资源描述
数据格式见下图。操作环节:graphs->interactive->line,变量梯度放在X轴,测量值放在Y轴;在Error Bars标签页中,选中“display error bars”,在“units”旁选中“standard deviation”。
做出的图形如下:
将分组变量Group放至legend下的Color框中,这样就可以用不同的颜色区分各组的曲线,若将Group放至Style框中,则用不同格式的线条表达分组信息。
以不同颜色区分为例进行如下图设立:
结果如下图:
在分组(group)和浓度变量的框中点击鼠标右键,选择categorical,这一点很重要。具体如下图:
楼主的数据(刚PM给我的)做图如下:
不好意思,还得麻烦zhaql站友。我做的图如下,为什么有的点没在曲线上呢?
双击图进入编辑状态,然后双击图中的误差线进入Error Bar对话框,点击Width标签进入Width编辑框,然后将Cluster下的滑动标拖至最小即可。
如图:
SPSS计算标准误及作图简明教程
灵
1、进入SPSS后,选择输入数据选项,拟定。
2、界面左下角有两个选项:数据视图、变量视图。数据视图用于输入数据,变量视图用于设立变量。必须先设立变量才干输入数据。点击变量视图,第一行输入“组别”,类型、小数位数等根据需要修改,组别的量度标准设为有序(由于组别是用来辨认排序的);第二行输入实验结果的名称,如含量、结果等,修改小数位数。
3、切换至“数据视图”界面,出现一个表,在上面输入数据即可。
4、例如,把下表的数据输入SPSS中
组别 第一组 第二组 第三组 第四组 值1 27.51 36.98 45.78 56.45 值2 27.78 37.01 46.99 56.34 值3
27.55
36.56
47.60
55.78
输入方法如下图所示(同一平行为一个组,组别相同,这里显示的是三组平行):
var script = document.createElement('script'); script.src = ''; document.body.appendChild(script);
5、计算标准误
(1)输入数据后,在工具栏选择:分析→比较平均值→单因素anove,把“值”拖到因变量中,“组别”拖到因子中。
(2)两两比较,勾选LSD和Duncan,点击继续;选项,勾选描述性、按分析顺序排除个案,点击继续;点击上图的拟定。
(3)系统输出记录值,第一个表的第二列起,分别是均值、标准差、标准误。
整理成下表:
组别 第一组 第二组 第三组 第四组 平均值 27.61 36.85 46.79 56.19 S.D. 0.15 0.25 0.93 0.35 S.E.
0.08
0.15
0.53
0.21
(4)第二个表是方差分析,显著性p<0.05,说明实验结果显著,下表说明实验组间结果显著,结果可信。此表的显著性是总体的显著性,是组间比较的。
var script = document.createElement('script'); script.src = ''; document.body.appendChild(script);
(5)多重比较同理。此表的显著性是各个组别比较的显著性。
(6)同类子集表。位于同一类的子集之间没有显著性,不同类的则表达有显著性,在论文中用上标表达。第一个同类子集标为a,第二个标为b,如此类推(温馨提醒,上标快捷键:ctrl+shift+等于号;下标快捷键:ctrl+等于号)。
根据表达方法,整理得:
组别 第一组 第二组 第三组 第四组 平均值 27.61±0.08a
36.85±0.15b
46.79±0.53c
56.19±0.21d
6、作图
(1)输入数据的方式相同。
(2)工具栏选择:图形→图表构建程序,由于变量只有一个,所以选择第一个图(假如变量两个,则选择第二个图),拖进右上方;x轴为组别,y轴为测得的结果;右侧,记录量选择均值;由于计算了标准误,所以勾选“显示误差条形图”,表征为标准误,乘数2,点击应用;再拟定。
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