Come lavorare con il programma spss 22. Abstract sul programma SPSS, qual è il programma, quali sono i suoi vantaggi

Due studenti di scienze politiche Norman Nie e Dale Bent nel 1965 stavano cercando di trovare un programma per computer alla Stanford University di San Francisco che fosse adatto per l'analisi. informazioni statistiche... Ben presto furono delusi dai loro tentativi, poiché i programmi esistenti si rivelarono più o meno inutilizzabili, mal costruiti o non fornivano una rappresentazione visiva delle informazioni elaborate. Inoltre, i principi di utilizzo sono cambiati da programma a programma.

Quindi, senza esitazione, hanno deciso di sviluppare proprio programma, con un proprio concetto e una sintassi uniforme. Allora avevano una lingua a loro disposizione Programmazione FORTRAN e Calcolatrice digitare IBM 7090. Un anno dopo fu sviluppata la prima versione del programma, che, un anno dopo, nel 1967, poteva essere eseguita su IBM 360. A questo punto, Hadlai Hull si unì al gruppo di sviluppo.

Come è noto dalla storia dello sviluppo dell'informatica, i programmi a quel tempo erano pacchetti di schede perforate. Questo è esattamente ciò che indica il nome originale del programma che gli autori hanno dato al loro prodotto: SPSS è l'abbreviazione di Statistical Package for the Social Science.

Nel 1970, i lavori sul programma continuarono presso l'Università di Chicago e Norman Nye fondò una società corrispondente: a quel tempo erano già state realizzate sessanta installazioni. La prima guida per l'utente descriveva undici diverse procedure.

Cinque anni dopo, SPSS è già stato installato seicento volte e con diversi sistemi operativi. Fin dall'inizio, alle versioni del programma sono stati assegnati i numeri di serie corrispondenti. Nel 1975 fu sviluppata la sesta versione (SPSS6). Le versioni 7, 8 e 9 seguirono fino al 1981.

Il linguaggio di comando (sintassi) di SPSS a quel tempo non era ancora così sviluppato come lo è ora, ed è naturalmente focalizzato sulle schede perforate. Pertanto, le cosiddette schede di controllo SPSS erano costituite da un campo identificativo (colonne 1-15) e da un campo parametri (colonne 16-80).

Nel 1983, il linguaggio di comando SPSS è stato completamente ridisegnato, la sintassi è diventata molto più comoda. Per celebrare questo fatto, il programma è stato ribattezzato SPSSX, dove la lettera X avrebbe dovuto fungere sia da numero di versione in numeri romani che da abbreviazione di esteso.

Poiché l'uso delle schede perforate era ormai passato alla storia, il programma SPSS e le informazioni da elaborare venivano salvate in file separati sui dischi rigidi di grandi computer, che venivano poi utilizzati ovunque. Il numero di procedure è in costante aumento di anno in anno.

Con l'avvento di computer personaleè stata sviluppata anche la versione PC di SPSS, dal 1983 è apparsa la versione PC di SPSS \ PC +. progettato per MS-DOS. Successivamente, dalla creazione nel 1984 dell'ufficio vendite europeo a Gorinchem nei Paesi Bassi, SPSS è stato ampiamente utilizzato in Europa. Attualmente è il software più utilizzato per analisi statistica In tutto il mondo.

Per riflettere la possibilità di utilizzare il programma in tutte le aree legate all'analisi statistica, la lettera X è stata nuovamente rimossa dal nome del marchio e l'abbreviazione originale ha un nuovo significato: Superior Performance Software System (sistema Software massima produttività).

Se la versione PC di SPSS / PC + era una versione leggermente migliorata per i mainframe, allora SPSS per sistema operativo Windows (SPSS per Windows) è stato un grande passo avanti. In primo luogo, questa versione di SPSS ha tutte le funzionalità della versione mainframe e, in secondo luogo, con poche eccezioni, il programma può essere utilizzato senza particolari conoscenze nel campo della programmazione applicata. Le procedure di analisi statistica richieste vengono chiamate utilizzando la tecnica standard utilizzata in Windows, ovvero utilizzando il mouse e il corrispondente finestre di dialogo.

La prima versione di SPSS per Windows aveva numero di serie 5. Poi sono arrivate le versioni 6.0 e 6.1 con alcune novità nell'area statistica e grafica; la versione 6.1 è stata la prima programma statistico per Windows che utilizzava l'architettura Windows 3.1 a 32 bit. Questo potrebbe essere visto da più ad alta velocità eseguire calcoli. Anche l'interfaccia utente è stata migliorata. Alla fine è stata rilasciata la versione 6.1.3, che poteva già essere eseguita sia su Windows 95 che su NT.

All'inizio del 1996 è apparsa la versione 7 di SPSS, prima come versione 7.0 e poi 7.5. Insieme all'espansione delle possibilità nel campo delle statistiche, la differenza tra queste due versioni era che nella versione 7.5 sia il menu che l'interfaccia del programma erano realizzati non solo in inglese, ma anche in altre lingue più comuni.

La differenza più significativa tra la versione 7 in relazione a versione precedente, era assolutamente nuovo approccio per visualizzare le informazioni sullo schermo. Quindi, in primo luogo, il cosiddetto Viewer ha ricevuto una nuova forma e, in secondo luogo, le tabelle dei risultati di calcolo (tabelle mobili) hanno acquisito un aspetto più piacevole. Tecnologia emergente tabelle pivot consente di ricostruire le tabelle risultanti in vari modi.

Se il predecessore di questa versione - la versione 6.1.3 potesse funzionare sia sotto vecchie finestre 3.1 così e sotto nuove finestre 95 (NT), SPSS versione 7 potrebbe funzionare solo con Disponibilità di Windows 95 (NT).

La versione 7.5 è stata seguita dalla versione 8.0, il cui progresso è stato quello di migliorare shell grafica... Possibilità di redazione grafici interattivi fornisce una serie di vantaggi rispetto alla grafica tradizionale, che è lo standard per molti altri pacchetti.

La versione 9.0 includeva diversi nuovi metodi statistici, incl. regressione logistica multinomiale e diverse nuove funzionalità grafiche che ampliano la gamma di grafici interattivi.

Dal 2005 è stata distribuita la tredicesima versione del pacchetto SPSS.

Moduli SPSS

SPSS si basa su SPSS Base (modulo di base), che fornisce una varietà di funzionalità di accesso e gestione dei dati. Contiene i metodi di analisi più utilizzati.

Tradizionalmente, con SPSS Base (modulo base) vengono forniti altri due moduli: Advanced Models (modelli avanzati) e Regression Models (modelli di regressione). Questi tre moduli coprono lo stesso spettro di metodi di analisi che era incluso nella versione precedente del programma mainframe.

Nell'Appendice A è possibile trovare informazioni su quali metodi di analisi si riferiscono a un particolare modulo. L'utente che ha acquistato tutti e tre questi moduli potrebbe non prestare attenzione a questa applicazione.

Insieme ai tre menzionati, ci sono una serie di speciali moduli aggiuntivi e programmi autonomi, il cui numero è in costante crescita, quindi gli utenti dovrebbero controllare costantemente le informazioni sulle innovazioni in SPSS.

Questo libro descrive il modulo principale e i moduli Modelli di regressione, Modelli avanzati e Tabelle. Lo scopo dell'ultimo modulo è creare tabelle di presentazione. Questo libro non tratta i modelli loglineari, l'analisi di sopravvivenza, il ridimensionamento multidimensionale o il design della presentazione.

Base SPSS (unità base)

SPSS Base è incluso nel pacchetto base. Comprende tutte le procedure per l'inserimento, la selezione e la correzione dei dati, nonché la maggior parte dei metodi statistici offerti in SPSS. Insieme a semplici tecniche di analisi statistica come l'analisi della frequenza, il calcolo delle caratteristiche statistiche, le tabelle di contingenza, le correlazioni, i grafici, questo modulo include t-test e un gran numero di altri test non parametrici, nonché metodi sofisticati come il lineare multivariato analisi di regressione, analisi discriminante, analisi fattoriale, analisi cluster, analisi della varianza, analisi di idoneità (analisi di affidabilità) e scaling multivariato.

Modelli di regressione

Questo modulo include metodi diversi analisi di regressione, come: regressione logistica binaria e multinomiale, non regressione lineare e analisi probit.

Questo modulo include vari metodi di analisi della varianza (multivariata, tenendo conto di misure ripetute), modello lineare generale, analisi di sopravvivenza inclusa regressione di Kaplan-Meier e Cox, modelli log-lineari e log-logline.

Il modulo Tabelle viene utilizzato per creare tabelle di presentazione. Fornisce più opzioni rispetto alla frequenza semplificata e alle tabelle incrociate integrate in SPSS Base (modulo di base).

sotto in ordine alfabetico viene fornito l'elenco degli altri moduli e programmi offerti per l'espansione SPSS.

Amos (Analisi delle strutture momento) include metodi di analisi che utilizzano equazioni strutturali lineari. Lo scopo del programma è controllare il complesso collegamenti teorici tra segni diversi processo casuale e la loro descrizione mediante opportuni coefficienti. La verifica viene effettuata sotto forma di analisi causale e analisi di traiettoria. In questo caso, l'utente in graficamente deve definire un modello teorico in cui, insieme ai dati di osservazione diretta, possano essere inclusi i cosiddetti elementi nascosti. Amos è incluso nel plug-in SPSS come successore di L1SREL (Linear Structural RELationships).

AnswerTree (albero decisionale) include quattro diversi metodi per dividere automaticamente i dati in gruppi separati(segmenti). La divisione viene effettuata in modo tale che le distribuzioni di frequenza della variabile target (dipendente) in diversi segmenti differire in modo significativo. Un tipico esempio dell'applicazione di questo metodo è la creazione di profili caratteristici dei clienti nelle ricerche di mercato dei consumatori. AnswerTree è il successore del programma Chi squared interaction Detector.

Il modulo contiene vari metodi per analizzare i dati categoriali, vale a dire: analisi della corrispondenza e tre diversi metodi di ridimensionamento ottimale (analisi dell'omogeneità, analisi delle componenti principali non lineare, analisi della correlazione canonica non lineare).

Clementine è un programma di data mining che offre all'utente numerosi approcci alla creazione di modelli, come reti neurali, alberi decisionali, vari tipi di analisi di regressione. Clementine è il "banco di lavoro" di un analista con il quale è possibile visualizzare il processo di modellazione, ricontrollare i modelli e confrontarli tra loro. Per comodità di utilizzo del programma, esiste un ambiente ausiliario per l'implementazione dei risultati.

Congiunto (analisi congiunta)

L'analisi congiunta viene utilizzata nelle ricerche di mercato per studiare le proprietà di consumo dei prodotti per la loro attrattiva. Allo stesso tempo, gli intervistati, a loro discrezione, devono disporre in ordine di preferenza gli insiemi proposti delle proprietà di consumo dei prodotti, sulla base dei quali si possono poi ricavare i cosiddetti indicatori di dettaglio dell'utilità delle singole categorie di ogni proprietà del consumatore.

Inserimento dati

Programma dati Entry è progettato per comporre rapidamente questionari, nonché inserire e pulire i dati. Le domande e le categorie di risposta poste durante la fase di progettazione del questionario vengono quindi utilizzate come variabili e etichette di valori.

Test esatti

Questo modulo viene utilizzato per calcolare il valore esatto della probabilità di errore (p-value) in condizioni di dati limitati durante il controllo del Chi-Quadrat-Test e nei test non parametrici. Se necessario, può essere utilizzato anche il metodo Monte-Carlo.

Il programma contiene uno speciale modello di regressione per l'analisi di regressione di variabili dipendenti e indipendenti ordinate.

SamplePower può essere usato per definire dimensione ottimale campioni per la maggior parte dei metodi di analisi statistica implementati in SPSS.

Analisi del valore mancante SPSS

Questo modulo viene utilizzato per analizzare e ripristinare modelli che obbediscono ai valori mancanti. Fornisce varie opzioni per sostituire i valori mancanti.

Il modulo Trends contiene vari metodi per analizzare le serie temporali, come: modelli ARIMA, livellamento esponenziale, scomposizione stagionale e analisi spettrale.

Test

"ELABORAZIONI STATISTICHE NELLA RICERCA PSICOLOGICA"

1. Sinossi sul programma SPSS, cos'è il programma, quali sono i suoi vantaggi. 3

1.1. Analisi dei dati nella ricerca psicologica. 5

2. Secondo i dati di periodici, Internet, ecc. selezionare informazioni sufficienti per l'analisi e condurle con una spiegazione, trarre una conclusione. 9

2.1. Un esempio di utilizzo del programma per il calcolo del coefficiente di correlazione 13

Riferimenti .. 19

Abstract sul programma SPSS, cos'è il programma, quali sono i suoi vantaggi

L'analisi della letteratura sull'elaborazione dei dati matematici nella ricerca psicologica ei risultati dell'indagine tramite questionario hanno permesso di individuare quattro principali programmi utilizzati dagli psicologi. Questi includono quanto segue prodotti software come Statistica, SPSS, Stadia e MS Excel. così famoso programmi di matematica come MatLab, Maple, Mathematica e Mathcad non sono praticamente utilizzati nella ricerca psicologica a causa della loro complessità. Un programma più affidabile e ben collaudato è Statistiche SPSS.

Statistiche SPSS(abbreviazione inglese. "Pacchetto Statistico per le Scienze Sociali"- "pacchetto statistico per le scienze sociali") - programma per computer per l'elaborazione di dati statistici, uno dei leader di mercato nel campo dei prodotti statistici commerciali destinati alla conduzione ricerca applicata nelle scienze sociali.

SPSS è un sistema completo di analisi dei dati. SPSS può utilizzare i dati di quasi tutti i tipi di file e generare report tabulari, grafici, grafici di distribuzione e trend, statistiche descrittive e analisi statistiche sofisticate.

Il programma prevede set completo metodi di analisi dei dati, dalla statistica descrittiva ai tipi complessi di analisi (varianza, fattoriale, spettrale, ecc.). I risultati sono presentati utilizzando tipi diversi grafici e istogrammi. In questo caso, all'utente viene data la possibilità di creare da solo modelli di grafici. Ma caratteristica principale SPSS è la sua integrazione con grande quantità programmi esterni(MS Excel, dBASE, Lotus, SQL, SYSTAT, ecc.) e formati (XML, HTML, PC, SAS, ecc.). Un'altra caratteristica importante del programma è il supporto del moderno soluzioni software... Quindi, l'ultima versione dei programmi SPSS è costruita sulla base di un'architettura client-server, si annuncia che una nuova versione il programma sarà pienamente compatibile con Windows Vista.

Tra il 2009 e il 2010 il nome del software SPSS è stato cambiato in PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics.

Il 28 luglio 2009, la società ha annunciato di essere stata acquisita da IBM per $ 1,2 miliardi. A partire da gennaio 2010, la società è stata ribattezzata SPSS: An IBM Company.

Norman Nye, Headley Hull e Dale Bent hanno sviluppato la prima versione del sistema nel 1968, quindi questo pacchetto è stato sviluppato nell'ambito dell'Università di Chicago. Il primo manuale utente è stato pubblicato nel 1970 da McGraw-Hill e dal 1975 il progetto si è separato in una società separata. SPSS Inc. La prima versione del pacchetto sotto Microsoft Windowsè stato rilasciato nel 1992. Sul questo momento ci sono anche versioni per MacOs X e Linux.

Nel 2009, SPSS ha rinominato il suo pacchetto di statistiche in PASW Statistics (Software di analisi predittiva). Il 29 luglio 2009, SPSS ha annunciato che sarebbe stata acquisita da IBM.

Caratteristiche e vantaggi del programma.

· Inserimento e memorizzazione dei dati.

· Capacità di utilizzare variabili di diverso tipo.

· Frequenza di segni, tabelle, grafici, tabelle di contingenza, diagrammi.

· Statistiche descrittive primarie.

· Ricerca di marketing

· Analisi dei dati ricerca di marketing

Statistiche IBM SPSS 18 opera sotto Controllo di Windows XP, Windows Vista (32 bit o 64 bit), Windows 7, Mac OS X 10.5, Mac OS X 10.6 e Linux per x86. Richiede 800 MB di spazio su disco rigido e 1 GB di RAM.

La psicologia moderna utilizza ampiamente un'ampia varietà di metodi statistici. Consentono di descrivere visivamente un determinato fenomeno o processo, identificare modelli, trarre conclusioni o fare previsioni. Secondo E.V. Sidorenko: “È diventata consuetudine usare metodi matematici com'è consuetudine sposare un giovane se vuole fare carriera diplomatica o politica... "Allo stesso tempo, la "moda" arriva a volte al punto che quando si pianifica un esperimento si propone di costruire un'ipotesi basata sul calcolo di determinate procedure statistiche per ottenere risultati, valutarli e analizzarli e la verifica statistica delle conclusioni è considerata obbligatoria.
Possiamo dire che il programma SPSS è il più funzionale e supporta di più moderne tecnologie... Tuttavia, il suo prezzo e la struttura modulare rendono SPSS altamente mirato per l'uso in progetti commerciali.

Il libro è guida pratica per l'analisi dei dati con il più potente e programma popolare elaborazione delle informazioni statistiche - SPSS versione 19. La pubblicazione descrive in dettaglio le basi del lavoro con il pacchetto SPSS, discute la maggior parte dei metodi di elaborazione e analisi dei dati, nonché i metodi di presentazione tabellare e grafica dei risultati. Il materiale del libro è organizzato in modo tale da soddisfare le esigenze sia di un principiante che inizia ad analizzare i dati su un computer per la prima volta, sia di un ricercatore esperto che vuole utilizzare il più metodi moderni... I contenuti principali dei capitoli sono istruzioni passo passo sull'implementazione di vari tipi di analisi matematica e statistica in SPSS. Attenzione speciale si concentra sui risultati ottenuti e sulla loro interpretazione. Alla fine del libro, c'è un glossario contenente le definizioni per la maggior parte dei termini statistici. La pubblicazione è indirizzata a ricercatori nel campo della statistica, marketing, sociologia, psicologia, nonché a un'ampia gamma di lettori che desiderano utilizzare il programma SPSS per l'analisi dei dati professionale.

Versioni SPSS.
A detta di tutti, SPSS è un pacchetto statistico complesso e potente. Tuttavia, nonostante la complessità, i mezzi di interazione dei programmi inclusi nel pacchetto con l'utente sono molto amichevoli. È possibile eseguire quasi tutte le analisi dei dati utilizzando il pacchetto SPSS e ultime versioni i programmi sono applicati in un'ampia varietà di campi scientifici e nel mondo degli affari.

La base di questo libro è la versione russa 19.0 del pacchetto IBM SPSS Statistics, distribuito da settembre 2010. Più precisamente, gli screenshot del libro corrispondono alla versione russa 19.0. Tuttavia, quasi tutto il materiale presentato può essere applicato con successo a più prime versioni a partire da SPSS 9.0. Le principali differenze avranno luogo nell'interfaccia del programma: i nomi delle finestre di dialogo, il loro aspetto, ecc. Inoltre, a partire dalla versione SPSS 13.0, il capacità grafiche programmi. Per l'utente domestico del programma, l'innovazione più significativa è stata introdotta dalla versione SPSS 12.0: è diventata disponibile una versione russa dell'interfaccia e delle finestre di output.

Contenuto
Prefazione
Capitolo 1 introduzione
Elaborazione dei dati su un computer
Conoscenze richieste
Versioni SPSS
Contenuto di un libro
File di esempio
Struttura del capitolo ed elementi di descrizione
Capitolo 2. Panoramica di SPSS
Lancio del programma
Pulsanti e altri controlli
Impostazione dei parametri del programma
Finestre del programma
Finestra dell'editor linguaggio di comando Sintassi
Finestra di output e sua modifica
Salvataggio, esportazione, trasferimento e stampa dei risultati
Capitolo 3. Creazione e modifica di file di dati
Struttura del file di dati
Inserimento dati
Modifica dei dati
File di dati di esempio
Capitolo 4. Gestione dei dati
Presentazione delle funzionalità di gestione dei dati
Recupero di informazioni su un file
Gestione dei valori mancanti
Trasformazione dei dati
Selezione di osservazioni per l'analisi
Ricodifica in una nuova variabile
Ricodifica una variabile esistente
Ordinamento delle osservazioni
Combinazione di dati file diversi
Aggregazione dei dati
Dati di ristrutturazione
Capitolo 5. Diagrammi
Grafica SPSS
Impostazione dei grafici
Comandi per la creazione di grafici
Modifica dei grafici
Uscire dal programma
Capitolo 6. Frequenze
Presentazione dei risultati
Capitolo 7. Statistiche descrittive
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 8. Tabelle di contingenza e test chi-quadrato
Tabelle incrociate
Chi-quadro test di indipendenza
Algoritmo di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 9. Correlazioni
concetto di correlazione
Informazioni aggiuntive
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 10. Valori medi
Algoritmo di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 11. Confronto di due medie e t-test
Livello di significatività
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 12. Test non parametrici
Test parametrici e non parametrici
Algoritmi passo-passo e risultati di calcolo
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 13. ANOVA . a una via
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Terminologia
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 14. Analisi multivariata della varianza
File di dati del gruppo di metodi Modello lineare generale
ANOVA con due fattori
ANOVA con tre o più fattori
Impatto delle covariate
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Terminologia utilizzata nell'output
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 15. ANOVA multivariato
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 16. ANOVA con misure ripetute
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 17. Regressione lineare semplice
Regressione semplice
Stima curvilinea
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Terminologia utilizzata nell'output
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 18. Analisi di regressione multipla
L'equazione regressione multipla
Coefficienti di regressione
Il coefficiente di determinazione e metodi passo passo
Condizioni per ottenere risultati di analisi accettabili
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 19. Analisi dell'affidabilità
Coefficiente alfa
Affidabilità a metà divisa
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 20. Analisi fattoriale
Calcolo della matrice di correlazione
Fattori di estrazione
Selezione e rotazione dei fattori
Interpretazione dei fattori
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Terminologia utilizzata nell'output
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 21. Analisi cluster
Confronto tra cluster e analisi fattoriale
Fasi dell'analisi del cluster
Analisi a grappolo della matrice delle differenze (somiglianza)
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 22. Analisi discriminante
Le fasi dell'analisi discriminante
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Terminologia utilizzata nell'output
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 23. Ridimensionamento multidimensionale
Matrice differenza quadrata asimmetrica
Matrice differenza quadrata simmetrica
Modello delle differenze individuali
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 24. Regressione logistica
Descrizione matematica della regressione logistica
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Terminologia utilizzata nell'output
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Capitolo 25. Analisi loglineare delle tabelle di contingenza
Concetto di modello loglineare
Metodo di adattamento del modello log-lineare
Algoritmi di calcolo passo dopo passo
Presentazione dei risultati
Conclusione dell'analisi ed uscita dal programma
Glossario
Dizionario inglese-russo termini
Letteratura.

Introduzione a

SPSS per finestre

Brevi informazioni sul programma.

SPSS per finestre – sistema potente analisi statistica e gestione dei dati. Molte delle funzionalità sono particolarmente utili per coloro che sono coinvolti in sondaggi e ricerche di mercato.

inoltre interfaccia semplice per l'analisi statistica dei dati progettati per l'uso con un mouse, in SPSS per finestre c'è:

Editor di dati... Un sistema flessibile simile a un foglio di calcolo per definire, inserire, modificare e visualizzare i dati.

Finestra di uscita (Spettatore) ... La finestra di output semplifica la visualizzazione dei risultati consentendo di mostrarli e nasconderli singoli elementi input, modificare l'ordine di visualizzazione dei risultati, spostare tabelle e grafici pronti per la presentazione da SPSS ad altre applicazioni.

Editor di tabelle... Puoi esplorare le tabelle spostando righe, colonne e livelli per identificare punti importanti che potrebbero andare persi nelle tabelle standard. Puoi anche confrontare gruppi, dividere tabelle e altre opzioni.

Editor di diagrammi... Grafica di alta qualità di grafici a torta e a barre, grafici a barre, istogrammi a dispersione, grafici 3D e molti altri sono inclusi nel modulo principale di SPSS.

Editor dei comandi... Sebbene molte attività possano essere eseguite utilizzando il mouse e le finestre di dialogo, SPSS dispone anche di un potente linguaggio di comando che consente di salvare e automatizzare molte attività ripetitive.

Costruttore di lettori di database consente di caricare dati da qualsiasi fonte con pochi clic del mouse.

E-mail contenente i risultati dell'analisi possono essere creati con il clic di un pulsante del mouse. È inoltre possibile esportare tabelle e grafici in formato HTML per la distribuzione su Internet o Intranet.

sistema di riferimento include un libro di testo elettronico che offre una panoramica dettagliata; Aiuto contestuale nelle finestre di dialogo per aiutarti a comprendere compiti specifici; definizioni pop-up nelle tabelle pivot che spiegano i termini statistici; Tutor di statistica che assiste la ricerca procedura necessaria; a L'analisi del campione aiuta nell'interpretazione dei risultati.

Nuovo modulo aggiuntivo SPSSComplessoCampioni Fornisce uno strumento dedicato per la pianificazione e l'analisi dei dati provenienti da indagini e indagini che hanno utilizzato sia un campionamento semplice che complesso.

EDITORE DATI

Editor di datiÈ una finestra simile a aspetto esteriore alla finestra del foglio di calcolo per creare e modificare i file di dati. La finestra Editor dati si apre automaticamente all'avvio di SPSS.

Nella finestra dell'editor ci sono due fogli contemporaneamente, due finestre per lavorare con i dati. Nell'angolo in basso a sinistra dell'editor, puoi vedere due schede: "Dati" e "Variabili".

Dati. In questa modalità è possibile visualizzare e modificare i valori dei dati effettivi.

Variabili. In questa modalità è possibile visualizzare e modificare le proprietà delle variabili, incluse le etichette delle variabili e dei valori, i tipi di dati (come testo, data o numero), i tipi di scala (nominale, ordinale o quantitativo) e i valori mancanti definiti dall'utente.

Ad esempio, immaginiamo di parlare di un file di dati SPSS con i risultati di un semplice sondaggio tra i dipendenti.

Nella modalità "dati" vedremo risposte specifiche alle domande pervenute da ciascun intervistato. Inoltre, ogni riga del foglio di calcolo è un'osservazione, ovvero un questionario (un rispondente), e ogni colonna è una variabile, ovvero una domanda specifica del questionario (o indicatore). Ogni cella contiene la risposta di un singolo intervistato a una particolare domanda del questionario.

Nella modalità "Variabili" vedremo una descrizione delle caratteristiche di cui sopra di ogni variabile, cioè ogni domanda di indagine (programma di osservazione). Ogni riga è una variabile separata o una domanda. Ogni colonna è una proprietà specifica di una particolare variabile.

Proprietà variabili:

1. Il nome della variabile.

Il nome deve iniziare con una lettera e non deve terminare con un punto. Spazi e caratteri speciali (!,?, *, ecc.) non dovrebbero essere usati nel nome, e anche il carattere di sottolineatura _ dovrebbe essere evitato alla fine del nome. Il nome non deve superare i 64 caratteri.

2. Il tipo della variabile.

Indica quale variabile è in questione: numerica, testo, formato data o altre opzioni.

3. Il numero di cifre o caratteri nella variabile. Dato da numero massimo caratteri nel valore della variabile.

4. Numero di decimali. Imposta il numero di posizioni decimali da visualizzare.

5. e 6. Etichette descrittive per variabili e valori.

Le etichette delle variabili spiegano il significato della variabile (infatti, il contenuto della domanda o dell'indicatore stesso), possono essere fino a 256 caratteri e contenere spazi e simboli, il cui utilizzo non è consentito nei nomi delle variabili.

Le etichette dei valori spiegano la parte significativa di ogni valore di una singola variabile (ad esempio, spiega che 1 significa maschio, 2 - femmina) possono essere lunghe fino a 60 caratteri e non si applicano a variabili di testo lungo.

7. Valori mancanti.

I valori delle variabili definiti sono impostati come mancanti dall'utente. Ad esempio, vuoi riassumere i risultati di un sondaggio per questa edizione senza tener conto di quei questionari, e di cui non c'è risposta a questa domanda. I valori contrassegnati come personalizzati ignorati sono contrassegnati per una gestione speciale e sono esclusi dalla maggior parte dei calcoli.

È possibile specificare fino a tre valori mancanti definiti dall'utente separati alla volta per ciascuna variabile; gli intervalli mancanti possono essere specificati solo per le variabili numeriche.

8. Larghezza della colonna.

9. Allineamento dei valori in una colonna. L'allineamento è possibile a sinistra, a destra, al centro.

10. Scala delle misure (importante nella costruzione delle tabelle).

Puoi scegliere una delle tre scale di misurazione:

Quantitativo. I valori dei dati sono valori numerici (ad es. età, reddito).

Ordinale. I valori dei dati rappresentano categorie (gradazioni) con un ordinamento naturale (ad esempio: basso, medio, alto o: completamente insoddisfatto, piuttosto insoddisfatto, piuttosto soddisfatto, completamente soddisfatto). Le variabili ordinali possono essere valori di testo o numerici che rappresentano diverse categorie (ad esempio: 1-basso, 2-medio, 3-alto).

Nominale. I valori dei dati sono categorie (gradazioni) per le quali non è specificato alcun ordinamento naturale (esempi sono reparti aziendali, soggetti della Federazione Russa).

Tutte le proprietà delle variabili possono essere modificate modificando i valori nelle celle della scheda " variabili”. Facendo clic su una cella specifica viene visualizzata una finestra in cui è possibile modificare le proprietà della variabile. Inoltre, i valori delle celle possono essere copiati e incollati in altre celle. Ciò è particolarmente utile quando si specificano etichette di valori e valori mancanti per più variabili dello stesso tipo.

INSERIMENTO DATI

Puoi inserire i dati direttamente nell'Editor dei dati nella scheda Dati in qualsiasi cella. Per le variabili di tutti i tipi eccetto i tipi numerici semplici, è necessario prima impostare il tipo della variabile prima di immettere i dati.

Se inserisci un valore in una colonna vuota, l'editor dei dati creerà automaticamente una nuova variabile e la chiamerà ( VAR00001 ) e formato predefinito ( numerico).

Inoltre, i dati possono essere preparati in anticipo da altri strumenti software. SPSS consente di aprire e lavorare con file di dati di qualsiasi formato. Ad esempio, per aprire un file in formato * .xls, premere File... Apri... Dati...

Se i dati sono archiviati in un database, per aprirlo è necessario utilizzare Database Designer (File... Apri database... Nuova query...).

CONVERSIONE DATI

Valutazione delle variabili.

Seleziona dal menù:

Convertire

Calcola variabile...

accedere nome della variabile calcolata ... Può essere una variabile esistente o nuova. Se ne hai selezionato uno esistente, tieni presente che i nuovi valori calcolati sostituiranno i valori esistenti e non ci sarà ritorno ai vecchi valori. Inseriamo, ad esempio, il nome « godrab » , che significherà “Il numero di anni di lavoro per questo posto". Inseriamo questa etichetta facendo clic su "Tipo ed etichetta".

Dopo aver premuto il pulsante "continua", è possibile aggiungere la formula di calcolo. È possibile utilizzare più di 70 funzioni integrate, incluse funzioni di aritmetica, statistica, testo e distribuzione. Nel nostro esempio, abbiamo una variabile « tempo di lavoro" - orario di lavoro dal momento del ricovero (mesi). Per convertire i mesi in anni, dobbiamo solo dividere questa variabile per 12. Mettiamo questa formula nel calcolo:

Dopo aver premuto il tasto "OK", nell'editor dei dati viene visualizzata una colonna aggiuntiva con una variabile « godrab » , dove è il numero di anni di lavoro in questo luogo di lavoro e una nuova variabile è stata aggiunta alla scheda delle variabili.

Si noti che i valori mancanti vengono gestiti in modo diverso nelle funzioni e nelle espressioni aritmetiche. Nell'espressione:

(varia1 + varia2 + varia3) / 3

il risultato sarà un valore mancante se il valore di almeno una delle tre variabili è un valore mancante.

Nell'espressione:

SIGNIFICARE (varia1, varia2, varia3)

il risultato è un valore mancante solo se mancano valori a tutte e tre le variabili.

È possibile impostare il numero minimo di valori che non devono avere valori mancanti, ad esempio è possibile calcolare la media di tre variabili se i valori ne hanno almeno due:

MEDIA.2 (var1, var2, var3)

Utilizzando il pulsante "Se", puoi effettuare calcoli non per tutti i valori della variabile iniziale, ma solo per quelli per i quali questa o quella condizione è soddisfatta.

Transcodifica di variabili.

I dati originariamente raccolti possono essere ricodificati utilizzando gli strumenti SPSS. Ciò è talvolta necessario quando la varietà iniziale dei dati iniziali non è necessaria per l'analisi successiva. Transcodifica in questo caso significa una diminuzione della quantità di informazioni elaborate.

Seleziona dal menù:

Convertire

Ricodifica

In altre variabili...

È meglio scegliere la ricodifica su variabili diverse piuttosto che la ricodifica sulle stesse variabili. Immagina di ricodificare l'età in valori numerici in valori di intervallo. Se viene selezionata la modalità di ricodifica nelle stesse variabili, i dati dell'età originale verranno sovrascritti a intervalli e non potranno essere ripristinati.

Immettere un nome per ciascuna variabile di output (nuova) e fare clic su Modificare.

Fare clic sul pulsante Vecchi e nuovi significati e impostare la ricodifica dei valori.

Vecchio significato- valore/i ricodificato/i. Senso. Un singolo vecchio valore da ricodificare in uno nuovo. Sistema perso (o perso personalizzato). Tali valori (campi numerici vuoti, mancate risposte degli intervistati) a volte devono essere separati in un gruppo separato. Gamma.È disponibile solo per variabili numeriche e consente di combinare diversi vecchi valori nell'intervallo selezionato in un nuovo valore (raggruppamento a intervalli).

Nuovo valore- il valore in cui verranno ricodificati uno o più vecchi valori. Poter scegliere Copia il vecchio valore per quelli in cui non è necessaria la transcodifica. Inoltre, i vecchi valori di una variabile numerica possono essere ricodificati in nuovi valori testuali scegliendo Nuove variabili - testo.

LAVORARE CON I FILE.

Ordinamento osservazioni.

Seleziona dal menù:

Dati

Ordina osservazioni...

Puoi selezionare una o più variabili. Se, ad esempio, sono selezionati pavimento e nazionalità, quindi le prime osservazioni sono ordinate per sesso e quindi all'interno di ciascuna categoria risultante vengono ordinati per i valori della variabile nazionalità.

Trasporre.

Seleziona dal menù:

Dati

Trasporre…

La trasposizione crea un nuovo file in cui le righe e le colonne vengono scambiate.

Combinazione di file di dati.

I file possono essere combinati in due modi diversi:

- Unisci file contenenti le stesse variabili ma osservazioni diverse

- Unisci file contenenti le stesse osservazioni, ma diversi set di variabili.

Nel primo caso, seleziona dal menu:

Dati

Unisci file

Aggiungi osservazioni...

Successivamente, seleziona il file di dati che desideri aggiungere apri il file dati. Rimuovi dalla lista Variabili in un nuovo file di dati di lavoro tutte le variabili che non dovrebbero essere nel file combinato. Dalla lista Variabili non appaiate aggiungere eventuali coppie di variabili che rappresentano la stessa variabile ma scritte con nomi diversi nei due file.

Nel secondo caso, seleziona dal menu:

Dati

Unisci file

Aggiungi variabili...

Prima di unire, è necessario assicurarsi che le osservazioni in entrambi i file siano ordinate nello stesso ordine, soprattutto se si utilizza l'unione di chiavi. I nomi delle variabili nel secondo file di dati che corrispondono ai nomi delle variabili nel file di dati di lavoro sono esclusi per impostazione predefinita perché si presume che contengano le stesse informazioni.

Se mancano alcune singole osservazioni in uno dei file, è possibile utilizzare variabili - chiavi per un'unione corretta.

Trasformazioni di serie temporali.

Le trasformazioni di serie temporali presuppongono una struttura di file di dati in cui ogni riga (osservazione) rappresenta un insieme di caratteristiche in un determinato momento e gli intervalli di tempo tra le osservazioni sono uguali.

Procedura Imposta le date genera variabili che possono essere utilizzate per estrarre componenti periodiche di una serie temporale.

Le osservazioni sono... Le unità di tempo che verranno utilizzate per creare le date sono impostate qui.

Prima osservazione... Questo è il valore della data di inizio che verrà assegnato alla prima osservazione. Alle osservazioni successive verranno assegnati valori sequenziali in base all'intervallo di tempo specificato.

Seleziona dal menù:

Dati

Imposta le date...

Seleziona un intervallo di tempo dall'elenco Le osservazioni sono.

Inserisci i valori della data nei campi Prima osservazione.

Variabili create da una procedura Imposta le date differiscono dalle variabili che hanno un formato come Dati, che viene definito durante l'impostazione delle proprietà delle variabili. Valori delle variabili create da una procedura Imposta le date, sono interi numeri positivi, ognuno dei quali rappresenta il numero di giorni, settimane, ore o altre unità di tempo trascorse dall'ora di inizio specificata.

Seleziona dal menù:

Convertire

Crea serie temporali...

La procedura di creazione di serie temporali viene utilizzata per creare nuove variabili che sono funzioni di variabili di serie temporali esistenti.

Le funzioni per la creazione di serie temporali includono differenze, medie mobili, mediane mobili, lag e lead.

Alcune routine di analisi delle serie temporali non funzionano con i valori mancanti. Nella finestra Sostituisci valori mancanti si impostano i parametri per le nuove variabili contenenti serie temporali in cui i valori mancanti vengono sostituiti da stime che possono essere calcolate in diversi modi.

Seleziona dal menù:

Convertire

Sostituisci valori mancanti...

Seleziona il metodo che desideri utilizzare per sostituire i valori mancanti.

FREQUENZE

La procedura Frequenze consente di calcolare statistiche e tracciare grafici utili per descrivere molti tipi di variabili.

Seleziona dal menù:

Analisi

Statistiche descrittive

Frequenze...

Seleziona una o più variabili categoriali o quantitative.

Inoltre puoi:

Fare clic sul pulsante Statistiche per impostare il calcolo delle statistiche descrittive per le variabili quantitative (media, modalità, mediana, ecc.).

Fare clic sul pulsante Grafici per impostare l'output dei grafici a barre, grafici a torta e istogrammi.

Fare clic sul pulsante Formato per impostare l'ordine in cui vengono visualizzati i risultati.

Esempio di uscita:

statistici

Anni spesi per l'istruzione

Anni spesi per l'istruzione

STATISTICHE DESCRITTIVE

La procedura Statistiche descrittive visualizza statistiche di riepilogo univariate per più variabili in un'unica tabella.

Seleziona dal menù:

Analisi

Statistiche descrittive

descrittivo...

Esempio di uscita:

Statistiche descrittive

TABELLE DI COLLEGAMENTO

La procedura Tavole incrociate genera tabelle bidimensionali e multidimensionali e calcola anche una serie di criteri e misure della forza del collegamento per le tabelle bidimensionali. Pertanto, le tabelle di contingenza vengono utilizzate quando siamo interessati all'analisi bidimensionale, e anche quando è necessario scoprire se esiste una relazione tra due variabili.

Seleziona dal menù:

Analisi

Statistiche descrittive

Tabelle incrociate...

Seleziona una o più variabili di riga e una o più variabili di colonna.

Inoltre puoi:

Seleziona una o più variabili per i livelli;

Fare clic sul pulsante Statistiche e selezionare i criteri e le misure di forza del collegamento necessari per tabelle e sottotabelle bidimensionali;

Fare clic sul pulsante Celle per impostare la visualizzazione dei valori, delle percentuali e dei residui osservati e previsti;

Fare clic sul pulsante Formato per impostare l'ordine in cui devono essere disposte le categorie.

Esempio di uscita: