Компьютерные технологии анализа категориальных переменных в SPSS.

Категориальные переменные –это данные с ограниченным числом уникальных значений или категорий (например, пол или религия). Категориальные переменные могут быть текстовыми или числовыми, в которых категории закодированы числовыми кодами (например, 0 = Женский, а 1 = Мужской). Категориальные переменные могут быть либо номинальные, либо порядковые.

Анализ: Кроме частотного анализа, переменные с порядковой шкалой допускают также вычисление определенных статистических характеристик, таких как медианы (Анализ-Описат.статистики-Частоты-Статистика-Галочка «Медиана»). В некоторых случаях возможно вычисление среднего значения(Там же).

Если должна быть установлена связь (корреляция) с другими переменными такого рода, для этой цели можно использовать коэффициент ранговой корреляции.Корреляция – это связь между двумя переменными.

1) Если в качестве примера мы возьмём данные об уровне холестерина для первых двух моментов времени из исследования гипертонии, то в данном случае следует ожидать довольно сильную связь. Для графического представления подобной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным.Такой график, называемый «диаграммой рассеяния» для двух зависимых переменных можно построить путём вызова меню (Графики) (Диаграммы рассеяния)

2) Переменные с интервальной и с номинальной шкалой: коэффициент корреляции Пирсона (корреляция моментов произведений).

3) Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

Метод вычисления коэффициента корреляции зависит от вида шкалы, к которой относятся переменные.

 

-Переменные с интервальной и с номинальной шкалой: коэффициент корреляции Пирсона (корреляция моментов произведений).

- По меньшей мере, одна из двух переменных имеет порядковую шкалу либо не является нормально распределённой: ранговая корреляция по Спирмену или т (тау) Кендала.

 

Создание и редактирование графических изображений одномерного распределения.

Результаты частотного распределения можно представить графически. Для примера мы создадим столбчатую диаграмму для частотного распределения основных специальностей. Поступите следующим образом:

Выберите в меню команды (Анализ) (опис. статистики) (Частоты) - Перенесите переменную в список выходных переменных.- Щелкните на кнопке (Диаграммы). Откроется диалоговое окно (Частоты: Диаграммы).Также можно выбрать гистограмму, круговую диаграмму и столбиками.

Выберите в группе (Тип диаграммы) пункт (Столбчатая диаграмма), а в группе (Значения диаграммы) — пункт (Проценты). Подтвердите выбор кнопкой (Продолжить).

В диалоговом окне Частоты снимите флажок (Показывать частотные таблицы). — Щелкните на кнопке ОК. Диаграмма будет показана в окне просмотра.

Щелкнув на диаграмму откроется окно редактирования диаграммы. В редакторе диаграмм (Элементы-Показать мекти данных) можно выбрать отображение процентов.

4. Компьютерные технологии анализа количественных переменных в SPSS. Использование процентилей при обработке количественных переменных в SPSS.

1)Анализ- описательные статистики- частоты (выбрать возраст или другое(среднее, медиана, квартили)

2) файл расщепления – сравнить группы(выбрать б12) – частоты(выбрать возраст)

Сортировка и расщепление наблюдений на группы в SPSS.

Файл разбиения

Файл разбиения "расщепляет" данные файла на отдельные группы для анализа, в соответствии со значениями одной или нескольких группирующих переменных. Если задано несколько группирующих переменных, то наблюдения будут группироваться по значениям каждой переменной внутри групп, образованных значениями предыдущей переменной в списке Группы образуются по. Если, например, вы выберете пол, а затем национальность, то наблюдения будут отсортированы сначала по значениям переменной пол, а затем внутри каждой полученной категории - по значениям переменной национальность.

• Можно задать до 8-ми группирующих переменных.
• Каждые 8 байтов длинной текстовой переменной (с длиной более 8 байтов) считаются отдельной переменной, вплоть до достижения предела восьми группирующих переменных.
• Наблюдения должны быть отсортированы по значениям группирующих переменных и в том же порядке, что и переменные в списке Группы образуются по. Если файл данных еще не отсортирован, выберите альтернативу Сортировать по группирующим переменным.

Сравнить группы. Группы разбиения представляются вместе для сравнения. В случае сводных таблиц - создается одна таблица, в которую включаются группирующие переменные, причем после построения их можно свободно перемещать между строками, столбцами и слоями таблицы. В случае диаграмм - для каждой группы в файле разбиения создается отдельная диаграмма, и эти диаграммы выводятся вместе в средстве просмотра.

Организовать вывод по группам. Все результаты каждой процедуры выводятся отдельно для каждой группы разбиения.

Как расщепить файл

1. Выберите в меню:

Данные> Расщепить файл...

1. Выберите Сравнить группы или Организовать вывод по группам.
2. Выберите одну или несколько группирующих переменных.

Если файл данных еще не отсортирован по значениям группирующих переменных, выберите Сортировать по группирующим переменным.

 

6. Технология отбора данных в SPSS с помощью задания условий.

. Чтобы применить фильтрацию (отбор) наблюдений, необходимо выбрать:

Данные

Отобрать наблюдения
Команда Отобрать наблюдения выбирает из всей совокупности наблюдений подмножество (подвыборку) разными способами –

Ø это может быть случайная выборка (Random sample of cases), когда случайным образом выбирается определенное число наблюдений. Это бывает полезно, если обрабатывается не весь файл, а только его часть с целью сокращения времени предварительного анализа.

Ø а может быть выборка по условию (If condition is satistfied). Из файла данных выбираются только те наблюдения, которыее удовлетворяют некоторому условию. В качестве условия следует задать логическое выражение. Для каждого наблюдения оно принимает либо истинное, либо ложное значение, либо не принимает никакого значения. Если условие истинно, то наблюдение выбирается, в противном случае — отбрасывается.

Ø Нажимаем кнопку __ if__, чтобы задать условия отбора наблюдений.

Ø Наблюдения, не попавшие в указанное подмножество, не используются в дальнейшем анализе. Их как будто нет, однако они сохраняются в исходном файле данных. Визуально их легко выделить, так как соответствующий им номер строки перечеркнут. Данная операция действует только в пределах текущего сеанса работы. При повторной загрузке файла данных снова доступна вся совокупность. Если же в течение того же сеанса вы хотите вернуться к полной выборке, то надо снять фильтр, снова выполнив команду Отобрать наблюдения, но ужевыбравопцию Все наблюдения..