17,513 matches
-
4.2.2. Definirea și utilizarea variabilelor Vom avea un număr de date, de caracteristici, atribute de la fiecare caz, cum ar fi vârsta, sexul, venitul, scorul unui test de inteligență, numărul de vaci etc. Pe acestea le numim variabile. Fiecare variabilă trebuie să aibă un nume care nu trebuie să conțină un spațiu. De exemplu, nu putem numi o variabilă scor 1, va trebui să folosim fie scor1 fie scor 1 ca nume. În SPSS variabilele sunt automat denumite var00001, var00002 etc.
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Pe acestea le numim variabile. Fiecare variabilă trebuie să aibă un nume care nu trebuie să conțină un spațiu. De exemplu, nu putem numi o variabilă scor 1, va trebui să folosim fie scor1 fie scor 1 ca nume. În SPSS variabilele sunt automat denumite var00001, var00002 etc. Ele rămân astfel definite până când le redenumim, operație care este obligatorie deoarece, când cerem programului SPSS să analizeze datele din fișierul de date trebuie să-i spunem ce variabile să analizeze indicându-i numele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
scor 1 ca nume. În SPSS variabilele sunt automat denumite var00001, var00002 etc. Ele rămân astfel definite până când le redenumim, operație care este obligatorie deoarece, când cerem programului SPSS să analizeze datele din fișierul de date trebuie să-i spunem ce variabile să analizeze indicându-i numele acestora. Definirea/redefinirea variabilelor se face în tabelul Data Editor (în fișierul Variable View) Deci, dacă avem o variabilă care indică genul respondentului, putem numi această variabilă gen. Uzual, în limba română, folosim sex dar
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
var00001, var00002 etc. Ele rămân astfel definite până când le redenumim, operație care este obligatorie deoarece, când cerem programului SPSS să analizeze datele din fișierul de date trebuie să-i spunem ce variabile să analizeze indicându-i numele acestora. Definirea/redefinirea variabilelor se face în tabelul Data Editor (în fișierul Variable View) Deci, dacă avem o variabilă care indică genul respondentului, putem numi această variabilă gen. Uzual, în limba română, folosim sex dar se poate utiliza cuvântul gen pentru a nu isca
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
când cerem programului SPSS să analizeze datele din fișierul de date trebuie să-i spunem ce variabile să analizeze indicându-i numele acestora. Definirea/redefinirea variabilelor se face în tabelul Data Editor (în fișierul Variable View) Deci, dacă avem o variabilă care indică genul respondentului, putem numi această variabilă gen. Uzual, în limba română, folosim sex dar se poate utiliza cuvântul gen pentru a nu isca nici un fel de comentariu malițios. Când dorim să analizăm răspunsul (de exemplu, să aflăm câți
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
nici un fel de comentariu malițios. Când dorim să analizăm răspunsul (de exemplu, să aflăm câți dintre respondenți au fost bărbați și câți femei) trebuie să-i indicăm programului SPSS să analizeze variabila gen folosim numele care i-a fost dat variabilei. Nivelurile sunt numerele alocate valorilor alternative pe care scorurile de pe variabile le pot avea. Spre exemplu, sunt două niveluri ale variabilei sex: masculin și feminin. Vârsta poate avea mai multe niveluri; dacă înregistrăm vârsta în ani, aceasta poate varia de la
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
exemplu, să aflăm câți dintre respondenți au fost bărbați și câți femei) trebuie să-i indicăm programului SPSS să analizeze variabila gen folosim numele care i-a fost dat variabilei. Nivelurile sunt numerele alocate valorilor alternative pe care scorurile de pe variabile le pot avea. Spre exemplu, sunt două niveluri ale variabilei sex: masculin și feminin. Vârsta poate avea mai multe niveluri; dacă înregistrăm vârsta în ani, aceasta poate varia de la 0 până la 105 ani și, deci, vor fi 106 niveluri. De
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
vârsta în ani, aceasta poate varia de la 0 până la 105 ani și, deci, vor fi 106 niveluri. De obicei vârsta intră în categorii cum ar fi 0-20, 21-40, 41-60, peste 60 și în acest caz particular avem 4 niveluri ale variabilei vârstă (este mai simplu să introducem "vârsta actuală" în SPSS și apoi programul să ne recodeze valorile într-un număr mai mic de categorii folosind procedura RECODE; în plus, de multe ori este important să putem calcula vârsta medie a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Deci, valoarea de sistem lipsă este introdusă automat când un număr este așteptat, dar nu este furnizat de către date. Dar când unii dintre respondenți nu au răspuns la toate întrebările puse sau nu au furnizat o măsură pentru una din variabile, este necesar totuși să înregistrăm un răspuns. Deci, putem înregistra un bărbat ca 1, femeia ca 2 și 0 pentru a indica persoana care nu a furnizat sexul ei. Valoarea lui 0 pe variabila sex va fi definită ca o
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
definită ca o valoare lipsă. Bineînțeles că trebuie să-i indicăm programului că această valoare reprezintă un nonrăspuns. Când alegem un număr să reprezinte datele lipsă este necesar să alegem un număr care nu poate fi o valoare pentru acea variabilă. Dacă vrem să definim o valoare lipsă pentru vârstă, vom folosi un număr care nu poate fi o vârstă efectivă cum ar fi -1 sau 999. Când datele sunt introduse de la un set de respondenți, totdeauna este necesar să introducem
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
vrem să definim o valoare lipsă pentru vârstă, vom folosi un număr care nu poate fi o vârstă efectivă cum ar fi -1 sau 999. Când datele sunt introduse de la un set de respondenți, totdeauna este necesar să introducem o variabilă pe care să o numim ID și care reprezintă numărul de identificare al respondentului. După aceea putem să găsim datele pentru orice respondent de care avem nevoie dacă este cazul să verificăm modul în care au fost introduse codurile. Acest
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
care reprezintă numărul de identificare al respondentului. După aceea putem să găsim datele pentru orice respondent de care avem nevoie dacă este cazul să verificăm modul în care au fost introduse codurile. Acest număr de identificare trebuie introdus pe o variabilă ID la fel ca oricare alta. Figura nr. 4.5: SPSS Data Editor 4.3. Proceduri în SPSS SPSS furnizează oportunitatea de a duce la capăt o varietate de proceduri statistice foarte rapid și cu puțin efort. Pericolul există tocmai
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
femei sub vârsta de 40 de ani. Răspunsurile la acest tip de întrebare sunt furnizate dacă folosim ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS / FREQUENCIES. Vom dori să obținem un tabel care arată numărul de cazuri care au obținut un anume scor pe o variabilă, subdivizate în funcție de scorul lor pe o altă variabilă. De exemplu, să presupunem că vrem un tabel care să ne arate numărul de femei și de bărbați care vin din mediul rural și urban. Acest tip de tabel este furnizat de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
la acest tip de întrebare sunt furnizate dacă folosim ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTICS / FREQUENCIES. Vom dori să obținem un tabel care arată numărul de cazuri care au obținut un anume scor pe o variabilă, subdivizate în funcție de scorul lor pe o altă variabilă. De exemplu, să presupunem că vrem un tabel care să ne arate numărul de femei și de bărbați care vin din mediul rural și urban. Acest tip de tabel este furnizat de ANALYZE / DESCRIPTIVE STATISTICS / CROSSTABS. Pentru că am obținut un
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
cum sunt scorurile distribuite (poate dorim să vedem dacă sunt distribuite normal) sau să descoperim scorurile procentuale, folosim ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTIC / EXPLORE. Care sunt sensurile și media? Poate am dori să știm care a fost scorul mediu pe o anume variabilă: care a fost media de vârstă a tuturor cazurilor din fișierul de date. Aceste date pot fi găsite folosind ANALYZE/DESCRIPTIVE STATISTIC / DESCRIPTIVE. Dacă dorim să aflăm care este media subgrupelor de respondenți, cum ar fi media de vârstă a
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
ani atunci avem nevoie de ANALYZE/COMPARE MEANS / MEANS. Este o diferență semnificativă între scoruri? O mare parte din analizele statistice sunt preocupate cu evaluarea diferențelor dintre setul de scoruri și determinarea dacă sunt semnificative statistic. Se pot utiliza în funcție de variabile, teste parametrice sau nonparametrice. Le găsim în ANALYZE/COMPARE MEANS ȘI NONPARAMETRIC TESTS. Sunt două seturi de scoruri corelate? Când scorurile de pe o variabilă cresc, scorurile de pe altă variabilă cresc sau descresc? Acest tip de întrebare se pune dacă există
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
evaluarea diferențelor dintre setul de scoruri și determinarea dacă sunt semnificative statistic. Se pot utiliza în funcție de variabile, teste parametrice sau nonparametrice. Le găsim în ANALYZE/COMPARE MEANS ȘI NONPARAMETRIC TESTS. Sunt două seturi de scoruri corelate? Când scorurile de pe o variabilă cresc, scorurile de pe altă variabilă cresc sau descresc? Acest tip de întrebare se pune dacă există o corelație între scorurile de pe una dintre cele două variabile și se răspunde folosind Corelation. Gradul de corelație se obține de asemenea tot cu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
scoruri și determinarea dacă sunt semnificative statistic. Se pot utiliza în funcție de variabile, teste parametrice sau nonparametrice. Le găsim în ANALYZE/COMPARE MEANS ȘI NONPARAMETRIC TESTS. Sunt două seturi de scoruri corelate? Când scorurile de pe o variabilă cresc, scorurile de pe altă variabilă cresc sau descresc? Acest tip de întrebare se pune dacă există o corelație între scorurile de pe una dintre cele două variabile și se răspunde folosind Corelation. Gradul de corelație se obține de asemenea tot cu procedura ANALYZE/ CORRELATE. Cât de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
MEANS ȘI NONPARAMETRIC TESTS. Sunt două seturi de scoruri corelate? Când scorurile de pe o variabilă cresc, scorurile de pe altă variabilă cresc sau descresc? Acest tip de întrebare se pune dacă există o corelație între scorurile de pe una dintre cele două variabile și se răspunde folosind Corelation. Gradul de corelație se obține de asemenea tot cu procedura ANALYZE/ CORRELATE. Cât de bine putem să prezicem un scor față de scorul altor respondenți? Poate dorim să investigăm dacă răspunsul la testul 1 și scorul
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
care subgrupă vrem să o selectăm și apoi ce analiză vrem să facă. Putem să folosim: DATA / SELECT CASES/SELECT if or DATA / SPLIT FILE. Cum putem să calculăm scoruri noi cum ar fi media respondenților pe un număr de variabile? Vom vedea destul de des că vom dori să obținem un nou scor de la date furnizate de către respondenți. Presupunem că avem scorul de la testul 1 și 2; vom dori să aflăm media acestor două scoruri pentru fiecare respondent. Pentru a face
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
tip bară, histograme, linii grafice, grafice plăcintă, folosind procedura GRAPHS. Dacă avem date în fișiere diferite, cum le introducem într-unul singur? Procedurile necesare se găsesc în DATA / MERGE FILES: Add Cases sau Add Variables. 4.4. Construcția și definirea variabilelor în SPSS Primul pas în construcția unei baze de date este definirea variabilelor. O variabilă este caracterizată de următorii parametrii: nume, tip și etichete (pentru nume și pentru valori). 4.4.1. Numele variabilei Reprezintă un șir de caractere (litere
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
în fișiere diferite, cum le introducem într-unul singur? Procedurile necesare se găsesc în DATA / MERGE FILES: Add Cases sau Add Variables. 4.4. Construcția și definirea variabilelor în SPSS Primul pas în construcția unei baze de date este definirea variabilelor. O variabilă este caracterizată de următorii parametrii: nume, tip și etichete (pentru nume și pentru valori). 4.4.1. Numele variabilei Reprezintă un șir de caractere (litere, numere, unele dintre caracterele speciale) prin care variabila respectivă poate fi apelată. Următoarele
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
diferite, cum le introducem într-unul singur? Procedurile necesare se găsesc în DATA / MERGE FILES: Add Cases sau Add Variables. 4.4. Construcția și definirea variabilelor în SPSS Primul pas în construcția unei baze de date este definirea variabilelor. O variabilă este caracterizată de următorii parametrii: nume, tip și etichete (pentru nume și pentru valori). 4.4.1. Numele variabilei Reprezintă un șir de caractere (litere, numere, unele dintre caracterele speciale) prin care variabila respectivă poate fi apelată. Următoarele restricții sunt
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Variables. 4.4. Construcția și definirea variabilelor în SPSS Primul pas în construcția unei baze de date este definirea variabilelor. O variabilă este caracterizată de următorii parametrii: nume, tip și etichete (pentru nume și pentru valori). 4.4.1. Numele variabilei Reprezintă un șir de caractere (litere, numere, unele dintre caracterele speciale) prin care variabila respectivă poate fi apelată. Următoarele restricții sunt impuse de program în definirea numelui: a. numele variabilei trebuie să înceapă cu o literă, b. numele variabilei nu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
baze de date este definirea variabilelor. O variabilă este caracterizată de următorii parametrii: nume, tip și etichete (pentru nume și pentru valori). 4.4.1. Numele variabilei Reprezintă un șir de caractere (litere, numere, unele dintre caracterele speciale) prin care variabila respectivă poate fi apelată. Următoarele restricții sunt impuse de program în definirea numelui: a. numele variabilei trebuie să înceapă cu o literă, b. numele variabilei nu se poate termina cu semnul virgula (,) și de asemenea se evită ca ultimul semn
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]