如下
2、点主界面的“Analyze” →点“Compare Means” → 点 “Indepent-Samples T Test” → 弹出t检验对 话框
3、把分组变量“group”调入“Grouping Variable” → 点 “Define Group” → Group1和Group2分别键入“1” 和“2”，如图→“continue”
4、点 “Options” → 弹 “One-Way ANOVA:Options” 对话框 → 选 “Descriptive”和“Homogenetity-of-Variance”（下图）
5、点 “OK” →得各品系平均水平的方差分析结 果：
P=0.363， P>0.05,组间 差异不显著
两因素方差分析
相关系数 0.929 R平方值越大，回 归方程越有意义 经F检验，P=0.002， P<0.05，有统计学 意义，此回归方程可 建立
a=81.786,P=0.000
b=11.161,P=0.002
一元线性相关分析
品系 KP法 DBC法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
8.77 8.69 8.36 10.05 9.8 8.4 8.09 8.7 10.25 9
4、弹以下对话框，点完成
5、得到如下的散点图：
6、在散点图上，点散点，鼠标右击，下拉 菜单中选择“添加趋势线”，弹出如下对 话框
7、在“添加趋势线”的对话框中选择 “自动设置”与“显示公式”后点击确 定。
8、得到一元回归方程（见图）
回归方程的检验： 1、 点 “工具” → “数据分析” → 弹对话框→ 选择 “回归”
0
0.8
1.6
2.4
90
95
115
130
115
135
1、点菜单中的“插入” → 点 “图表” → 弹对 话框→ 选 “XY散点图” →点下一步
2、将数据调入数据区域，并根据情况选择系 列产生的行或列，本例选择“行”，点击下 一步
3、在数值（X）、（Y）轴分别输入X、Y，点下一步
1、建立数据文件，设立两个变量“group”与“no”
如下图：
2、点 “Analyze” → ”Compare Means” → “One-Way ANOVA” →弹One-Way ANOVA对话框（图）
3、把“no调入“Dependent List”内，把变量 “Group”调入“Factor”内，如图
本操作认为是niandu 和 midu是无交互作用的， 只考虑本因素的主效应。
5、点 “OK” →得两因素分析结果（图）：
P=0.000，P<0.01, 差异极显著，说明 年度因素对结果有 极显著的影响
P=0.025，P<0.05, 差异显著，说明密 度因素对结果有显 著的影响
方差分析中均数的两两比较
1、单因素方差分析 2、两因素方差分析 3、方差分析中均数的两两比较
（三）、一元线性回归与相关
（四）、单个样本的检验 （五）、拟合优度检验
配对t检验
鼠号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
A饲料 33.1 33.1 26.8 36.3 39.5 30.9 33.4 31.5 28.6 B饲料 36.7 28.8 35.1 35.2 43.8 25.7 36.5 35.9 28.7
28.3
29.3
32.2
31.1
30
36.2
36.8
30
1、点 “工具” → “数据分析” → 弹 对话框 → F-检验：双样本方差
2、点确定，弹如下对话框→ 将甲、乙两 组数据分别调入变量1、2的区域
3、点确定，得结果：
F<F单尾或P>0.05，则 用等方差t- 检验
4、点 “工具” → “数据分析” → 弹 对话框 → 选择t-检验：双样本等方差假设
1、点 “工具” → “数据分析” → 弹 对话框→ 选方差分析：无重复双因素分 析
2、点确定，弹如下对话框→ 将数据调入输入区域
3、点确定，得如下结果：
行（密度）：F>F crit , P<0.05 列（施肥量）： p<0.01 密度达显著水平;施肥达极显著 水平
两因素方差分析
——（二）可重复两因素方差分析
1、建立数据文件，如下图：
2、点SPSS for Windows主界面的“Analyze” →“Compare Means” → “Paired-Samples T Test” → 弹t检验框 → 标记 ashiliao和bshiliao变量自动调入左下角→ 点击向右箭头，把 已配对的变量调入右边的矩形框中，如图：
4、把变量“no”调入“Test Variable(s)” →“OK”，得如下结果：
P=0.684， P>0.05，则用等 方差t检验
这列是等方差t 检验的结果
此列是异方差t 检验的结果
单因素方差分析
品系号
株号
1 2 3 4 5
A
39 50 36 46 41
B
44 36 45 42 52
C
30 55 29 36 35
9.7 9.7 9 11 11 9.3 8.8 9.6 10.8 9.35
1、建立数据文件，设立两个变量“x”与“y”
如下图：
2、点 “Analyze” → “Regression” → “Linear…” → 弹Linear Regression对话框→ “y”调入 “Dependent”内， “x”调入“Independent”内， 如图
温度B
原料种类A 1 30度 41 35度 11 40度 6
49
23 25 2 47 59 50 40 3 43 35
13
25 24 43 38 33 36 55 38
22
26 18 8 22 18 14 30 33
53
50
47
44
26
19
1、点 “工具” → “数据分析” → 弹对 话框→ 选方差分析：可重复双因素分析
1、建立数据文件，设立两个变量“x”与“y” (下图)
2、点 “Analyze” → “Regression” → “Linear…” → 弹Linear Regression对话框→把“y”调入 “Dependent” ，把变量“x”调入“Independent” (下图)
3、点 “OK” →得NaCl含量与干重的线性回归分析结果，如下：
3、点 “OK” →得KP法与DBC法的一元线性相关分析结果：
相关系数 0.953
经F检验，P=0.000， P<0.05，有统计学 意义，此两方法间与 极显著的相关
单个样本的统计假设检验
例：已知玉米单交种群单105的平均穗重 u0 =300g，喷药后，随机抽取9个果穗，其 穗重为：308、305、311、298、315、 300、321、294、320。问喷药后与喷药前 的果穗，差异是否显著？
2、点确定，弹对话框→ 将数据调入输入 区域，根据情况选择分组方式，本例选 “列”
3、点确定，弹如下结果：
F<F crit ,P>0.05 差异不显著
两因素方差分析
——（一）无重复两因素方差分析
施肥量 1 A 密度 B C D 546 600 548 551 2 578 703 682 690 3 813 861 815 831 4 815 854 852 853
2、点确定，弹如下对话框→ 将数据调入输入区域
3、点确定，得分析结果如下：
行（原料A）：F>F crit , P<0.01 列（温度B）：F>F crit , p<0.01 两者均达到极显著水平 AB（交互作用）：F>Fcrit ,P<0.05， 也达到了显著水平
一元线性方程的建立
NaCl含量X
Excel与SPSS软件在生物统计学 中的应用
一、Excel部分统计学功能的介绍 二、SPSS部分统计学功能的介绍
（一）、两个样本的检验
1、配对t检验 2、成组t检验
（二）、方差分析
1、单因素方差分析 2、两因素方差分析
（三）、一元回归及相关分析
1、一元回归方程的建立及检验 2、相关分析
配对t检验
鼠号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
A饲料 33.1 33.1 26.8 36.3 39.5 30.9 33.4 31.5 28.6 B饲料 36.7 28.8 35.1 35.2 43.8 25.7 36.5 35.9 28.7
1、点菜单中的“工具” → “数据分析” → 弹 对话框→ 选择t-检验：平均值的成对二样本分析
2、点确定→弹出对话框→ 将干重数据调入 Y值输入区域，NaCl含量调入X值输入区域
3、点确定，得如下结果：
方差检验的F值
相关分析
品系 KP法 DBC法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
8.77 8.69 8.36 10.05 9.8 8.4 8.09 8.7 10.25 9
9.7 9.7 9 11 11 9.3 8.8 9.6 10.8 9.35
年度 1986 A B 密度 546 600 1987 578 703 1988 813 861 1989 815 854
C
D
548
551
682
690
815
831
852
853
1、建立数据文件，设立三个变量“niandu”、 “midu”与“no” （下图）
2、点 “Analyze” → 寻找”General Linear Model” → 点 “Univariate…” → 弹Univariate对话框（图）
品系号
株号