Bazele lucrului cu lecția programului spss. Bazele lucrului în SPSS. Valorile de bază ale parametrilor variabili

Recent, utilizarea pe scară largă în sistemul de învățământ tehnologia de informație. Pentru a obține indicatori cantitativi despre calitatea pregătirii subiecților de testare, este necesară prelucrarea unor volume mari de date testare în masă. În acest scop diverse medii software, printre care un loc aparte îl ocupă programul SPSS - un sistem universal de analiză statistică și management al datelor. Principalele blocuri ale SPSS: editor de date; privitor; mese mobile multidimensionale; calitate superioară; acces la baze de date; transformarea datelor; sistem de referință; limbajul de comandă. Folosind programul de calculator SPSS, este posibil să se facă cu precizie și procesare rapidă rezultatele testului. Programul SPSS este un instrument eficient pentru munca practică în domeniul sociologic și analiza pedagogică, oferă o prelucrare rapidă și precisă a datelor.

Examenul de stat unificat.

teletestarea

testarea calculatorului

testare în alb

testare centralizată în masă

analiza de adecvare

analiza factorilor

metode neparametrice

educaţie

analiza frecventei

programul spss

caracteristici latente

evaluare

educaţie

tehnologie de testare în masă

analiza sistematica

examinarea finală

monitorizarea

tehnologia de informație

1. SPSS arta procesării informației A. Byul, P. Tsefel M.: DiaSoftYUP, 2005. - 608 p.

2. Efremova N.F. Testare și monitorizare: recomandări pentru profesori // Standarde și monitorizare în educație. 2001. – Nr. 3.

3. Efremova N.F., Meskhi B.Ch. Sistematicitate și continuitate în formarea unui fond de mijloace de evaluare a unei universități tehnice // Consiliul Rectorilor. Nr 5. 2011. - p. 35-40.

4. Nasledov A.D. IBM SPSS 20 Statistics și AMOS: analiză profesională a datelor statistice. Ghid practic. Sankt Petersburg: Peter, 2013. – 416 p.

5. Prelucrarea și analiza datelor sociologice folosind pachetul SPSS. Manual educațional și metodologic. E.V. Scump. Surgut. Centrul de editură al Universității de Stat Surgu. 2010. – 60 p.

6. Patsiorkovsky V.V., Patsiorkovskaya V.V. SPSS pentru sociologi. Manual / V.V. Patsiorkovsky, V.V. Patsiorkovskaya. - M.: ISEPN RAS, 2005. - 434 p.

7. Usataya I.E., Davydova M.A. Evaluarea ca instrument de gestionare a calității predării în practica educațională // International Student Scientific Bulletin. 2016. Nr 2.; URL: http://www.?id=14357

Recent, tehnologiile informaționale au devenit larg răspândite în sistemul de învățământ. Sunt folosite pentru instruire, control, certificare finală a absolvenților, auto-studiu, autocontrol etc. Cea mai importantă condițieÎmbunătățirea calității educației presupune analiza sistematică a datelor obiective din monitorizarea independentă a realizărilor educaționale, monitorizarea și diagnosticarea pregătirii elevilor pentru a obține rezultate care să corespundă capacităților și nevoilor acestora. Creșterea atenției cercetătorilor pentru rezolvarea diverselor probleme de educație și autoguvernare activități educaționale atras de posibilitățile tehnologiilor de testare în masă.

Un rol important în dezvoltarea monitorizării rezultatelor învățării ar trebui să fie jucat de evaluarea sistematică și continuă, care oferă o judecată cu privire la disponibilitatea elevului de a continua studiile și participarea sa la activități sociale și industriale. Dificultatea constă în faptul că nu este necesară doar o pregătire de înaltă calitate, ci și o evaluare de înaltă calitate, instrumente și proceduri de evaluare de înaltă calitate, precum și furnizarea de motivație atunci când se efectuează teste, astfel încât să se manifeste caracteristicile latente ale subiecților. este maximizat. Prin urmare, evaluarea trebuie efectuată ca un proces special concentrat și ordonat de determinare a setului și a nivelului de pregătire atins, iar rezultatele ar trebui exprimate cantitativ, indiferent de cât de simplu sau dificil sunt de evaluat.

Pentru a obține indicatori cantitativi despre calitatea pregătirii subiecților de testare, este necesară prelucrarea unor volume mari de date de testare în masă. Pentru aceasta, sunt utilizate diverse medii software, printre care un loc special îl ocupă programul SPSS Statistics („Pachetul statistic pentru științe sociale”) - acesta este un „pachet statistic pentru științe sociale”. Este lider de piață în produse statistice comerciale pentru cercetarea aplicată în științe sociale și educaționale. SPSS este un sistem universal pentru analiza statistică și managementul datelor. Acest acronim a reprezentat inițial Pachetul Statistic pentru Științe Sociale. Acronimul original a primit apoi o nouă interpretare: Superior Performance Software System.

La începutul anilor 1970, Norman Nie, Dale Bent și Hadlai Hull au înregistrat marca de software statistic SPSSR. Compania cu același nume a fost creată de ei în 1968. În 1975, compania a fost transformată într-o corporație cu sediul principal în Chicago (Chicago, IL SUA). De-a lungul anilor de existență, corporația a dezvoltat multe produse software, inclusiv SPSS/PC+TM, a căror prima versiune a apărut în 1984. În 2009, pachetul a devenit cunoscut sub numele de PASW Statistics (Predictive Analytics SoftWare - software analitic inteligent) . Din iulie 2009, pachetul a fost întreținut de IBM (International Business Machines) sub numele IBM SPSS Statistics. În 2013, a fost lansată următoarea versiune a pachetului - IBM SPSS Statistics 22, care rulează sub diferite sisteme de operare Windows, MacOsX, Linux.

Prin toate măsurile, SPSS este un pachet statistic sofisticat și puternic. Folosind pachetul SPSS, puteți efectua aproape orice analiză de date, iar cele mai recente versiuni ale programului sunt utilizate într-o mare varietate de domenii științifice, inclusiv în științele educației. Astăzi, SPSS este un produs software și, în același timp, securizat marcă renumita companie americană SPSS Inc., al cărei consiliu de administrație rămâne la Chicago. Acest pachet ocupă o poziție de lider în rândul programelor concepute pentru prelucrare statistică informare în științe sociale și educaționale. Împreună cu toate programele profilul specificat a parcurs un drum lung de evoluție: mai întâi de la primele versiuni de SPSS pentru calculatoare mainframe, la versiuni orientate pe PC-DOS/MS-DOS, iar apoi la versiuni care rulează în mediul Windows. SPSS prezintă prietenos interfața cu utilizatorul, ceea ce face ca procesul de intrare și analiză statistică să fie accesibil începătorului și ușor de utilizat pentru utilizatorul avansat. Editorul de date de pachet vă permite să ( metoda tabelară) introduceți și corectați datele de intrare. SPSS face posibilă producerea unei varietăți de grafice de înaltă calitate și diferite diagrame. Cu ajutorul pachetului, folosind tabele, meniuri simple și casete de dialog, puteți, în primul rând, să analizați fișiere de date uriașe cu mii de variabile și, în al doilea rând, să faceți toate acestea fără a scrie comenzi într-un limbaj de programare. Folosind SPSS puteți: gestiona datele; organizarea datelor; transforma datele, creează noi variabile; analiza datelor.

Domenii posibile de aplicare a SPSS: stocarea și analiza datelor sondajului, cercetare de marketing și vânzări, analiză financiară etc. În sociologie și pedagogie, pachetul vă permite să automatizați procesul de creare a bazelor de date cu diverse informații, stocarea și prelucrarea acestora. Etapele procesului analitic implementat în SPSS: planificare; colectare de date; asigurarea accesului la date; pregătirea datelor pentru analiză; efectuarea de analize; generarea de rapoarte; prezentarea si diseminarea rezultatelor. În pedagogie, pachetul vă permite să automatizați procesarea și interpretarea rezultatelor testelor.

Prima versiune de SPSS pentru Windows a fost versiunea 5.0. Aceasta a fost urmată de versiunile 6.0, 6.1, 7.0, 7.5, 8.0, 9.0 și în cele din urmă 10.0 și 11.5 și mai sus. Începând cu SPSS versiunea 7.0, shell-ul este cel puțin Windows95 (NT).

Împreună cu utilizarea dvs tip propriu Data, SPSS, poate citi date din aproape orice tip de fișier și le poate folosi pentru a crea rapoarte sub formă de tabele, grafice și diagrame, precum și pentru a calcula statistici descriptive, pentru a efectua analize și modelări statistice complexe.

Pachetul are o structură modulară. Modulele pachetului sunt un set integrat de produse software care oferă cercetări cuprinzătoare - de la planificare la gestionarea datelor, analiza și prezentarea rezultatelor.

Module SPSS de bază: IBM SPSS Statistics Base, IBM SPSS Decision Trees, IBM SPSS Advanced Statistics, IBM SPSS Direct Marketing, IBM SPSS Bootstrapping, IBM SPSS Exact Tests, IBM SPSS Cats, IBM SPSS Forecasting, IBM SPSS Complex Samples, IBM SPSS Missing Values , IBM SPSS Conjoint, IBM SPSS Neural Networks, IBM SPSS Custom Tables, IBM SPSS Regression, IBM SPSS Data Preparation. Compoziția modulelor depinde de opțiunea de livrare.

Blocuri de bază ale SPSS:

Editorul de date este un sistem flexibil care arată similar foaie de calcul, pentru a defini, introduce, edita și vizualiza date.

Vizualizator - Ușurează vizualizarea rezultatelor, permițându-vă să afișați și să ascundeți elementele de ieșire individuale, să schimbați ordinea în care sunt afișate rezultatele și să mutați tabelele și diagramele pregătite pentru prezentare către și de la alte aplicații.

Tabele mobile multidimensionale - utilizate pentru afișarea rezultatelor analizei. Puteți explora tabele mutând rânduri, coloane și straturi și astfel identificați Puncte importante care se poate pierde în rapoarte standard. De asemenea, puteți compara grupuri împărțind tabelele astfel încât să fie afișat un singur grup odată.

Grafică de înaltă calitate - un mijloc de a genera diagrame pline de culoare, de înaltă rezoluție: diagrame cu bare și plăci, histograme, diagrame de dispersie, diagrame 3-D și multe altele.

Acces la baze de date - Designer de citire a bazelor de date care vă permite să încărcați date din orice sursă cu câteva clicuri de mouse.

Transformarea datelor este un instrument de transformare a datelor care ajută la pregătirea datelor pentru analiză. Subsetați cu ușurință datele, îmbinați categorii, adăugați, agregați, îmbinați, împărțiți, transpuneți fișiere și efectuați alte transformări.

Sistem de referinta:

Un manual electronic care oferă o privire de ansamblu detaliată;

Ajutorul sensibil la context în casetele de dialog vă ajută să înțelegeți anumite sarcini;

Definiții pop-up în mese mobile ah explica termenii statistici;

Un tutore de statistică ajută la găsirea procedurii necesare, iar exemplele de analiză ajută la interpretarea rezultatelor.

Limbajul de comandă. Deși multe sarcini pot fi realizate folosind mouse-ul și casetele de dialog, SPSS are, de asemenea, un limbaj de comandă puternic care vă permite să salvați și să automatizați multe sarcini repetitive. Limbajul de comandă vă permite, de asemenea, să profitați de unele funcționalități care nu sunt disponibile prin meniuri și casete de dialog. Documentația completă a limbajului de comandă este integrată în sistem de ajutorși este disponibil separat document PDF Un ghid pentru sintaxa disponibilă din meniul Ajutor.

Structura pachetului include comenzi pentru definirea datelor, transformarea datelor și comenzile de selecție a obiectelor. Implementează următoarele metode de prelucrare a informațiilor statistice:

statistici rezumative pentru variabile individuale;
frecvențe, statistici rezumative și grafice pentru un număr arbitrar de variabile;
construirea tabelelor de contingență N-dimensionale și obținerea măsurilor de conectare; medii, abateri standard și sume pe grupe;
analiza varianței și comparații multiple;
analiza corelației; analiza discriminantă; analiza unidirecțională a varianței;
general model liniar analiza varianței (GLM);
analiza factorilor;
analiza grupului;
analiza clusterului ierarhic;
analiza ierarhică log-liniară;
analiza multivariată a varianței; teste neparametrice; regresie multiplă;
metode optime de scalare etc.

În plus, pachetul vă permite să obțineți o varietate de grafice - diagrame cu bare și piese, diagrame cu casete, câmpuri de dispersie și histograme etc.

Până nu demult s-au efectuat instruiri și control al calității în educație metode tradiționaleîn principal de către cei care efectuează proces educațional, care din punct de vedere al teoriei managementului nu contribuie la perfecţionarea acestuia. Astăzi, datele de testare în masă sunt procesate automat folosind numeroase programe de calculator. Unul dintre aceste programe este SPSS, acesta vă permite să economisiți timp eficient, precis și să procesați cantitativ rezultatele testării în masă la orice subiect.

Analiza de frecvență vă permite să determinați: frecvența fiecărei opțiuni de răspuns la o întrebare din test; frecvența procentuală a răspunsului la numărul total de respondenți (ponderea răspunsurilor corecte la o întrebare dată, luată ca procent din numărul total de răspunsuri); procent valid (valorile lipsă sunt excluse); valori procentuale acumulate (aceasta este suma procentelor valorilor acceptabile).

SPSS are o mare varietate de proceduri care pot fi utilizate pentru a analiza relația dintre două variabile. Relația dintre variabilele aparținând unei scale nominale sau unei scale ordinale cu nu foarte o cantitate mare categoriile sunt cel mai bine prezentate sub formă de tabele de contingență. În acest scop, SPSS implementează testul chi-pătrat, care testează dacă există o diferență semnificativă între frecvențele observate și cele așteptate. În plus, este posibil să se calculeze diverse măsuri de conectivitate.

Avantajul metodelor neparametrice este cel mai vizibil atunci când există valori aberante (valori extrem de mari sau mici) în date. SPSS oferă utilizatorilor un număr mare de teste neparametrice.

Cele mai frecvent utilizate teste sunt testele pentru compararea a două sau mai multe probe independente sau dependente. Acestea sunt testul Mann-Whitney U, testul Kruskal-Wallis H, testul Wilcoxon și testul Friedman. Testul Kolmogorov-Smirnov pentru o probă joacă, de asemenea, un rol important, care poate fi folosit pentru a testa prezența unei distribuții normale. Testele neparametrice pot fi, desigur, utilizate și în cazul distribuției normale a valorilor. Dar în acest caz vor avea doar 95% eficiență în comparație cu testele parametrice. Dacă doriți, de exemplu, să faceți mai multe comparații ale mediilor a două eșantioane independente, eșantioanele urmând parțial o distribuție normală și parțial nu, atunci este recomandat să utilizați întotdeauna testul Mann și Whitney U.

Analiza factorială este o procedură prin care un număr mare de variabile legate de observațiile existente este redus la un număr mai mic de mărimi independente de influență, numite factori. În acest caz, variabilele care sunt foarte corelate între ele sunt combinate într-un singur factor. Variabilele de la diferiți factori sunt slab corelate între ele. Astfel, scopul analizei factorilor este de a găsi factori complecși care să explice cât mai complet posibil relațiile observate între variabilele disponibile.

Analiza factorială este posibilă dacă sunt îndeplinite un număr de criterii. Datele calitative nu pot fi factorizate. Variabilele trebuie să fie independente și distribuția lor trebuie să fie apropiată de normal. Relațiile dintre variabile ar trebui să fie aproximativ liniare, iar în matricea de corelație originală există mai multe corelații în mărime peste 0,3; eşantionul de subiecţi trebuie să fie suficient de mare.

Analiza aptitudinilor (de asemenea: analiza întrebărilor sau analiza sarcinilor) ajută la selectarea întrebărilor (sarcinilor) pentru teste. Folosind diverse criterii, se determină care sarcini sunt potrivite pentru un anumit test și care nu.

În acest scop, unei anumite populații (eșantion) de respondenți i se oferă o versiune preliminară a testului cu toate sarcinile propuse și se efectuează o analiză a acestor sarcini. Folosind această analiză, articolele neadecvate sunt eliminate, iar cele rămase sunt incluse în formularul final de testare. Testele sunt împărțite în funcție de tipul de trăsătură de personalitate studiată și anume testul de nivel de educație, testul de capacitate și testul de personalitate. Test constă în primul rând din două părți: o problemă sau întrebare și o soluție la problemă sau răspuns.

Odată cu apariția testării centralizate în masă în țara noastră, au apărut forme de certificare independentă a studenților: testare în blanc și computer, teletestare și un examen de stat unificat. O trăsătură distinctivă a unui astfel de control al nivelului de pregătire a elevilor este procedura, care se bazează pe un test pedagogic ca instrument de măsurare care are anumite proprietăți metrice: precizie, fiabilitate, capacitate de diferențiere, validitate etc.

Metodele moderne de testare fac acum posibilă realizarea la un nivel suficient de înalt a certificării finale a absolvenților în toată țara în același timp folosind contoare pedagogice de același nivel de dificultate sau materiale de control și măsurare (CMM), teste de nouă generație, cu un gamă largă de utilizare a tehnologiei informației.

In afara de asta, tehnologie modernaȘi produse software verificare automată rezultatele testării cresc în mod semnificativ obiectivitatea și fiabilitatea statisticilor educaționale, simplifică munca inspectorilor, oferă oportunități de comparare și contrastare a scorurilor medii de certificare pe orice teritoriu și pentru orice eșantion de testatori, făcând posibilă analizarea nivelului de pregătire și a motivelor care o asigură. Folosind programul de calculator SPSS, este posibilă o procesare precisă și rapidă a rezultatelor testelor.

Fiabilitatea datelor este asigurată prin numărare diferențe semnificative conform testului T al Studentului folosind programul de calculator „SPSS 17 pentru Windows».

Concluzie. Programul SPSS este un instrument eficient pentru munca practică în domeniul analizei sociologice și pedagogice și oferă o prelucrare rapidă și precisă a datelor. Caracteristica principală a acestui program este că rezultatele analizei pot fi prezentate vizual sub formă de tabele și diagrame tipuri variate, distribuie utilizatorilor rețelei, implementează rezultatele obținute în alte sisteme software.

Link bibliografic

Davydova M.A., Usataya I.E. CAPACITĂȚI ALE PROGRAMULUI SPSS ÎN PROCESAREA DATELOR DE TESTARE DE MASĂ // Buletinul științific al studenților internaționali. – 2017. – Nr 2.;
URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=16902 (data accesului: 28/03/2019). Vă aducem în atenție reviste apărute la editura „Academia de Științe ale Naturii”

Înainte de a începe direct procesarea datelor din studiu în SPSS, este necesar să se organizeze corect introducerea datelor.

Introducerea datelor de cercetare în program poate fi împărțită în 2 etape principale:

· Pregatirea bazei chestionarului

Introducerea directă a datelor

Să aruncăm o privire mai atentă la aceste proceduri.

Etapa de pregătire a bazei chestionarului.În SPSS, datele sunt introduse într-un anumit format. Pentru a pregăti un formular pentru introducerea și prelucrarea ulterioară a datelor, trebuie să introduceți inițial șablonul de chestionar într-o formă acceptabilă pentru program. Forma generală Fereastra programului arată ca în figura 1.

Orez. 1. Vedere generală a programului SPSS după lansare.

Când programul este lansat pentru prima dată, utilizatorului i se prezintă o casetă de dialog suplimentară în care se propune să selecteze acțiuni legate de editare baza existenta, deschidere fișier existentși așa mai departe. De regulă, în majoritatea cazurilor această fereastră nu suportă o sarcină semnificativă. Din acest motiv, vă recomandăm să bifați caseta de lângă „Nu afișa acest dialog în viitor”. Aspectul inițial general al programului este, în principiu, standard pentru majoritatea programelor dezvoltate pentru sistemul de operare Windows. General bară de navigare, aspectul ferestrelor și gestionarea ferestrelor sunt aproape complet identice cu majoritatea programelor aplicații de birou. Din acest motiv, ne vom concentra asupra caracteristicilor distinctive ale programului SPSS în sine.

Fig.2. Spațiul de lucru SPSS.

În SPSS există 2 câmpuri organizate ca file, similare cu programul Excel. Cu toate acestea, aceste câmpuri sunt departe de a fi echivalente. Figura 2 prezintă câmpul de lucru al programului, în care utilizatorul introduce direct datele din chestionare (vizualizarea datelor). Cu toate acestea, înainte de a introduce date, trebuie să creați un șablon de chestionar în program, baza acestuia. Șablonul de chestionar este introdus în câmpul definiție variabilă - Vizualizare variabilă. În SPSS, datele sunt introduse într-un anumit format. În SPSS, toate variabilele (când sunt introduse) sunt aranjate vertical, iar observația este orizontală. Să aruncăm o privire mai atentă la câmpul Vizualizare variabilă (Figura 3).

Fig.3. Vizualizare fereastră variabile.

Fiecare variabilă este o întrebare din chestionar. În mod implicit, SPSS are 10 caracteristici de bază care pot fi folosite pentru a descrie o variabilă: nume, tip, lățime, zecimale, etichetă, valori, lipsă, coloane, aliniere și măsurare. În principiu, în funcție de semnificația și importanța umplerii, aceste variabile pot fi împărțite în cele care se referă la parametrii definiției variabilei și cele care sunt responsabile pentru comoditatea ieșirii.

Valorile de bază ale parametrilor variabili:

Nume- numele variabilei care va fi afișat în câmpul de introducere. Programul folosește același nume pentru a identifica variabila. Numele nu trebuie să depășească 8 caractere și să fie doar în limba engleză. (În mai mult versiuni ulterioare programe, puteți folosi text rusesc)

Tip- definirea tipului de variabilă. Cu alte cuvinte, ce informații sunt introduse ca valori: număr, dată, valoare aleatorie, virgulă etc. Cele mai frecvent utilizate formate sunt „numeric” (Nymeric), data (Data) și șir (text, String). În primul caz, orice număr poate fi luat ca valoare, în al doilea - o dată într-un anumit format, în ultimul - text.

Lăţime- lungimea variabilei. Numărul de cifre care pot încadra într-o celulă.

zecimale- numărul de zecimale după virgulă.

Eticheta- nume, etichetă, variabilă utilizator, mai mult descriere detaliata variabil. De obicei, este formulată exact ca întrebarea sondajului în sine. Folosit în rapoarte și vă permite să utilizați orice font.

Valori- etichete ale valorilor variabilei pe care variabila le poate lua. În SPSS, datele sunt prezentate în primul rând în format numeric, deoarece... formatul textului nu este susceptibil de analiză statistică. De exemplu, genul poate fi codificat ca 1 - bărbat, 0 - femeie. La introducerea valorilor, este foarte important să urmați secvența la determinarea scalei de clasare - valorile trebuie să fie în ordine crescătoare. Un exemplu de introducere incorectă a datelor va fi discutat mai jos. Pentru a determina scara metrică, este posibil ca valorile să nu fie specificate.

Etichetele de valoare sunt introduse într-o fereastră suplimentară.

Fig.4. Determinarea tipului unei variabile.

Dispărut- identificarea valorilor lipsă. Acestea pot fi setate automat de sistem (Valori lipsă definite de sistem) sau de utilizator (Valori lipsă definite de utilizator).

Coloane- determinarea lăţimii coloanei.

Alinia- alinierea în celulă (marginea stângă, dreapta, centru).

Orez. 5. Determinarea valorii unei variabile.

Măsura- definirea scalei variabilei. Scala - număr, scară metrică; ordinal - scară de clasare; nominal - nominal. O caracteristică extrem de importantă, deoarece prelucrarea va depinde de alegerea corectă a tipului de scară. Programul contine indiciu grafic- o pictogramă vizavi de fiecare tip de scară (rigla - ca urmare a măsurării - un număr; histogramă crescătoare - determinarea rangului; cercuri de mulțimi - caracteristici incomparabile care indică mulțimi disjunse).

Orez. 6. Selectarea unui tip de scară în SPSS.

Să ne uităm la tipurile de cântare de măsurare mai detaliat.

În principiu, tipul de scară în sine este determinat de cercetător deja în stadiul de căutare a indicatorilor empiric ai caracteristicilor măsurate în timpul pregătirii unui program de cercetare sociologică. În forma sa finală, scara este încorporată direct în întrebarea chestionarului. Este foarte important să respectați cerințele de redactare opțiuni alternative. Din punctul de vedere al programului SPSS, cel mai mult cerință importantă- disjunctura submultimile rezultate formate din intrebari alternative. Altfel, la prelucrarea datelor (mai precis, la introducerea datelor) este destul de dificil să se determine cu exactitate intervalul, submultul căruia respondentul i-a atribuit de fapt această întrebare.

De exemplu, răspunsurile alternative la întrebarea privind vârsta pot include intervale precum până la 15 ani, 15-20, 20-25, 25-30, 30 și mai mult. Cu această formulare, apare o problemă în legătură cu astfel de rezultate atunci când respondentul se dovedește a avea 15, 20, 25 și 30 de ani - i.e. când atinge granița. Respondentul poate marca aleatoriu, pe baza unora dintre prejudecățile sale) orice interval - atât mai mare, cât și mai jos. La procesarea datelor, acest fapt poate distorsiona imaginea reală. Dacă luăm în considerare clasificare generala scale, atunci poate fi reprezentat sub forma următoarei diagrame.

Orez. 7. Clasificarea scalelor.

Liniile punctate din figură indică săgețile care conduc la scara intervalului. Faptul este că scara intervalului nu este metrică în sens strict, ci este clasificată ca nemetrică. Cu toate acestea, în unele cazuri, de exemplu, când intervalele sunt egale, puteți efectua unele operații matematice cu acesta care sunt caracteristice scalei metrice.

Din punctul de vedere al efectuării cercetării și prelucrării datelor, este foarte important să înțelegem posibilitățile și limitările utilizării unui anumit tip de scară de măsurare. Este important de înțeles că scalele metrice, în SPSS - tipul scalei, au cea mai puternică capacitate de măsurare în ceea ce privește capabilitățile analitice, deoarece Toate procedurile statistice pot fi aplicate la această scară practic fără restricții. Nominal - dimpotrivă, oferă cele mai slabe capacități. De în general este pur și simplu o distribuție de frecvență și un mod ca indicator al unei măsuri de tendință centrală.

În practică, este extrem de important să alegeți scara de măsurare potrivită deja în etapa de proiectare a unui chestionar. Este important să înțelegem că, cu cât dorim să obținem mai multe informații despre un anumit tip de întrebare, cu atât mai mult trebuie să ne străduim să folosim scara metrică. Chestionarul ideal, din punctul de vedere al capacităților sale de procesare, este o listă de întrebări, fiecare dintre acestea fiind măsurată cantitativ. Pe de altă parte, acest lucru este practic imposibil de implementat în practică, atât din cauza imposibilității de „digitalizare” a variabilelor (de exemplu, este nerealist să convertiți complet o întrebare privind genul respondentului într-o scară metrică), cât și pe baza principiile dramaturgiei instrumentului chestionar în sine - întrebările monotone reduc motivația respondentului și fiabilitatea datelor primite.

Revenind la particularitățile definirii parametrilor variabili în programul SPSS, se poate observa că parametrii care sunt în mare măsură responsabili pentru comoditatea prezentării informațiilor includ: coloane (lățimea coloanei), alinierea (alinierea celulelor) și, într-o oarecare măsură, lățimea. (lungime) și zecimale (număr de zecimale). În cele mai multe cazuri, acești parametri pot fi pur și simplu lăsați neschimbați prin acordul cu valorile propuse. Dar trebuie să fii atent la parametrii rămași pentru definirea variabilelor, deoarece aceștia vor avea un impact semnificativ asupra procesului de introducere și procesare a informațiilor.

După definirea variabilelor în SPSS, puteți trece direct la introducerea datelor, care sunt introduse în câmpul de vizualizare a datelor sub formă de numere sau alte simboluri (în funcție de tipul de variabilă). Următoarea secțiune va analiza algoritmul detaliat pentru definirea variabilelor și introducerea valorilor.

Test

„PROCESAREA STATISTICĂ ÎN CERCETAREA PSIHOLOGICĂ”

1. Note despre programul SPSS, ce fel de program este, care sunt avantajele acestuia. 3

1.1. Analiza datelor în cercetarea psihologică. 5

2. Conform publicațiilor în periodice, pe internet etc. selectați suficiente informații pentru analiză și efectuați-o cu explicații, trageți o concluzie. 9

2.1. Un exemplu de utilizare a programului la calcularea coeficientului de corelație 13

Referințe.. 19

Note despre programul SPSS, ce fel de program, care sunt avantajele acestuia

Analiza literaturii de specialitate privind prelucrarea datelor matematice în cercetare psihologică iar rezultatele sondajului au făcut posibilă identificarea a patru programe principale utilizate de psihologi. Acestea includ produse software precum Statistica, SPSS, Stadia și MS Excel. Atât de faimos programe de matematică precum MatLab, Maple, Mathematica și Mathcad practic nu sunt folosite în cercetarea psihologică din cauza complexității lor. Un program mai fiabil și bine dovedit este Statistici SPSS.

Statistici SPSS(abreviere în engleză) „Pachetul statistic pentru științe sociale”- „pachet statistic pentru științe sociale”) este un program informatic de prelucrare a datelor statistice, unul dintre liderii de piață în domeniul produselor statistice comerciale destinate cercetării aplicate în științe sociale.

SPSS este un sistem cuprinzător de analiză a datelor. SPSS poate folosi date din aproape toate tipurile de fișiere și poate genera rapoarte tabelare, grafice, distribuții și tendințe, statistici descriptive și poate efectua analize statistice complexe.

Programul oferă o gamă completă de metode de analiză a datelor, de la statistici descriptive până la specii complexe analiză (varianță, factor, spectrală etc.). Rezultatele sunt prezentate folosind diferite tipuri de diagrame și histograme. În același timp, utilizatorului i se oferă posibilitatea de a crea el însuși șabloane de diagramă. Dar principala caracteristică a SPSS este integrarea sa cu un număr mare de programe externe (MS Excel, dBASE, Lotus, SQL, SYSTAT etc.) și formate (XML, HTML, PC, SAS etc.). O altă caracteristică importantă a programului este suportul pentru modern soluții software. Astfel, cea mai recentă versiune a programelor SPSS se bazează pe o arhitectură client-server, se anunță că o nouă versiune programul va fi pe deplin compatibil cu Windows Vista.

Între 2009 și 2010, numele software-ului SPSS a fost schimbat în Statistics PASW (Predictive Analytics SoftWare).

Pe 28 iulie 2009, compania a anunțat că a fost achiziționată de IBM pentru 1,2 miliarde de dolari. Din ianuarie 2010, compania a devenit „SPSS: An IBM Company”.

Norman Nye, Hedley Hull și Dale Bent au dezvoltat prima versiune a sistemului în 1968, apoi pachetul a fost dezvoltat în cadrul Universității din Chicago. Primul manual de utilizare a fost publicat în 1970 de către McGraw-Hill, iar în 1975 proiectul a devenit o companie separată. SPSS Inc. Prima versiune a pachetului Microsoft Windows publicată în 1992. Pe acest moment există și versiuni pentru MacOs X și Linux.

În 2009, SPSS și-a redenumit pachetul statistic la PASW Statistics (Predictive Analytics Software). Pe 29 iulie 2009, SPSS a anunțat că va fi achiziționată de IBM.

Caracteristicile și beneficiile programului.

· Introducerea și stocarea datelor.

· Abilitatea de a utiliza variabile de diferite tipuri.

· Frecvența caracteristicilor, tabele, grafice, tabele de contingență, diagrame.

· Statistici descriptive primare.

· Cercetare de piata

· Analiza datelor de cercetare de marketing

IBM SPSS Statistics 18 operează sub Control Windows XP, Windows Vista (ediții pe 32 de biți sau 64 de biți), Windows 7, Mac OS X 10.5, Mac OS X 10.6 și Linux pentru x86. Necesită 800 MB de spațiu pe hard disk și 1 GB de RAM.

Psihologia modernă folosește pe scară largă o mare varietate de metode statistice. Ele vă permit să descrieți clar un fenomen sau un proces, să identificați tipare, să trageți concluzii sau să faceți o prognoză. După cum scrie E.V Sidorenko: „S-a obișnuit să se folosească metode matematice, așa cum se obișnuiește ca un tânăr să se căsătorească dacă vrea să facă o carieră diplomatică sau politică...” În același timp, „moda” ajunge uneori la punct ca la planificarea unui experiment se propune construirea unei ipoteze pe baza calculului anumitor procedee statistice de obtinere a rezultatelor, evaluarea si analiza acestora, iar verificarea statistica a concluziilor este considerata obligatorie.
Putem spune că programul SPSS este cel mai funcțional și suportă cele mai moderne tehnologii. Cu toate acestea, prețul și structura sa modulară înseamnă că SPSS este destinat utilizării în proiecte comerciale.

Principalul avantaj al pachetului software SPSS, ca una dintre cele mai semnificative realizări în domeniul analizei computerizate a datelor, este cea mai largă acoperire a datelor existente. metode statistice, care este combinat cu succes cu un număr mare de mijloace convenabile de vizualizare a rezultatelor procesării. Pachete software SPSS se dezvoltă de 35 de ani, cea mai recentă versiune 11, lansată în mai 2002, oferă oportunități ample nu numai în domeniul psihologiei, sociologiei, biologiei și medicinei, ci și în domeniul cercetării de marketing și al managementului calității produselor, care extinde semnificativ aplicabilitatea complexului.

Cartea propusă conține cantitatea minimă necesară de informații despre teoria analizei statistice. Atenția principală se concentrează pe caracteristicile utilizării metodelor individuale, oportunitățile pe care aceste metode le oferă, precum și interpretarea rezultatelor utilizării acestor metode. Și, desigur, cartea descrie capacitățile de prezentare ale SPSS 10/11, care depășesc semnificativ domeniul de aplicare al funcțiilor oferite de programele standard de afaceri precum Excel.

La sfârșitul cărții există un tabel de corespondență între elementele de meniu SPSS 10/11 în engleză și rusă, precum și denumirile procedurilor statistice, pentru a facilita trecerea la versiunea rusă.

Materialul prezentat în carte este suficient pentru ca un student sau un tânăr om de știință să facă primii pași în rezumarea datelor statistice și în căutarea tiparelor ascunse, iar profesioniștii cu experiență să obțină un alt cel mai puternic instrument, crescând eficiența activităților practice.

Cartea este destinată unei game largi de cititori specializați în prelucrarea datelor în marketing, sociologie, psihologie, biologie și medicină
Cuprins în știri complete

Tutorial ilustrat despre SPSS

Capitolul 1. Programul SPSS
Capitolul 2. Instalare
Capitolul 3: Pregătirea datelor
Capitolul 4. SPSS pentru Windows - Prezentare generală
Capitolul 5. Fundamentele statisticii
Capitolul 6. Analiza frecventei.
Capitolul 7: Selectarea datelor
Capitolul 8. Modificarea datelor
Capitolul 9. Caracteristici statistice
Capitolul 10: Explorarea datelor
Capitolul 11. Tabelele de contingente
Capitolul 12: Analiza cu răspunsuri multiple
Capitolul 13. Compararea mediilor
Capitolul 14. Teste neparametrice
Capitolul 15. Corelații
Capitolul 16. Analiza regresiei
Capitolul 17. Analiza varianței
Capitolul 18. Analiza discriminantă
Capitolul 19. Analiza factorială
Capitolul 20. Analiza clusterelor
Capitolul 21. Analiza adecvării
Capitolul 22. Grafice standard
Capitolul 23. Grafice interactive
Capitolul 24. Modulul Tabele
Capitolul 25: Exportarea ieșirii
Capitolul 26. Programare
Capitolul 27. Inovații în a 11-a versiune a SPSS
Aplicație. Prezentare generală a procedurilor SPSS

Doi studenți Norman Nie și Dale Bent, specializați în științe politice în 1965, au încercat să găsească program de calculator, potrivite pentru analiza informațiilor statistice. Curând au devenit dezamăgiți de încercările lor, deoarece programele disponibile s-au dovedit a fi mai mult sau mai puțin inutilizabile, prost construite sau nu au oferit o prezentare clară a informațiilor procesate. În plus, principiile de utilizare s-au schimbat de la program la program.

Așa că, fără ezitare, au decis să dezvolte propriul program, cu concept propriu și sintaxă uniformă. La acea vreme aveau la dispozitie limbajul de programare FORTRAN si Mașină de calcul tip IBM 7090. Un an mai târziu, a fost dezvoltată prima versiune a programului, care, un an mai târziu, în 1967, putea rula pe IBM 360. Până atunci, Hadlai Hull se alăturase echipei de dezvoltare.

După cum se știe din istoria dezvoltării informaticii, programele erau atunci pachete de carduri perforate. Acesta este exact ceea ce indică numele original al programului pe care autorii l-au dat produsului lor: SPSS este o abreviere pentru Statistical Package for the Social Science.

În 1970, lucrările la program au continuat la Universitatea din Chicago, iar Norman Nye a fondat compania corespunzătoare - până atunci fuseseră deja făcute 60 de instalații. Primul manual de utilizare descria unsprezece proceduri diferite.

Cinci ani mai târziu, SPSS a fost deja instalat de șase sute de ori și sub diferite sisteme de operare. De la bun început, versiunilor de program li s-au atribuit numere de serie corespunzătoare. În 1975, a fost dezvoltată a șasea versiune (SPSS6). Au urmat versiunile 7, 8 și 9 până în 1981.

Limbajul de comandă (sintaxa) SPSS la acea vreme nu era la fel de bine dezvoltat ca acum și era în mod natural concentrat pe cărțile perforate. Prin urmare, așa-numitele carduri de control SPSS au constat dintr-un câmp de identificare (coloanele 1-15) și un câmp de parametri (coloanele 16-80).

În 1983, limbajul de comandă SPSS a fost complet reproiectat, iar sintaxa a devenit mult mai convenabilă. Pentru a marca acest fapt, programul a fost redenumit SPSSX, unde litera X trebuia să servească atât ca număr de versiune în cifre romane, cât și ca abreviere pentru extins.

Întrucât utilizarea cardurilor perforate devenise deja istorie până în acest moment, programul SPSS și informațiile de prelucrat au fost stocate în fișiere separate pe hard disk-urile computerelor mari, care apoi erau folosite peste tot. Numărul de proceduri a crescut constant de la an la an.

Odată cu venirea calculatoare personale A fost dezvoltată și o versiune pentru PC a SPSS, iar în 1983 a apărut o versiune pentru PC a SPSS\PC+. conceput pentru MS-DOS. Mai târziu, odată cu înființarea Biroului European de Comerț la Gorinchem în Țările de Jos în 1984, SPSS a devenit utilizat pe scară largă în Europa. În prezent, este cel mai utilizat software de analiză statistică la nivel mondial.

Pentru a reflecta capacitatea programului de a fi utilizat în toate domeniile relevante pentru analiza statistică, X a fost din nou eliminat din numele mărcii și acronimul original a primit un nou sens: Sistem software de performanță superior.

Dacă versiunea pentru PC a SPSS/PC+ a fost o versiune ușor îmbunătățită pentru computerele mainframe, atunci SPSS pentru sistem de operare Windows (SPSS pentru Windows) a fost un mare pas înainte. În primul rând, această versiune de SPSS are toate capabilitățile versiunii pentru computere mainframe, iar în al doilea rând, cu câteva excepții, programul poate fi utilizat fără cunoștințe speciale în domeniu programarea aplicatiilor. Apel procedurile necesare Analiza statistică are loc folosind tehnici standard utilizate în Windows, adică folosind mouse-ul și casetele de dialog corespunzătoare.

Prima versiune de SPSS pentru Windows a fost versiunea 5. Aceasta a fost urmată de versiunile 6.0 și 6.1 cu unele inovații în domeniile statistice și grafice; versiunea 6.1 a fost primul program statistic pentru Windows care a folosit arhitectura Windows 3.1 pe 32 de biți. Acest lucru ar putea fi observat prin viteza mai mare a calculelor. Au fost aduse, de asemenea, îmbunătățiri la interfața cu utilizatorul. În cele din urmă, a fost lansată versiunea 6.1.3, care putea rula deja atât sub Windows 95, cât și NT.

La începutul anului 1996, a apărut versiunea 7 a SPSS, mai întâi ca versiunea 7.0 și apoi 7.5. Odată cu extinderea capabilităților în domeniul statisticii, diferența dintre aceste două versiuni a fost că în versiunea 7.5 atât meniul, cât și interfața programului au fost realizate nu numai în limba engleză, ci și în alte limbi cele mai comune.

Cea mai semnificativă diferență între versiunea 7 față de versiunile anterioare a fost absolut noua abordare pentru a afișa informații pe ecran. Deci, în primul rând, așa-numitul Viewer a primit o nouă formă, iar, în al doilea rând, tabelele cu rezultate de calcul (tabelele mobile) au căpătat un aspect mai plăcut. Tehnologia emergentă a meselor mobile vă permite să rearanjați mesele rezultate în diferite moduri.

Dacă predecesorul acestei versiuni - versiunea 6.1.3 ar putea funcționa atât sub vechiul Windows 3.1, cât și sub Windows nou 95 (NT), apoi SPSS versiunea 7 ar putea funcționa numai cu disponibilitatea Windows 95 (NT).

Versiunea 7.5 a fost urmată de versiunea 8.0, care a progresat în îmbunătățirea înveliș grafic. Abilitatea de a crea diagrame interactive oferă multe avantaje față de diagramele tradiționale care sunt standard în multe alte pachete.

Versiunea 9.0 a inclus câteva metode statistice noi, inclusiv. regresie logistică multinomială și câteva capacități grafice noi care extind domeniul de aplicare a graficelor interactive.

Din 2005, versiunea 13 a pachetului SPSS a fost distribuită.

Module SPSS

Nucleul programului SPSS este SPSS Base, care oferă o varietate de capacități de acces la date și de gestionare a datelor. Conține metode de analiză care sunt utilizate cel mai des.

În mod tradițional, cu SPSS Base (modul de bază) sunt furnizate încă două module: Modele avansate și Modele de regresie. Aceste trei module acoperă gama de metode de analiză incluse în versiunea anterioară programe pentru calculatoare mainframe.

În Anexa A puteți găsi informații despre metodele de analiză care se aplică la ce modul. Este posibil ca un utilizator care a achiziționat toate aceste trei module să nu acorde atenție acestei aplicații.

Pe lângă cele trei menționate, există o serie de module suplimentare speciale și programe de sine stătătoare, al căror număr este în continuă creștere, astfel încât utilizatorii ar trebui să se familiarizeze constant cu informațiile despre inovațiile din SPSS.

Această carte acoperă modulul de bază, precum și modulele de regresie, modele avansate și tabele. Scopul ultimului modul este de a compila tabele de prezentare. Această carte nu acoperă modelele loglineare, analiza de supraviețuire, scalarea multidimensională sau procedurile de prezentare.

Baza SPSS

SPSS Base este inclusă în pachetul de bază. Include toate procedurile de introducere, selecție și corectare a datelor, precum și majoritatea metodelor statistice oferite în SPSS. Alături de metode simple de analiză statistică, cum ar fi analiza frecvenței, calculul caracteristicilor statistice, tabele de contingență, corelații, grafice, acest modul include teste t și un număr mare de alte teste neparametrice, precum și metode sofisticate, cum ar fi multivariate. analiza de regresie liniară, analiza discriminantă, analiza factorială, analiza clusterului, analiza varianței, analiza adecvării (analiza de fiabilitate) și scalarea multidimensională.

Modele de regresie

Acest modul include diverse metode analiza de regresie, cum ar fi: regresie logistică binară și multinomială, regresie neliniară și analiză probit.

Acest modul include diverse metode de analiză a varianței (multivariat, luând în considerare măsuri repetate), model liniar general, analiză de supraviețuire, inclusiv regresie Kaplan-Meier și Cox, modele log-liniare și logit-log-liniare.

Modulul Tabele este folosit pentru a crea tabele de prezentare. Oferă capabilități mai mari în comparație cu tabelele de frecvență simplificate și cu tabelele de urgență care sunt construite în SPSS Base (modul de bază).

Mai jos, în ordine alfabetică, este o listă cu alte module și programe oferite pentru extinderea SPSS.

Amos (Analysis of moment structures) include metode de analiză folosind ecuații structurale liniare. Scopul programului este de a testa relații teoretice complexe între diferitele caracteristici ale unui proces aleatoriu și de a le descrie folosind coeficienți adecvați. Testul se efectuează sub formă de analiză cauzală și de cale. În acest caz, utilizatorul în forma grafica trebuie să definească un model teoretic în care, alături de datele observaționale directe, să poată fi incluse așa-numitele elemente ascunse. Amos este inclus în modulele de extensie SPSS ca succesor al L1SREL (Linear Structural Relationships).

AnswerTree (arborele de decizie) include patru metode diferite pentru împărțirea automată a datelor în grupuri separate(segmente). Împărțirea se realizează în așa fel încât distribuțiile de frecvență ale variabilei țintă (dependente) în diferite segmente diferă semnificativ. Un exemplu tipic de aplicare a acestei metode este crearea de profiluri caracteristice de cumpărător în cercetarea pieței de consum. AnswerTree este succesorul programului Detector de interacțiune chi pătrat - un detector de interacțiune bazat pe chi pătrat).

Modulul conține diverse metode de analiză a datelor categorice și anume: analiza corespondenței și trei metode diferite de scalare optimă (analiza de omogenitate, analiza componentelor principale neliniare, analiza corelației canonice neliniare).

Clementine este un program pentru data mining (extracția cunoștințelor), în care utilizatorului i se oferă numeroase abordări pentru construirea de modele, de exemplu, rețele neuronale, arbori de decizie, diverse tipuri de analiză de regresie. Clementine este „bancul de lucru” al analistului, cu ajutorul căruia puteți vizualiza procesul de modelare, verifica modelele și le puteți compara între ele. Pentru ușurința utilizării programului, există un mediu auxiliar pentru implementarea rezultatelor.

Conjunt (analiza comună)

Analiza comună este utilizată în studiile de piață pentru a studia proprietățile de consum ale produselor pentru atractivitatea lor. În același timp, respondenții intervievați, la discreția lor, trebuie să aranjeze seturile propuse de proprietăți de consum ale produselor în ordinea preferințelor, pe baza cărora să poată fi așa-zișii indicatori detaliați ai utilității categoriilor individuale ale fiecărei proprietăți de consum. apoi să fie derivat.

De introducere a datelor

Program de date Entry este conceput pentru crearea rapidă a chestionarelor, precum și pentru introducerea și curățarea datelor. Întrebările și categoriile de răspuns specificate în timpul etapei de creare a chestionarului sunt apoi folosite ca etichete de variabile și valori.

Teste exacte

Acest modul este utilizat pentru a calcula valoarea exactă a probabilității de eroare (valoarea p) în condiții de date limitate la verificarea utilizând testul Chi-Quadrat și testele neparametrice. Dacă este necesar, în acest scop poate fi folosită și metoda Monte Carlo.

Programul conține un model de regresie special pentru analiza de regresie a variabilelor dependente și independente ordonate.

Folosind SamplePower, dimensiunea optimă a eșantionului poate fi determinată pentru majoritatea metodelor de analiză statistică implementate în SPSS.

Analiza valorii lipsă SPSS

Acest modul este utilizat pentru a analiza și a restaura tiparele care guvernează valorile lipsă. Oferă diverse opțiuniînlocuirea valorilor lipsă.

Modulul Tendințe conține diverse metode de analiză a seriilor temporale, cum ar fi: modele ARIMA, netezire exponențială, descompunere sezonieră și analiză spectrală.