spss软件在农业统计分析中的应用.pdf

应用实践 计算机与农业 2 0 0 1 年第 1 1 期.1 4.S P S S 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 3 1 1 8 2 5 2，2浙江诸暨市种子公司 3 1 1 8 0 0，3浙江绍兴县农技推广总站 3 1 2 0 0 0 ，4浙江丽水市职业技术学院 3 2 3 0 0 0）SPSS 是社会科学统计包 Statistical Package for the Social Science 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Descriptive Statistics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 Descriptive Statistics 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 1 0 0 个麦穗的每穗小穗数 1 8 1 5 1 7 1 9 1 6 1 5 2 0 1 8 1 9 1 7 1 7 1 8 1 7 1 6 1 8 2 0 1 9 1 7 1 6 1 8 1 7 1 6 1 7 1 9 1 8 1 8 1 7 1 7 1 7 1 8 1 8 1 5 1 6 1 8 1 8 1 8 1 7 2 0 1 9 1 8 1 7 1 9 1 5 1 7 1 7 1 7 1 6 1 7 1 8 1 8 1 7 1 9 1 9 1 7 1 9 1 7 1 8 1 6 1 8 1 7 1 7 1 9 1 6 1 6 1 7 1 7 1 7 1 6 1 7 1 6 1 8 1 9 1 8 1 8 1 9 1 9 2 0 1 5 1 6 1 9 1 8 1 7 1 8 2 0 1 9 1 7 1 8 1 7 1 7 1 6 1 5 1 6 1 8 1 7 1 8 1 6 1 7 1 9 1 9 1 7 表 2 D e s c r i p t i v e S t a t i s t i c s（描述性统计）N Range Minimum Maximum Statistic Statistic Statistic Statistic 100 5 15 20 小穗数 Valid N(listwise)100 Maximum Mean Std.Deviation Statistic Statistic Std.Error Statistic 小穗数 ValidN(listwise)20 17.47.13 1.25 图 1 计算机与农业 2 0 0 1 年第 1 1 期 应用实践.1 5.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Compare Means 项的 Independent-Samples T Test 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 Test Variable(s)，把饲料类型设为 Grouping Variable；单击 Define Groups 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-Samples T Test 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（Equal variances assumed）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 Compare Means 项中，还可以完成平均数分析（Means）、单样本 t 测验（One-Sample T Test）、成 对 比 较 的 假 设 测 验（Paired-Samples T Test）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Compare Means 项的 One-Way ANOVA 命令，弹出一对话框，将地区设定为 Factor，将长度设定为Dependent List；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-Way ANOVA 对话框；单击 Post Hoc 表3 G r o u p S t a t i s t i c s（组群统计）组别 N M e a n S t d.D e v i a t i o n S t d.E r r o r M e a n 增重量 1 2 1 2 7 1 2 0.1 7 1 0 1.0 0 2 1.2 6 2 0.6 2 6.1 4 7.7 9 表 4 I n d e p e n d e n t S a m p l e s T e s t（独立样本 t 测验）L e v e n e s T e s t f o r E q u a l i t y o f V a r i a n c e s t-t e s t f o r E q u a l i t y o f M e a n s 9 5%C o n f i d e n c e I n t e r v a l o f t h e D i f f e r e n c e F S i g.t d f S i g.(2-t ai l e d)M e a n D i f f e r e n ce S t d.E r r o r D i f f e r e n c e L o w e r U p p e r 增重量q u a l v a r i a n c e s a s s u m e d E q u a l v a r i a n c e s n o t a s s u m e d .0 0 9 .9 2 6 1.9 1 6 1.9 3 2 1 7 1 3.0 1 6 .0 7 2 .0 7 5 1 9.1 7 1 9.1 7 1 0.0 1 9.9 2 -1.9 4 -2.2 6 4 0.2 8 4 0.6 0 表 5 各地区黄鼬冬季针毛长度表（单位：毫米）地区 重复 东北 内蒙古 河北 安徽 贵州 1 3 2.0 2 9.2 2 5.5 2 3.3 2 2.3 2 3 2.8 2 7.4 2 6.1 2 5.1 2 2.5 3 3 1.2 2 6.3 2 5.8 2 5.1 2 2.9 4 3 0.4 2 6.7 2 6.7 2 5.5 2 3.7 图 4 图 2 图 3 应用实践 计算机与农业 2 0 0 1 年第 1 1 期.1 6.按钮，弹出如图 7 所示的对话框，在假定方差齐性（Equal variances assumed）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-Way ANOVA 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 D e s c r i p t i v e s （单因素方差分析的描述性统计）9 5%C o n f i d e n c e I n t e r v a l f o r M e a n N M e a n S t d.D e v i a t i o n S t d.E r r o r L o w e r B o u n d U p p e r B o u n d M i n i m u m M a x i m u m 1 4 3 1.6 0 0 1.0 3 3 .5 1 6 2 9.9 5 7 3 3.2 4 3 3 0.4 3 2.8 2 4 2 7.4 0 0 1.2 8 3 .6 4 2 2 5.3 5 8 2 9.4 4 2 2 6.3 2 9.2 3 4 2 6.0 2 5 .5 1 2 .2 5 6 2 5.2 1 0 2 6.8 4 0 2 5.5 2 6.7 4 4 2 4.7 5 0 .9 8 5 .4 9 2 2 3.1 8 3 2 6.3 1 7 2 3.3 2 5.5 5 4 2 2.6 2 5 .7 4 6 .3 7 3 2 1.4 3 9 2 3.8 1 1 2 2.0 2 3.7 T o t a l 2 0 2 6.4 8 0 3.1 9 5 .7 1 4 2 4.9 8 5 2 7.9 7 5 2 2.0 3 2.8 表7 A N O V A（单因素方差分析表）S u m o f S q u a r e s d f M e a n S q u a r eF S i g.B e t w e e n (C o m b i n e d)G r o u p s L i n e a r C o n t r a s t T e r m D e v i a t i o n W i t h i n G r o u p s T o t a l 1 8 0.4 8 7 1 6 9.7 4 4 1 0.7 4 3 1 3.5 0 5 1 9 3.9 9 2 4 1 3 1 5 1 9 4 5.1 2 2 1 6 9.7 4 4 3.5 8 1 .9 0 0 5 0.1 1 71 8 8.5 3 53.9 7 7.0 0 0 .0 0 0 .0 2 9 （参考文献略）图 5 图 6 图 7 图 8