spss教程第十六課統(tǒng)計(jì)圖的繪制

1、<p>　　SPSS教程第十六課：統(tǒng)計(jì)圖的繪制</p><p>　　信息來(lái)源：本站原創(chuàng)　更新時(shí)間：2004-7-12 21:52:00 </p><p><b>　　第五節(jié) 高低區(qū)域圖</b></p><p>　　15.5.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的High-Low過(guò)程，可繪制高低

2、區(qū)域圖。高低區(qū)域圖用于表現(xiàn)多種形式的數(shù)據(jù)區(qū)域，如一組測(cè)定值的范圍（最小值—最大值）、95%可信區(qū)間值（低限—高限）、±1.96·SD（低值—均值—高值）等，形象直觀。</p><p>　　15.5.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-5]為了解水體污染情況，某市測(cè)定三種水源中放射性元素鍶（90Sr）的含量（10-2Bq·L-1），資料如下，試?yán)L制高低區(qū)

3、域圖。</p><p>　　15.5.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：數(shù)據(jù)的變量名為DATA，將范圍的低值與高值以及均值一并輸入；設(shè)一變量為CAT，用于定義低值、高值和均值，低值為1、高值為2、均值為3；水源點(diǎn)變量名為GROUP，依次輸入1、2、3。</p><p>　　15.5.2.2 操作步驟</p><

4、;p>　　選Graphs菜單的High-Low...過(guò)程，彈出High-Low Chart定義選項(xiàng)框，高低區(qū)域圖有5種，即：</p><p>　　Simple High-Low-Close：簡(jiǎn)單線型高低區(qū)域圖；</p><p>　　Clustered High-Low-Close：復(fù)式線型高低區(qū)域圖；</p><p>　　Simple Range Bar：簡(jiǎn)單

5、直條型高低區(qū)域圖；</p><p>　　Clustered Range Bar：復(fù)式直條型高低區(qū)域圖；</p><p>　　Difference Line：差異線區(qū)域圖。</p><p>　　本例選用簡(jiǎn)單線型高低區(qū)域圖。然后點(diǎn)擊Define鈕，彈出Define Simple High-Low-Close:Summaries for Groups of Cases對(duì)話

6、框（圖15.6），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Bars Represent欄的Other snmmary function選項(xiàng)的Variable框，選cat點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Category Axis框, 選group點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Define High-Low-Close by框。點(diǎn)擊Titles...鈕，彈出Titles對(duì)話框，在Title欄內(nèi)輸入“某市測(cè)定不同水體放射性元素鍶的含量比較”，點(diǎn)擊Continue鈕返回Def

7、ine Simple High-Low-Close:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　圖15.6 高低區(qū)域圖繪制對(duì)話框</p><p>　　15.5.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖顯示放射性元素鍶的含量在湖水中最高、在自來(lái)水中最低，但水庫(kù)水中其含量不僅高而且變化幅度最大。<

8、;/p><p>　　SPSS教程第十六課：統(tǒng)計(jì)圖的繪制</p><p>　　信息來(lái)源：本站原創(chuàng)　更新時(shí)間：2004-7-12 21:52:00 </p><p>　　第六節(jié) 直條構(gòu)成線圖</p><p>　　15.6.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Pareto過(guò)程，可繪制直條構(gòu)成線圖（又稱佩爾托圖

9、）。直條構(gòu)成線圖是直條圖與構(gòu)成圖的結(jié)合，它用直條的長(zhǎng)短表現(xiàn)各組絕對(duì)數(shù)的多少，同時(shí)用線段的逐漸上升趨勢(shì)表現(xiàn)各組百分構(gòu)成比接近100.00%的過(guò)程。</p><p>　　15.6.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-6]隨訪1000名20-25歲的男性一年，分季節(jié)考察其感冒發(fā)生情況，結(jié)果如下，試?yán)L制直條構(gòu)成線圖。</p><p>　　15.6.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

10、</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：各季節(jié)病例數(shù)的變量名為DATA，輸入具體數(shù)字；季節(jié)的變量名為SEASON，依次輸入1、2、3、4。百分構(gòu)成不必建立變量，也不必輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成。</p><p>　　15.6.2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Pareto...過(guò)程，彈出Pareto Chart定義選項(xiàng)框，有2種直

11、條構(gòu)成線圖可選：Simple為單一直條構(gòu)成線圖，Stacked為堆積式直條構(gòu)成線圖，本例選用單一直條構(gòu)成線圖。然后點(diǎn)擊Define鈕，彈出Define Simple Pareto:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框（圖15.7），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Sums of variable框，選season點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Category Axis框。點(diǎn)擊Titles...鈕，彈出Titles對(duì)

12、話框，在Title欄內(nèi)輸入“1000名20-25歲男性各季節(jié)感冒發(fā)生人數(shù)分析”，點(diǎn)擊Continue鈕返回Define Simple Pareto:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　圖15.7 直條構(gòu)成線圖繪制對(duì)話框</p><p>　　15.6.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖

13、顯示，春秋季的感冒病例比其他季節(jié)多，僅春季的病例數(shù)已接近全年病例數(shù)的一半。夏季感冒病例最少，占全年病例數(shù)的比例不到10%。</p><p><b>　　第七節(jié) 質(zhì)量控制圖</b></p><p>　　15.7.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Control過(guò)程，可繪制質(zhì)量控制圖。質(zhì)量控制圖是進(jìn)行質(zhì)量控制的常用工具，可提示

14、工作過(guò)程中所發(fā)生的變化及其趨勢(shì)，從而提醒人們的警覺(jué)與注意，以便分析原因、采取解決對(duì)策。</p><p>　　15.7.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-7]對(duì)一種標(biāo)準(zhǔn)試液中某物質(zhì)含量測(cè)平行樣5次，結(jié)果如下，試?yán)L制質(zhì)量控制圖以便對(duì)準(zhǔn)確度與精確度進(jìn)行評(píng)價(jià)。</p><p>　　15.7.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管

15、理窗口，定義變量名：平行樣數(shù)據(jù)的變量名為DATA，將測(cè)定數(shù)據(jù)一并輸入；設(shè)一變量為GROUP，用于定義測(cè)定次序，依次輸入1、2、3、4、5。均數(shù)和極差的數(shù)據(jù)不必輸入，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成。</p><p>　　15.7.2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Control...過(guò)程，彈出Control Chart定義選項(xiàng)框，有5種質(zhì)量控制圖可選：</p><

16、;p>　　圖15.8 質(zhì)量控制圖選項(xiàng)框</p><p>　　X-Bar, R, s：均數(shù)控制圖和極差（標(biāo)準(zhǔn)差）控制圖。均數(shù)控制圖又稱 圖，用于控制重復(fù)測(cè)定的準(zhǔn)確度；極差控制圖又稱R圖，用于控制例數(shù)較少時(shí)重復(fù)測(cè)定的精確度；標(biāo)準(zhǔn)差控制圖又稱s圖，用于控制例數(shù)較多時(shí)重復(fù)測(cè)定的精確度。</p><p>　　Individuals, Moving Range：個(gè)值控制圖。根據(jù)容許區(qū)間的原理繪

17、制，適用于單個(gè)測(cè)定值的控制。</p><p>　　p, np：率的控制圖。根據(jù)率的二項(xiàng)分布原理繪制，適用于率的控制。</p><p>　　c, u：數(shù)量控制圖。根據(jù)組中非一致測(cè)定值繪制，各組例數(shù)相等時(shí)用u圖，不相等時(shí)用c圖，適用于屬性資料的質(zhì)量控制。</p><p>　　本例選用X-Bar, R, s。選項(xiàng)框的下方為數(shù)據(jù)類型選擇欄（Data Organization

18、），Cases are units表示數(shù)據(jù)文件中各觀察樣例只是一個(gè)值，其分組需要再定義；Cases are subgroups表示數(shù)據(jù)文件中各觀察樣例本身就是一個(gè)組。</p><p>　　點(diǎn)擊Define鈕，彈出X-Bar, R, s:Cases Are Units對(duì)話框（圖15.9），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Process Measurement框，選group點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Subgroups

19、 Defined by框。因本例樣品少，故在Charts欄中選X-Bar and range項(xiàng)，要求輸出均數(shù)控制圖和極差控制圖。點(diǎn)擊Titles...鈕，彈出Titles對(duì)話框，在Title欄內(nèi)輸入“樣品測(cè)定的質(zhì)量控制圖”，點(diǎn)擊Continue鈕返回X-Bar, R, s: Cases Are Units對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　圖15.9 質(zhì)量控制圖定義對(duì)話框</p>&

20、lt;p>　　15.7.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　系統(tǒng)輸出兩張圖，第一張為均數(shù)控制圖，平均中心線的值為五組均數(shù)的平均值，其極差均值為五組極差的平均值，并由此計(jì)算得到上、下控制限；該圖將用于日后測(cè)定的準(zhǔn)確度檢查，測(cè)定值在上、下控制限之內(nèi)的屬隨機(jī)波動(dòng)，超出上、下控制限的為測(cè)定失控。第二張為極差控制圖，將用于日后測(cè)定的精確度檢查；測(cè)定值的極差在上、下控制限之內(nèi)的屬隨機(jī)波動(dòng)，超出上、下控制限的為測(cè)定失

21、控。</p><p>　　SPSS教程第十六課：統(tǒng)計(jì)圖的繪制</p><p>　　信息來(lái)源：本站原創(chuàng)　更新時(shí)間：2004-7-12 21:52:00 </p><p><b>　　第八節(jié) 箱圖</b></p><p>　　15.8.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Boxpl

22、ot過(guò)程，可繪制箱圖。箱圖可用于表現(xiàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的中位數(shù)、四分位數(shù)和兩頭極端值。</p><p>　　15.8.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-8]研究甲基汞對(duì)肝臟脂質(zhì)過(guò)氧化的毒性作用，選用25只大白鼠，隨機(jī)分成五組，按不同劑量染毒一段時(shí)期后測(cè)定肝臟LPO含量（n mol/L），資料如下表，試?yán)L制箱圖。</p><p>　　15.8.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備<

23、;/p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：所測(cè)定肝臟LPO含量數(shù)據(jù)的變量名為DATA，輸入原始數(shù)據(jù)；再設(shè)一變量為GROUP，用于定義不同染毒劑量組，依次輸入1、2、3、4、5。</p><p>　　15.8.2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Boxplot...過(guò)程，彈出Boxplot Chart定義選項(xiàng)框，有2種箱圖可選：Simple

24、為簡(jiǎn)單箱圖，Clustered為復(fù)式箱圖，本例選用簡(jiǎn)單箱圖。然后點(diǎn)擊Define鈕，彈出Define Simple Boxplot:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框（圖15.10），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Variable框，選group點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Category Axis框。點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　圖15.10 箱圖定義對(duì)話框</p&

25、gt;<p>　　15.8.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖即為箱圖，圖形的含義是：中間的粗線為中位數(shù)，灰色的箱體為四分位（箱體下端為第二十五百分位數(shù)、上端為第七十五百分位數(shù)），兩頭伸出的線條表現(xiàn)極端值（下邊為最小值、上邊為最大值）。從圖中可見(jiàn)：隨染毒劑量的增加，大白鼠肝臟過(guò)氧脂質(zhì)化的程度更嚴(yán)重，且LPO含量的變動(dòng)范圍也隨之加大。</p><p>　　第九節(jié) 均值

26、相關(guān)區(qū)間圖</p><p>　　15.9.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Error Bar過(guò)程，可繪制均值相關(guān)區(qū)間圖。正態(tài)分布資料的描述性指標(biāo)：如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤，并由此求得的參照值范圍、總體均值的可信區(qū)間等，都可用均值相關(guān)區(qū)間圖來(lái)表現(xiàn)。</p><p>　　15.9.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-

27、9]食品中微量砷（As）主要采用兩種方法測(cè)定，一是新銀鹽法，另一是DDC-Ag法。今比較兩種方法測(cè)定不同濃度As標(biāo)準(zhǔn)液（μg/5ml）的光密度值可信區(qū)間，試?yán)L制均值相關(guān)區(qū)間圖。</p><p>　　15.9.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：數(shù)據(jù)的變量名為DATA，將新銀鹽法和DDC-Ag法的測(cè)定所得光密度值一并輸入；然后設(shè)一變量為GROUP，用于定義不

28、同標(biāo)準(zhǔn)液濃度組，依次輸入1、2、3、4、5；再設(shè)一變量為CATE，用于定義不同方法組，依次輸入1、2。</p><p>　　15.9.2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Error Bar...過(guò)程，彈出Error Bar定義選項(xiàng)框，均值相關(guān)區(qū)間圖有2種，Simple為簡(jiǎn)單均值相關(guān)區(qū)間圖，Clustered為復(fù)式均值相關(guān)區(qū)間圖，本例選用復(fù)式均值相關(guān)區(qū)間圖。然后點(diǎn)擊D

29、efine鈕，彈出Define Clustered Error Bar:Summaries for Groups of Cases對(duì)話框（圖15.11），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Variable框，選group點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Category Axis框, 選cate點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Define Clusters by框。</p><p>　　圖15.11 均值相關(guān)區(qū)間圖定義對(duì)話框</p&g

30、t;<p>　　在Bar Represent欄中有一下拉菜單，系統(tǒng)提供3種圖形表現(xiàn)方式讓用戶選擇：</p><p>　　Confidence interval for mean：繪出總體均值的可信區(qū)間，要求輸入?yún)^(qū)間的百分?jǐn)?shù)；</p><p>　　Standard error of mean：繪出均值+/-兩倍標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)間；</p><p>　　Stan

31、dard deviation：繪出均值+/-兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)間。</p><p>　　本例選用Confidence interval for mean。之后點(diǎn)擊Titles...鈕，彈出Titles對(duì)話框，在Title欄內(nèi)輸入“兩種方法測(cè)定微量砷的光密度95%可信區(qū)間比較”，點(diǎn)擊Continue鈕返回Define Clustered Error Bar:Summaries for Groups of Cases對(duì)話

32、框，再點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　15.9.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖可見(jiàn)，用DDC-Ag法測(cè)定的光密度精確度高于新銀鹽法，但其對(duì)濃度的區(qū)分度低于新銀鹽法。</p><p>　　SPSS教程第十六課：統(tǒng)計(jì)圖的繪制</p><p>　　信息來(lái)源：本站原創(chuàng)　更新時(shí)間：2004-7-12 21:52:00 </p

33、><p><b>　　第十節(jié) 散點(diǎn)圖</b></p><p>　　15.10.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Scatter過(guò)程，可繪制散點(diǎn)圖。散點(diǎn)圖用于表現(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)的原始分布狀況，讀者可從點(diǎn)的位置判斷測(cè)量值的高低、大小、變動(dòng)趨勢(shì)或變化范圍。</p><p>　　15.10.2 實(shí)例操作</p&

34、gt;<p>　　[例15-10]研究飲茶對(duì)人體血清微量元素（μmol/L）的影響作用，結(jié)果如下，試?yán)L制散點(diǎn)圖。</p><p>　　15.10.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：數(shù)據(jù)的變量名為DATA，將各組各微量元素的測(cè)定值一并輸入；設(shè)一變量為CATE1，用于定義喝茶狀況組，多喝茶組為1、少喝茶組為2、不喝茶組為3；再設(shè)一變量為CATE

35、2，用于定義微量元素種類，Zn為1、Fe為2、Mn為3。</p><p>　　15.10.2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Scatter...過(guò)程，彈出Scatterplot定義選項(xiàng)框（圖15.12），散點(diǎn)圖有4種，Simple為單層散點(diǎn)圖，Overlay為多層散點(diǎn)圖，Matrix為矩陣散點(diǎn)圖，3-D為立體散點(diǎn)圖，本例選用單層散點(diǎn)圖。然后點(diǎn)擊Define鈕，彈出

36、Simple Scatterplot對(duì)話框（圖15.13），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Y Axis框，選cate1點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入X Axis框（指定飲茶狀況為橫軸標(biāo)目）, 選cate2點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Set Markers by框（指定微量元素種類為散點(diǎn)標(biāo)志）。點(diǎn)擊Titles...鈕，彈出Titles對(duì)話框，在Title欄內(nèi)輸入“飲茶與人體血清微量元素的關(guān)系”，點(diǎn)擊Continue鈕返回Simple Scatterplo

37、t對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　圖15.12 散點(diǎn)圖選項(xiàng)框</p><p>　　圖15.13 散點(diǎn)圖繪制對(duì)話框</p><p>　　15.10.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖橫軸標(biāo)目中1.0為多喝茶組、2.0為少喝茶組、3.0為不喝茶組。圖中可見(jiàn)，飲茶對(duì)提高人體血清鐵（Fe）和鋅（Zn）的含量有明顯的作用

38、，且飲茶量越大，效果越明顯；但對(duì)錳（Mn）的作用較小，飲茶量與效果的關(guān)系不明顯。</p><p><b>　　第十一節(jié) 直方圖</b></p><p>　　15.11.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Histogram過(guò)程，可繪制直方圖。直方圖是用直條的長(zhǎng)短來(lái)表示連續(xù)性的絕對(duì)數(shù)（或稱頻數(shù)）資料的多少，其意義與本章第三節(jié)介

39、紹的區(qū)域圖相似，但區(qū)域圖能進(jìn)行多組資料的比較（如堆積式區(qū)域圖），而直方圖不能。</p><p>　　15.11.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-11]現(xiàn)有某地某年流行性乙型腦炎患者的年齡分布資料如下表，試?yán)L制直方圖。</p><p>　　15.11.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：頻數(shù)資料的變

40、量名為NUMBER，將每歲患者人數(shù)資料輸入；設(shè)一變量為GROUP，用于定義年齡組，將各年齡分組的下限值輸入。為使頻數(shù)資料在作圖中生效，應(yīng)選Data菜單的Weight Cases...命令項(xiàng)，在彈出的Weight Cases對(duì)話框中取Weight cases by項(xiàng)，并選變量NUMBER點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Frequency Variable框，點(diǎn)擊OK鈕即可。</p><p>　　15.11.2.2 操作步驟<

41、/p><p>　　選Graphs菜單的Histogram...過(guò)程，因直方圖只有一種類型，故直接彈出Histogram對(duì)話框（圖15.14），在左側(cè)的變量列表中選group點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Variable框；點(diǎn)擊Titles...鈕，彈出Titles對(duì)話框，在Title欄內(nèi)輸入“某地某年流行性乙型腦炎患者年齡分布”，點(diǎn)擊Continue鈕返回Histogram對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><

42、p>　　圖15.14 直方圖繪制對(duì)話框</p><p>　　系統(tǒng)在Chart Carousel窗口輸出直方圖。由于本例資料的分組情形比較細(xì)（即每歲一組），而系統(tǒng)只按默認(rèn)的每5歲一組方式輸出圖形，所以需要安用戶的要求對(duì)統(tǒng)計(jì)圖進(jìn)行編輯。點(diǎn)擊Chart Carousel窗口上端工具欄中的Edit鈕，彈出!Chart1窗口，將鼠標(biāo)箭頭指向圖的橫軸并雙擊鼠標(biāo)左鍵，彈出Interval Axis對(duì)話框（圖15.15）

43、，在Axis Title處將“GROUP”改為中文“年齡分組”；在Intervals欄選擇Custom項(xiàng)，點(diǎn)擊Define...鈕，彈出Interval Axis:Define Custom Interval對(duì)話框（圖15.16），在Definition欄的Interval width處輸入1，要求按每歲一組的方式作圖；在Range欄的Minimum處輸入0，在Maximum處輸入65，要求橫軸從0歲開(kāi)始至65歲止。點(diǎn)擊Continue

44、鈕返回Interval Axis對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即可。</p><p>　　圖15.15 橫軸修改對(duì)話框</p><p>　　圖15.16 用戶定義橫軸選項(xiàng)框</p><p>　　15.11.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖即為經(jīng)用戶編輯后的直方圖。由圖中可見(jiàn)：該地流行性乙型腦炎患者主要集中在10歲之前，10歲之后患者數(shù)驟

45、減，尤其是35歲之后患者數(shù)幾乎為0。</p><p>　　SPSS教程第十六課：統(tǒng)計(jì)圖的繪制</p><p>　　信息來(lái)源：本站原創(chuàng)　更新時(shí)間：2004-7-12 21:52:00 </p><p>　　第十二節(jié) 正態(tài)概率分布圖</p><p>　　15.12.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的N

46、ormal P-P過(guò)程，可繪制正態(tài)概率分布圖。如果變量值是正態(tài)分布的，則所繪制的正態(tài)概率分布圖將呈現(xiàn)一條從縱軸零點(diǎn)指定右上角的直線。</p><p>　　15.12.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-12]某醫(yī)師測(cè)得30名健康女大學(xué)生血清總蛋白含量（g/L）資料如下，試?yán)L制正態(tài)概率分布圖。</p><p>　　15.12.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p&g

47、t;<p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，數(shù)據(jù)的變量名為DATA，將原始測(cè)定值輸入。</p><p>　　15.12.2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Normal P-P...過(guò)程，彈出Normal P-P Plot對(duì)話框（圖15.17），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Variable框。在Transform欄中，系統(tǒng)有4種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換形式供用戶選

48、擇：</p><p>　　圖15.17 正態(tài)概率分布圖定義對(duì)話框</p><p>　　Natural Log transform：作自然對(duì)數(shù)的轉(zhuǎn)換；</p><p>　　Standardize values：作標(biāo)準(zhǔn)化值（即Z值）的轉(zhuǎn)換；</p><p>　　Difference：使用系列值與n個(gè)相近觀察值的差別值替代原始值；</p&g

49、t;<p>　　Seasonally difference：使用系列值與n個(gè)時(shí)期值的差別值替代原始值。</p><p>　　本例不作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。點(diǎn)擊Expected...鈕彈出Normal P-P Plot:Expected對(duì)話框，系統(tǒng)詢問(wèn)用戶采用什么方法計(jì)算預(yù)期正態(tài)概率值，共4種方法：</p><p>　　Blom：使用公式 推算；</p><p>　

50、　Tukey：使用公式 推算；</p><p>　　Rankit：使用公式 推算；</p><p>　　Van der Waerden：使用公式 推算。</p><p>　　上列各式中，n為觀察單位數(shù)， r為1～ n的秩次。本例選Blom方法。點(diǎn)擊Continue鈕返回Normal P-P Plot對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕完成操作。</p><p&g

51、t;　　15.12.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖顯示觀察值緊貼正態(tài)概率線分布，由此可知其服從正態(tài)分布。</p><p>　　第十三節(jié) 正態(tài)概率單位分布圖</p><p>　　15.13.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Normal Q-Q過(guò)程，可繪制正態(tài)概率單位分布圖。繪制正態(tài)概率單位分布圖的意義與本章

52、第十二節(jié)介紹的正態(tài)概率分布圖一樣，只是其縱軸采用概率單位而不是采用概率。</p><p>　　15.13.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-13]某醫(yī)師研究不同布氏菌苗免疫后布氏菌素皮膚反應(yīng)情況，資料如下，試?yán)L制正態(tài)概率單位分布圖。</p><p>　　15.13.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，A組菌苗皮

53、膚浸潤(rùn)直徑的數(shù)據(jù)變量名為X1，將原始測(cè)定值輸入；B組菌苗皮膚浸潤(rùn)直徑的數(shù)據(jù)變量名為X2，也將原始測(cè)定值輸入。</p><p>　　15.13.2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Normal Q-Q...過(guò)程，彈出Normal Q-Q Plot對(duì)話框（圖15.18），在左側(cè)的變量列表中選data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Variable框；不作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；選擇Blom方法推算預(yù)期

54、正態(tài)概率單位值；點(diǎn)擊OK鈕完成操作。</p><p>　　圖15.18 正態(tài)概率單位分布圖定義對(duì)話框</p><p>　　15.13.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　由于是對(duì)兩個(gè)變量作正態(tài)概率單位分布圖，故系統(tǒng)輸出兩張圖。比較變量X1與X2的正態(tài)概率單位分布圖，可看到變量X1的分布形式偏離正態(tài)，因其值大多落在0概率單位之下，故呈現(xiàn)一定程度的正偏態(tài)；而變量X

55、2的分布形式接近正態(tài)，其值較均勻地緊貼正態(tài)概率單位線。</p><p>　　第十四節(jié) 普通序列圖</p><p>　　15.14.1 主要功能</p><p>　　調(diào)用Graphs菜單的Sequence過(guò)程，可繪制普通序列圖。普通序列圖用于表現(xiàn)一組或幾組觀察值隨另一序列性變量變化的趨勢(shì)。</p><p>　　15.14.2 實(shí)例操作</

56、p><p>　　[例15-14]研究氣相色譜儀采用硅膠采樣管測(cè)定苯胺的穩(wěn)定性，資料如下，試?yán)L制普通序列圖。</p><p>　　15.14.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：加入值數(shù)據(jù)的變量名為X1，測(cè)定值數(shù)據(jù)的變量名為X2，分析時(shí)間的變量名為T(mén)IME。將原始數(shù)據(jù)一一輸入即可。</p><p>　　15.14.

57、2.2 操作步驟</p><p>　　選Graphs菜單的Sequence...過(guò)程，彈出Sequence Chart對(duì)話框（圖15.19），在左側(cè)的變量列表中選x1、x2點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Variable框，選time點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Time Axis Labels框，點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　圖15.19 普通序列圖定義對(duì)話框</p><p>　　1

58、5.14.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　下圖為氣相色譜儀采用硅膠采樣管測(cè)定苯胺的穩(wěn)定性研究圖。該圖顯示：測(cè)定值圍繞加入值作小幅度（<6%）的波動(dòng)。測(cè)定前期，測(cè)定值高于實(shí)際加入值；測(cè)定后期，測(cè)定值低于實(shí)際加入值。最佳測(cè)定時(shí)間為樣品加入后3～5分鐘內(nèi)。</p><p>　　第十五節(jié) 時(shí)間序列圖</p><p>　　15.15.1 主要功能</p&g

59、t;<p>　　調(diào)用Graphs菜單的Time Series過(guò)程，可繪制時(shí)間序列圖。時(shí)間序列是指按時(shí)間順序排列的隨機(jī)變量的一組實(shí)測(cè)值。分析時(shí)間序列圖，可以從運(yùn)動(dòng)的角度認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)，如幾個(gè)時(shí)間序列之間的差別、一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間序列的周期性，或?qū)ξ磥?lái)的情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。</p><p>　　15.15.2 實(shí)例操作</p><p>　　[例15-15]連續(xù)4周（每周5個(gè)工作日）測(cè)定某無(wú)菌

60、操作室空氣中的細(xì)菌含量（×103/M3），資料如下，試?yán)L制時(shí)間序列圖，看是否存在周期性變動(dòng)趨勢(shì)。</p><p>　　15.15.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備</p><p>　　激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名為DATA，然后按時(shí)間順序從第一周第1天起將觀察數(shù)據(jù)依次輸入。</p><p>　　15.15.2.2 操作步驟</p><p>　　

61、在Graphs菜單的Time Series項(xiàng)中，含兩個(gè)過(guò)程：</p><p>　　Autocorrelations：自相關(guān)時(shí)間序列圖，自相關(guān)指相關(guān)值來(lái)自一組時(shí)間序列中前一時(shí)間序列與其后序列的對(duì)應(yīng)各觀測(cè)值的相關(guān)；</p><p>　　Cross-correlations：交叉相關(guān)時(shí)間序列圖，交互相關(guān)指相關(guān)值來(lái)自某一時(shí)間序列變量與相鄰另一個(gè)或一些時(shí)間序列變量的對(duì)應(yīng)各觀測(cè)值的相關(guān)。</p&

62、gt;<p>　　本例只有一個(gè)隨機(jī)變量，故選用Autocorrelations過(guò)程。在彈出的Autocorrelations對(duì)話框（圖15.20）中，選左側(cè)變量列表中的data點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Variable框。在Display欄選 Autocorrelations項(xiàng)，要求僅繪制自動(dòng)相關(guān)的時(shí)間序列圖。點(diǎn)擊Options...鈕，彈出 Autocorrelations:Options對(duì)話框，在Maximum Number of

63、 Lags處輸入5，表示時(shí)間序列階段為每5天一個(gè)周期，點(diǎn)擊Continue鈕返回Autocorrelations對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即完成。</p><p>　　圖15.20 時(shí)間序列圖定義對(duì)話框</p><p>　　15.15.2.3 結(jié)果顯示</p><p>　　在時(shí)間序列圖中，用戶可根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小來(lái)判斷序列模型的變動(dòng)趨勢(shì)。一般地說(shuō)，相關(guān)系數(shù)為0或?yàn)?l

64、t;0，則前后序列或相鄰序列的變動(dòng)趨勢(shì)保持原狀；當(dāng)最大的正相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)在最后一個(gè)時(shí)點(diǎn)之前的任一時(shí)點(diǎn)時(shí)，表明趨勢(shì)變動(dòng)，完整地說(shuō)是后面的或相鄰變量的序列較前面的或相鄰前面變量的序列延遲，前面的或相鄰前面變量的序列超前的時(shí)點(diǎn)即在最大正相關(guān)系數(shù)所在的時(shí)點(diǎn)。</p><p>　　如本例，系統(tǒng)按用戶指向，一個(gè)時(shí)間序列為5個(gè)時(shí)點(diǎn)段，下圖顯示最大正相關(guān)系數(shù)位于最后一個(gè)時(shí)點(diǎn)，故表明前后時(shí)間序列穩(wěn)定，即具有周期性。</p>