《SPSS原理与运用》练习题
数据对应关系：06-均值检验；07-方差分析；08-相关分析；
09-回归分析；10-非参数检验；17-作图
1、以data06-03为例，分析身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重和肺活量均值是否有显著性。
分析：一个因素有2个水平用独立样本t检验，此题即身高因素有155以上和以下2个水平，因此用独立样本t检验（analyze->compare means->independent-samples T test）。报告：一、体重①m+s:>=155cm 时, m= 40.838kg; s= 5.117;
<155cm 时, m= 34.133kg；s= 3.816；
②方差齐性检验结果：P=0.198>0.05,说明方差齐性。
③t=4.056; p=0.001< 0.01,说明身高大于等于155cm 的与身高小于155cm的两组男生的体重有极显著性差异。
二、肺活量①m+s: >=155cm 时,m=2.404; s=0.402;
<155cm 时, m=2.016；s=0.423；
②方差齐性检验结果：P=0.961>0.05,说明方差齐性。
③t=2.512; p=0.018 < 0.05,说明说明身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重有显著性差异。
2、以data06-04为例，判断体育疗法对降低血压是否有效。
分析：比较前后2种情况有无显著差异，用配对样本t检验，(analyze->compare means-> paired-samples T test).
报告：①m+s 治疗前舒展压：m=119.50; s=10.069;
治疗后舒展压：m=102.50; s=11.118;
②相关系数correlation=0.599; p=0.067>0.05,说明体育疗法与降低血压相关。
③t=5.639;p=0.001<0.05,说明体育疗法对降低血压有效。
3、以data07-01为例，比较四种饲料对猪体重增加的作用有无不同。
分析：一个因素多个水平用单因素方差分析。（analyze->compare means->One-way ANOVA）。
操作中，contrast不用改;post-hoc中需勾Bonferroni和S-N-K; Options中需勾第1个descriptive和第3个Homegeneity of variance test.
报告：①m+s: A:m=133.36; s=6.808; B: m=152.04；s=6.957；
C:m=189.72; s=6.350; D: m=220.78；s=6.106；
②方差齐性检验结果：F=0.024;P=0.995>0.05,说明方差齐性。
③F=157.467; p=0.001 < 0.05,说明A B C D四种饲料对猪体重增加的作用有显著性差异。
④POST-HOC 检验表明：A B C D四种饲料对猪体重增加的作用效果从高到低依次为：D>C>B>A.(如何看图及如何排序，方法：如表格中显示D-A=87.415; D-B=68.735; D-C=31.055, 假设D=100,则易可计算出A B C的假设值，再根据假设值对ABCD进行
排序即可)
4、以data07-10为例，分析四种药物对某生化指标有无显著性作用。
分析：对一个样本重复测量时，作重复测量方差分析。（analyze->general linear model->repeated measure ）
操作：一、定义:factor name 中填med; number of levels中填4; ->add->define：将四个指标一起添加到第一个框中去—》options 中3个必要操作：1将med选到右边框中去，2勾选下边的compare main effect,在confident interval adjustment复选框中选Bonferroni；3 desplay框中选第1个Des…和第2个Esti..。->OK 报告：看结果时看第一个表descriptve statics和第5个表test of within-subject seffects表中的greenhouse-geisser结果F和Sig(即稍后要报告的p)即可
①m+s：服药1后生化指标：m=26.40；s=8.764;
服药2后生化指标：m=15.60；s=6.542;
服药3后生化指标：m=15.60；s=3.847;
服药4后生化指标：m=32.00；s=8.000.
②F=24.759, p=0.001<0.01,说明差异显著，四种药物对某生化指标有显著性作用。且其中药物4所起的作用最大，药物3所起的作用最大小(据平均值可看出来)。
5、以data08-01为例，分析国民收入与城乡居民储蓄存款余额之间的关系。
分析：变量间不准确不稳定的变化关系称之为相关关系。相关分析种类很多，spss中有二列相关（Bivariate）、偏相关（partial）、距离分析(distances)3类。其中的二列相关分析（Bivariate）有3种：⑴Pearson皮尔逊相关系数，即积差相关：就是2个变量标准分数乘积的算术平均数，它用于两个变量都是连续型变量时；
⑵Kendall’s tau-b:即肯德尔和谐系数，用于2（/3个以上）变量都是离散型变量时，可检验多个被试是否具有一致性。它分单维和双维。
⑶Speaman斯皮尔曼等级相关：用于两变量中有1个是离散型变量时。
操作：Analyze—>Correlate—>Bivariate（此题符合Pearson相关）1）Variables：选入这两个变量
2）Options：勾选Means and standard deviations即可。
报告：①m+s国民收入m=128.5452，其S=106.18753；
城乡居民储蓄存款m=14.1216，s=23.79747。
②相关系数r=0.976**，相关极显著，且成正相关。
6、以data08-03为例，判断树木的月生长量与月平均气温、月降雨量、月平均日照时数、月平均湿度这4个气候因素的关系。
分析：此题用偏相关partial，偏相关用于分析事物间是否存在潜在的关系。但作偏相关都首先需作一般相关。
操作：第一步：二列相关
Analyze—>Correlate—>Bivariate（Pearson相关）
1）variables：选入所有变量
2）option：Means and standard deviations前打钩。
报告：①5个变量的平均数和标准差：m+s（见截图）
