Az első lépések SPSS-ben.

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Az első lépések SPSS-ben."

Sára Németh
8 évvel ezelőtt
Látták:

1 Az első lépések SPSS-ben. Statistical Package for Social Science (SPSS) egy olyan Windows operációs rendszerben működő program, amely statisztikai adatok osztályozására, feldolgozására és elemzésére szakosodott. Ahogyan azt a neve is sugallja, a programot legfőképpen a szociológia tárgyterületeiben való elemzésre, és piackutatásban használjuk. De alkalmazható továbbá a gépészetben, a matematikában, és más természettudományokban. A programot a következő képpen indíthatjuk el a Windowsban: Start Menü/Programok/ SPSS Windowshoz. Ezt megnyitva láthatjuk az SPSS Data Edition Window-t( SPSS Adat Szerkesztő Ablakot), ami a következőképpen néz ki: A program alapvetően két felületet használ: Data Editor(Adat szerkesztő felület/ablak) ahol adatokat tudunk bevinni, illetve módosítani/szerkeszteni, Output Viewer(Eredmény Kijelző felület/ablak) minek segítségével a táblák, grafikonok, és a feldolgozott statisztikai eredmények jelennek meg nyomtatható formában. A képernyő bal alsó sarkában található kis fülekkel tudjuk váltogatni e két ablakot. Az adatszerkesztő ablakban a statisztikai adatokat meghatározzuk, bevisszük és szerkesztjük. Az eredmény kijelző ablak még nincs megjelenítve,

Ahogyan azt a neve is sugallja, a programot legfőképpen a szociológia tárgyterületeiben való elemzésre, és piackutatásban használjuk.

2 mivel az a statisztikai feldolgozás végbemenetelét követően automatikusan megjelenik. Itt a kiszámított statisztikai mutatók és grafikus számítások kerülnek megjelenítésre. A két ablak menüje ugyanaz, viszont az ikonok különböznek. Az SPSS menüje tartalmaz néhány alapvető almenüt a Windows programokhoz, és néhány különleges funkciót is. Az adatszerkesztő ablakban ez a menü következőképpen néz ki: Példa: Az 1-es számú táblában az UniCredit Bulbank alapvető mutatói találhatók. Az évek egy-egy külön egységnek számítanak, és az indexek egy-egy külön mennyiségnek. A megjelenített adatok egy 7x5 dimenziós mátrixban foglalnak helyet. Hogyha különböző változók különböző mértékegységekben jelennek meg, azokat alapértelmezetté kell tenni. Például ha különböző típusú változók- intervallumos és nominális, jelennek meg egy elemzés csoportban, annak érdekében hogy használhassuk ezeket, egy típusra kell őket alapértelmezetté tennünk- intervallumosra. Ez a művelet SPSS-ben különböző eszközöket használva automatikussá tehető. A legáltalánosabb eljárás a Z scores amivel minden változót egy -3 és 3 közötti értékre átírunk, és a típusát intervallumosra változtatjuk. A Z módszerrel az alapértelmezett értékeknek 0 a középértéke, és 1 az alapvető eltérése(szórása?). Más módszerek terjedelme az intervallumban lehet -1-től 1- ig, vagy 0-tól 1-ig csakúgy mint az alapértelmezésben tekintettel a maximum értékre, a középértékre és a szórásra. Ha a változók ugyanabban a

Az adatszerkesztő ablakban ez a menü következőképpen néz ki: Példa: Az 1-es számú táblában az UniCredit Bulbank alapvető mutatói találhatók.

3 mértékegységben vannak feltüntetve, azok alapértelmezetté tétele nem ajánlott. Az elképzelésben csak az (Az X mátrix elemei) jelet használtuk különböző megfigyelésekre, észben tartva hogy azok hivatkozhatnak nem alapértelmezett és alapértelmezett változókra a fent említett okoknak megfelelően. A statisztikában elfogadott, hogy a változók, az értékek amiket szavakban adunk meg, characterek (nem numerikus). A változók többsége tehát ilyen típusú, mivel ezek kérdések, amire szóbeli válasz adandó. A változók másik típusa a numerikus. Az értékeket számokban adjuk meg. Kívánatosabb számbeli(numerikus) változókat használni, mivel ez könnyiti a feldolgozó és elemző folyamatokat. Ezért alakult ki a tendencia miszerint charactereket mesterségesen numerikussá alakítjuk. Például a nem változó ami egy character mesterségesen számossá(numerikussá) alakítva a férfiakat 1- essel, a nőket 2-essel kódolják. Az adat bevitele SPSS-ben először a változók nevének megadásával kezdődik. Ezeket a táblázat első sorában találjuk, Data Viewben(Adatszerkesztő nézet), ahol minden mezőben alapértelmezettként var(variable) látható. Ezután Variable View(Változó Nézet)-be kapcsolunk, ahol alapvetően be kell írnunk a változók nevét, típusát, és címkéjét(magyarázatát). A Name(név)-ben be kell írnod a változó rövid, és egyéni nevét, mivel két változó neve nem lehet ugyanaz. Ezután az egérkurzor segítségével kiválasztod

okoknak megfelelően. A statisztikában elfogadott, hogy a változók, az értékek amiket szavakban adunk meg, characterek (nem numerikus).

4 a Type(Tipus) fület, és megadod a változó típusát. Esetünkben ez Numeric(Numerikus). Változtathatod az oszlopok szélességét a Width(Szélesség)-ben, és a Decimal Places(Tizedes Helyek)-ben a tizedes vessző után. A Label(Címke) mező a változó kiterjesztett nevének beírására használatos, és a Values pedig egy megjelölés a változó értékeihez. Amikor egy numerikus változót characteressé konvertálunk, akkor a kategorizált változók kódjai és címkéi a Values oszlopba írandók. Ha a szürke gombra kattintasz, az oszlop jobb oldali szélén megjelenik egy szövegdoboz amiben feltűnik a Value labels felirat. A Value(érték) mezőben beírod a kódot, amivel a kategóriát megjelölöd, Pl. 1 a Value Label-ben, egyezik a férfi -vel, az add attributes (tulajdonság hozzáadása)-re kattintva pedig 1= man, ezzel be van írva a mezőbe. Ezután ugyanezt végrehajtjuk a nőkkel, a Value-be írj 2-t, a Value Label-be woman, és még egyszer a hozzáadás. A folyamat ismétlődik minden kategóriában, miután az OK gombbal megerősítetted. Amikor számos változók értékét adod meg, minden cellában add meg az egyező számértékét, karakteres változók értékmegadásánál pedig a vele egyező kódot. Pl. ha a nem karakter jelzőhöz, ha az első alany egy nő, írj 2-est. Ez könnyebben is megoldható a címkézett ablak aktiválásra gombbal. Menj a character jelzőben megegyező cellához, válassz egy opciót a legördülő listából a jelzés lehetséges definíciójával, ami esetünkben nő és férfi. A teendő ugyanez az összesféle character változóval. Adott esetben a címkék nincsenek számos változóként definiálva, mivel nincsenek kódok. A Missing Values(Hiányzó Értékek) segítségével lehetőséged van néhány értéket hiányzóként definiálni, egy másik változóba foglalni azokat, és külön elemezni. Ezeket használhatod kérdések kódolására amire a válasz pl. Nem tudom, aminek nem kellene elveszni, és nem szükséges az elemzéshez. Az oszlopok szélessége meghatározható a Columns (Oszlopok)-ban, a sorbarendezés az Align-ban, és a Measure-ben pedig megadhatod a változók arányát. A numerikus értékek intervallumosak/méretarányosak és ezekkel a jelekkel nominálisak. Lehetséges meghatározni néhány számos változót, amik

A Label(Címke) mező a változó kiterjesztett nevének beírására használatos, és a Values pedig egy megjelölés a változó értékeihez.

5 nominálisan kódok, és mások, ahol az értékek sorrendje fontosság szerint, sorban vannak. Miután meghatároztad a változót, az megjelenik a tábla első oszlopában. A maradék változókat ugyanilyen módon határozhatod meg. Szerző: Dessislava Vojnikova Plovdiv University 4.-ik éves Bachelor program az Alkalmazott Matematikában Ellenőrizte: Snezhana Gocheva-Ilieva Fordította: Hajdú Attila

A maradék változókat ugyanilyen módon határozhatod meg.

Hasonló dokumentumok

Csoport(Cluster) analízis SPSS-el: K-alapú csoport Analízis

Csoport(Cluster) analízis SPSS-el: K-alapú csoport Analízis A Cluster(csoport) analízis egy adat osztályozási eljárás amivel adatokat csoportokba lehet elkülöníteni. A cluster analízis célja hogy n számú