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本篇文章为大家展示了SPSS统计软件在啤酒数据统计中的应用是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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SPSS统计软件在啤酒数据统计中的应用
下面通过示例介绍SPSS在啤酒企业质量数据的收集、统计描述、控制图绘制、正交实验结果分析等方面的应用。
啤酒企业质量管理人员在从事啤酒质量管理工作中经常需要进行数据的收集和分析，有些数据分析工作比较麻烦，特别是当时间紧、任务急、数据量大、计算结果要求精度高的情况下，有时候会感到力不从心。比如常用的控制图和过程能力分析、方差分析、回归分析、试验设计的数据分析等统计技术的应用，往往由于计算复杂而令人们望而却步。啤酒质量管理工作中统计技术的应用是一个薄弱环节，有人认为，产生这种现象的原因就是因为统计技术或数据分析的计算工作量较大。SPSS统计软件的应用帮助我们解决了这一难题。SPSS虽然并不仅仅是为质量管理工作设计的统计软件，但是几乎质量管理的所有数据分析和统计分析它都能帮上忙，不但可以极大地提高工作效率，而且可以提高计算结果的准确性，达到提高啤酒质量分析工作的效率和有效性的目的。
一． SPSS统计软件简介
SPSS（Statistical Package for the Social Science，社会科学统计软件包）是世界著名的统计软件分析软件之一。1968年，3位美国斯坦福大学的学生开发了最早的SPSS统计软件系统，迄今为止，SPSS软件已有30余年的成长历史，拥有全球约25万的产品用户，它们分布于通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的统计软件。
SPSS使用Windows的窗口方式展开各种管理和分析数据的方法，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，并了解统计分析原理，就可以使用该软件为的企业质量管理工作服务，再也不会为数据分析的烦琐而感到恼火，同时将会体会到数据分析的神奇和成功的乐趣。如果感兴趣的话，也可以试一试这个软件在企业管理的其他领域的应用，很可能也会有所收益。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。其过程包括描述性统计、均值比较、一般线性分析、相关分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等大类，每类又分好几个统计过程。如回归分析中又分线性回归分析、曲线分析、Logistic回归等几个统计过程，并且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS中还有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。对于质量管理工作来说，质量管理工作中各种数据分析和统计技术问题都可以使用SPSS统计软件帮助解决。我国目前正在使用的用户中，绝大部分是使用9.0～13.0版本。
二、啤酒质量数据的收集与简单管理
啤酒质量信息数据集就是SPSS针对各类啤酒质量信息、数据所建立的数据集合，SPSS利用啤酒质量信息数据集对其进行统计分析。啤酒质量信息数据的收集在这里是指将啤酒生产、检验等过程中所得到的质量数据在SPSS软件中建立质量数据集（如下面图1所示）；对于获得的不是数据性的信息，要进行数据化处理，转化为可以统计分析的数据，进而建立数据集。对于所建立数据集的简单管理包括数据、单元格的查找，观测量的分类排序，数据文件的分类汇总和数据的选择等。质量信息数据集如何建以及数据集的简单管理，其操作步骤与一般数据的SPSS数据集的建立相同，可查阅专门的SPSS软件教材。
三、质量数据的统计描述
要对啤酒质量数据做好统计分析，首先要对这些数据进行描述性统计分析。SPSS统计软件对质量信息的描述统计分析功能主要集中在Descriptive Statistics菜单中，主要包括建立质量数据频率表、质量数据的一般性统计描述、探索性分析和交叉统计等，下面对质量信息应用较多的一般性统计描述进行举例讲述。
质量数据的一般性统计描述主要是指对连续性随机变量进行的一般描述统计。这一功能是由SPSS的“Analyze”菜单中“Descriptive Statistics”的“Frequencies…”项来完成。例如，要统计成品啤酒在一个月内泡持、浊度的质量情况（SPSS分析数据使用上面图1中的数据，图中仅显示了一部分数据），要求对这些数据进行一般性统计描述，得到各项所需指标（平均值、最大、最小值，极差，均值标准差等），操作如下：
〖步骤1〗单击Analyze菜单Descriptive Statistics项中的Frequencies命令，如图2所示。
〖步骤2〗弹出Frequencies对话框，如图3所示。现欲求泡持、浊度的平均值，最大、最小值，极差，均值标准差，故在对话框左侧的变量列表中选择“泡持”、“浊度”，单击按钮使之添加到Variable(s)框中。
〖步骤3〗单击下方的Statistics按钮，弹出如图4所示对话框。选择要统计的项目，在Central Tendency框中选择平均值Mean，在Dispersion框中选择最大Maximum、最小值Minimum，极差Range，均值标准差S.E.mean，选好后单击Continue按钮返回Frequencies对话框，单击OK按钮，SPSS即开始计算。
四、绘制质量控制图
SPSS的图形工具非常强大，具有很强的统计分析功能。在质量数据管理中，经常要用到一些图形方法和工具，例如帕雷托图、直方图、散点图、控制图、序列图等，SPSS均可以有效的应用这些图形方法和工具来处理质量数据信息，这些功能集中在Graph菜单中。
控制图可以帮助人们区分所寻找的与过程有关的质量问题是系统原因造成的还是偶然因素造成的，因此，控制图在质量管理中有着广泛的应用。下面以实例介绍SPSS软件如何绘制质量控制图。
例：某啤酒产品每批次需要添加某复合酶，至少为10ppm，但是不能超过50ppm。为了控制生产过程，准备用控制图对生产过程进行监控，步骤如下：
第一步：建立数据文件。经确定，本例应用平均值—极差控制图，每5个观测值作为一组（数据图示此处省略）。
第二步：点击Graph菜单中的“control”项，弹出“Control Charts”对话框。其中“X-Bar,R,s”表示均值、极差、标准差控制图；“Individuals Moving”表示单值、移动极差控制图；“p,np”表示不合格率、不合格数控制图；“c,u”表示缺陷数、单位缺陷数控制图。在此，选择“X-Bar,R,s”。并选择数据组织方式为“Cases are units”表示观测量分类模式。
第三步：单击“Define”按钮，将弹出“X-Bar,R,s：Cases Are Units”对话框，其中，“Process Measurement”框用于选择工序变量，也就是待分析变量；“Subgroups Defined by”用于选择分组变量；“X-Bar and range”表示绘制平均值—极差控制图；“X-Bar and standard deviation”表示要绘制均值—标准差控制图。在此将变量“重量”选入“Process Measurement”；将变量“组号”选入“Subgroups Defined by”；选择“X-Bar and range”，即平均值—极差控制图。
第四步：单击“Options”按钮，打开“X-Bar,R,s：Options”对话框，其中，“Number of Sigmas”表示用于选择上、下控制线的距离为标准差的多少倍，在此填入“3”； “Minimum subgroup size”为每组的最小样本容量，在此填入“5”；“Display subgroups defined by missing values”表示显示缺失值的组，在此不选择，点击“Continue”。“Statistics…”对话框中“Specification Limits”框用于设置上、下参考线，用以比较数据，在此可以分别填入“45”和“25”。
最后，点击“OK”，即可以绘出所要求的控制图。
通过此控制图就可以看到均值、极差上下控制线以及平均值，还可以看到在25和45参考线以外的组号，并且通过分析，可以知道两张控制图无任何异常，说明生产过程是正常的，是受控的。
五.质量管理的设计实验、回归分析
正交实验设计在提高产品质量水平、新工艺的开发和优化等过程中有重要的应用。本文用一个实例介绍SPSS统计软件对正交实验设计的数据分析过程。
选用L9(34)正交表来研究发酵温度、麦汁浓度以及酵母接种量对成品啤酒PH的影响规律，取大生产高浓麦汁用洗糟水调成不同浓度卖汁，接种不同量的大生产酵母泥于不同温度下发酵。选取的因素和水平见下表：
发酵温度（℃） | 原浓（°P） | 接种量（万个/ml） | |
水平1 | 1（8） | 1（9.8） | 1（900） |
水平2 | 2（12） | 2（11.6） | 2（1800） |
水平3 | 3（18） | 3（13.4） | 3（2700） |
第一步，建立spss的数据集文件。（因笔者的版本无此功能模块，此处不再描述）
第二步，分析过程如下：
①单击Analyze菜单，选择Regreesion项中的Linear…项。将变量“数据PH”选入“Dependent”框，将其它变量发酵温度、原浓、接种量选入“Independent”框。
②点击“OK”，统计分析结果。
结果讨论：将啤酒的PH看作应变量，把发酵温度、酵母添加量和麦汁浓度看作自变量，进行回归分析，依据图12很方便的得到回归方程为：
y=4.063-0.0214X1+0.03426X2+1.852X3×10-6
式中：X1发酵温度（℃）
X2麦汁原浓（0P）
X3-酵母的添加量（万个/ml）
Y－啤酒的PH
由图13可知，方程的显著性水平为α＝0.046，即方程的可信水平为95.4％＞95％，回归方程显著。所以在原料、糖化工艺、酵母菌种等因素即本不变的情况下，当其他条件不变时，发酵温度每升高1℃，啤酒的PH下降约0.021；同样当其他条件不变时，麦汁原浓每升高10P，啤酒的PH升高约0.034；酵母接种量每加大100万个/ml时，啤酒的PH约升高0.18。这些数据基本能反应出发酵温度、麦汁原浓和酵母接种量对啤酒PH的大致影响程度。
通过对SPSS在啤酒数据统计中的应用进行初步探讨，不难发现尽管SPSS是一种通用的社会科学统计软件，但非常适用于质量数据的处理和分析，广大啤酒质量工作者可以逐步探索SPSS在质量管理中的新用途，大幅度改善质量管理的效率和效果，帮助管理者做出最优决策，最大限度地提高产品和服务质量。
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