SPSS在統計課程教學中的應用

陳敏+朱利剛

摘 要：SPSS是當今國際上最新、最流行、最受歡迎的統計軟件包之一，具有完善的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等多項功能。本文運用SPSS對統計教學中的一些簡單案例的分析，得出SPSS在統計專業教學的中的重要作用。

關鍵詞：統計軟件；多元統計分析；SPSS；教學方法

人類已經進入信息時代，要在大量的信息中獲得有科學價值的信息，必須對采集的信息進行存儲、整理。統計分析和繪制統計圖形。SPSS就是當今國際上最流行的統計軟件之一，可以幫助用戶來實現這些繁冗的數據處理工作，從而達到解釋與闡明客觀事物規律的目的，為用戶決策提供有力的支持。正因為SPSS有如此強大的功能，因此在統計教學中，我們也運用SPSS軟件來進行多門課程的教學，包括數理統計、回歸分析、試驗設計、多元統計分析等等課程。下文就針對SPSS在不同課程中的運用一一分析。

一、 SPSS軟件在數理統計中的應用

數理統計是以概率論為理論基礎對隨機現象的數據進行收集、整理、分析的學科。概率論與數理統計理論上具有數學嚴格的特性和極廣泛的應用性，這種應用性體現在社會、人文、醫療、工業、農業、軍事、科研等幾乎所有的領域。以下是用運用SPSS軟件對配對樣本進行的t檢驗。隨機選擇了某個班10名同學期中和期末的考試成績如表1。想通過SPSS軟件的配對樣本檢驗得到在5%的顯著性水平下這10名同學兩次考試成績有無顯著差異？

打開SPSS軟件，并依次輸入數據，然后選擇分析功能—比較均值—配對樣本t檢驗，在彈出的對話框中將兩個變量作為一組數據選為分析變量，輸出結果如表2。

根據題意，我們應該將假設檢驗的零假設設為μ1-μ2≤0，備擇假設設為μ1-μ2>0。根據表2檢驗的t統計量等于-0.546，雙側檢驗的p-值為0.602>0.05，因此在5%的顯著性水平下顯然應接受零假設，結論是這8名學生期中和期末成績沒有顯著差異。

二、 SPPP在試驗設計中的應用

在單因子方差分析中，若經F檢驗拒絕了H0：μ1=μ2=…=μr，這表明，因子A的r個水平均值μ1，μ2，…，μr不全相等，但不一定兩兩之間都有差異。所以還需要確認哪些水平均值間無顯著差異，哪些水平均值間確有顯著差異。在多個水平場合，同時比較其中任意兩個水平均值間有無顯著差異的問題就是我們下面的案例要進行的多重比較問題。多重比較分為重復數相等情況的T法和重復數不等情況的S法，下是調查茶葉中的葉酸含量的數據資料。

單擊分析功能—一般線性模型—單變量方差分析，在對話框中將變量“葉酸含量”選入因變量對話框，將變量“產地”移入固定因子對話框。選擇兩兩比較，然后選擇Scheffe（重復數不等的S檢驗），點確定就可以得到相應的分析結果了。

表4是SPSS生成的方差分析表從表4的P值可以看出，因子的水平見有顯著差異。表5是用LSD法進行多重比較的結果，從表5中可以看出，在顯著性水平0.05下，四種綠茶中葉酸的平均含量沒有顯著差異，在顯著性水平0.10下，也有只A1和A3間有顯著差異，其他諸對水平均值的比較重皆無顯著差異。

三、 SPPP在多元統計分析中的應用

多元統計分析中的主成分分析則是多元統計學中一種非常重要的降維方法，即將多指標化為少數幾個綜合指標。在實際問題中，由于變量個數太多，并且彼此之間存在著一定的相關性，從而使得所觀察到的數據在一定程度上反映的信息有所重疊，而且當變量較多時，在高維空間中研究樣本的分布規律比較復雜，勢必增加分析問題的復雜性。因此人們希望用較少的綜合變量來代替原來較多的變量，同時這較少的綜合變量又能盡可能多的反映原來較多變量的信息，并且彼此之間互不相關。而因子分析是主成分分析的推廣和發展。不僅可以降維，還可以根據不同因子對變量進行分類。下面的案例選取的是湖北省12個縣級市，以及影響該市經濟發展結構的8個代表性指標X1：第一產業；X2：第二產業；X3：第三產業X4：從業人員；X5：地方財政收入；X6：城鎮居民可支配收入X7：社會消費品總額；X8：居民儲蓄存款，下面對這些指標進行因子分析。

打開SPSS軟件，選擇分析功能—降維—因子分析，進入界面，將所有變量選進變量框，點擊確定即可。

從表6可以看出，提取的是特征值大于1的兩個綜合變量，對信息的還原程度占到86.538%，下面給出主成分矩陣，如表7。

從表7可以看出，綜合變量F1包括X1、X2、X3、X4、X7和X8，而綜合變量F2包括X5和X6，也說明了主成分分析的降維作用，把8個原變量用兩個綜合變量來替代，還能還原86.538%的信息。

以上僅僅是SPSS在統計學三門課程中的簡單應用，足以說明SPSS的用途之廣泛，對于SPSS在很多課程都有涉獵，就不一一舉例說明。

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作者簡介：

陳敏，湖北省咸寧市，湖北科技學院數學與統計學院；

朱利剛，湖北省石首市，湖北石首市第一高級中學。endprint