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SPSS軟件在農業統計分析中的應用

2018-04-08 01:17:34李芳
消費導刊 2018年2期
關鍵詞:應用

李芳

摘要:在農業科研實踐中,試驗數據的統計分析是一個重要環節。由于歷史原因,很多農業科研工作者還在使用傳統手工方式整理分析試驗數據資料,阻礙了基層農業科研工作的開展。SPSS是社會科學統計包StatisticalPackageforthe social science的縮寫,該軟件是由美國SPSS公司推出的大型統計軟件包,由于它具有功能強大、交互性好、適用性廣等特點,深受廣大科學工作者的好評。基于此,本文主要對SPSS軟件在農業統計分析中的應用進行分析探討。

關鍵詞:SPSS軟件 農業統計分析 應用

一、前言

現今計算機技術的快速發展,對其成熟的統計分析軟件的借助對繁冗的數據進行處理,不但使試驗數據資料中的信息可以得到充分的挖掘和利用,而且統計分析效率、精確度和準確性還可以得到極大地提高。雖然SPSS軟件被稱作社會科學統計包,它同樣也適用于自然科學的統計分析。

二、SPSS軟件在農業試驗統計分析中的應用淺析

社會學統計軟件是SPSS的名稱,但是也廣泛應用于農業領域數據分析中。

作為一種集成化的計算機數據應用處理軟件,SPSS是一個組合式軟件包,統計分析、數據管理、輸出管理、圖表分析等等都是其基本功能。SPSS統計分析功能包括均值比較、描述性統計、相關分析、一般線性模型、回歸分析、對數線性模型、數據簡化、聚類分析、時間序列分析、生存分析、多重響應等幾大類。SPSS可以根據數據繪制各種統計圖形,具有專門的繪圖系統。SPSS利用菜單式操作,使用方便,界面友好,具有比較齊全的統計方法,具有直觀的輸出結果,對于非統計專業人員而言比較適用。使用SPSS的人員在農業科研人員中要遠多于SAS使用的人數。

三、SPSS軟件在農業統計分析中的應用

(一)描述性分析

描述性統計分析中描述性分析是最基礎的統計分析之一,利用描述性分析,變量的總和、平均數、方差、極差、標準差、最小值、最大值等統計量都可以計算出。比如:對100個小麥麥穗隨機抽取,表1為每穗小穗數,進行描述性分析。

建立命名為nw.sav的數據文件,SPSS軟件所規定的數據文件格式就是擴展名sav;在AnaIyze菜單中選擇Descriptive statistics項的Descriptives…命令,得到Descri叫ves對話框,描述性分析的變量為小穗數;單擊。叫ons…按鈕,如圖1所示的對話框就會彈出,對統計分析的項目進行選定,如標準差(std.Deviations)、平均數(Mean)、最小值(Minimum)、總和(sum)、最大值(Maximum)、方差(Variance)、標準誤(S.E.mean)、極差(Range)等;單擊Continue按鈕回到Descriptives對話框,按OK后如表2所示的結果即會得到。

表2,Descriptive statistics(描述性統計)

除了描述性分析外,還可在Descriptive statistics項中對頻數分布分析(Frequencies)、列聯表分析(crosstabs)、探索性分析(Explore)等描述性統計進行分析。

(二)組群比較的假設測驗

對兩個處理的好壞在試驗中進行比較,隨機分別從兩個處理中進行抽樣,各自組成個組群,對這兩個組群進行測驗稱組群比較的假設測驗。

例如:對月齡大白鼠飼養時使用高蛋白和低蛋白兩種飼料,在三個月時,對兩組大白鼠的增重量(g)進行測定,兩組的數據分別為:低蛋白組:70,118,101,85,107,132,94;高蛋白組:134,146,106,119,124,161,107,83,113,129,97,123。試問大白鼠的增重量利用兩種飼料飼養的是否有差別?建立數據文件protein.say,格式如圖2所示,其中,飼料類型中的1表示高蛋白飼料,2表示低蛋白飼料;選擇Analyze菜單中Compare Means項的Independent-Samples TTest命令,對獨立樣本的均數差異顯著性進行檢驗,得到 組對話框,把飼料類型設為G rouping Variable,把增重量設為Test Variable(s);單擊Define Groups…按鈕,在相應的Group輸入框中分別填入1和2,如圖3所示;單擊Options…按鈕,得到對話框如圖4所示,95%為背景設定置信度,Continue按鈕單擊,回到Independent Samples T Test對話框;單擊OK得到的結果如表3和表4所示,可以從表中看出,120.17和101.00分別為兩組的平均增重量(Mean),21.26和20.62分別為標準差(Std.Deviation),Sig.(2-tailed)的值0.072和方差齊性(Equalvariancesassumed)時的t值1.916可知,誤差導致的概率大于5%,t值落在置信區間內,不存在處理效應,大白鼠飼養用的兩種飼料對它們的增重量差別不顯著。還可以在Compare Means項中完成單樣本t測驗(One-SampleTTest)、平均數分析(Means)、成對比較的假設測驗(Paired-Samples TTest)、單因素方差的分析。

(三)單因素方差分析

一維方差分析是單因素方差分析的另一名稱,只有一個因素在試驗中涉及時,這種統計分析方法就需要使用。根據組內不同的觀察值個數,可分為組內觀測次數相等的方差分析、組內觀測次數不相等的方差分析,以觀測次數相等為例進行試驗分析。

例如:對安徽、東北、河北、內蒙古、貴州5個地區黃鼬冬季針毛的長度進行測定,隨機在每個地區抽取4個樣本,表5為測定的結果,對各地區黃鼬針毛長度進行差異顯著性比較。對數據文件fur.sav進行建立,其中,東北的代表數字為阿拉伯數字1、內蒙古的代表數字為2、河北的代表數字為3、安徽的代表數字為4、貴州的代表數字為5;選擇Analyze菜單中Compare Means項的One-Way ANOVA…命令,有一對話框彈出,設定地區為Factor,設定長度為DependentList;對Options按鈕單擊,得到對話框,選定Descriptive項,再對Continue單擊,回到One-WayANOVA對話框;對PostHoc…按鈕單擊,對話框彈出,在方差齊性(Equalvariancesassumed)假定中可供選擇的多重比較方法有Bonferroni(LSDMCD)法、LSD法和Sidak法等18種,選用LSD法應用于本例中,對Continue單擊回到One-WayANOVA對話框;單擊OK,得到結果,結果中的Sig.=O,說明黃鼬冬季的針毛長度在這5個地區具有顯著差異,需進行多重比較,在平均數多重比較的表格中,內蒙古與安徽、貴州,東北和其它地區,安徽與貴州,河北與貴州的黃鼬冬季針毛長度均達到了顯著水平。

四、結語

在農業領域中網絡化技術、信息技術數字化的不斷滲透,農業數據統計分析工作與計算機技術會得到更快的融合,也會不斷推出新的軟件,合適的統計分析軟件的熟練掌握對農業科技工作者的工作效率會得到極大地提高,在農業生產、科研和管理等方面取得更大的成績。

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