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SPSS統計分析示例例一：對兩個品系小麥栽培觀察測量數據如下：品系I株高cm147128115103142140106112101124穗長cm47383541364646384444穗重g1.91.51.11.41.21.81.71.31.71.8品系II株高cm10298869795881029498104穗長cm35354050202544484344穗重g1.21.41.62.00.60.71.71.91.61.8隨機調查20株，品系I感染病菌4株，品系II感染病菌7株。請對上述數據進行數據描述與統計分析。對兩個品系小麥栽培觀察測量數據的統計分析數據文件“xiaomai-2.sav”統計描述：DataSplitfileby“品系”AnalyzeDescriptivestatisticsDescriptives分別對品系I、II的統計描述：繪圖（barchartwitherror-bar）：GraphsInteractiveBar…對兩個品系株高、穗長和穗重進行平均值t檢驗:AnalyzeCompareMeansIndependent-samplesTtest…按品系不同分組’Grouping’，分別比較株高、穗長、穗重SPSS輸出：匯總表：品系I品系IIt株高cm(M±SD)121.80±16.9896.40±5.894.468**穗長cm(M±SD)41.50±4.4838.40±9.740.914穗重g(M±SD)1.54±0.281.45±0.480.511**:P<0.01從t檢驗的結果看：株高數據不滿足方差齊性，用近似t檢驗，t=4.468(df=11.136),雙側檢驗P=0.001<<0.01，兩品系的株高具有極顯著差異，品系I株高顯著大于品系II穗長數據不滿足方差齊性，用近似t檢驗，t=0.914(df=12.640),雙側檢驗P=0.378>0.05，兩品系的穗長無顯著差異穗重數據滿足方差齊性，用t檢驗，t=0.511(df=18),雙側檢驗P=0.615>0.05，兩品系的穗重無顯著差異對株高、穗重、穗長兩兩間做相關、回歸分析：AnalyzeCorrelateBivariate…穗長、穗重（n=20）穗長、穗重相關關系極顯著（相關系數r=0.972，P<<0.01）建立直線回歸方程并作圖：GraphsInteractiveScatterplot…結果輸出：穗重（g）穗長、株高（n=20）穗長、株高之間無顯著相關（相關系數=0.238，P=0.312>0.05）穗重、株高（n=20）穗重、株高之間無顯著相關（相關系數=0.219，P=0.354>0.05）隨機調查20株，品系I感染病菌4株，品系II感染病菌7株。對兩品系對感病率做比較（2x2列聯表的卡方檢驗）：輸入數據：（注意格式！）操作：將頻數值賦于變量“感染”：DataWeightcases…2x2列聯表分析：AnalyzeDescriptivestatisticsCrosstabs結

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