-
Spss
操作要点详细版
第一章
导论——
SPSS
介绍
学习目标：初步认识
SP
SS
软件的内容
一、
SPSS
界面说明
SPSS
for Windows
是
SPSS/PC
的
Windows
版本，具有
Wi
ndows
软件的共同特点，其界
面十分友好，打开
SPSS
程序就会出现图
1-2
< br>界面。
标题栏
菜单栏
工具栏
数据栏
标签
图
1-2
SPSS 11.5 for Windows
界面
该界面为
SPSS
的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下：
1
。标题栏
：功能与其它
W
indows
软件一致。
2
．菜单栏
：由
10<
/p>
个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。各菜单的主要功能如下。
2
．
1
File
：文件操作菜单。单击
Fil
e
，有图
1-3
下拉菜单，主要功能包括：
·
Ne
w
：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；
·
Open
和
Ope
n Database
：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；
·
Read Text
Data
：读入文本文件；
·
Save
和
Save
As
：保存文件；
·
Display Data
Info
：显示数据的基本信息；
·
Prin
t
和
Print Preview
：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。
图
1-3
File
菜单项的下拉菜单
图
1-4
Edit
菜单项的下拉菜单
2
．
2
Edit
：文件编辑菜单。主要用于
数据编辑，如图
1-4
，主要功能包括：
·
UndoRedo
或
modify cell values
：撤消或恢复刚修改过的观测值；
·
cut
，
copy
，
paste
：剪切、拷贝、粘贴指定的数据
；
·
paste
variables
：粘贴指定的变量；
·
clear
：清除所选的观测值或变量；
·
find
：查找数据。<
/p>
2
．
3
View
：
视图编辑菜单。用于视图编辑，进行窗口外观控制。
包含显示
/
隐藏切换、
表格特有的隐藏编辑
/
显示功能及字体设置等功能。
2
．
4
<
/p>
Data
：数据文件建立与编辑菜单。主要用于变量和观测量的编
辑和整理。如图
1-5
，主要功能包括：
·
Define Variable
Properties
：定义变量属性；
·
Copy Data
Properties
：复制数据文件属性；
·
Insert
Variable
：插入变量；
·
Insert
Cases
：插入变量或观测值；
·
Sort Cases
：按照某个变
量值重新排列观测值在数据文件中的顺序；
·
Transpose
：把数据文件的行列进行转置；
·
Restructure
：数据重组
；
·
Aggregate
：对数据进行分类汇总，即按指定的变量将观测值进行汇总，以求得每组
的
描述统计量；
·
Weight
Cases
：给变量加权，即以某个变量为权重。
图
1-5
Data
菜单项的下拉菜单
2
．
5
<
/p>
Transform
：数据转换菜单。数据分析的进一步准备，如
图
1-6
，主要功能包
括：
·
Computer
：
对数据进行计算，生成新的变量；
·
Count
：计算相同观测值的个数，并生成一个新的变量；
图
1-6
Transform
菜单项的下拉菜单
·
Recode
：对变量值进行重新编码，并生成一个新的变量；
·
Aut
omatic
Recode
：自动重新编码，即将原变量取整。
·
Categorize
Variables
：对变量进行分类；
·
Rank
Cases
：对变量求秩，并生成新变量保存秩。
2
．
6
<
/p>
Analyze
：统计分析菜单。用于数值分析，功能将在其后各
章介绍。
2
．
7
<
/p>
Graphs
：统计图的建立与编辑。如图
1-7
，主要功能为统计图的生成。教育统计
学常用统计图的
生成见第二章。
2
．
8 Utilities
：实用程序菜单。含有变量列表、文件信息、定义与使用集合、自动到新
观测量、运行稿本文件、菜单编辑器等。
2
．
9
<
/p>
Windows
：窗口控制菜单。可进行所有窗口的最小化和最大
化，激活列表窗口。
2
．
10
Help
：帮助菜单。主要提供有关于
SPSS
使用、语法、介绍方面的帮助。
3
．
工具栏
：
由一系列的功能图标按钮组成，
包括打开文件
“
Open File
”
、
保存文件
“
Save
图
1-7
Graphs
及其下拉菜单和
Interactive
的下拉菜单
File
”
、打印“
Print
”
、对话框再调入“
Dialog
Recall
”
、撤消
/
恢复操
作“
Undo/Redo
”
、定位
图表“
Goto
Chart
”
、定位观测“
Goto
Case
”
、显示变量信息“
Vari
ables
”
、查找“
Find
”
、插
入观测值“
I
nsert
Cases
”
、插入变量“
Isert
Variable
”
、拆分文件“
Sp
lit File
”
、对观测量进行
加
权处理“
Weight Cases
”
、选择观测量“
Select
Cases
”
、使用集合“
Use
Set
”等。
4
．数据栏
：主要用于数据录入。
5
．标签
：用于实现数据输入界面“
D
ata View
”和变量定义界面“
Variable
View
”切换。
菜单
Analyze
进入下拉菜单，如图
1-8
，其数值分析过程主要由以下功能组成：
<
/p>
·
Reports
：报告功能；
·
Descriptives
Statistics
：描述性统计；
·
Tables
：表格；
·
Compare
Means
：均值比较；
·
General Linear
Model
：一般线性模型；
·
Correlate
：相关分析；
·
Regression
：回归分析；
·
Cla
ssify
：聚类分析；
·
Data
Reduction
：数据简化处理，主要是因子分析；
·
Scale
：量表分析；
·
Nonparametric
Tests
：非参数检验；
·
Time
Series
：时间序列分析；
·
Multiple
Response
：多维反应模型分析；
·
Missing Value
Analysis
：缺省值分析。
。
三、统计图的生成
（一）直条图的生成
1
．单式直条图
1
）打开或建立一个数据文件。如研究
4~6
年级多重成就测验总分问题。
2
< br>）单击“
Grapha
”
，再单
击“
Bar
”
，弹出“
Bar Charts
”对话框，内有三种图标和直条
图反映的数据类型。
三种图标
①
Simple
：单式直条图。
②
Clustered
：分组直条图，
③
Stacked
：分段直条图。
直条图的数据类型
①
Summaries for groups
of cases
：以某个分类同变量为个案分组的标准，反映
以组
为单位个案的情况。
②
Summaries
of
separate
Variables
：反映统计资料中若干变量或同一个变量的各种
参数的情况，即反映单个变量的情况。
③
Values of
individual
cases
：反映对应某个变量的所有个案的取值情况。
3
）单击“
Simple
< br>”
，再单击“
Define
”<
/p>
，出现“
Define Simple
Bar
：
Summaries
for
groups
of
cases
”对话框。在“
Bar <
/p>
Represent
”中选“
Other
summary function
”
，将“总分”调入
“
Variable
：
”
；再将变量“年级”调入“
Category
Axis:
”
。单击“
T
itles
?”出现其对话框，
在“
T
itle
”录入主标题，如在其“
Line1:
”录入“年级直条图”
；在
“
Subtitle
”录入副
标题，如
在其“
Line1:
”录入“
4~6<
/p>
年级多重成就的测验总分”
。单击“
Co
ntinue
”返回，
再单击“
OK<
/p>
”则生成直条图。
4
< br>）图形编辑：对生成的图形进行编辑，使其符合自己的需要。
第一步：双击“性别直条图”的任一处，出现“
Chart1
–
SPSS Chart
Editor
”对话框。
第二步：单
击某一图形块（如数学，则该图形块被激活）
。
①单击工具栏的“
Fill Pattern
< br>”图标，可进行条纹修饰。修饰后，单击“
Apply
”
；
②单击工具栏的“
Colors
”图标，可进行颜色修饰。修饰后，单击“
Apply
”
；
③单击工具栏的
“
Bar
Styles
”
图标，
可
进行图形式样的编辑。
图形式样有三种：
“
Normal
”
表示通用图形；
“
Drop
shadow
”表示有阴影
的图形；
“
3-D
effect
”表示三维效果的立体图”
。
④单击工具栏的“
Bar Lable Styles
”图标，可进行图块标签编辑。其中，
“
Non
e
”表
示无标签，
“
< br>Srandard
”表示使用标准签，
“
Framed
”表示用框架的标签。选择后两项后单击
“
Apply All
”
,
则会显示各自的例数。
⑤双击图中
“专业直条图”文字，
出现
“
Titles
”
,
单击其中的
“
Title
Justification
”
选“
Center
< br>”
，再单击“
OK
”
，则标题居中。图中其它文字也可照此编辑。
⑥
单击“
File
”
，取文件名保存输出
的图形。
2
．分组直条图的生成步骤
1
）打开或建立数据文件。如研究性别与考虑焦虑问题。
2
）单击“
Grapha<
/p>
”
，选“
Bar
”
，再单击“
Clustered
”<
/p>
，选择“
Summaries for groups of <
/p>
cases
”
。
3
）首先单击“
Define
”出现其对话框，将“性别”调入“
Category Axis
：
”
；将“考试焦
虑
水平”
调入
“
Define
Clusters by
：
”
。
然后选择
“
Bar Represent
”
中的
“
Othe
r summary function
”
，
< br>将“考虑焦虑分数”调入“
Variable
：
”
。最后单击“
OK
”
，生成按年级分组的考试焦虑分组
直条图。
（二）圆形图的生成
1
．打开或建立一个数据文件。如高校教师职称结构问题。
2
．单击“
Grapha
”
，选“
Pie
”
，选择“
Summaries for groups of
cases
”
。
3
．单击“
Define
”出现其
对话框，将变量“职称”调入“
Define slices by
：
”
；在“
Slices
Represent
”中选择“
Other
summary function
”
，将“人数”调入“
Variable
：
”
。
4
．单击“
< br>Titles
?”
，在标题中录入“职称结构圆形图”<
/p>
，单击“
Continue
”返回，单击
“
OK
”生成“职称结构”圆形图。<
/p>
5
．单击“
E
dit
”或双击圆形图进行编辑。
1
）单击“教授”扇形，再单击第
2
个图
标，选择其中的一种图形模式。其他扇形均照
此编辑。
2
）双击任一扇形，出现“
Pie
Options
”对话框，其编辑内容为：
①
在“
Position First Slice at
：
”中可输入第一个扇形的开始位置，根据扇形个数
< br>输入相应数目。
②
单击“
Edit
Text
?”可对文本进行编辑。
③
单击“
F
ormat
?”出现圆形图标签选择式样，选后单击“
Cont
inlle
”返回，再单击
“
OK
”
。
④
单击“优秀”扇形，再单击右边第
4
个图标，该扇形脱离出来。其他扇形也可照此
编辑。
6
．取文件名保存。
（三）线图的生成
线图有简单、复合及点线三种图形，此处介绍前两种。
1
．简单线图的生成
1
）打开或建立一个数据文件。如绘制小学三年级标准化数学成就测验的线图。
2
）
单击<
/p>
“
Grapha
”
，
选
“
Line
”
；
再单击
“
Simple
”
，
选择
“
Summaries
for
groups
of
cases
”
。
3
）
单击
“
Define
”
出现其对话框，
将变量
“总分”
调入
“
Categ
ory Axis
：
”
；
在
“
Line
Represents
”
中选“
N
of cases
”
。
4
）单击“
Titles
?
”
，在标题中录入“数学成就”
；单击“
Continue
”返回；再单击“
OK
”
生成小学三年级标准化数学成就测验的线图。
5
）单击“
Edit
”
进行编辑。
①单击图中任一线条，确定其等级，如优秀或良好等。
②单击第
4
个编辑图标出现
< br>“
Line
Styles
”<
/p>
，
在
“
Styl
e
”
中选择线条式样，
在
“
Weight
”
中选择线
条粗细，再单击“
Apply
”
。每一
线条均照此编辑。
③取文件名保存。
2
．复合线图
1
）打开或建立一个数据文件。如研究男女生
2
）单击“
Grapha
”
，选“
Line
”
；再单击“
Multiple
”
。
选择“
Summaries for groups of
c
ases
”
。
3
）单击“
Define
”出现其对
话框，将变量“性别”调入“
Category Axis
：<
/p>
”
，将“考试焦
虑成绩”调入“
Define Clusters by
：
”<
/p>
，单击“
Titles
?”
，在标题中录入“性别与考试焦虑成
绩的关系”
，单
击“
Continue
”返回，再单击“
OK
”生成性别与考试焦虑成绩的关系图。
4
）单击“
Edit
”进行编
辑。
①单击图中任一线条，确定其等级，如优秀或良好等。
②单击第
4
个编辑图标出现
< br>“
Line
Styles
”<
/p>
，
在
“
Styl
e
”
中选择线条式样，
在
“
Weight
”
中选择线
条粗细，再单击“
Apply
”
。每一
线条均照此编辑。
③取文件名保存。
（四）直方图的生成
1
）打开或建立一个数据文件。如绘制
4-6
年级标准
化语文成就测验的直方图。
2
）单击
“
Grapha
”
，选“
Histogram
”
。
3
）将变量“语文”调入“
Varia
ble
：
”
。若选“
< br>Display normal curve
”还可同时输出正态
曲线。单击“
OK
”生成标准化语文成就测验分布的直
方图。
4
）单击“
< br>Edit
”进行编辑。
①运用工具栏对图形进行加工
②取文件名保存。
（五）散点图的生成
1
）打开或建立一个数据文件。如绘制语文成绩与数学成绩关系的统计图。
<
/p>
2
）单击“
Grapha
”
，再单击“
Scatter
”
，选择“
Simple
”
，
3
）
单击
“
Define
”
，
将
“语文”
调入
“
Y Axis
：
”
，
将
“
数学”
调入
“
X Axis
：
”
。
单击
“
OK
”
生成语文成绩与数
学成绩的散点图。
4
）单击“
Edit
”进行编辑。
①单击任一散点，散点被激活。单击工具栏第
4
个图标出现
“
markers
”
。在“
Style
”
中选择符号，如“
< br>+
”
；在“
size
”中选择符号大小，如选“
Medium
”
。再单击“
Apply
”
，则
符号式样及大小均发生变化。
②取文件名保存。
四、统计表的编辑
SPSS
输出的表格需转换成学术性表格，具体操作步骤如下。
1
．单击菜单“
format
”
，再单击“
TableLooks
?
”出现其对话框。
2
．单击有“
academic
”的选项即可。
第三章
集中量数——
SPSS
实验
学习目标：学会平均数、中数和众数的
SPSS
操作
计算例
3-1
数据的均数、中数和众数。
例
3-1
：语文成绩
43
，
23
，
35
，
37
，
42
，
48
，
54
，
28
，
44
，
36
，
38
，
33
。
第
1
步：录入数据，见图
3-3
（或读取数据）
。
图
3-3
录入或读取数据
第
2
步：
选
“
Anal
yze
”
，
展开下拉菜单。
单击
“
Descriptive Statist
ics
”
，
再单击
Frequencies
，
出现“
Frequencies
”对话框，将成绩添加到“
Varia
ble(s)
：
”
，见图
3-4
。
图
3-4
添加变量：统计成绩
第
3
步：单击“
Statistics
?”
，选择“
Central Tendency
”中的“
Mean
，
Median
，
Mode
，
Sum
”
，再单击“
C
ontinue
”按钮（见图
3-4
）
，返回“
Frequencies
”<
/p>
，单击“
OK
”
，
SPSS
开始
计算。结果见表
3-5
。
图
3-5
选择集中量指标
Statistics
（语文成绩）
N
Valid
Missing
12
0
Mean
38.4167
Median
37.5000
Mode
23.00(a)
a
Multiple modes exist. The smallest
value is shown
第四章
差异量数——
SPSS
实验
学习目标：掌握
SPSS
中的方差和标准差
的计算
例如，
以下是某班甲乙两组语
文单元测验成绩，
请计算这两组数据的平均数、
方差和标准差。
甲：
8
，<
/p>
9
，
10
，
13
，
13
，
14
，
14
，
15
乙：
3
，<
/p>
5
，
5
，
7
，
9
，
13
，
21
，
33
第
1
步：录入数据
，见图
4-3
（或读取数）定义变量：语文为语文成绩、组别，
甲组
=1
，
乙组
=2
。
图
4-3
Unitled-SPSS Data
Editor
对话框
第
2
步：选“
Analyz
e
”
，展开下拉菜单。单击下拉菜单“
Compare Means”
中的“
Means”
出现“
Means
”对话框，将左变量框中的“成
绩
[
语文
]
”
选入“
Dependent List
”中，
< br>“组别”
选入“
Independent List
”
，见图
4-4
。
图
4-4
Means
对话框
第
3
步：<
/p>
单击
“
Options
< br>”
，
出现
“
Means
：
Options
”
对话框，
将
“
Statistics”
框中
“
Mea
n
，
Std
．
deviation
，
Variance
，
Number of
Cases
”选入“
Cell Stastics”
中。见图
4-5
。
图
4-5
Means
：
Options
对话框
第
4
步：单击“
Continue
”按钮，返回“<
/p>
frequencies
”
，单击“
OK
”即可。
输出结果与解释：
Report
Std.
组别
Mean
N
Deviation
1.00
2.00
Total
12.0000
12.0000
12.0000
8
8
16
2.61861
10.25392
7.22957
Variance
6.857
105.143
52.267
平均
数与标准差的结果为：甲组平均数为
12
，方差为
6.857
，标准差为
2.618
< br>；乙组平
均数为
12
，方差为<
/p>
105.142
，标准差为
10.254
。两组平均数相等，但乙组方差、标准差大，
说明乙组数据分布
离散程度大，平均数代表性较差
第五章
相
对量数——
SPSS
实验
学习目标：掌握将原始分数转换为标准分数。
例题：
10
名学生的成绩分别为
80
，
90
，
78
，
64
，
88
，
92
，
83
，
75
，
90
，
86
。试将其转换为
标准分数。
第
1
步：录入（读取）数据。定义变量：成绩为
chji
，见图
5-4
。
图
5-4
成绩录入
第
2
步：选择
“
Analyze
”
< br>，单击“
Descriptive Statistics
”中的“
Descriptives
”出现其对
话框，选择“
Save standardized values as
variables
”
，见图
5-5<
/p>
，单击“
OK
”即可。
< br>
图
5-5
Descriptives
对话框
<
/p>
输出结果见图
5-6
，
< br>数据编辑窗口中右侧出现
“
zchji
< br>”
，
即为每个数据相对应的标准分数。
< br>
图
5-6
Z
分数输出结果
第六章
相
关量数——
SPSS
实验
学习目标：掌握
SPSS
有关相关分析的操作
例
6-1
：身高
和体重的数据分别为
身高：
170<
/p>
，
165
，
15
0
，
180
，
185
体重：
72
，
69
，
66
，
70
，
68
第
1
步：录入或读取数据。定义变量：身高
shgao
，体重
tizh
，见图
6-6
。
图
6-6
身高与体重原始数据
第
2
步：
选择
“
Analyze
”
，
单击
“
Correlate
”
中的
“
Birariate
”
，
进入
“<
/p>
Birariate Correlations
”
，
见图
6-7
。
图
6-7
Birariate
Correlations
对话框
第
3
步：将变量“
shgao
”和“
tizh
”调入
“
Variables
”
，在“
Correlation
Coefficient
< br>”中
选择所需的相关系数（默认为
pearson
相关）
。
第
4
步：在“
Test of
Significance
”中选“
Two-tailed
”
，单击“
OK
”
即可。
输出结果与解释
SHGAO
Correlations
SHGAO
Pearson
Correlation
Sig.
(2-tailed)
TIZH
N
Pearson
Correlation
Sig.
(2-tailed)
N
在上面的结果中，
变量见两两相关系
数是用方阵的形式给出的。
每一行和每一列的两个
变量对应的格
子中就是这两个变量相关分析结果，共分三列，分别是相关系数、
P
值和样本
数。由上表可见，身高与体重之间的
pearso
n
相关为
0.449
，
p
（双侧）为
0.448
。因
为相关
系数为
0.449
，
p
＝
0.448>0.05
，认为身高与体重相关不显著。
.448
.
.
.448
1
TIZH
.449
5
.449
5
1
5
5
第七章
概率分布及其应用
学习目标：掌握偏态与峰态的操作
以例
2-1
数据进行峰度和偏度计算，
即
50
名学生统计学成绩为
71
，
81
，
74
，
61
，
78
，
79
，
68
，
67
，
81
，
79
，
61
，
81
，
70
，
64
，
90
，
62
，
73
，
73
，
56
，
52
，
79
，
70
，
69
，
63
，
74
，
87
，
52
，
57
，
66
，
72
，
54
，
76
，
75
，
88
，
81
，
80
，
60
，
63
，
80
，
74
，
77
，
69
，
53
，
48
，
66
，
83
，
81
，
45
，
78
，
71
。
第
1
步：录入数据（或读取数据）
。定义变量
:
统计学成绩，见图
7-14
。
图
7-14
Unitled-SPSS Data
Editor
对话框
第
2
步：<
/p>
选择
“
Analyze
< br>”
中的
“
Descriptiv
e Statistics
”
，
单击<
/p>
Frequencies
，
出现
“
Frequencies
”
< br>对话框，将成绩添加到“
V
ariable(s)
：
”
，见图
7-15
。
图
7-15
Frequencies
对话框
<
/p>
第
3
步：单击“
Statistics
?”
，在“
Di
stribution
”中选“
Skewness
（偏度）和
Kurtosis
（峰
< br>度）
，见图
7-16
；再单击“
Continue
”按钮，返回“
Fr
equencies
”
，单击“
OK<
/p>
”即可。
图
7-16
Frequencies
：
Stasticscf
对话框
输出结果与分析
Statistics
N
Valid
Missing
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of
Kurtosis
50
12
-1.869
.337
6.529
.662
统计成绩峰度和偏度结果
:
峰度为
6.529,
大于
3,
为高狭峰
,
说明统计成绩次数分布比较集中
;
偏态系数为
-1.869,
说明次数分布为负
偏态
,
表明
M
﹤
Md
﹤
M
0
.
第七章
参数估计——
SPSS
实验
学习目标：掌握总体均数估计的操作
以例
8-4
数据进行均数估计，即
93
，
70
，
90
，
92
，
69
，
95
，
82
，
83
，
88
，
81
，
84
，
77
。
第
1
< br>步：录入（或读取）数据。定义变量：成绩
chji
。见
图
8-1
。
图
8-1
录入数据格式
第
2
步：选择“
Analyze<
/p>
”中的“
Descriptive Statistics
”
，单击“
Explore
< br>”出现其对话框，
将
chji
添
加到“
Dependent list
：
”
（因变量框）
，见图
8-2
。
图
8-2
Explore
主对话框
第
3
步：单击“
Statistics
?”
，点击“
Descriptives”,
（置信度默认为
95%
，可接受，也可
修改）
。再单击“
Continue
”按钮返回。单击“
OK
”即可。
输出结果与解释：
Descriptives
CHJI
Mean
95%
Confidence
Interval for Mean
Lower
Bound
Upper Bound
Statistic
83.6667
78.2460
Std. Error
2.46286
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
9.0874
8
8
3.8519
83.5000
72.788
8.53158
69.00
95.00
26.00
13.5000
-.500
-.641
.637
1.232
上表详细列出了常用的描述统计量
，其中均数
95%
可信区间下限和上限依次为
< br>78.2460
和
89.0874
。
第九章
假设检验——
SPSS
实验
学习目标：学会用
SPSS
分析平均数
的差异显著性
一、单总体均数之差的检验
例
9-3
：
6
名被试在
一项空间知觉能力测试的成绩为
1.4
、
1.8
、
1.1
、
< br>1.9
、
2.2
、
1.2
，
这些数值是否能证明“这种能力测试平均数
一般为
1.5
”的论断？
第１步：录入（或调入）数据。定义变量：空间知觉能力成绩
chji
，见图
9-7
。
图
9-7
空间知觉能力测试数据文件
第２步：
选择“
Analysis
”中的“
Co
mpare Means
”
，单击“
O
ne
—
Samples T Test
”出现
其对话框，见图
9-8
。
图
9-8
One
—
Samples T
Test
对话框
< br>第
3
步：将左框变量“
phys
ics
”选入“
Test Variable(s)
：
”
，并在“
Test
Value
：
”中输入总
体数均数
1.5
。
第
4
步：单击“
Options
”
，在“
Confidence
< br>Interval
”输入置信度（默认为
95%
）
，见图
9-9
。单击
“
OK
”即可。
图
9-9
One
—
Samples T Tes
t
：
Options
对话框
-
-
-
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-
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-
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