义为字符变量。NUMBER按实际人数输入(有无避孕的人数全部输入变量NUMBER中)AGE按分组情况分别输入、、、、、CONTRA有的输入Y、无的输入N。 操作步骤选Graphs菜单的Area过程弹出AreaChart定义选项框有种线图可选:Simple为简单区域图、Stacked为堆积区域图本例选堆积区域图。点击Define钮弹出DefineStackedArea:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选number点击(钮使之进入AreasRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框选age点击(钮使之进入CategoryAxis框选contra点击(钮使之进入DefineAreasby框。  图区域图绘制对话框 点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“某市已婚育龄妇女避孕状况分析”点击Continue钮返回DefineStackedArea:SummariesforGroupsofCases对话框再点击OK钮即完成。 结果显示下图显示:年轻妇女(岁之前)有避孕人数与无避孕人数差不多岁之后有避孕人数占绝大多数而岁以后无避孕人数又开始增加。   第四节构成图主要功能调用Graphs菜单的Pie过程可绘制构成图。构成图也称馅饼图用一个圆来表现百分构成读者可根据圆中各个扇形面积的大小判断某一部分在全部中所占比例的多少。实例操作例某年某医院用中草药治疗例慢性支气管炎患者其疗效如下所示试绘制构成图。 疗效病例数百分构成()控制显效好转无效合计 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:百分构成资料为DATA构成部分的名称为TEXTTEXT定义为字符变量。DATA按实际百分数输入TEXT依次输入、、、。 操作步骤选Graphs菜单的Pie过程弹出PieChart定义选项框构成图仅有一种故直接点击Define钮弹出DefinePie:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入SlicesRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框选text点击(钮使之进入DefineSlicesby框。点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“中草药治疗慢性支气管炎效果构成图”点击Continue钮返回DefinePie:SummariesforGroupsofCases对话框再点击OK钮即完成。  图构成图绘制对话框 结果显示下图显示:该中草药效果良好无效的比例很小。   第五节高低区域图主要功能调用Graphs菜单的HighLow过程可绘制高低区域图。高低区域图用于表现多种形式的数据区域如一组测定值的范围(最小值最大值)、可信区间值(低限高限)、±·SD(低值均值高值)等形象直观。实例操作例为了解水体污染情况某市测定三种水源中放射性元素锶(Sr)的含量(Bq·L)资料如下试绘制高低区域图。 水源点范围均值自来水湖水水库水~~~ 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:数据的变量名为DATA将范围的低值与高值以及均值一并输入设一变量为CAT用于定义低值、高值和均值低值为、高值为、均值为水源点变量名为GROUP依次输入、、。 操作步骤选Graphs菜单的HighLow过程弹出HighLowChart定义选项框高低区域图有种即:SimpleHighLowClose:简单线型高低区域图ClusteredHighLowClose:复式线型高低区域图SimpleRangeBar:简单直条型高低区域图ClusteredRangeBar:复式直条型高低区域图DifferenceLine:差异线区域图。本例选用简单线型高低区域图。然后点击Define钮弹出DefineSimpleHighLowClose:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入BarsRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框选cat点击(钮使之进入CategoryAxis框,选group点击(钮使之进入DefineHighLowCloseby框。点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“某市测定不同水体放射性元素锶的含量比较”点击Continue钮返回DefineSimpleHighLowClose:SummariesforGroupsofCases对话框再点击OK钮即完成。  图高低区域图绘制对话框 结果显示下图显示放射性元素锶的含量在湖水中最高、在自来水中最低但水库水中其含量不仅高而且变化幅度最大。   第六节直条构成线图主要功能调用Graphs菜单的Pareto过程可绘制直条构成线图(又称佩尔托图)。直条构成线图是直条图与构成图的结合它用直条的长短表现各组绝对数的多少同时用线段的逐渐上升趋势表现各组百分构成比接近的过程。实例操作例随访名岁的男性一年分季节考察其感冒发生情况结果如下试绘制直条构成线图。 季节病例数百分构成()春夏秋冬合计 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:各季节病例数的变量名为DATA输入具体数字季节的变量名为SEASON依次输入、、、。百分构成不必建立变量也不必输入数据系统会自动生成。 操作步骤选Graphs菜单的Pareto过程弹出ParetoChart定义选项框有种直条构成线图可选:Simple为单一直条构成线图Stacked为堆积式直条构成线图本例选用单一直条构成线图。然后点击Define钮弹出DefineSimplePareto:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入Sumsofvariable框选season点击(钮使之进入CategoryAxis框。点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“名岁男性各季节感冒发生人数分析”点击Continue钮返回DefineSimplePareto:SummariesforGroupsofCases对话框再点击OK钮即完成。  图直条构成线图绘制对话框 结果显示下图显示春秋季的感冒病例比其他季节多仅春季的病例数已接近全年病例数的一半。夏季感冒病例最少占全年病例数的比例不到。   第七节质量控制图主要功能调用Graphs菜单的Control过程可绘制质量控制图。质量控制图是进行质量控制的常用工具可提示工作过程中所发生的变化及其趋势从而提醒人们的警觉与注意以便分析原因、采取解决对策。实例操作例对一种标准试液中某物质含量测平行样次结果如下试绘制质量控制图以便对准确度与精确度进行评价。 测定次序平行样均数极差第一次第二次 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:平行样数据的变量名为DATA将测定数据一并输入设一变量为GROUP用于定义测定次序依次输入、、、、。均数和极差的数据不必输入系统会自动生成。 操作步骤选Graphs菜单的Control过程弹出ControlChart定义选项框有种质量控制图可选:  图质量控制图选项框 XBar,R,s:均数控制图和极差(标准差)控制图。均数控制图又称图用于控制重复测定的准确度极差控制图又称R图用于控制例数较少时重复测定的精确度标准差控制图又称s图用于控制例数较多时重复测定的精确度。Individuals,MovingRange:个值控制图。根据容许区间的原理绘制适用于单个测定值的控制。p,np:率的控制图。根据率的二项分布原理绘制适用于率的控制。c,u:数量控制图。根据组中非一致测定值绘制各组例数相等时用u图不相等时用c图适用于属性资料的质量控制。本例选用XBar,R,s。选项框的下方为数据类型选择栏(DataOrganization)Casesareunits表示数据文件中各观察样例只是一个值其分组需要再定义Casesaresubgroups表示数据文件中各观察样例本身就是一个组。点击Define钮弹出XBar,R,s:CasesAreUnits对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入ProcessMeasurement框选group点击(钮使之进入SubgroupsDefinedby框。因本例样品少故在Charts栏中选XBarandrange项要求输出均数控制图和极差控制图。点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“样品测定的质量控制图”点击Continue钮返回XBar,R,s:CasesAreUnits对话框再点击OK钮即完成。  图质量控制图定义对话框 结果显示系统输出两张图第一张为均数控制图平均中心线的值为五组均数的平均值其极差均值为五组极差的平均值并由此计算得到上、下控制限该图将用于日后测定的准确度检查测定值在上、下控制限之内的属随机波动超出上、下控制限的为测定失控。第二张为极差控制图将用于日后测定的精确度检查测定值的极差在上、下控制限之内的属随机波动超出上、下控制限的为测定失控。        第八节箱图主要功能调用Graphs菜单的Boxplot过程可绘制箱图。箱图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值。实例操作例研究甲基汞对肝脏脂质过氧化的毒性作用选用只大白鼠随机分成五组按不同剂量染毒一段时期后测定肝脏LPO含量(nmolL)资料如下表试绘制箱图。 编号染毒剂量(mgkg体重) 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:所测定肝脏LPO含量数据的变量名为DATA输入原始数据再设一变量为GROUP用于定义不同染毒剂量组依次输入、、、、。 操作步骤选Graphs菜单的Boxplot过程弹出BoxplotChart定义选项框有种箱图可选:Simple为简单箱图Clustered为复式箱图本例选用简单箱图。然后点击Define钮弹出DefineSimpleBoxplot:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入Variable框选group点击(钮使之进入CategoryAxis框。点击OK钮即完成。  图箱图定义对话框 结果显示下图即为箱图图形的含义是:中间的粗线为中位数灰色的箱体为四分位(箱体下端为第二十五百分位数、上端为第七十五百分位数)两头伸出的线条表现极端值(下边为最小值、上边为最大值)。从图中可见:随染毒剂量的增加大白鼠肝脏过氧脂质化的程度更严重且LPO含量的变动范围也随之加大。   第九节均值相关区间图主要功能调用Graphs菜单的ErrorBar过程可绘制均值相关区间图。正态分布资料的描述性指标:如均值、标准差、标准误并由此求得的参照值范围、总体均值的可信区间等都可用均值相关区间图来表现。实例操作例食品中微量砷(As)主要采用两种方法测定一是新银盐法另一是DDCAg法。今比较两种方法测定不同浓度As标准液(μgml)的光密度值可信区间试绘制均值相关区间图。 编号新银盐法DDCAg法 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:数据的变量名为DATA将新银盐法和DDCAg法的测定所得光密度值一并输入然后设一变量为GROUP用于定义不同标准液浓度组依次输入、、、、再设一变量为CATE用于定义不同方法组依次输入、。 操作步骤选Graphs菜单的ErrorBar过程弹出ErrorBar定义选项框均值相关区间图有种Simple为简单均值相关区间图Clustered为复式均值相关区间图本例选用复式均值相关区间图。然后点击Define钮弹出DefineClusteredErrorBar:SummariesforGroupsofCases对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入Variable框选group点击(钮使之进入CategoryAxis框,选cate点击(钮使之进入DefineClustersby框。  图均值相关区间图定义对话框 在BarRepresent栏中有一下拉菜单系统提供种图形表现方式让用户选择:Confidenceintervalformean:绘出总体均值的可信区间要求输入区间的百分数Standarderrorofmean:绘出均值两倍标准误的区间Standarddeviation:绘出均值两倍标准差的区间。本例选用Confidenceintervalformean。之后点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“两种方法测定微量砷的光密度可信区间比较”点击Continue钮返回DefineClusteredErrorBar:SummariesforGroupsofCases对话框再点击OK钮即完成。 结果显示下图可见用DDCAg法测定的光密度精确度高于新银盐法但其对浓度的区分度低于新银盐法。   第十节散点图主要功能调用Graphs菜单的Scatter过程可绘制散点图。散点图用于表现测量数据的原始分布状况读者可从点的位置判断测量值的高低、大小、变动趋势或变化范围。实例操作例研究饮茶对人体血清微量元素(μmolL)的影响作用结果如下试绘制散点图。 编号多喝茶组少喝茶组不喝茶组ZnFeMnZnFeMnZnFeMn 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:数据的变量名为DATA将各组各微量元素的测定值一并输入设一变量为CATE用于定义喝茶状况组多喝茶组为、少喝茶组为、不喝茶组为再设一变量为CATE用于定义微量元素种类Zn为、Fe为、Mn为。 操作步骤选Graphs菜单的Scatter过程弹出Scatterplot定义选项框(图)散点图有种Simple为单层散点图Overlay为多层散点图Matrix为矩阵散点图D为立体散点图本例选用单层散点图。然后点击Define钮弹出SimpleScatterplot对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入YAxis框选cate点击(钮使之进入XAxis框(指定饮茶状况为横轴标目),选cate点击(钮使之进入SetMarkersby框(指定微量元素种类为散点标志)。点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“饮茶与人体血清微量元素的关系”点击Continue钮返回SimpleScatterplot对话框再点击OK钮即完成。  图散点图选项框  图散点图绘制对话框 结果显示下图横轴标目中为多喝茶组、为少喝茶组、为不喝茶组。图中可见饮茶对提高人体血清铁(Fe)和锌(Zn)的含量有明显的作用且饮茶量越大效果越明显但对锰(Mn)的作用较小饮茶量与效果的关系不明显。   第十一节直方图主要功能调用Graphs菜单的Histogram过程可绘制直方图。直方图是用直条的长短来表示连续性的绝对数(或称频数)资料的多少其意义与本章第三节介绍的区域图相似但区域图能进行多组资料的比较(如堆积式区域图)而直方图不能。实例操作例现有某地某年流行性乙型脑炎患者的年龄分布资料如下表试绘制直方图。 年龄分组患者人数每岁患者人数 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:频数资料的变量名为NUMBER将每岁患者人数资料输入设一变量为GROUP用于定义年龄组将各年龄分组的下限值输入。为使频数资料在作图中生效应选Data菜单的WeightCases命令项在弹出的WeightCases对话框中取Weightcasesby项并选变量NUMBER点击(钮使之进入FrequencyVariable框点击OK钮即可。 操作步骤选Graphs菜单的Histogram过程因直方图只有一种类型故直接弹出Histogram对话框(图)在左侧的变量列表中选group点击(钮使之进入Variable框点击Titles钮弹出Titles对话框在Title栏内输入“某地某年流行性乙型脑炎患者年龄分布”点击Continue钮返回Histogram对话框再点击OK钮即完成。  图直方图绘制对话框 系统在ChartCarousel窗口输出直方图。由于本例资料的分组情形比较细(即每岁一组)而系统只按默认的每岁一组方式输出图形所以需要安用户的要求对统计图进行编辑。点击ChartCarousel窗口上端工具栏中的Edit钮弹出!Chart窗口将鼠标箭头指向图的横轴并双击鼠标左键弹出IntervalAxis对话框(图)在AxisTitle处将“GROUP”改为中文“年龄分组”在Intervals栏选择Custom项点击Define钮弹出IntervalAxis:DefineCustomInterval对话框(图)在Definition栏的Intervalwidth处输入要求按每岁一组的方式作图在Range栏的Minimum处输入在Maximum处输入要求横轴从岁开始至岁止。点击Continue钮返回IntervalAxis对话框再点击OK钮即可。  图横轴修改对话框  图用户定义横轴选项框 结果显示下图即为经用户编辑后的直方图。由图中可见:该地流行性乙型脑炎患者主要集中在岁之前岁之后患者数骤减尤其是岁之后患者数几乎为。     第十二节正态概率分布图主要功能调用Graphs菜单的NormalPP过程可绘制正态概率分布图。如果变量值是正态分布的则所绘制的正态概率分布图将呈现一条从纵轴零点指定右上角的直线。实例操作例某医师测得名健康女大学生血清总蛋白含量(gL)资料如下试绘制正态概率分布图。  数据准备激活数据管理窗口数据的变量名为DATA将原始测定值输入。 操作步骤选Graphs菜单的NormalPP过程弹出NormalPPPlot对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入Variable框。在Transform栏中系统有种数据转换形式供用户选择:  图正态概率分布图定义对话框 NaturalLogtransform:作自然对数的转换Standardizevalues:作标准化值(即Z值)的转换Difference:使用系列值与n个相近观察值的差别值替代原始值Seasonallydifference:使用系列值与n个时期值的差别值替代原始值。本例不作数据转换。点击Expected钮弹出NormalPPPlot:Expected对话框系统询问用户采用什么方法计算预期正态概率值共种方法:Blom:使用公式推算Tukey:使用公式推算Rankit:使用公式推算VanderWaerden:使用公式推算。上列各式中n为观察单位数r为~n的秩次。本例选Blom方法。点击Continue钮返回NormalPPPlot对话框再点击OK钮完成操作。 结果显示下图显示观察值紧贴正态概率线分布由此可知其服从正态分布。   第十三节正态概率单位分布图主要功能调用Graphs菜单的NormalQQ过程可绘制正态概率单位分布图。绘制正态概率单位分布图的意义与本章第十二节介绍的正态概率分布图一样只是其纵轴采用概率单位而不是采用概率。实例操作例某医师研究不同布氏菌苗免疫后布氏菌素皮肤反应情况资料如下试绘制正态概率单位分布图。 A组菌苗皮肤浸润直径(mm)B组菌苗皮肤浸润直径(mm) 数据准备激活数据管理窗口A组菌苗皮肤浸润直径的数据变量名为X将原始测定值输入B组菌苗皮肤浸润直径的数据变量名为X也将原始测定值输入。 操作步骤选Graphs菜单的NormalQQ过程弹出NormalQQPlot对话框(图)在左侧的变量列表中选data点击(钮使之进入Variable框不作数据转换选择Blom方法推算预期正态概率单位值点击OK钮完成操作。  图正态概率单位分布图定义对话框 结果显示由于是对两个变量作正态概率单位分布图故系统输出两张图。比较变量X与X的正态概率单位分布图可看到变量X的分布形式偏离正态因其值大多落在概率单位之下故呈现一定程度的正偏态而变量X的分布形式接近正态其值较均匀地紧贴正态概率单位线。      第十四节普通序列图主要功能调用Graphs菜单的Sequence过程可绘制普通序列图。普通序列图用于表现一组或几组观察值随另一序列性变量变化的趋势。实例操作例研究气相色谱仪采用硅胶采样管测定苯胺的稳定性资料如下试绘制普通序列图。 分析时间(min)加入值(μg)测定值(μg) 数据准备激活数据管理窗口定义变量名:加入值数据的变量名为X测定值数据的变量名为X分析时间的变量名为TIME。将原始数据一一输入即可。 操作步骤选Graphs菜单的Sequence过程弹出SequenceChart对话框(图)在左侧的变量列表中选x、x点击(钮使之进入Variable框选time点击(钮使之进入TimeAxisLabels框点击OK钮即完成。  图普通序列图定义对话框 结果显示下图为气相色谱仪采用硅胶采样管测定苯胺的稳定性研究图。该图显示:测定值围绕加入值作小幅度(<)的波动。测定前期测定值高于实际加入值测定后期测定值低于实际加入值。最佳测定时间为样品加入后~分钟内。   第十五节时间序列图主要功能调用Graphs菜单的TimeSeries过程可绘制时间序列图。时间序列是指按时间顺序排列的随机变量的一组实测值。分析时间序列图可以从运动的角度认识事物的本质如几个时间序列之间的差别、一个较长时间序列的周期性或对未来的情况进行预测。实例操作例连续周(每周个工作日)测定某无菌操作室空气中的细菌含量(×M)资料如下试绘制时间序列图看是否存在周期性变动趋势。 时间第一周第二周第三周第四周第天第天第天第天第天 数据准备激活数据管理窗口定义变量名为DATA然后按时间顺序从第一周第天起将观察数据依次输入。 操作步骤在Graphs菜单的TimeSeries项中含两个过程:Autocorrelations:自相关时间序列图自相关指相关值来自一组时间序列中前一时间序列与其后序列的对应各观测值的相关Crosscorrelations:交叉相关时间序列图交互相关指相关值来自某一时间序列变量与相邻另一个或一些时间序列变量的对应各观测值的相关。本例只有一个随机变量故选用Autocorrelations过程。在弹出的Autocorrelations对话框(图)中选左侧变量列表中的data点击(钮使之进入Variable框。在Display栏选Autocorrelations项要求仅绘制自动相关的时间序列图。点击Options钮弹出Autocorrelations:Options对话框在MaximumNumberofLags处输入表示时间序列阶段为每天一个周期点击Continue钮返回Autocorrelations对话框再点击OK钮即完成。  图时间序列图定义对话框 结果显示在时间序列图中用户可根据相关系数的大小来判断序列模型的变动趋势。一般地说相关系数为或为<则前后序列或相邻序列的变动趋势保持原状当最大的正相关系数出现在最后一个时点之前的任一时点时表明趋势变动完整地说是后面的或相邻变量的序列较前面的或相邻前面变量的序列延迟前面的或相邻前面变量的序列超前的时点即在最大正相关系数所在的时点。如本例系统按用户指向一个时间序列为个时点段下图显示最大正相关系数位于最后一个时点故表明前后时间序列稳定即具有周期性。   PAGEdocN=SEX
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