SPSS统计软件课程作业实用.pdf

在本篇《SPSS统计软件》课程作业中，主要涉及了使用SPSS软件进行数据分析的一系列操作和统计概念。以下是这些知识点的详细说明： 1. **数据组织**：在进行统计分析前，需要将数据正确地组织起来。在这个例子中，定义了一个变量“血清总蛋白含量”，并设定其度量标准为“度量”，这意味着数据是连续的数值型数据。 2. **探索性数据分析**：通过SPSS的“分析”菜单选择“描述统计”下的“探索”功能，可以对数据进行初步的探索。将“血清总蛋白含量”字段放入“因变量列表”，然后在“统计量”对话框中选择“描述性”，并在“探索：图”中选择“茎叶图”、“带检验的正态图”和“直方图”，以可视化数据分布。同时，启用“探索：选项”中的“按列表排除个案”以处理缺失值。 3. **描述性统计量**：运行后得到的结果包括样本均值（73.6680）、标准误（0.39389）、95%置信区间（72.8864 - 74.4496）、中位数（73.5000）、方差（15.515）、标准差（3.93892）、最小值（64.30）、最大值（84.30）、范围（20.00）、四分位距（4.60）、偏度（0.054）和峰度（0.037）。这些统计量提供了数据的基本特性，例如集中趋势、离散程度以及分布形状。 4. **正态性检验**：通过观察Q-Q图，可以判断数据是否符合正态分布。Q-Q图上的数据点与理论直线的重合度高，说明数据接近正态分布。同时，通过Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk检验，统计量和显著性水平（sig.）均大于0.05，也支持数据服从正态分布的假设。 5. **数据可视化**：绘制直方图可直观展示数据分布的频率，盒形图则能展示数据的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值），有助于识别异常值。QQ图则用于检查数据点是否沿45度直线分布，进一步验证正态性。 6. **T检验**：当需要比较样本均值与已知总体均值时，可使用单样本T检验。在这个案例中，油漆工人的血小板计数与正常男子的平均值（922510 / L）进行比较，以确定是否存在显著差异。将数据录入SPSS并选择“单样本T检验”分析。将“血小板计数”变量放入检验变量列表，并设置检验值为正常值。通过T检验的结果，可以得出油漆工人血小板计数是否显著不同于正常值的结论。 本篇作业涵盖了数据组织、描述性统计、正态性检验以及假设检验等统计分析的关键步骤，利用SPSS软件进行了实际操作，体现了统计分析在实际问题解决中的应用。