如何用spss或者excel作一个最简单的统计图

答：（1）用Excel 制作统计图形的方法。运行Excel，输人数据，点击“插人”一“图表”，或点击工具栏中的绘图按钮，根据提示选择制作各种类型的统计图。直方图的制作用“工具”菜单中的“数据分析”功能。在Excel中排序用菜单中的“数据”→“排序”实现。数据频数的计数使用COUNT函数或 CUNTIF函数，计算所有数据的总和用SUM函数或SUMIF函数。用 FREQUENCY可以计算指定的分数范围内测验分数的个数，制作次数分布表。

    （2）用SPSS制作统计图形的方法有四种。一种是在执行“Analyze”任务时，用户选择相应的图形，在提供统计结果时同时产生图形。另一种是建立数据文件，通过“Graphs”菜单，选用合适的图形模板，生成图形。SPSS的“Graphs”菜单共提供了 18种图形。双击用这两种方式生成的图形，会打开 Chart Editor(图形编辑)窗口，对图形进行编辑。第三种方法是利用“Graphs”菜单中的“Interactive”(交互作图)，直接拖放变量生成图形。用这种方式能制作11种图形。双击生成的图形，利用出现的工具图标，能够对图形格式进行修饰和编辑。最后一种作图方式是运用作图命令“GRAPH”以及相应的子命令和参数来实现。其中茎叶图的制作只能采用第一种方式或用作图命令。

    （3）用SPSS制作频数分布表的步骤:点击“Analyze”→“Descriptive Sta- tistics”→“Frequencies”，在对话框中选定变量，勾选频数分布表和 Charts对话框中的有关复选框，即可产生频数分布表(含频数、相对频数、累积相对频数)。

用SPSS对数据排序的步骤:点击“Data”→“Sort Cases”，在对话框中选择要排序的变量名和排序次序即可。

1、开启远程oracle数据库服务，开启以下两个即可

2、在本地客户端中，安装好oracle数据库（版本为win32_11gr2_client，主要是为了安装oracle的odbc驱动），通过PL/SQL客户端远程连接数据库，测试是否正常。

在D:\app\Administrator\product\1110\client_1\network\admin目录中，新建tnsnamesora文件，内容如下：

[html] view plain copy

# tnsnamesora Network Configuration File: D:\app\1\product\1110\client_1\network\admin\tnsnamesora

# Generated by Oracle configuration tools

MYORAL =

(DESCRIPTION =

(ADDRESS_LIST =

(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 1329719413)(PORT = 1521))

)

(CONNECT_DATA =

当然是可以的。

在SPSS15中， *** 作步骤如下：

两个数据库（sav文件）按照关键变量排序（关键变量必须没有重复，每个变量值能够明确的指出一个特定的Case；也可以使用一组变量作为关键变量）

两个数据库文件的变量类型和变量长度要一致！变量类型和长度可以在VARIABLESVIEW中查看和修改即可。

复制粘贴数据。spss数据复制粘贴到另一个数据库stata新建，打开空数据表，复制粘贴数据，命名变量，保存即可。数据库系统（databasesystems），是由数据库及其管理软件组成的系统。它是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。

SPSS入门初级教程：方差分析_数据分析师考试

方差分析是RAFister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 方差分析的基本思想是：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小 。

方差分析主要用于 ：

1、均数差别的显著性检验

2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用

3、分析因素间的交互作用

4、方差齐性检验。

第一节 Simple Factorial过程

611 主要功能

调用此过程可对资料进行方差分析或协方差分析。在方差分析中可按用户需要作单因素方差分析（其结果将与第五章第四节相同）或多因素方差分析（包括医学中常用的配伍组方差分析）；当观察因素中存在有很难或无法人为控制的因素时，则可对之加以指定以便进行协方差分析。

612 实例 *** 作

[例6-1]下表为运动员与大学生的身高（cm）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量的差异是否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析。

6121  数据准备

激活数据管理窗口，定义变量名：组变量为group（运动员=1，大学生=2），身高为x，肺活量为y，按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图61。

6122  统计分析

　激活 Statistics 菜单选ANOVA Models中的Simple Factorial项，d出Simple Factorial ANOVA对话框（图62）。在变量列表中选变量y，点击O钮使之进入Dependent框；选分组变量group，点击O钮使之进入Factor(s)框中, 并点击Define Range钮在d出的Simple Factorial ANOVA:Define Range框中确定分组变量group的起止值（1,2）；选协变量x，点击O钮使之进入Covariate(s)框中。

点击Options框，d出Simple Factorial ANOVA:Options对话框。系统在协方差分析的方法（Method）上有三种选项：

1、Unique：同时评价所有的效应；

2、Hierarchical：除主效应外，逐一评价各因素的效应；

3、Experimental：评价因素干预之前的主效应。

本例选Unique方法，之后点击Continue钮返回Simple Factorial ANOVA对话框，再点击OK钮即可。

6123  结果解释

在结果输出窗口中可见如下统计数据：

先输出肺活量总均数和两组的肺活量均数，总均数为403325，运用员组均数为439900，大学生组为366750。

接着协方差分析表明，混杂因素X（身高）两组间是有差异的（F=10679，P=0002），控制其影响后，两组间肺活量的差别依然存在（F=9220，P=0004），故可以认为两组间肺活量的均数在消除了身高因素的影响之后仍有差别，运动员的肺活量大于大学生，即体育锻炼会提高肺活量。

最后系统输出公共回归系数， = 36002，该值可用于求修正均数：

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