SPSS-操作要点整理--详细版解读(共36页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上Spss操作要点详细版第一章 导论SPSS介绍学习目标：初步认识SPSS软件的内容一、SPSS界面说明SPSS for Windows是SPSS/PC的Windows版本，具有Windows软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS程序就会出现图1-2界面。图1-2 SPSS 11.5 for Windows 界面标题栏菜单栏工具栏标签数据栏该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下：1。标题栏：功能与其它Windows软件一致。2菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。各菜单的主要功能如下。21 File：文件操作菜单。单击File，有

2、图1-3下拉菜单，主要功能包括：New：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；Open和Open Database：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；Read Text Data：读入文本文件；Save和Save As：保存文件；Display Data Info：显示数据的基本信息；Print和Print Preview：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。图1-3 File菜单项的下拉菜单图1-4 Edit菜单项的下拉菜单 22 Edit：文件编辑菜单。主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修

3、改过的观测值；cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据；paste variables：粘贴指定的变量；clear：清除所选的观测值或变量；find：查找数据。23 View：视图编辑菜单。用于视图编辑，进行窗口外观控制。包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。24 Data：数据文件建立与编辑菜单。主要用于变量和观测量的编辑和整理。如图1-5，主要功能包括：Define Variable Properties：定义变量属性；Copy Data Properties：复制数据文件属性；Insert Variable：插入变量；Insert Cases：

4、插入变量或观测值；Sort Cases：按照某个变量值重新排列观测值在数据文件中的顺序；Transpose：把数据文件的行列进行转置；Restructure：数据重组；Aggregate：对数据进行分类汇总，即按指定的变量将观测值进行汇总，以求得每组的描述统计量；Weight Cases：给变量加权，即以某个变量为权重。图1-5 Data菜单项的下拉菜单图1-6 Transform菜单项的下拉菜单 25 Transform：数据转换菜单。数据分析的进一步准备，如图1-6，主要功能包括：Computer：对数据进行计算，生成新的变量；Count：计算相同观测值的个数，并生成一个新的变量；Reco

5、de：对变量值进行重新编码，并生成一个新的变量；Automatic Recode：自动重新编码，即将原变量取整。Categorize Variables：对变量进行分类；Rank Cases：对变量求秩，并生成新变量保存秩。26 Analyze：统计分析菜单。用于数值分析，功能将在其后各章介绍。 27 Graphs：统计图的建立与编辑。如图1-7，主要功能为统计图的生成。教育统计学常用统计图的生成见第二章。 图1-7 Graphs及其下拉菜单和Interactive的下拉菜单28 Utilities：实用程序菜单。含有变量列表、文件信息、定义与使用集合、自动到新观测量、运行稿本文件、菜单编辑器

6、等。29 Windows：窗口控制菜单。可进行所有窗口的最小化和最大化，激活列表窗口。210 Help：帮助菜单。主要提供有关于SPSS使用、语法、介绍方面的帮助。3工具栏：由一系列的功能图标按钮组成，包括打开文件“Open File”、保存文件“Save File”、打印“Print”、对话框再调入“Dialog Recall”、撤消/恢复操作“Undo/Redo”、定位图表“Goto Chart”、定位观测“Goto Case”、显示变量信息“Variables”、查找“Find”、插入观测值“Insert Cases”、插入变量“Isert Variable”、拆分文件“Split Fi

7、le”、对观测量进行加权处理“Weight Cases”、选择观测量“Select Cases”、使用集合“Use Set”等。4数据栏：主要用于数据录入。5标签：用于实现数据输入界面“Data View”和变量定义界面“Variable View”切换。二、SPSS统计功能概述按照由易到难、由简到繁的顺序分类，SPSS的统计功能可分为三类：1、基础统计。包括描述性统计、探索性统计、列联表分析、线性组合测量、t检验、单因素方差分析、多维反应模型分析、线性回归分析、相关分析、非参数检验等。2、专业统计。包括判别分析、因子分析、聚类分析、距离分析、可靠性分析等。3、高级统计分析。包括Logisti

8、c回归分析、多变量方差分析、重复测量方差分析、多协变量方差分析、非线性回归、Probit回归分析、Cox回归分析、曲线估计等等。由于上述功能涉及内容繁多，因而不可能面面俱到，本章只选取常用的功能加以简要阐述，具体操作将在随后各章中详细说明。SPSS数值分析过程主要在Analyze菜单中进行，点击菜单Analyze进入下拉菜单，如图1-8，其数值分析过程主要由以下功能组成：Reports：报告功能；Descriptives Statistics：描述性统计；Tables：表格；Compare Means：均值比较；General Linear Model：一般线性模型；Correlate：相关分

9、析； Regression：回归分析；Classify：聚类分析；Data Reduction：数据简化处理，主要是因子分析；Scale：量表分析；Nonparametric Tests：非参数检验；Time Series：时间序列分析；Multiple Response：多维反应模型分析；Missing Value Analysis：缺省值分析。图1-8 Analyze菜单项的下拉菜单第二章 数据的搜集、整理与表达SPSS实验学习目标：能初步运用SPSS进行数据的录入一、数据输入数据输入是进行SPSS分析处理的第一步，也是关键的一步，数据没有输入和变量没有定义好，很多后续工作则不能展开。SP

10、SS的工作流程为：SPSS界面定义变量输入数据保存数据数据分析保存分析结果如例9-8：从某班随机抽取男妇生各10人参加创造性思维测验，结果如下。试问男女生创造性思维测验成绩之差是否显著？男：35 35 28 32 26 24 29 25 35 31女：28 34 25 20 20 16 31 27 24 151SPSS界面。打开SPSS，界面见图2-10，为一空白数据编辑窗口“SPSS Data Editor ”。图2-10 SPSS的数据编辑窗口2定义变量21 统计软件数据的录入格式和平时记录数据的格式不太相同，大致有以下原则：1）同一观察对象的数据不能在同一条记录中出现，即同一观察对象的数

11、据应独占一行2）一个测量指标只能占一列的位置，即同一指标的数值都应录入到同一变量中去。3）最终的数据应能够包含原始的所有信息。22 定义变量1）单击“variable view”（变量视图窗口）。该视图的每行各表示对一个变量的定义，每列表示定义该变量时所用的某种属性。如名称（name），变量类型（type）等，见图2-11。如对例9-8定义变量，把成绩定义为creating ，把性别定义为sex。图2-11 定义数据视图窗口2）定义变量后，单击“Data View”（数据视图），见图2-12所示，第一、第二列的名称均为深色显示，即为我们定义的creating 和 sex，其余各列名称均为灰色的

12、“var”。 图2-12 变量定义完毕的数据视图窗口3数据输入1）输入变量creating的值，确认一行一列单元格为当前单元格，输入第一个数据35，此时界面显示如图2-13所示。然后回车，输入第2个数据，以此类推将学生成绩输入完毕。图2-13 输入数据时的状态2）将变量SEX取值为1表男生，取值为2表女生，在每一成绩后标明性别数值，见图2-14。图2-14数据输入完毕后的状态4数据保存选择菜单FileSave，因该数据从未被保存过，故弹出Save Data As 对话框。注意：在11.0版本中对话框中下部多了一个Variables，可用于选择保存数据集中的某些变量。单击保存类型可看到SPSS

13、中数据保存的各种类型（见图2-15），如DBF，FoxPro，Excel，Access等。在此我们以SPSS保存数据。并在文件名框内取文件名，如键入XUELIN并回车，可看到系统返回数据编辑窗口，左上角原有的Untitled变为XUELIN，表明当前编辑的文件名为XUELIN.SAV。图2-15 Save Data As 对话框 二、 数据的整理（一）单元值的修改。 直接在每个数据单元中进行修改。（二）增加和删除一行数据（一个案子）。选择data 中的insert case （delete）命令，也可选中一行，再击右键，选插入（删除）。（三）数据的排序。选择data 中的sort case 命

14、令，弹出sort case 对话框，在左框中选取一个需要按其数值大小排序的变量（也可多个）添加到右框图中，并选择按升序还是按降序，按OK 即可。（四）数据的行列互换。将数据管理器中原先按行（列）方向排列的数据转换成按列（行）方向排列，即将个案和变量进行转换。这时可选datatranspose弹出一个对话框，再在变量名列表中选择1个或多个需转换的变量，使之添加到variable(s)框中，单击OK即可。（五）选取个案子集。在数据统计中可从所有资料中选择部分进行统计分析，选择dataselect cases命令。三、统计图的生成（一）直条图的生成1单式直条图1）打开或建立一个数据文件。如研究46年

15、级多重成就测验总分问题。2）单击“Grapha”，再单击“Bar”，弹出“Bar Charts”对话框，内有三种图标和直条图反映的数据类型。三种图标 Simple：单式直条图。 Clustered：分组直条图， Stacked：分段直条图。直条图的数据类型 Summaries for groups of cases：以某个分类同变量为个案分组的标准，反映以组为单位个案的情况。 Summaries of separate Variables：反映统计资料中若干变量或同一个变量的各种参数的情况，即反映单个变量的情况。 Values of individual cases：反映对应某个变量的所有个案

16、的取值情况。3）单击“Simple”，再单击“Define”，出现“Define Simple Bar：Summaries for groups of cases”对话框。在“Bar Represent”中选“Other summary function”，将“总分”调入“Variable：”；再将变量“年级”调入“Category Axis:”。单击“Titles”出现其对话框，在“Title”录入主标题，如在其“Line1:”录入“年级直条图”；在 “Subtitle”录入副标题，如在其“Line1:”录入“46年级多重成就的测验总分”。单击“Continue”返回，再单击“OK”则生成直

17、条图。4）图形编辑：对生成的图形进行编辑，使其符合自己的需要。第一步：双击“性别直条图”的任一处，出现“Chart1 SPSS Chart Editor”对话框。第二步：单击某一图形块（如数学，则该图形块被激活）。单击工具栏的“Fill Pattern”图标，可进行条纹修饰。修饰后，单击“Apply”；单击工具栏的“Colors”图标，可进行颜色修饰。修饰后，单击“Apply”；单击工具栏的“Bar Styles”图标，可进行图形式样的编辑。图形式样有三种：“Normal”表示通用图形；“Drop shadow”表示有阴影的图形；“3-D effect”表示三维效果的立体图”。 单击工具栏的“

18、Bar Lable Styles”图标，可进行图块标签编辑。其中，“None”表示无标签，“Srandard”表示使用标准签，“Framed”表示用框架的标签。选择后两项后单击“Apply All”,则会显示各自的例数。双击图中“专业直条图”文字，出现“Titles”,单击其中的“Title Justification”选“Center”，再单击“OK”，则标题居中。图中其它文字也可照此编辑。单击“File”，取文件名保存输出的图形。2分组直条图的生成步骤1）打开或建立数据文件。如研究性别与考虑焦虑问题。2）单击“Grapha”，选“Bar”，再单击“Clustered”，选择“Summari

19、es for groups of cases”。3）首先单击“Define”出现其对话框，将“性别”调入“Category Axis：”；将“考试焦虑水平”调入“Define Clusters by：”。然后选择“Bar Represent”中的“Other summary function”，将“考虑焦虑分数”调入“Variable：”。最后单击“OK”，生成按年级分组的考试焦虑分组直条图。（二）圆形图的生成1打开或建立一个数据文件。如高校教师职称结构问题。2单击“Grapha”，选“Pie”，选择“Summaries for groups of cases”。3单击“Define”出现其对

20、话框，将变量“职称”调入“Define slices by：”；在“Slices Represent”中选择“Other summary function”，将“人数”调入“Variable：”。4单击“Titles”，在标题中录入“职称结构圆形图”，单击“Continue”返回，单击“OK”生成“职称结构”圆形图。5单击“Edit”或双击圆形图进行编辑。1）单击“教授”扇形，再单击第2个图标，选择其中的一种图形模式。其他扇形均照此编辑。2）双击任一扇形，出现“Pie Options”对话框，其编辑内容为： 在“Position First Slice at：”中可输入第一个扇形的开始位置，根

21、据扇形个数输入相应数目。 单击“Edit Text”可对文本进行编辑。 单击“Format”出现圆形图标签选择式样，选后单击“Continlle”返回，再单击“OK”。 单击“优秀”扇形，再单击右边第4个图标，该扇形脱离出来。其他扇形也可照此编辑。6取文件名保存。（三）线图的生成线图有简单、复合及点线三种图形，此处介绍前两种。1简单线图的生成1）打开或建立一个数据文件。如绘制小学三年级标准化数学成就测验的线图。2）单击“Grapha”，选“Line”；再单击“Simple”，选择“Summaries for groups of cases”。3）单击“Define”出现其对话框，将变量“总分”

22、调入“Category Axis：”；在“Line Represents”中选“N of cases”。4）单击“Titles”，在标题中录入“数学成就”；单击“Continue”返回；再单击“OK”生成小学三年级标准化数学成就测验的线图。5）单击“Edit”进行编辑。单击图中任一线条，确定其等级，如优秀或良好等。单击第4个编辑图标出现“Line Styles”，在“Style”中选择线条式样，在“Weight”中选择线条粗细，再单击“Apply”。每一线条均照此编辑。取文件名保存。2复合线图1）打开或建立一个数据文件。如研究男女生2）单击“Grapha”，选“Line”；再单击“Multip

23、le”。选择“Summaries for groups of cases”。3）单击“Define”出现其对话框，将变量“性别”调入“Category Axis：”，将“考试焦虑成绩”调入“Define Clusters by：”，单击“Titles”，在标题中录入“性别与考试焦虑成绩的关系”，单击“Continue”返回，再单击“OK”生成性别与考试焦虑成绩的关系图。4）单击“Edit”进行编辑。单击图中任一线条，确定其等级，如优秀或良好等。单击第4个编辑图标出现“Line Styles”，在“Style”中选择线条式样，在“Weight”中选择线条粗细，再单击“Apply”。每一线条均照此

24、编辑。取文件名保存。（四）直方图的生成1）打开或建立一个数据文件。如绘制4-6年级标准化语文成就测验的直方图。2）单击“Grapha”，选“Histogram”。3）将变量“语文”调入“Variable：”。若选“Display normal curve”还可同时输出正态曲线。单击“OK”生成标准化语文成就测验分布的直方图。4）单击“Edit”进行编辑。运用工具栏对图形进行加工取文件名保存。（五）散点图的生成1）打开或建立一个数据文件。如绘制语文成绩与数学成绩关系的统计图。2）单击“Grapha”，再单击“Scatter”，选择“Simple”，3）单击“Define”，将 “语文”调入“Y

25、Axis：”，将“数学”调入“X Axis：”。单击“OK”生成语文成绩与数学成绩的散点图。4）单击“Edit”进行编辑。单击任一散点，散点被激活。单击工具栏第4个图标出现“markers”。在“Style”中选择符号，如“+”；在“size”中选择符号大小，如选“Medium”。再单击“Apply”，则符号式样及大小均发生变化。取文件名保存。四、统计表的编辑SPSS输出的表格需转换成学术性表格，具体操作步骤如下。1单击菜单“format”，再单击“TableLooks”出现其对话框。2单击有“academic”的选项即可。第三章 集中量数SPSS实验学习目标：学会平均数、中数和众数的SPSS

26、操作计算例3-1数据的均数、中数和众数。例3-1：语文成绩43，23，35，37，42，48，54，28，44，36，38，33。第1步：录入数据，见图3-3（或读取数据）。 图3-3 录入或读取数据 第2步：选“Analyze”，展开下拉菜单。单击“Descriptive Statistics”，再单击Frequencies，出现“Frequencies”对话框，将成绩添加到“Variable(s)：”，见图3-4。图3-4 添加变量：统计成绩第3步：单击“Statistics”，选择“Central Tendency”中的“Mean，Median，Mode，Sum”，再单击“Continu

27、e”按钮（见图3-4），返回“Frequencies”，单击“OK”，SPSS开始计算。结果见表3-5。图3-5 选择集中量指标Statistics（语文成绩）NValid12Missing0Mean38.4167Median37.5000Mode23.00(a)a Multiple modes exist. The smallest value is shown第四章 差异量数SPSS实验学习目标：掌握SPSS中的方差和标准差的计算例如，以下是某班甲乙两组语文单元测验成绩，请计算这两组数据的平均数、方差和标准差。甲：8，9，10，13，13，14，14，15乙：3，5，5，7，9，13，21

28、，33第1步：录入数据，见图4-3（或读取数）定义变量：语文为语文成绩、组别，甲组=1，乙组=2。 图4-3 Unitled-SPSS Data Editor对话框第2步：选“Analyze”，展开下拉菜单。单击下拉菜单“Compare Means”中的“Means”出现“Means”对话框，将左变量框中的“成绩语文”选入“Dependent List”中，“组别”选入“Independent List”，见图4-4。 图4-4 Means对话框第3步：单击“Options”，出现“Means ：Options”对话框，将“Statistics”框中“Mean，Stddeviation，Var

29、iance，Number of Cases”选入“Cell Stastics”中。见图4-5。 图4-5 Means：Options对话框第4步：单击“Continue”按钮，返回“frequencies”，单击“OK”即可。输出结果与解释： Report 组别MeanNStd. DeviationVariance1.0012.000082.618616.8572.0012.0000810.25392105.143Total12.0000167.2295752.267平均数与标准差的结果为：甲组平均数为12，方差为6.857，标准差为2.618；乙组平均数为12，方差为105.142，标准差为

30、10.254。两组平均数相等，但乙组方差、标准差大，说明乙组数据分布离散程度大，平均数代表性较差第五章 相对量数SPSS实验学习目标：掌握将原始分数转换为标准分数。例题：10名学生的成绩分别为80，90，78，64，88，92，83，75，90，86。试将其转换为标准分数。第1步：录入（读取）数据。定义变量：成绩为chji，见图5-4。 图5-4 成绩录入第2步：选择 “Analyze”，单击“Descriptive Statistics”中的“Descriptives”出现其对话框，选择“Save standardized values as variables”，见图5-5，单击“OK”即

31、可。 图5-5 Descriptives对话框输出结果见图5-6，数据编辑窗口中右侧出现“zchji”，即为每个数据相对应的标准分数。图5-6 Z分数输出结果第六章 相关量数SPSS实验学习目标：掌握SPSS有关相关分析的操作例6-1：身高和体重的数据分别为身高：170，165，150，180，185体重：72，69，66，70，68第1步：录入或读取数据。定义变量：身高shgao，体重tizh，见图6-6。图6-6 身高与体重原始数据第2步：选择“Analyze”，单击“Correlate”中的“Birariate”，进入“Birariate Correlations”，见图6-7。图6-7

32、 Birariate Correlations对话框第3步：将变量“shgao”和“tizh”调入“Variables”，在“Correlation Coefficient”中选择所需的相关系数（默认为pearson相关）。第4步：在“Test of Significance”中选“Two-tailed”，单击“OK”即可。 输出结果与解释Correlations SHGAOTIZHSHGAOPearson Correlation1.449 Sig. (2-tailed).448 N55TIZHPearson Correlation.4491 Sig. (2-tailed).448. N55在

33、上面的结果中，变量见两两相关系数是用方阵的形式给出的。每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果，共分三列，分别是相关系数、P值和样本数。由上表可见，身高与体重之间的pearson相关为0.449，p（双侧）为0.448。因为相关系数为0.449，p0.4480.05，认为身高与体重相关不显著。第七章 概率分布及其应用学习目标：掌握偏态与峰态的操作以例2-1数据进行峰度和偏度计算，即50名学生统计学成绩为71，81，74，61，78，79，68，67，81，79，61，81，70，64，90，62，73，73，56，52，79，70，69，63，74，87，52，57，66

34、，72，54，76，75，88，81，80，60，63，80，74，77，69，53，48，66，83，81，45，78，71。第1步：录入数据（或读取数据）。定义变量:统计学成绩，见图7-14。图7-14 Unitled-SPSS Data Editor对话框第2步：选择“Analyze”中的“Descriptive Statistics”，单击Frequencies，出现“Frequencies”对话框，将成绩添加到“Variable(s)：”，见图7-15。图7-15 Frequencies对话框第3步：单击“Statistics”，在“Distribution”中选“Skewness（

35、偏度）和Kurtosis（峰度），见图7-16；再单击“Continue”按钮，返回“Frequencies”，单击“OK”即可。 图7-16 Frequencies：Stasticscf 对话框 输出结果与分析 StatisticsNValid50 Missing12Skewness -1.869Std. Error of Skewness .337Kurtosis 6.529Std. Error of Kurtosis .662统计成绩峰度和偏度结果:峰度为6.529,大于3, 为高狭峰,说明统计成绩次数分布比较集中;偏态系数为-1.869,说明次数分布为负偏态,表明.第七章 参数估计SP

36、SS实验学习目标：掌握总体均数估计的操作以例8-4数据进行均数估计，即93，70，90，92，69，95，82，83，88，81，84，77。 第1步：录入（或读取）数据。定义变量：成绩chji。见图8-1。图8-1 录入数据格式第2步：选择“Analyze”中的“Descriptive Statistics”，单击“Explore”出现其对话框，将chji添加到“Dependent list：”（因变量框），见图8-2。图8-2 Explore主对话框第3步：单击“Statistics”，点击“Descriptives”,（置信度默认为95%，可接受，也可修改）。再单击“Continue”按

37、钮返回。单击“OK”即可。输出结果与解释：Descriptives83.66672.4628678.246089.087483.851983.500072.7888.5315869.0095.0026.0013.5000-.500.637-.6411.232MeanLower BoundUpper Bound95% ConfidenceInterval for Mean5% Trimmed MeanMedianVarianceStd. DeviationMinimumMaximumRangeInterquartile RangeSkewnessKurtosisCHJIStatisticStd.

38、 Error上表详细列出了常用的描述统计量，其中均数95%可信区间下限和上限依次为78.2460和89.0874。第九章 假设检验SPSS实验学习目标：学会用SPSS分析平均数的差异显著性一、单总体均数之差的检验例9-3：6名被试在一项空间知觉能力测试的成绩为1.4、1.8、1.1、1.9、2.2、1.2，这些数值是否能证明“这种能力测试平均数一般为1.5”的论断？第步：录入（或调入）数据。定义变量：空间知觉能力成绩chji，见图9-7。图9-7 空间知觉能力测试数据文件第步：选择“Analysis”中的“Compare Means”，单击“OneSamples T Test”出现其对话框，见

39、图9-8。图9-8 OneSamples T Test对话框第3步：将左框变量“physics”选入“Test Variable(s)：”，并在“Test Value：”中输入总体数均数1.5。 第4步：单击“Options”，在“Confidence Interval”输入置信度（默认为95%），见图9-9。单击“OK”即可。 图9-9 OneSamples T Test：Options对话框输出结果与解释One-Sample StatisticsNMeanStd. DeviationStd. Error MeanCHJI61.6000.43359.17701该表为样本的基本情况包括样本量、

40、均数、标准差和标准误。One-Sample Test Test Value = 1.5 tdfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of the Difference LowerUpperCHJI.5655.597.1000-.3550.5550该表为单总体检验结果，当总体均数为1.5时，样本均数与总体均数的值为0.565，自由度为5，（双侧）为0.597，两均数之差为0.1。因为，所以接受虚无假设，拒绝研究假设，认为该6人空间知觉能力测试平均数一般为1.5的论断不成立。 二、双总体均数差异的检验（一）独立样本均数差异的检验

41、例9-8：男性睡眠为4，6，5，4，5和6小时；女性睡眠为3，8，7，6，7，6，7和6小时。试问该药对男女性的睡眠是否有不同的效果？第1步：录入数据。定义变量：睡眠时间为time，性别为sex（其中男为1，女为2）。见图9-1。图9-10 男女性睡眠时间数据文件第步：选择“Analysis”的“Compare Means”，单击“IndependentSamples T Test”出现其对话框，见图9-2。图9-11 IndependentSamples T Test对话框第3步：将左框的变量“time”选入“Test Variable(s)：”，将sex选入“Grouping Variab

42、le：”sex。 单击“Define Groups”，在“Group1”键入“1”，在“Group2”键入“2”，见图9-3。再单击“Continue”返回，单击“OK”。图9-12 Define Groups对话框输出结果与解释Group Statistics SEXNMeanStd. DeviationStd. Error MeanTIME男65.0000.89443.36515 女86.25001.48805.52610该表为两组数据的基本情况描述，包括样本量、均数、标准差和标准误。Independent Samples TestLevenes Test for Equality of

43、Variancest-test for Equality of MeansFSig.tdfSig. (2-tailed)Mean DifferenceStd. Error Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpperTIMEEqual variances assumed.518.486-1.81612.094-1.2500.68845-2.75000.25000Equal variances not assumed-1.95211.600.076-1.2500.64041-2.65068.15068该表有两部分检验内

44、容：一是方差齐性检验，此处，0.05，方差齐性。二是在方差齐和方差不齐时的 t 检验结果。方差齐性的检验为 ，自由度，。因为 0.05 ，所以水平上接受绝虚无假设，拒绝研究假设，说明该药对男女性的睡眠效果不存在显著差异。（二）相关样本均数差异的检验例题：从某中学随机抽取初三10名学生，学期初进行了推理能力测验，期末又进行了类似测验，结果如下，检验其推理能力有无显著差异？ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10期初 11 15 15 14 10 13 11 12 13 12期末 14 15 14 14 11 14 15 11 14 14第1步：录入数据，定义变量为：first ，final。见图9-4。图9-13 推理能力测验成绩数据文件第步：选择“Analysis”的中“Compare Means”，单击“PairedSamples T Test”出现其对话框，先后单击“first”和“final”，即可选入“Paired Variables：”，见图9-5。