指導(dǎo)教師： .word可編輯. 2015年11月1日I指導(dǎo)教師成績(jī)?cè)u(píng)定表題目學(xué)生姓名評(píng)分內(nèi)容平時(shí)成績(jī)?cè)O(shè)計(jì)內(nèi)容文檔寫作答辯總評(píng)分業(yè)信業(yè)信管評(píng)分評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分利認(rèn)真對(duì)待課程設(shè)計(jì)，遵守實(shí)驗(yàn)室規(guī)定，上機(jī)不遲到早退，不做和設(shè)計(jì)利無關(guān)的事。設(shè)計(jì)內(nèi)容豐富，符合大綱要求界面外觀漂亮、大方功能符合大綱要求文檔設(shè)計(jì)正確合理文檔反映設(shè)計(jì)規(guī)劃過程文檔反映系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程。.word可編輯. □很好□較好□一般□很好□良好□一般□很好□良好□一般□良好□一般完成的課程設(shè)計(jì)特色之處：指導(dǎo)教師簽名2016.11.1指導(dǎo)教師評(píng)閱意見績(jī)SPSS過程略SPSS編輯窗口、語法編輯窗口、腳本數(shù)據(jù)編輯窗口是用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析的主要窗口界面，用戶可在此窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入、觀察、編輯和統(tǒng)計(jì)分析等操作。結(jié)果輸出窗口用于輸出統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果或繪制的相關(guān)圖表。.word可編輯.②② 語法編輯窗口，用戶可以在語法編輯器窗口輸入或修改SPSS命令，或單擊任何分析對(duì)話框上的“粘貼”按鈕，將使用對(duì)話框設(shè)置的各種命令或選項(xiàng)粘貼到語法編輯器窗口。腳本編寫窗口，用戶可以在此窗口編寫SPSS內(nèi)嵌的SaxBasic語言以形成自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)圖表編輯窗口可以對(duì)生成的圖表進(jìn)行編輯。二、數(shù)據(jù)文件的處理定義變量：點(diǎn)開變量視圖設(shè)置變量名稱及其屬性。錄入和編輯數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)的方式有兩種，一是新建數(shù)據(jù)，二是導(dǎo)入數(shù)據(jù)。①①.word可編輯.④④ ③③然后可在④圖中的數(shù)據(jù)視圖增添，刪除，修改數(shù)據(jù)。計(jì)算新變量，輸入所有人語數(shù)英的平均成績(jī)。打開【轉(zhuǎn)換】→【計(jì)算變量】打開【數(shù)據(jù)】→【選擇個(gè)案】.word可編輯. 數(shù)據(jù)文件的合并首先選擇合并變量，打開要合并的數(shù)據(jù)后，需對(duì)兩表的關(guān)鍵變量進(jìn)行排序后才能合并。打開【數(shù)據(jù)】→【合并文件】→【添加變量】.word可編輯. 數(shù)據(jù)文件的存儲(chǔ)與讀取存儲(chǔ)：打開【文件】→【保存】讀取：打開【文件】→【打開】→【數(shù)據(jù)】然后選取要打開的數(shù)據(jù)即可。三、統(tǒng)計(jì)圖形條形圖打開【圖形】→【圖表構(gòu)建程序】把左上方的變量依次拖入右邊圖表的x軸，y軸。。如下圖餅圖線形圖.word可編輯. 直方圖散點(diǎn)圖四、基本統(tǒng)計(jì)分析頻數(shù)統(tǒng)計(jì)及總體均值與總體方差的估計(jì)、總體均值的置信區(qū)間的計(jì)算打開【分析】→【描述統(tǒng)計(jì)】→【頻率】，把要用的變量放到右邊，點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)量】把要輸出的數(shù).word可編輯. 打開【分析】→【描述統(tǒng)計(jì)】→【頻率】，把要用的變量放到右邊，點(diǎn)擊【選項(xiàng)】把要輸出的數(shù)據(jù)勾選。如下圖結(jié)果如下五、回歸分析一元線性回歸分析例題：分析不同地區(qū)的甲狀腺腫的患病率高低與本地水質(zhì)的碘含量的關(guān)系。首先，在做回歸分析之前，可以先用散點(diǎn)圖初步觀察兩變量有無相關(guān)趨勢(shì)。如下圖.word可編輯.①① 從左圖可以看出，二者有一定的相關(guān)關(guān)系，接下來就可以做進(jìn)一步的回歸分析，找出它們二者間的關(guān)聯(lián)。打開【分析】→【回歸】→【線性】把“碘含量”拖入自變量，把“患病率”拖入因變量，統(tǒng)計(jì)量選擇模擬擬合度和描述性。結(jié)果如下：②②.word可編輯. ③④數(shù)很大，說明模型擬合效果很好；圖③為對(duì)模型進(jìn)行方差分析的結(jié)果，反映其具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；圖④給出了回歸方程的各項(xiàng)參數(shù)，a=17.484，b=4.459，即回歸方程為y=17.484+4.459x,認(rèn)為碘含量對(duì)患病率是存在影響的。多元線性回歸分析例題：采取措施的速度與保險(xiǎn)公司的規(guī)模及其類型之間的關(guān)系分析。散點(diǎn)圖分析略打開【分析】→【回歸】→【線性】把“公司類型”、“公司規(guī)?！蓖先胱宰兞浚选八钑r(shí)間”拖入因變量，統(tǒng)計(jì)量選擇模擬擬合度和描述性。結(jié)果如下：.word可編輯. ①②③④數(shù)很大，說明模型擬合效果很好；圖③為對(duì)模型進(jìn)行方差分析的結(jié)果，反映其具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；yxx司類型對(duì)索賠的反應(yīng)所需時(shí)間是存在影響。六、方差分析單因素方差分析例題：比較三個(gè)不同的電池生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)電池的壽命。打開【分析】→【比較均值】→【單因素ANOVA】在【兩兩比較】中選擇“LSD”、“S-N-K”;在【選項(xiàng)】中選擇“描述性”、“方差同質(zhì)性檢驗(yàn)”、“均值圖”。把“電池”拖入因變量列表，把“企業(yè)”拖入因子。.word可編輯. 結(jié)果如下：①②③④圖①所示為L(zhǎng)evene方差齊性檢驗(yàn)的結(jié)果，本例Levene統(tǒng)計(jì)量為0.390。顯著性P值一圖②所示為單因素方差分析的結(jié)果，并且進(jìn)行了趨勢(shì)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示不同企業(yè)間方差分析統(tǒng)計(jì)量F=38.771,P值=0.000<0.01,因此認(rèn)為不同企業(yè)間生產(chǎn)電池的壽命不同。法結(jié)果一致。無重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析.word可編輯. 打開【分析】→【一般線性模型】→【單變量】在各個(gè)選項(xiàng)中做出對(duì)應(yīng)設(shè)置如下圖結(jié)果如下：①③③②④FP.000，說明模型有異(P=0.117)，其他均有差異，P<0.05。.word可編輯. 圖③所示為不同品系兩兩比較結(jié)果，從Sig值(即P值)可見，每個(gè)品系間均無差異圖④所示為不同品系小鼠喂養(yǎng)不同飼料的體重增重的均值圖，可見A飼料較好，B和C飼料差異不大。重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析胖學(xué)生，隨機(jī)分成兩組，第一組每天下午按新的鍛煉方法鍛煉，第二組不參與新的鍛煉方法鍛煉，并于實(shí)驗(yàn)開始的第1.2.3個(gè)月分別測(cè)量學(xué)生體重減重情況。打開【分析】→【一般線性模型】→【重復(fù)度量】(1)打開【重復(fù)度量定義因子】，單擊“被試內(nèi)因t(2)“級(jí)別數(shù)”框中輸入重復(fù)測(cè)量次數(shù)“3”，單擊“添加”按鈕。One,Two和Three。按照框中測(cè)量的順序，注意順序一定不能出錯(cuò)。將因素變量group放入“因子列表”框。結(jié)果如下：.word可編輯. ①②③④和誤差df值，表中可見不同測(cè)試時(shí)間的weight有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，P=0.000，而測(cè)試時(shí)間與組別間無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，P=0.55。然而是否以此結(jié)果為準(zhǔn)的依據(jù)是球形性檢驗(yàn)，若不符合球形性，才以此結(jié)果為準(zhǔn)或者以一元方差分析中校正結(jié)果為準(zhǔn)。圖②所示為球形性檢驗(yàn)結(jié)果，可見MauchlyW=0.983,P=0.926，符合球形性，結(jié)果以一元方差結(jié)果為準(zhǔn)。如果P<0.05，則不符合球形性檢驗(yàn)，則給出了3種校正模式，即Greenhouse-Geisser.Huynh-Feldt和下