1、Excel與SPSS軟件在生物統計學 中的應用一、一、Excel部分統計學功能的介紹部分統計學功能的介紹二、二、SPSS部分統計學功能的介紹部分統計學功能的介紹（一）、兩個樣本的檢驗 1、配對t檢驗 2、成組t檢驗（二）、方差分析 1、單因素方差分析 2、兩因素方差分析（三）、一元回歸及相關分析 1、一元回歸方程的建立及檢驗 2、相關分析一、一、Excel部分統計學功能的介紹部分統計學功能的介紹配對t檢驗處理123456789A肥料33.1 33.1 26.836.339.530.9 33.4 31.5 28.6B肥料36.7 28.8 35.135.243.825.7 36.5 35.9 2

2、8.71、點菜單中的“工具” “數據分析” 彈對話框 選擇t-檢驗：平均值的成對二樣本分析 2、確定后彈如下的對話框 將A、B肥料 數據分別調入變量1、2的區域3、點確定，得如下的結果：tt單尾，t0.05成組t檢驗甲組施A肥料29.726.728.931.333.126.836.339.530.933.431.528.6乙組施B飼料28.728.329.332.231.13036.236.8301、點 “工具” “數據分析” 彈對話框 F-檢驗：雙樣本方差2、點確定，彈如下對話框 將甲、乙兩組數據分別調入變量1、2的區域3、點確定，得結果：F0.05，則用等方差t- 檢驗4、點 “工具” “

3、數據分析” 彈對話框 選擇t-檢驗：雙樣本等方差假設 5、點確定，彈如下對話框 將甲、乙兩組數據分別調入變量1、2的區域 6、點確定，得結果：tt單尾，t0.05兩組的差異不顯著單因素方差分析品系號株號ABC139443025036553364529446423654152351、點 “工具” “數據分析” 彈對話框 選擇方差分析：單因素方差分析2、點確定，彈對話框 將數據調入輸入區域，根據情況選擇分組方式，本例選“列”3、點確定，彈如下結果：F0.05差異不顯著兩因素方差分析（一）無重復兩因素方差分析施肥量1234密度A546578813815B600703861854C5486828158

4、52D5516908318531、點 “工具” “數據分析” 彈對話框 選方差分析：無重復雙因素分析 2、點確定，彈如下對話框 將數據調入輸入區域3、點確定，得如下結果：行（密度）：FF crit , P0.05列（施肥量）： pF crit , PF crit , pFcrit ,P0.05，則用等方差t檢驗這列是等方差t檢驗的結果此列是異方差t檢驗的結果單因素方差分析品系號株號ABC139443025036553364529446423654152351、建立數據文件，設立兩個變量“group”與“no” 如下圖：2、點 “Analyze” ”Compare Means” “One-Way

5、 ANOVA” 彈One-Way ANOVA對話框（圖）3、把“no調入“Dependent List”內，把變量“Group”調入“Factor”內，如圖4、點 “Options” 彈 “One-Way ANOVA:Options”對話框 選 “Descriptive”和“Homogenetity-of-Variance”（下圖） 5、點 “OK” 得各品系平均水平的方差分析結果：P=0.363，P0.05,組間差異不顯著兩因素方差分析年度1986198719881989密度A546578813815B600703861854C548682815852D5516908318531、建立數據文

6、件，設立三個變量“niandu”、“midu”與“no” （下圖）2、點 “Analyze” 尋找”General Linear Model” 點 “Univariate” 彈Univariate對話框（圖）3、把“no調入“Dependent Variable”內，把變量“niandu”和“midu”調入“Fixed Factors”內（圖）4、點 “Model” 彈 “Univariate:Model”對話框 點 “Custom” “Build Terms” 選 “Main Effects” 把“niandu”、“midu”調入“Model”矩形框內（圖）本操作認為是niandu 和 mi

7、du是無交互作用的，只考慮本因素的主效應。5、點 “OK” 得兩因素分析結果（圖）：P=0.000，P0.01,差異極顯著，說明年度因素對結果有極顯著的影響P=0.025，P0.05,差異顯著，說明密度因素對結果有顯著的影響方差分析中均數的兩兩比較品系號株號ABCDE1635661536126554615860364586760604655762566656157625560668576060637656067596186559666169963636360651064626559631、建立數據文件，設立兩個變量“group”與“no” (下圖)：2、點“Analyze” ”Compare

8、Means” “One-Way ANOVA” 彈One-Way ANOVA對話框 把“no調入“Dependent List” ， “Group”調入“Factor” (下圖)3、點 “Post Hoc” 選 “LSD”(下圖) 4、點 “Option” 選 “Descriptive”,其他默認。 5、點 “OK” 得品系間兩兩比較的結果：一元線性回歸分析NaCl含量X00.81.62.43.244.8干重Y8090951151301151351、建立數據文件，設立兩個變量“x”與“y” (下圖)2、點 “Analyze” “Regression” “Linear” 彈Linear Regre

9、ssion對話框把“y”調入“Dependent” ，把變量“x”調入“Independent” (下圖)3、點 “OK” 得NaCl含量與干重的線性回歸分析結果，如下：相關系數0.929R平方值越大，回歸方程越有意義經F檢驗，P=0.002，P0.05，有統計學意義，此回歸方程可建立a=81.786,P=0.000b=11.161,P=0.002一元線性相關分析品系KP法DBC法18.779.728.699.738.369410.051159.81168.49.378.098.888.79.6910.2510.81099.351、建立數據文件，設立兩個變量“x”與“y” 如下圖：2、點 “A

10、nalyze” “Regression” “Linear” 彈Linear Regression對話框 “y”調入“Dependent”內， “x”調入“Independent”內，如圖3、點 “OK” 得KP法與DBC法的一元線性相關分析結果：相關系數0.953經F檢驗，P=0.000，P0.05，有統計學意義，此兩方法間與極顯著的相關單個樣本的統計假設檢驗 例：已知玉米單交種群單105的平均穗重 u0 =300g，噴藥后，隨機抽取9個果穗，其穗重為：308、305、311、298、315、300、321、294、320。問噴藥后與噴藥前的果穗，差異是否顯著？ 1、建立數據文件，設立一個變量“no”, 如下圖：2、點 “Analyze” ”Co