MELLÉKLET. A parancsikonok használata: Fıkomponens- és faktorelemzés. I : A fıkomponens- és a faktorelemzés indítása.

Átírás

1 MELLÉKLET A parancsikonok használata: Fıkomponens- és faktorelemzés I : A fıkomponens- és a faktorelemzés indítása

2 426 Túlélıkészlet az SPSS-hez I : Fıkomponens- és faktorelemzés fımenü elsı lépések KMO és Bartlettteszt a módszer és a faktorszám megválasztása a kijelölt változók hiányzó adatok kezelése a fıkomponens, illetve faktorszkórok mentése rotálás I : A DESCRIPTIVES ablak statisztikák KMO és Bartlett-teszt visszalépés a

3 Melléklet 427 I : Az EXTRACTION ablak módszerek, faktorszám visszalépés a a módszerek megválasztása a fıkomponens-, illetve a faktorszám meghatározása az iterációk maximális számának megadása (csak faktorelemzésnél) I : A ROTATION ablak rotálás rotált faktormátrix megjelenítése visszalépés a a rotálás módszerének megválasztása (VARIMAX)

4 428 Túlélıkészlet az SPSS-hez I : Az SCORES ablak mentés visszalépés a a szkórok elmentése a mentés módszere (REGRESSION) I : Az OPTIONS ablak hiányzó adatok kezelése, kis faktorsúlyok elrejtése a hiányzó adatok kezelése (LISTWISE VAGY PAIRWISE) visszalépés a csak azokat a faktorsúlyokat látjuk a rotált faktormátrixban, amelyek nagyobbak, mint az ablakban általunk beállított érték.

5 Melléklet 429 I : Fıkomponens- és faktorelemzés fımenü a parancs futtatása a parancs futtatása

6 430 Túlélıkészlet az SPSS-hez A parancsikonok használata: Klaszterelemzés Hierarchikus klaszterezés I.3.1.: A hierarchikus klaszterelemzés indítása

7 Melléklet 431 I.3.2.: Hierarchikus klaszterelemzés fımenü elsı lépések a klaszterképzı változók beépítése statisztikák módszerek ábrák mentés I.3.3.: A STATISTICS ablak statisztikák a klaszterképzés története visszalépés a egy adott klaszterszám többféle klaszterszám a klaszterazonosítók megjelenítése

8 432 Túlélıkészlet az SPSS-hez I.3.4.: A PLOTS ablak ábrák az elemek klaszterekbe tömörülését szemléltetı ábra visszalépés a minden lépés szerepel az ábra elhelyezése nem kérünk ábrát csak bizonyos klaszterszámra kérünk ábrát: például Start: 3 Stop:7, by:2 beírása esetén a 3, az 5 és a 7 klaszteres megoldás jelenik meg I.3.5.: A METHOD ablak módszerek a klaszterképzı változók mérési szintje a klaszterképzı változók standardizálá a módszer megválasztása visszalépés a a távolság mértékegysége

9 Melléklet 433 I.3.6.: A SAVE ablak a klaszterazonosítók elmentése nem mentünk visszalépés a egy adott klaszterszám adta megoldást mentünk el több megoldást is elmentünk

10 434 Túlélıkészlet az SPSS-hez K-Means klaszterezés I.3.7.: A K-Means klaszterelemzés indítása

11 Melléklet 435 I.3.8.: K-Means klaszterelemzés fımenü elsı lépések a középpontok mentése és elıhívása a klaszterek száma a klaszterképzı változók beépítése mentés az iteráció szabályozása statisztikák és a hiányzó adatok kezelése I.3.9.: A CENTERS ablak középpontok mentése és elıhívása kezdı középpontok olvasása egy megadott file-ból egy futás végsı klaszterközéppontjainak elmentése egy tetszıleges file-ba

12 436 Túlélıkészlet az SPSS-hez I.3.10.: Az ITERATE ablak az iterálások szabályozása visszalépés a a maximális iterációk száma annak beállítása, hogy mekkora középpontmódosulást tekintünk elmozdulásnak (javasolt érték: 0) I.3.11.: A SAVE ablak az eredmények elmentése visszalépés a a klaszterazonosítók elmentése az adott elem és a klaszterközéppont közötti távolság mint változó elmentése, a deviánsok kiszőrésére

13 Melléklet 437 I.3.12.: Az OPTIONS ablak a hiányzó adatok kezelése, statisztikák látni akarjuk az iniciális középpontokat visszalépés a egy nem hagyományos ANOVA-táblázat Nagy file-oknál ne kérjünk minden elemre információt! a hiányzó adatok kezelése

14 438 Túlélıkészlet az SPSS-hez A parancsikonok használata: Variancia-analízis A SPSS 7.5-ös és magasabb verzióinál az ANOVA-t a GLM (GENERAL LINEAR MODELS) váltotta fel. A könyvben szereplı output-ok elıállítása csak a megfelelı parancsok syntax-ablakból való futtatásával lehetséges. A parancsikonok használata: A lineáris regresszióanalízis II.5.1.: A lineáris regresszióanalízis indítása

15 Melléklet 439 II.5.2.: Lineáris regresszióanalízis fımenü elsı lépések függı változó módszerek: ENTER, FORWARD, BACKWARD, STEPWISE független változók statisztikák ábrák mentés hiányzó adatok kezelése, a változószelektálás kritériuma II.5.3.: A STATISTICS ablak statisztikák a regressziós együtthatók megjelenítése konfidencia intervallum a B -k köré visszalépés a a Durbin-Watson mutató kérése (elsıdleges autokorreláció) a szélsıséges elemek megjelenítése ANOVA és MODEL SUMMARY tábla

16 440 Túlélıkészlet az SPSS-hez II.5.4.: A PLOTS ablak ábrák visszalépés a a reziduálisok grafikus vizsgálata II.5.5.: A SAVE ablak mentés a regressziós becslések elmentése visszalépés a reziduálisok elmentése

17 Melléklet 441 II.5.6.: A OPTIONS ablak hiányzó adatok kezelése, a változószelektálás kritériumai visszalépés a hiányzó adatok kezelése (LISTWISE) a változószelektálásnál (STEPWISE) az új változó belépésének, és a már bentlévık kikerülésének szabályozása

18 442 Túlélıkészlet az SPSS-hez A parancsikonok használata: Diszkriminancia-analízis II.7.1.: A diszkriminancia-analízis indítása

19 Melléklet 443 II.7.2.: Diszkriminancia-analízis fımenü elsı lépések függı változó a függı változó minimális és maximális értékének megadása statisztikák független változók a modell paramétereinek beállítása mentés II.7.3.: A DEFINE RANGE ablak a függı változó szélsıértékeinek megadása visszalépés a minimális érték maximális érték

20 444 Túlélıkészlet az SPSS-hez II.7.4.: A STATISTICS ablak statisztikák a független változók átlagai és szórásai a csoportokon belüli korrelációk átlagát mutató mátrix a független változók hatása a függı változóra (egyszempontú ANOVA) visszalépés a II.7.5.: A CLASSIFY ablak a modell paramétereinek megadása Visszalépés a a modell a withingroup korrelációkból indul találatmátrix ábrák az a priori valószínőségek a csoportlétszám arányaival egyenlık a hiányzó adatokat átlaggal helyettesíti (NE HASZNÁLJUK!)

21 Melléklet 445 II.7.6.: A SAVE ablak mentés a becsült csoporthovatartozás mentése visszalépés a a diszkrimináló függvények értékeinek mentése a posteriori valószínőségek mentése

22 446 Túlélıkészlet az SPSS-hez A parancsikonok használata: A többdimenziós skálázás II.8.1.: A többdimenziós skálázás indítása

23 Melléklet 447 II.8.2.: Többdimenziós skálázás fımenü elsı lépések távolságtömbbel dolgozunk a változók mérési szintje, a modell típusa a távolságmátrix meghatározása az adatokból a távolság megadásának módja a távolság mértékegységének megadása ábrák, az iterációs paraméterek meghatározása II.8.3.: A MEASURE ablak a távolság mértékegységének megadása visszalépés a változók mérési szintje a távolság mértékegysége

24 448 Túlélıkészlet az SPSS-hez II.8.4.: A MODEL ablak változók mérési szintje, a modell típusa visszalépés a változók mérési szintje a modell típusa a tengelyek számának meghatározása II.8.5.: A OPTIONS ablak ábrák, az iterációs paraméterek meghatározása visszalépés a ábrák az iterációs paraméterek meghatározása

25 Melléklet 449 A parancsikonok használata: A logisztikus regresszió II.9.1.: A logisztikus regresszió indítása

26 450 Túlélıkészlet az SPSS-hez II.9.2.: Logisztikus regresszió fımenü elsı lépések függı változó független változók mentés statisztikák és ábrák kategoriális változók kezelése II.9.3.: A CATEGORICAL ablak kategoriális változók kezelése visszalépés a kategoriális változó beépítése a referencia csoport kiválasztása (csak az elsı és utolsó kategória választása lehetséges)

27 Melléklet 451 II.9.4.: A SAVE ablak kategoriális változók kezelése visszalépés a becsült valószínőségek mentése csoportazonosítók elmentése reziduális mentése II.9.5.: Az OPTIONS ablak statisztikák és ábrák deviánsok listázása Visszalépés a csak a változó szelektálásnál használatos kritériumok szabályozása