Khái niệm cơ bản về SPSS

Trước khi trực tiếp bắt đầu xử lý dữ liệu từ nghiên cứu trong SPSS, cần tổ chức nhập dữ liệu hợp lý.

Việc nhập dữ liệu nghiên cứu vào chương trình có thể chia thành 2 giai đoạn chính:

· Chuẩn bị cơ sở của câu hỏi

Nhập dữ liệu trực tiếp

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn các thủ tục này.

Giai đoạn chuẩn bị cơ sở của bảng câu hỏi. Trong SPSS, dữ liệu được nhập theo một định dạng cụ thể. Để chuẩn bị biểu mẫu nhập và xử lý dữ liệu tiếp theo, trước tiên bạn phải nhập mẫu bảng câu hỏi theo biểu mẫu được chương trình chấp nhận. Hình thức chung Cửa sổ chương trình trông giống như trong Hình 1.

Cơm. 1. Toàn cảnh chương trình SPSS sau khi ra mắt.

Khi chương trình được khởi chạy lần đầu tiên, người dùng sẽ được cung cấp một hộp thoại bổ sung trong đó đề xuất chọn các hành động liên quan đến chỉnh sửa cơ sở dữ liệu hiện có, mở tập tin hiện có và như thế. Theo quy định, trong hầu hết các trường hợp, cửa sổ này không chịu tải đáng kể. Vì lý do này, chúng tôi khuyên bạn nên chọn hộp bên cạnh “Không hiển thị hộp thoại này trong tương lai”. Tổng quan lượt xem ban đầu về nguyên tắc, các chương trình là tiêu chuẩn cho hầu hết các chương trình được phát triển cho hệ điều hành Windows. Tổng quan thanh điều hướng, giao diện cửa sổ và quản lý cửa sổ gần như hoàn toàn giống với hầu hết các chương trình Ứng dụng văn phòng. Vì lý do này, chúng tôi sẽ tập trung vào các tính năng đặc biệt của chính chương trình SPSS.

Hình 2. Không gian làm việc của SPSS.

Có 2 trường trong SPSS, được sắp xếp dưới dạng tab, tương tự như chương trình Excel. Tuy nhiên, những lĩnh vực này là xa tương đương. Hình 2 hiển thị trường làm việc của chương trình, trong đó người dùng nhập trực tiếp dữ liệu từ bảng câu hỏi (chế độ xem dữ liệu). Tuy nhiên, trước khi nhập dữ liệu, bạn cần tạo mẫu câu hỏi trong chương trình, cơ sở của nó. Mẫu câu hỏi được nhập vào trường định nghĩa biến - Chế độ xem biến. Trong SPSS, dữ liệu được nhập theo một định dạng cụ thể. Trong SPSS, tất cả các biến (khi nhập) được sắp xếp theo chiều dọc và quan sát theo chiều ngang. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn trường Chế độ xem biến (Hình 3).

Hình 3. Chế độ xem cửa sổ biến.

Mỗi biến là một câu hỏi trong bảng câu hỏi. Theo mặc định, SPSS có 10 đặc điểm cơ bản có thể được sử dụng để mô tả một biến: tên, loại, chiều rộng, số thập phân, nhãn, giá trị, thiếu, cột, căn chỉnh và đo. Về nguyên tắc, theo ý nghĩa và tầm quan trọng của việc điền, các biến này có thể được chia thành các biến liên quan đến các tham số của định nghĩa biến và các biến chịu trách nhiệm về sự thuận tiện của đầu ra.

Giá trị cơ bản của các tham số biến:

Tên- tên biến sẽ được hiển thị trong trường đầu vào. Chương trình sử dụng cùng tên để xác định biến. Tên không được vượt quá 8 ký tự và chỉ bằng tiếng Anh. (Trong hơn phiên bản sau chương trình, bạn có thể sử dụng văn bản tiếng Nga)

Kiểu- Định nghĩa kiểu biến. Nói cách khác, thông tin nào được nhập dưới dạng giá trị: số, ngày, giá trị ngẫu nhiên, dấu phẩy, v.v. Các định dạng được sử dụng phổ biến nhất là “số” (Nymeric), ngày tháng (Date) và chuỗi (văn bản, Chuỗi). Trong trường hợp đầu tiên, bất kỳ số nào cũng có thể được lấy làm giá trị, trong trường hợp thứ hai - ngày ở một định dạng nhất định, trong văn bản cuối cùng.

Chiều rộng- độ dài của biến. Số chữ số có thể vừa trong một ô.

Số thập phân- số chữ số thập phân sau dấu thập phân.

Nhãn- tên, nhãn, biến người dùng, v.v. miêu tả cụ thể Biến đổi. Nó thường được xây dựng chính xác như chính câu hỏi khảo sát. Được sử dụng trong các báo cáo và cho phép bạn sử dụng bất kỳ phông chữ nào.

Giá trị- nhãn của các giá trị biến mà biến đó có thể nhận. Trong SPSS, dữ liệu được trình bày chủ yếu ở dạng số, bởi vì... định dạng văn bản không phù hợp với phân tích thống kê. Ví dụ: giới tính có thể được mã hóa là 1 - nam, 0 - nữ. Khi nhập các giá trị, điều rất quan trọng là phải tuân theo trình tự khi xác định thang xếp hạng - các giá trị phải theo thứ tự tăng dần. Một ví dụ về việc nhập dữ liệu không chính xác sẽ được thảo luận dưới đây. Để xác định thang đo số liệu, các giá trị có thể không được chỉ định.

Nhãn giá trị được nhập vào một cửa sổ bổ sung.

Hình 4. Xác định loại của biến

Mất tích- xác định các giá trị còn thiếu. Chúng có thể được thiết lập tự động bởi hệ thống (Các giá trị thiếu do hệ thống xác định) hoặc bởi người dùng (Các giá trị thiếu do người dùng xác định).

Cột- xác định chiều rộng cột.

Căn chỉnh- căn chỉnh trong ô (cạnh trái, phải, giữa).

Cơm. 5. Xác định giá trị của một biến.

Đo lường- định nghĩa của thang đo thay đổi. Thang đo - số, thang đo mét; thứ tự - thang xếp hạng; danh nghĩa - danh nghĩa. Vô cùng đặc điểm quan trọng, vì việc xử lý sẽ phụ thuộc vào việc lựa chọn đúng loại thang đo. Chương trình chứa gợi ý đồ họa - một biểu tượng đối diện với từng loại thang đo (thước - là kết quả của phép đo - một con số; biểu đồ tăng dần - xác định thứ hạng; vòng tròn của các bộ - các đặc điểm không thể so sánh được biểu thị các bộ rời rạc).

Cơm. 6. Lựa chọn loại thang đo trong SPSS.

Chúng ta hãy xem xét các loại thang đo chi tiết hơn một chút.

Về nguyên tắc, bản thân loại thang đo được xác định bởi nhà nghiên cứu đã ở giai đoạn tìm kiếm các chỉ số thực nghiệm về các đặc điểm được đo lường trong quá trình chuẩn bị chương trình nghiên cứu xã hội học. TRONG Hình thức cuối cùng thang đo được thể hiện trực tiếp trong câu hỏi khảo sát. Điều rất quan trọng là phải tuân thủ các yêu cầu đối với việc xây dựng các phương án thay thế. Theo quan điểm của chương trình SPSS, hầu hết yêu cầu quan trọng- sự rời rạc của các tập hợp con kết quả được hình thành bởi các câu hỏi thay thế. Mặt khác, khá khó khăn khi xử lý dữ liệu (chính xác hơn là khi nhập dữ liệu) để xác định chính xác khoảng, tập hợp con mà người trả lời thực sự gán cho câu hỏi này.

Ví dụ: các câu trả lời thay thế cho câu hỏi về độ tuổi có thể bao gồm các khoảng thời gian như lên tới 15 tuổi, 15-20, 20-25, 25-30, 30 và lớn hơn. Với công thức này, một vấn đề nảy sinh liên quan đến kết quả như vậy khi người trả lời ở độ tuổi 15, 20, 25 và 30 tuổi - tức là. khi anh ta chạm tới ranh giới. Người trả lời có thể ngẫu nhiên, dựa trên một số định kiến của mình) đánh dấu bất kỳ khoảng nào - cả cao hơn và thấp hơn. Khi xử lý dữ liệu, thực tế này có thể làm sai lệch bức tranh thực tế. Nếu chúng ta xem xét việc phân loại chung các thang đo, nó có thể được trình bày dưới dạng sơ đồ sau.

Cơm. 7. Phân loại thang đo.

Các đường chấm trong hình biểu thị các mũi tên dẫn đến thang đo khoảng. Thực tế là thang đo khoảng không phải là thước đo theo nghĩa chặt chẽ mà được phân loại là không đo lường. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, chẳng hạn như khi các khoảng bằng nhau, bạn có thể thực hiện một số phép toán đặc trưng của thang đo mét với nó.

Từ quan điểm tiến hành nghiên cứu và xử lý dữ liệu, điều rất quan trọng là phải hiểu những khả năng và hạn chế của việc sử dụng một loại thang đo cụ thể. Điều quan trọng là phải hiểu rằng thang đo số liệu, trong SPSS - loại thang đo, có khả năng đo lường mạnh mẽ nhất về khả năng phân tích, bởi vì Tất cả các thủ tục thống kê có thể được áp dụng cho thang đo này một cách thực tế mà không bị hạn chế. Danh nghĩa - ngược lại, cung cấp những khả năng yếu nhất. Qua nhìn chung chỉ đơn giản là sự phân bố tần số và chế độ như một chỉ báo đo lường xu hướng trung tâm.

Trong thực tế, điều cực kỳ quan trọng là phải chọn thang đo phù hợp ở giai đoạn thiết kế một cuộc khảo sát bằng bảng câu hỏi. Điều quan trọng là phải hiểu rằng chúng ta càng muốn có được thông tin về một loại câu hỏi cụ thể thì chúng ta càng cần cố gắng sử dụng thang đo số liệu. Bảng câu hỏi lý tưởng, xét từ quan điểm về khả năng xử lý của nó, là một danh sách các câu hỏi, mỗi câu hỏi được đo lường một cách định lượng. Mặt khác, điều này thực tế không thể thực hiện được trong thực tế, cả do không thể “số hóa” các biến số (ví dụ: việc chuyển đổi hoàn toàn một câu hỏi liên quan đến giới tính của người trả lời sang thang đo số liệu là không thực tế) và dựa trên nguyên tắc kịch của chính công cụ câu hỏi - những câu hỏi đơn điệu làm giảm động lực của người trả lời và độ tin cậy của dữ liệu nhận được.

Quay trở lại đặc thù của việc xác định các tham số biến trong chương trình SPSS, có thể lưu ý rằng các tham số chịu trách nhiệm chính cho sự thuận tiện trong việc trình bày thông tin bao gồm: cột (độ rộng cột), căn chỉnh (căn chỉnh ô) và ở một mức độ nào đó, chiều rộng (độ dài) và số thập phân (số chữ số thập phân). Trong hầu hết các trường hợp, các tham số này có thể được giữ nguyên không thay đổi bằng cách đồng ý với các giá trị được đề xuất. Nhưng bạn cần cẩn thận với các tham số còn lại để xác định biến, vì chúng sẽ ảnh hưởng không nhỏ đến quá trình nhập và xử lý thông tin.

Sau khi xác định biến trong SPSS, bạn có thể trực tiếp đến bước nhập dữ liệu, dữ liệu được nhập vào trường xem dữ liệu dưới dạng số hoặc ký hiệu khác (tùy thuộc vào loại biến). Phần tiếp theo sẽ xem xét thuật toán chi tiết để xác định biến và nhập giá trị.

Gần đây, việc sử dụng rộng rãi trong hệ thống giáo dục công nghệ thông tin. Để có được các chỉ số định lượng về chất lượng chuẩn bị của đối tượng thử nghiệm, cần phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu thử nghiệm hàng loạt. Đối với mục đích này khác nhau môi trường phần mềm, trong đó chương trình SPSS chiếm một vị trí đặc biệt - hệ thống phổ quát Phân tích thống kê và quản lý dữ liệu. Các khối chính của SPSS: soạn thảo dữ liệu; người xem; bàn di động đa chiều; chất lượng cao; truy cập vào cơ sở dữ liệu; chuyển đổi dữ liệu; hệ thống tài liệu tham khảo; ngôn ngữ lệnh. Sử dụng chương trình máy tính SPSS, có thể tính toán chính xác và xử lý nhanh kết quả kiểm tra. Chương trình SPSS là một công cụ hữu hiệu cho công việc thực tế trong lĩnh vực phân tích xã hội học và sư phạm, đồng thời cung cấp khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác.

Kỳ thi quốc gia thống nhất

kiểm tra từ xa

kiểm tra máy tính

kiểm tra trống

thử nghiệm tập trung đại chúng

phân tích sự phù hợp

phân tích nhân tố

phương pháp phi tham số

giáo dục

phân tích tần số

chương trình spss

đặc điểm tiềm ẩn

đánh giá

giáo dục

công nghệ thử nghiệm hàng loạt

phân tích có hệ thống

kiểm tra cuối kì

giám sát

công nghệ thông tin

1. Nghệ thuật xử lý thông tin SPSS A. Byul, P. Tsefel M.: DiaSoftYUP, 2005. - 608 tr.

2. Efremova N.F. Kiểm tra và giám sát: khuyến nghị dành cho giáo viên // Tiêu chuẩn và giám sát trong giáo dục. 2001. – Số 3.

3. Efremova N.F., Meskhi B.Ch. Tính hệ thống và liên tục trong việc hình thành quỹ đánh giá các phương tiện đánh giá của trường đại học kỹ thuật // Hội đồng Hiệu trưởng. Số 5. 2011. - trang 35-40.

4. Nasledov A.D. IBM SPSS 20 Stats và AMOS: phân tích dữ liệu thống kê chuyên nghiệp. Hướng dẫn thực hành. St.Petersburg: Peter, 2013. – 416 tr.

5. Xử lý và phân tích dữ liệu xã hội học bằng gói SPSS. Sổ tay giáo dục và phương pháp. E.V. Đắt. Phẫu thuật. Trung tâm xuất bản của Đại học bang Surgu. 2010. – 60 tr.

6. Patsiorkovsky V.V., Patsiorkovskaya V.V. SPSS dành cho các nhà xã hội học. Sách giáo khoa / V.V. Patsiorkovsky, V.V. Patsiorkovskaya. - M.: ISEPN RAS, 2005. - 434 tr.

7. Usataya I.E., Davydova M.A. Đánh giá như một công cụ quản lý chất lượng giảng dạy trong thực tiễn giáo dục // Bản tin khoa học dành cho sinh viên quốc tế. 2016. Số 2.; URL: http://www.?id=14357

Gần đây, công nghệ thông tin đã trở nên phổ biến trong hệ thống giáo dục. Chúng được sử dụng để đào tạo, kiểm soát, cấp chứng chỉ cuối cùng cho sinh viên tốt nghiệp, tự học, tự kiểm soát, v.v. Điều kiện quan trọng nhất để nâng cao chất lượng giáo dục là phân tích có hệ thống các dữ liệu khách quan từ việc kiểm soát độc lập thành tích giáo dục, theo dõi và chẩn đoán sự sẵn sàng của học sinh để đạt được kết quả phù hợp với khả năng và nhu cầu của mình. Tăng cường sự quan tâm của các nhà nghiên cứu để giải quyết các vấn đề khác nhau của giáo dục và tự quản hoạt động giáo dục bị thu hút bởi khả năng của công nghệ thử nghiệm hàng loạt.

Một vai trò quan trọng trong việc phát triển việc giám sát kết quả học tập phải được thực hiện bằng cách đánh giá có hệ thống và liên tục, đánh giá này đưa ra đánh giá về mức độ sẵn sàng tiếp tục học tập của học sinh và sự tham gia của em vào các hoạt động xã hội và công nghiệp. Khó khăn nằm ở chỗ, không chỉ cần đào tạo chất lượng cao mà còn phải đánh giá chất lượng cao, các công cụ, quy trình đánh giá chất lượng cao, cũng như tạo động lực khi thực hiện các bài kiểm tra để thể hiện được những đặc điểm tiềm ẩn của đối tượng. được tối đa hóa. Do đó, việc đánh giá phải được thực hiện như một quá trình có trọng tâm và có trật tự cụ thể nhằm xác định bộ và mức độ chuẩn bị đã đạt được, đồng thời kết quả phải được thể hiện dưới dạng định lượng, bất kể việc đánh giá chúng đơn giản hay khó khăn như thế nào.

Để có được các chỉ số định lượng về chất lượng chuẩn bị của đối tượng thử nghiệm, cần phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu thử nghiệm hàng loạt. Để làm được điều này, nhiều môi trường phần mềm khác nhau được sử dụng, trong đó có một vị trí đặc biệt dành cho chương trình Thống kê SPSS (“Gói thống kê cho khoa học xã hội”) - đây là “gói thống kê dành cho khoa học xã hội. Đây là công ty dẫn đầu thị trường về các sản phẩm thống kê thương mại dành cho nghiên cứu ứng dụng trong khoa học xã hội và giáo dục. SPSS là một hệ thống phổ quát để phân tích thống kê và quản lý dữ liệu. Từ viết tắt này ban đầu là viết tắt của Gói thống kê cho khoa học xã hội. Từ viết tắt ban đầu sau đó được đưa ra một cách giải thích mới: Hệ thống phần mềm hiệu suất vượt trội phần mềm hiệu suất cao nhất).

Đầu những năm 1970, Norman Nie, Dale Bent và Hadlai Hull đã đăng ký nhãn hiệu phần mềm thống kê SPSSR. Công ty cùng tên được họ thành lập vào năm 1968. Năm 1975, công ty được chuyển đổi thành một tập đoàn có trụ sở chính tại Chicago (Chicago, IL Hoa Kỳ). Qua nhiều năm tồn tại, tập đoàn đã phát triển nhiều sản phẩm phần mềm, trong đó có SPSS/PC+TM, phiên bản đầu tiên xuất hiện vào năm 1984. Năm 2009, gói này được biết đến với tên gọi PASW Stats (Phần mềm phân tích dự đoán - phần mềm phân tích thông minh) . Kể từ tháng 7 năm 2009, gói này đã được IBM (International Business Machines) duy trì dưới tên IBM SPSS Statisics. Năm 2013, phiên bản tiếp theo của gói được phát hành - IBM SPSS Statistic 22, chạy trên nhiều hệ điều hành khác nhau Hệ thống Windows, MacOsX, Linux.

Bởi tất cả Thông số SPSS là một gói thống kê phức tạp và mạnh mẽ. Sử dụng gói SPSS, bạn có thể thực hiện hầu hết mọi phân tích dữ liệu và các phiên bản mới nhất của chương trình được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học, bao gồm cả khoa học giáo dục. Ngày nay SPSS là một sản phẩm phần mềm đồng thời là nhãn hiệu được bảo hộ của công ty nổi tiếng thế giới SPSS Inc. của Mỹ, ban giám đốc vẫn ở Chicago. Gói này chiếm vị trí hàng đầu trong số các chương trình được thiết kế để xử lý thống kê thông tin trong khoa học xã hội và sư phạm. Cùng với tất cả các phần mềm của cấu hình được chỉ định, nó đã trải qua một chặng đường phát triển dài: đầu tiên là từ các phiên bản đầu tiên của SPSS dành cho máy tính lớn, đến các phiên bản định hướng trên PC-DOS/MS-DOS, sau đó đến các phiên bản chạy trong Môi trường Windows. SPSS cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, giúp người mới bắt đầu có thể truy cập và quá trình phân tích thống kê và thuận tiện cho người dùng nâng cao. Trình chỉnh sửa dữ liệu gói cho phép bạn thuận tiện ( phương pháp bảng) nhập và sửa dữ liệu đầu vào. SPSS cho phép tạo ra nhiều loại biểu đồ chất lượng cao và nhiều biểu đồ khác nhau. Với sự trợ giúp của gói, sử dụng bảng, menu và hộp thoại đơn giản, trước tiên, bạn có thể phân tích các tệp dữ liệu khổng lồ với hàng nghìn biến và thứ hai, thực hiện tất cả những điều này mà không cần viết lệnh bằng ngôn ngữ lập trình. Sử dụng SPSS bạn có thể: quản lý dữ liệu; tổ chức dữ liệu; chuyển đổi dữ liệu, tạo biến mới; phân tích dữ liệu.

Các lĩnh vực có thể áp dụng SPSS: lưu trữ và phân tích dữ liệu khảo sát, nghiên cứu tiếp thị và bán hàng, phân tích tài chính v.v. Trong xã hội học và sư phạm, gói này cho phép bạn tự động hóa quá trình tạo cơ sở dữ liệu thông tin khác nhau, việc lưu trữ và xử lý chúng. Các giai đoạn của quá trình phân tích được thực hiện trong SPSS: lập kế hoạch; thu thập dữ liệu; cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu; chuẩn bị dữ liệu để phân tích; thực hiện phân tích; tạo báo cáo; trình bày và phổ biến kết quả. Trong sư phạm, gói cho phép bạn tự động hóa việc xử lý và giải thích kết quả kiểm tra.

Phiên bản đầu tiên của SPSS dành cho Windows là phiên bản 5.0. Tiếp theo là các phiên bản 6.0, 6.1, 7.0, 7.5, 8.0, 9.0 và cuối cùng là 10.0 và 11.5 trở lên. Bắt đầu với SPSS phiên bản 7.0, shell tối thiểu là Windows95 (NT).

Ngoài việc sử dụng kiểu dữ liệu riêng, SPSS có thể đọc dữ liệu từ hầu hết mọi loại tệp và sử dụng nó để tạo báo cáo dưới dạng bảng, đồ thị và biểu đồ, cũng như tính toán thống kê mô tả, thực hiện phân tích và lập mô hình thống kê phức tạp.

Gói này có cấu trúc mô-đun. Các mô-đun gói là một bộ sản phẩm phần mềm tích hợp cung cấp nghiên cứu toàn diện - từ lập kế hoạch đến quản lý dữ liệu, phân tích và trình bày kết quả.

Các mô-đun SPSS cốt lõi: Cơ sở thống kê SPSS của IBM, Cây quyết định SPSS của IBM, Thống kê nâng cao SPSS của IBM, Tiếp thị trực tiếp SPSS của IBM, Khởi động SPSS của IBM, Kiểm tra chính xác SPSS của IBM, Danh mục SPSS của IBM, Dự báo SPSS của IBM, Mẫu phức hợp SPSS của IBM, Giá trị thiếu SPSS của IBM , IBM SPSS Conjoint, Mạng thần kinh SPSS của IBM, Bảng tùy chỉnh SPSS của IBM, Hồi quy SPSS của IBM, Chuẩn bị dữ liệu SPSS của IBM. Thành phần của các mô-đun phụ thuộc vào tùy chọn phân phối.

Các khối cơ bản của SPSS:

Trình chỉnh sửa dữ liệu là một hệ thống linh hoạt, có hình dáng tương tự như bảng tính, để xác định, nhập, chỉnh sửa và xem dữ liệu.

Trình xem - Giúp bạn dễ dàng xem kết quả bằng cách cho phép bạn hiển thị và ẩn các phần tử đầu ra riêng lẻ, thay đổi thứ tự hiển thị kết quả và di chuyển các bảng và biểu đồ sẵn sàng trình bày đến và từ các ứng dụng khác.

Bảng di động đa chiều - dùng để hiển thị kết quả phân tích. Bạn có thể khám phá các bảng bằng cách di chuyển các hàng, cột và lớp và từ đó xác định các điểm quan trọng có thể bị mất trong báo cáo chuẩn. Bạn cũng có thể so sánh các nhóm bằng cách chia các bảng sao cho mỗi lần chỉ hiển thị một nhóm.

Đồ họa chất lượng cao - một phương tiện tạo sơ đồ đầy màu sắc với độ phân giải cao: Biểu đồ hình tròn và thanh, biểu đồ, biểu đồ phân tán, biểu đồ 3-D và nhiều biểu đồ khác.

Truy cập cơ sở dữ liệu - Trình thiết kế đọc cơ sở dữ liệu cho phép bạn tải dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào chỉ bằng vài cú click chuột.

Chuyển đổi dữ liệu là một công cụ chuyển đổi dữ liệu giúp chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Dễ dàng tập hợp dữ liệu, hợp nhất các danh mục, nối thêm, tổng hợp, hợp nhất, tách, chuyển đổi tệp và thực hiện các chuyển đổi khác.

Hệ thống tài liệu tham khảo:

Sách giáo khoa điện tử cung cấp cái nhìn tổng quan chi tiết;

Trợ giúp theo ngữ cảnh trong hộp thoại giúp bạn hiểu các tác vụ cụ thể;

Các định nghĩa bật lên trong bảng di động giải thích các thuật ngữ thống kê;

Gia sư thống kê sẽ giúp bạn tìm kiếm thủ tục cần thiết, - các ví dụ phân tích giúp diễn giải kết quả.

Ngôn ngữ lệnh. Mặc dù nhiều tác vụ có thể được thực hiện bằng chuột và những hộp thoại, SPSS còn có ngôn ngữ lệnh mạnh mẽ cho phép bạn lưu và tự động hóa nhiều tác vụ lặp đi lặp lại. Ngôn ngữ lệnh cũng cho phép bạn sử dụng một số chức năng, không thể truy cập được thông qua menu và hộp thoại. Tài liệu đầy đủ cho ngôn ngữ lệnh tích hợp vào hệ thống trợ giúp và có sẵn dưới dạng riêng biệt tài liệu PDF Hướng dẫn về cú pháp có sẵn từ menu Trợ giúp.

Cấu trúc gói bao gồm các lệnh định nghĩa dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và các lệnh chọn đối tượng. Nó thực hiện các phương pháp xử lý thông tin thống kê sau:

thống kê tóm tắt cho các biến riêng lẻ;
tần số, số liệu thống kê tóm tắt và đồ thị cho số lượng biến tùy ý;
xây dựng bảng dự phòng N chiều và thu được các biện pháp kết nối; phương tiện, độ lệch chuẩn và tổng theo nhóm;
phân tích phương sai và so sánh nhiều lần;
phân tích tương quan; phân tích phân biệt; phân tích phương sai một chiều;
tổng quan mô hình tuyến tính phân tích phương sai (GLM);
phân tích nhân tố;
phân tích cluster;
phân tích cụm phân cấp;
phân tích log-tuyến tính phân cấp;
phân tích phương sai đa biến; kiểm tra phi tham số; hồi quy đa biến;
phương pháp chia tỷ lệ tối ưu, v.v.

Ngoài ra, gói này cho phép bạn thu được nhiều loại biểu đồ - biểu đồ thanh và hình tròn, biểu đồ hộp, trường phân tán và biểu đồ, v.v.

Cho đến gần đây, việc đào tạo và kiểm soát chất lượng giáo dục vẫn được thực hiện bằng các phương pháp truyền thống, chủ yếu do những người thực hiện. quá trình giáo dục, mà theo quan điểm của lý thuyết quản lý không góp phần cải thiện nó. Ngày nay, dữ liệu thử nghiệm hàng loạt được xử lý tự động bằng nhiều chương trình máy tính. Một trong những chương trình này là SPSS, nó cho phép bạn xử lý định lượng kết quả kiểm tra hàng loạt ở bất kỳ môn học nào một cách hiệu quả, chính xác và tiết kiệm thời gian.

Phân tích tần suất cho phép bạn xác định: tần suất của từng phương án trả lời cho một câu hỏi trong bài kiểm tra; tần suất phần trăm của câu trả lời trên tổng số người trả lời (tỷ lệ câu trả lời đúng cho một câu hỏi nhất định, được tính bằng phần trăm trên tổng số câu trả lời); tỷ lệ phần trăm hợp lệ (các giá trị thiếu được loại trừ); giá trị phần trăm tích lũy (đây là tổng tỷ lệ phần trăm của các giá trị có thể chấp nhận được).

SPSS có nhiều quy trình khác nhau có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa hai biến. Mối quan hệ giữa các biến thuộc thang đo danh nghĩa hoặc thang đo thứ tự không nhiều một lượng lớn các danh mục được trình bày tốt nhất dưới dạng bảng dự phòng. Với mục đích này, SPSS thực hiện kiểm tra chi bình phương, kiểm tra xem liệu có sự khác biệt đáng kể giữa tần số được quan sát và tần số dự kiến hay không. Ngoài ra, có thể tính toán các biện pháp kết nối khác nhau.

Ưu điểm của phương pháp phi tham số là dễ nhận thấy nhất khi có các giá trị ngoại lệ (giá trị cực lớn hoặc nhỏ) trong dữ liệu. SPSS cung cấp cho người dùng một số lượng lớn các bài kiểm tra phi tham số.

Các thử nghiệm được sử dụng phổ biến nhất là các thử nghiệm để so sánh hai hoặc nhiều mẫu độc lập hoặc phụ thuộc. Đó là bài kiểm tra Mann-Whitney U, bài kiểm tra Kruskal-Wallis H, bài kiểm tra Wilcoxon và bài kiểm tra Friedman. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov cho một mẫu cũng đóng một vai trò quan trọng, có thể được sử dụng để kiểm tra sự hiện diện của phân phối chuẩn. Tất nhiên, các thử nghiệm phi tham số cũng có thể được sử dụng trong trường hợp các giá trị có phân phối chuẩn. Nhưng trong trường hợp này chúng sẽ chỉ đạt hiệu suất 95% so với các thử nghiệm tham số. Ví dụ: nếu bạn muốn so sánh nhiều phương tiện của hai mẫu độc lập, trong đó các mẫu phụ thuộc một phần phân phối bình thường, và một phần thì không, thì nên luôn sử dụng phép thử Mann và Whitney U.

Phân tích nhân tố là một thủ tục trong đó con số lớn các biến liên quan đến các quan sát có sẵn được giảm xuống một số lượng nhỏ hơn các đại lượng ảnh hưởng độc lập, được gọi là các yếu tố. Trong trường hợp này, các biến có mối tương quan cao với nhau sẽ được kết hợp thành một yếu tố. Các biến từ các yếu tố khác nhau có mối tương quan yếu với nhau. Vì vậy, mục tiêu của phân tích nhân tố là tìm ra các nhân tố phức tạp giải thích đầy đủ nhất có thể mối quan hệ được quan sát giữa các biến sẵn có.

Có thể phân tích nhân tố nếu đáp ứng được một số tiêu chí. Dữ liệu định tính không thể được nhân tố hóa. Các biến phải độc lập và phân phối của chúng phải gần với mức chuẩn. Mối quan hệ giữa các biến phải gần như tuyến tính và trong ma trận tương quan ban đầu có một số mối tương quan có độ lớn trên 0,3; mẫu đối tượng phải đủ lớn.

Phân tích năng khiếu (từ khác: phân tích câu hỏi hay phân tích nhiệm vụ) giúp lựa chọn câu hỏi (nhiệm vụ) cho bài kiểm tra. Sử dụng nhiều tiêu chí khác nhau, người ta xác định nhiệm vụ nào phù hợp cho một bài kiểm tra cụ thể và nhiệm vụ nào không.

Với mục đích này, một nhóm (mẫu) người trả lời nhất định được cung cấp phiên bản sơ bộ của bài kiểm tra với tất cả các nhiệm vụ được đề xuất và việc phân tích các nhiệm vụ này được thực hiện. Sử dụng phân tích này, các nhiệm vụ không phù hợp sẽ bị loại bỏ và những nhiệm vụ còn lại sẽ được đưa vào biểu mẫu kiểm tra cuối cùng. Các bài kiểm tra được chia tùy thuộc vào loại đặc điểm tính cách đang được nghiên cứu, cụ thể là bài kiểm tra trình độ học vấn, bài kiểm tra năng lực và bài kiểm tra tính cách. Bài kiểm tra chủ yếu bao gồm hai phần: một vấn đề hoặc câu hỏi và giải pháp cho vấn đề hoặc câu trả lời.

Với sự ra đời của kỳ thi tập trung đại chúng ở nước ta, các hình thức chứng nhận độc lập của học sinh đã xuất hiện: kiểm tra trống và trên máy tính, kiểm tra từ xa và kỳ thi thống nhất của tiểu bang. Tính năng đặc biệt Việc kiểm soát mức độ chuẩn bị của học sinh như vậy là một quy trình dựa trên bài kiểm tra sư phạm như một công cụ đo lường có các đặc tính số liệu nhất định: độ chính xác, độ tin cậy, khả năng phân biệt, độ giá trị, v.v.

Các phương pháp thử nghiệm hiện đại hiện nay đã cho phép đủ cấp độ cao tiến hành đồng thời cấp giấy chứng nhận tốt nghiệp cho sinh viên tốt nghiệp trên toàn quốc bằng cách sử dụng cùng một mức độ khó của máy đo sư phạm hoặc tài liệu kiểm tra và đo lường (CMM), các bài kiểm tra thế hệ mới, với sử dụng rộng rãi công nghệ thông tin.

Ngoài ra, các sản phẩm công nghệ, phần mềm hiện đại xác minh tự động kết quả kiểm tra tăng đáng kể tính khách quan và độ tin cậy thống kê giáo dục, đơn giản hóa công việc của thanh tra viên, cung cấp khả năng so sánh và đối chiếu điểm chứng nhận trung bình ở bất kỳ lãnh thổ nào và đối với bất kỳ mẫu thí sinh nào, giúp có thể phân tích mức độ đào tạo và lý do đảm bảo điều đó. Sử dụng chương trình máy tính SPSS, có thể xử lý kết quả xét nghiệm chính xác và nhanh chóng.

Độ tin cậy của dữ liệu được đảm bảo bằng cách đếm sự khác biệt đáng kể theo T-test của Sinh viên sử dụng chương trình máy tính “SPSS 17 for Windows”.

Phần kết luận. Chương trình SPSS là một công cụ hữu hiệu cho công việc thực tế trong lĩnh vực phân tích xã hội học và sư phạm, đồng thời cung cấp khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác. Tính năng chính của chương trình này là kết quả phân tích có thể được trình bày trực quan dưới dạng bảng và biểu đồ thuộc nhiều loại khác nhau, được phân phối cho người dùng mạng và triển khai kết quả thu được trong các hệ thống phần mềm khác.

Liên kết thư mục

Davydova M.A., Usataya I.E. NĂNG LỰC CỦA CHƯƠNG TRÌNH SPSS TRONG XỬ LÝ DỮ LIỆU KIỂM TRA HÀNG LỚN // Bản tin khoa học sinh viên quốc tế. – 2017. – Số 2.;
URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=16902 (ngày truy cập: 28/03/2019). Chúng tôi xin gửi đến các bạn sự chú ý của tạp chí do nhà xuất bản "Học viện Khoa học Tự nhiên" xuất bản

Bài kiểm tra

“XỬ LÝ THỐNG KÊ TRONG NGHIÊN CỨU TÂM LÝ”

1. Những lưu ý về chương trình SPSS, đó là loại chương trình gì, ưu điểm của nó là gì. 3

1.1. Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu tâm lý. 5

2. Theo các ấn phẩm trên tạp chí định kỳ, trên Internet, v.v. chọn đủ thông tin để phân tích và thực hiện với lời giải thích, rút ra kết luận. 9

2.1. Ví dụ sử dụng chương trình tính hệ số tương quan 13

Tài liệu tham khảo.. 19

Những lưu ý về chương trình SPSS, loại chương trình nào, ưu điểm của nó là gì

Phân tích tài liệu về xử lý dữ liệu toán học trong nghiên cứu tâm lý và kết quả của cuộc khảo sát đã giúp xác định được bốn chương trình chính được các nhà tâm lý học sử dụng. Chúng bao gồm các sản phẩm phần mềm như Statistica, SPSS, Stadia và MS Excel. Nổi tiếng chương trình toán học như MatLab, Maple, Mathematica và Mathcad thực tế không được sử dụng trong nghiên cứu tâm lý học do tính phức tạp của chúng. Một chương trình đáng tin cậy hơn và được chứng minh tốt hơn là Thống kê SPSS.

Thống kê SPSS(viết tắt tiếng Anh) "Gói thống kê cho các ngành khoa học xã hội"- “gói thống kê về khoa học xã hội”) - chương trình máy tínhđể xử lý dữ liệu thống kê, một trong những công ty dẫn đầu thị trường trong lĩnh vực sản phẩm thống kê thương mại được thiết kế cho nghiên cứu ứng dụng trong khoa học xã hội.

SPSS là hệ thống tích hợp phân tích dữ liệu. SPSS có thể sử dụng dữ liệu từ hầu hết các loại tệp và tạo báo cáo dạng bảng, đồ thị, phân phối và xu hướng, thống kê mô tả và phân tích thống kê phức tạp.

Chương trình cung cấp đầy đủ các phương pháp phân tích dữ liệu, từ thống kê mô tả đến loài phức tạp phân tích (phương sai, hệ số, phổ, v.v.). Các kết quả được trình bày bằng cách sử dụng nhiều loại khác nhau biểu đồ và biểu đồ. Đồng thời, người dùng có cơ hội tự tạo các mẫu sơ đồ. Nhưng tính năng chính của SPSS là sự tích hợp của nó với một số lượng lớn các chương trình bên ngoài(MS Excel, dBASE, Lotus, SQL, SYSTAT, v.v.) và các định dạng (XML, HTML, PC, SAS, v.v.). Một tính năng quan trọng khác của chương trình là hỗ trợ các giải pháp phần mềm hiện đại. Vì thế, phiên bản mới nhất Chương trình SPSS được xây dựng trên cơ sở kiến trúc client-server, đã có thông báo rằng phiên bản mới của chương trình sẽ hoàn toàn tương thích với Windows Vista.

Từ năm 2009 đến 2010, tên của phần mềm SPSS đã được đổi thành Thống kê PASW (Phần mềm phân tích dự đoán).

Vào ngày 28 tháng 7 năm 2009, công ty thông báo đã được IBM mua lại với giá 1,2 tỷ USD. Tính đến tháng 1 năm 2010, công ty đã trở thành "SPSS: An IBM Company".

Norman Nye, Hedley Hull và Dale Bent đã phát triển phiên bản đầu tiên của hệ thống vào năm 1968, sau đó gói này được phát triển tại Đại học Chicago. Sách hướng dẫn sử dụng đầu tiên được McGraw-Hill xuất bản vào năm 1970 và đến năm 1975 dự án đã trở thành một công ty riêng biệt. Công ty SPSS Phiên bản đầu tiên của gói dành cho Microsoft Windows được phát hành vào năm 1992. TRÊN khoảnh khắc này cũng có phiên bản dành cho MacOs X và Linux.

Năm 2009, SPSS đã đổi tên gói thống kê của mình thành PASW Statistic (Phần mềm phân tích dự đoán). Vào ngày 29 tháng 7 năm 2009, SPSS thông báo rằng nó đã được IBM mua lại.

Các tính năng và lợi ích của chương trình.

· Nhập và lưu trữ dữ liệu.

· Khả năng sử dụng các loại biến khác nhau.

· Tần suất các đặc điểm, bảng biểu, đồ thị, bảng dự phòng, sơ đồ.

· Thống kê mô tả sơ cấp.

· Nghiên cứu thị trường

· Phân tích dữ liệu nghiên cứu tiếp thị

Thống kê IBM SPSS 18 chạy trên Windows XP, Windows Vista (phiên bản 32 hoặc 64 bit), Windows 7, Mac OS X 10.5, Mac OS X 10.6 và Linux cho x86. Yêu cầu 800 MB dung lượng ổ cứng và 1 GB RAM.

Tâm lý học hiện đại sử dụng rộng rãi nhiều phương pháp thống kê. Chúng cho phép bạn mô tả rõ ràng một hiện tượng hoặc quá trình, xác định các mô hình, đưa ra kết luận hoặc đưa ra dự báo. Như E.V. viết Sidorenko: “Việc sử dụng các phương pháp toán học đã trở thành thông lệ, cũng như thông lệ một chàng trai trẻ phải kết hôn nếu muốn lập nghiệp ngoại giao hoặc chính trị…” Đồng thời, “thời trang” đôi khi đạt đến đỉnh điểm rằng khi lập kế hoạch cho một thí nghiệm, người ta đề xuất xây dựng một giả thuyết dựa trên việc tính toán các quy trình thống kê nhất định để thu được kết quả, việc đánh giá và phân tích chúng cũng như xác minh thống kê các kết luận được coi là bắt buộc.
Có thể nói rằng chương trình SPSS có nhiều chức năng nhất và hỗ trợ các công nghệ hiện đại nhất. Tuy nhiên, giá cả và cấu trúc mô-đun của nó có nghĩa là SPSS được thiết kế để sử dụng trong các dự án thương mại.

Ưu điểm chính của gói phần mềm SPSS, là một trong những thành tựu quan trọng nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu trên máy tính, là phạm vi bao phủ rộng nhất của các phần mềm hiện có. phương pháp thống kê, điều này phù hợp với rất nhiều phương tiện tiện lợi trực quan hóa kết quả xử lý. Gói phần mềm SPSS đã được phát triển trong 35 năm, phiên bản 11 mới nhất, được phát hành vào tháng 5 năm 2002, mang đến nhiều cơ hội không chỉ trong lĩnh vực tâm lý học, xã hội học, sinh học và y học mà còn trong lĩnh vực nghiên cứu tiếp thị và quản lý chất lượng sản phẩm. mở rộng đáng kể khả năng ứng dụng của phức hợp.

Cuốn sách được đề xuất chứa lượng thông tin tối thiểu cần thiết về lý thuyết phân tích thống kê. Sự chú ý chính tập trung vào các tính năng của việc sử dụng các phương pháp riêng lẻ, cơ hội mà các phương pháp này mang lại, cũng như việc giải thích kết quả của việc sử dụng các phương pháp này. Và tất nhiên, cuốn sách mô tả khả năng trình bày của SPSS 10/11, vượt xa đáng kể phạm vi chức năng được cung cấp bởi các chương trình kinh doanh tiêu chuẩn như Excel.

Ở cuối cuốn sách có một bảng tương ứng giữa các mục menu SPSS 10/11 tiếng Anh và tiếng Nga, cũng như tên của các quy trình thống kê, nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi sang phiên bản tiếng Nga.

Tài liệu được trình bày trong cuốn sách đủ để một sinh viên hoặc nhà khoa học trẻ thực hiện những bước đầu tiên trong việc tóm tắt dữ liệu thống kê và tìm kiếm các mẫu ẩn cũng như để các chuyên gia giàu kinh nghiệm có được kiến thức khác. công cụ mạnh mẽ nhất, nâng cao hiệu quả của các hoạt động thực tiễn.

Cuốn sách dành cho nhiều độc giả chuyên xử lý dữ liệu về tiếp thị, xã hội học, tâm lý học, sinh học và y học.
Nội dung trong tin tức đầy đủ

Hướng dẫn minh họa về SPSS

Chương 1. Chương trình SPSS
Chương 2. Cài đặt
Chương 3: Chuẩn bị dữ liệu
Chương 4. SPSS cho Windows - Tổng quan
Chương 5. Nguyên tắc cơ bản của thống kê
Chương 6. Phân tích tần số.
Chương 7: Lựa chọn dữ liệu
Chương 8. Sửa đổi dữ liệu
Chương 9. Đặc điểm thống kê
Chương 10: Khám phá dữ liệu
Chương 11. Bảng dự phòng
Chương 12: Phân tích đa phản hồi
Chương 13. So sánh các giá trị trung bình
Chương 14. Kiểm tra phi tham số
Chương 15. Mối tương quan
Chương 16. Phân tích hồi quy
Chương 17. Phân tích phương sai
Chương 18. Phân tích phân biệt
Chương 19. Phân tích nhân tố
Chương 20. Phân tích cụm
Chương 21. Phân tích sự phù hợp
Chương 22. Đồ thị chuẩn
Chương 23. Đồ thị tương tác
Chương 24. Mô-đun bảng
Chương 25: Xuất khẩu sản phẩm
Chương 26. Lập trình
Chương 27. Những đổi mới trong phiên bản thứ 11 của SPSS
Ứng dụng. Tổng quan về quy trình SPSS

Giới thiệu về

SPSS Vì các cửa sổ

Thông tin tóm tắt về chương trình.

SPSS Vì các cửa sổ – hệ thống mạnh mẽ phân tích thống kê và quản lý dữ liệu. Nhiều tính năng đặc biệt hữu ích cho những người tham gia tiến hành khảo sát và nghiên cứu thị trường.

Ngoại trừ giao diện đơn giảnđể phân tích dữ liệu thống kê được thiết kế để làm việc với chuột, trong SPSS Vì các cửa sổ Có:

Trình chỉnh sửa dữ liệu. Một hệ thống giống như bảng tính linh hoạt để xác định, nhập, chỉnh sửa và xem dữ liệu.

Cửa sổ kết quả đầu ra (Người xem) . Cửa sổ Đầu ra giúp bạn dễ dàng xem kết quả bằng cách cho phép bạn hiển thị và ẩn các phần tử đầu vào riêng lẻ, thay đổi thứ tự hiển thị kết quả và di chuyển các bảng và đồ thị sẵn sàng trình bày từ SPSS sang các ứng dụng khác.

Trình chỉnh sửa bảng. Bạn có thể khám phá các bảng bằng cách di chuyển các hàng, cột và lớp để xác định các điểm quan trọng có thể bị mất trong các bảng tiêu chuẩn. Bạn cũng có thể so sánh các nhóm, chia bảng và các khả năng khác.

Trình chỉnh sửa biểu đồ. Đồ họa chất lượng cao cho biểu đồ hình tròn và biểu đồ thanh, biểu đồ, biểu đồ phân tán, biểu đồ 3D và nhiều biểu đồ khác được bao gồm trong mô-đun SPSS cơ bản.

Trình soạn thảo lệnh. Mặc dù nhiều tác vụ có thể được thực hiện bằng chuột và hộp thoại, SPSS cũng có ngôn ngữ lệnh mạnh mẽ cho phép bạn lưu và tự động hóa nhiều tác vụ lặp đi lặp lại.

Trình tạo trình đọc cơ sở dữ liệu cho phép bạn tải xuống dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào chỉ bằng vài cú click chuột.

E-mail, chứa kết quả phân tích, có thể được tạo bằng một cú nhấp chuột. Bạn cũng có thể xuất bảng và biểu đồ ở định dạng HTML để phân phối qua Internet hoặc Intranet.

hệ thống tài liệu tham khảo bao gồm Sách giáo khoa điện tử cung cấp cái nhìn tổng quan chi tiết; Trợ giúp theo ngữ cảnh trong hộp thoại để giúp bạn hiểu các tác vụ cụ thể; các định nghĩa bật lên trong các bảng di động giải thích các thuật ngữ thống kê; Gia sư thống kê giúp tìm ra các thủ tục cần thiết; a Ví dụ về phân tích giúp diễn giải kết quả.

Mới mô-đun bổ sung SPSSTổ hợpMẫu cung cấp một công cụ chuyên dụng để thiết kế và phân tích dữ liệu từ các khảo sát và khảo sát đã sử dụng cả lấy mẫu đơn giản và phức tạp.

BỘ CHỈNH SỬA DỮ LIỆU

Trình chỉnh sửa dữ liệu- đây là một cửa sổ tương tự như vẻ bề ngoài vào cửa sổ bảng tính để tạo và chỉnh sửa các tệp dữ liệu. Cửa sổ Data Editor tự động mở khi bạn khởi động SPSS.

Cửa sổ soạn thảo đồng thời chứa hai trang tính, hai cửa sổ làm việc với dữ liệu. Ở góc dưới bên trái của trình chỉnh sửa, bạn có thể thấy hai tab: “Dữ liệu” và “Biến”.

Dữ liệu.Ở chế độ này, bạn có thể xem và chỉnh sửa các giá trị dữ liệu thực tế.

Biến. Trong chế độ xem này, bạn có thể xem và chỉnh sửa các thuộc tính biến, bao gồm nhãn biến và giá trị, loại dữ liệu (ví dụ: văn bản, ngày hoặc số), loại thang đo (danh nghĩa, thứ tự hoặc tỷ lệ) và các giá trị còn thiếu do người dùng xác định .

Ví dụ: hãy tưởng tượng rằng chúng ta đang nói về một tệp dữ liệu SPSS với kết quả của một cuộc khảo sát nhân viên đơn giản.

Đang ở chế độ "dữ liệu" chúng ta sẽ thấy câu trả lời cụ thể cho các câu hỏi nhận được từ mỗi người trả lời. Hơn nữa, mỗi hàng trong bảng tính là một quan sát, tức là một bảng câu hỏi (một người trả lời) và mỗi cột là một biến, tức là một câu hỏi cụ thể trong bảng câu hỏi (hoặc chỉ báo). Mỗi ô chứa câu trả lời của một cá nhân trả lời cho một câu hỏi cụ thể trong bảng câu hỏi.

Đang ở chế độ "biến" chúng ta sẽ thấy phần mô tả các đặc điểm nêu trên của từng biến, tức là từng câu hỏi khảo sát (chương trình quan sát). Mỗi dòng là một biến riêng biệt, hoặc một câu hỏi. Mỗi cột là một thuộc tính cụ thể của một biến cụ thể.

Thuộc tính biến:

1. Tên biến.

Tên phải bắt đầu bằng một chữ cái và không được kết thúc bằng dấu chấm. Tên không được chứa dấu cách hoặc ký tự đặc biệt (!, ?, *, v.v.) và nên tránh dấu gạch dưới _ ở cuối tên. Độ dài tên không được vượt quá 64 ký tự.

2. Loại biến.

Nó cho biết chúng ta đang nói đến loại biến nào: số, văn bản, định dạng ngày tháng hoặc các tùy chọn khác.

3. Số chữ số hoặc ký tự trong biến. Đặt số lượng ký tự tối đa trong giá trị biến.

4. Số chữ số thập phân. Đặt số vị trí thập phân để hiển thị.

5. và 6. Nhãn biến và giá trị mô tả.

Nhãn biến giải thích nội dung của biến (về cơ bản là nội dung của câu hỏi hoặc chỉ báo), có thể dài tối đa 256 ký tự và chứa khoảng trắng cũng như ký hiệu không được phép có trong tên biến.

Nhãn giá trị giải thích nội dung của từng giá trị biến riêng lẻ (ví dụ: làm rõ rằng 1 nghĩa là nam, 2 nghĩa là nữ) có thể dài tối đa 60 ký tự và không áp dụng cho các biến văn bản dài.

7. Thiếu giá trị.

Một số giá trị biến nhất định được đặt làm giá trị do người dùng thiếu. Ví dụ: bạn muốn tóm tắt kết quả của một cuộc khảo sát về một vấn đề nhất định mà không tính đến những bảng câu hỏi không có câu trả lời cho câu hỏi này. Các giá trị được đánh dấu là thiếu người dùng sẽ được đánh dấu để xử lý đặc biệt và loại trừ khỏi hầu hết các phép tính.

Có thể chỉ định tối đa ba giá trị thiếu tùy chỉnh riêng biệt cho từng biến tại một thời điểm; chỉ có thể chỉ định phạm vi giá trị thiếu cho các biến số.

8. Chiều rộng cột.

9. Căn chỉnh các giá trị trong một cột. Có thể căn lề trái, phải hoặc giữa.

10. Thang đo (quan trọng khi lập bảng).

Bạn có thể chọn một trong ba thang đo:

Định lượng. Giá trị dữ liệu là giá trị số (ví dụ: tuổi, thu nhập).

Thứ tự. Giá trị dữ liệu đại diện cho các danh mục (tăng dần) theo thứ tự tự nhiên nào đó (ví dụ: thấp, trung bình, cao hoặc: hoàn toàn không hài lòng, hơi không hài lòng, hơi hài lòng, hoàn toàn hài lòng). Biến thứ tự có thể là văn bản hoặc giá trị số đại diện cho các danh mục khác nhau (ví dụ: 1-thấp, 2-trung bình, 3-cao).

Trên danh nghĩa. Giá trị dữ liệu đại diện cho các danh mục (phân cấp) không được chỉ định thứ tự tự nhiên (ví dụ bao gồm các phòng ban của một công ty, các đơn vị cấu thành của Liên bang Nga).

Tất cả các thuộc tính của biến có thể được thay đổi bằng cách thay đổi giá trị trong các ô trong tab " biến." Nhấp vào một ô cụ thể sẽ mở ra một cửa sổ nơi bạn có thể thay đổi các thuộc tính của biến. Ngoài ra, giá trị ô có thể được sao chép và dán vào các ô khác. Điều này đặc biệt hữu ích khi chỉ định nhãn giá trị và giá trị còn thiếu cho nhiều biến cùng loại.

NHẬP DỮ LIỆU

Bạn có thể nhập dữ liệu trực tiếp vào Trình chỉnh sửa dữ liệu trong tab Dữ liệu ở bất kỳ ô nào. Đối với các loại biến không phải là số đơn giản, trước tiên bạn phải đặt loại biến trước khi nhập dữ liệu.

Nếu bạn nhập một giá trị vào một cột trống, Trình chỉnh sửa dữ liệu sẽ tự động tạo một biến mới và đặt tên cho nó ( VAR00001 ) và định dạng mặc định ( số).

Ngoài ra, dữ liệu có thể được chuẩn bị trước bằng các công cụ phần mềm khác. SPSS cho phép bạn mở và làm việc với các tệp dữ liệu ở bất kỳ định dạng nào. Ví dụ: để mở tệp có định dạng *.xls, bạn cần nhấp vào Tệp...Mở...Dữ liệu...

Nếu dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu thì để mở nó, bạn cần sử dụng Trình thiết kế cơ sở dữ liệu (Tệp...Mở cơ sở dữ liệu...Truy vấn mới...).

CHUYỂN ĐỔI DỮ LIỆU

Tính toán các biến.

Chọn từ menu:

Chuyển thành

Tính toán biến...

Đi vào tên biến tính toán . Nó có thể là một biến hiện có hoặc một biến mới. Nếu bạn đã chọn một giá trị hiện có, bạn nên nhớ rằng các giá trị mới được tính toán sẽ thay thế các giá trị hiện có và sẽ không quay trở lại các giá trị cũ. Hãy nhập, ví dụ, tên « tên khốn kiếp » , có nghĩa là “Số năm làm việc ở nơi này.” Chúng tôi sẽ nhập nhãn này bằng cách nhấp vào “Loại và nhãn”.

Sau khi nhấn phím “tiếp tục”, bạn có thể nhập công thức tính toán. Trong trường hợp này, bạn có thể sử dụng hơn 70 hàm dựng sẵn, bao gồm các hàm số học, thống kê, văn bản và phân phối. Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi có một biến « thời gian làm việc" – thời gian hoạt động kể từ thời điểm nhận (tháng). Để chuyển đổi tháng thành năm, chúng ta chỉ cần chia biến này cho 12. Chúng ta đưa công thức này vào phép tính:

Sau khi nhấn phím “OK”, một cột bổ sung có biến sẽ xuất hiện trong trình chỉnh sửa dữ liệu « tên khốn kiếp » , số năm làm việc tại nơi làm việc này là bao nhiêu và một biến mới đã được thêm vào tab biến.

Cần lưu ý rằng các hàm và biểu thức số học xử lý các giá trị bị thiếu theo cách khác nhau. Trong biểu thức:

(var1 + var2 + var3) / 3

kết quả sẽ là giá trị thiếu nếu giá trị của ít nhất một trong ba biến là giá trị thiếu.

Trong biểu thức:

NGHĨA LÀ (var1, var2, var3)

kết quả sẽ chỉ là một giá trị bị thiếu nếu cả ba biến đều thiếu giá trị.

Bạn có thể chỉ định số lượng giá trị tối thiểu không được thiếu giá trị, ví dụ: có thể tính trung bình của ba biến nếu ít nhất hai trong số chúng có giá trị:

MEAN.2 (var1, var2, var3)

Sử dụng nút "Nếu", bạn có thể thực hiện các phép tính không phải cho tất cả các giá trị của biến nguồn mà chỉ cho những giá trị đáp ứng một hoặc một điều kiện khác.

Các biến mã hóa lại.

Dữ liệu được thu thập ban đầu có thể được mã hóa lại bằng các công cụ SPSS. Điều này là cần thiết khi không cần đến sự đa dạng ban đầu của dữ liệu nguồn cho phân tích tiếp theo. Mã hóa lại trong trường hợp này có nghĩa là giảm lượng thông tin được xử lý.

Chọn từ menu:

Chuyển thành

Mã hóa lại

Vào các biến khác ...

Tốt nhất nên chọn mã hóa lại thành các biến khác thay vì mã hóa lại vào các biến giống nhau. Hãy tưởng tượng rằng bạn đang chuyển đổi tuổi ở giá trị số thành giá trị khoảng. Nếu chế độ mã hóa lại thành các biến giống nhau được chọn thì dữ liệu độ tuổi ban đầu sẽ bị xóa theo từng khoảng thời gian và không thể khôi phục chúng được nữa.

Nhập tên cho mỗi biến đầu ra (mới) và nhấp vào Thay đổi.

Nhấn vào nút Ý nghĩa cũ và mới và thiết lập việc mã hóa lại các giá trị.

Nghĩa cũ– (các) giá trị được mã hóa lại. Nghĩa. Một giá trị cũ riêng biệt cần được mã hóa lại thành giá trị mới. Hệ thống bị lỗi (hoặc người dùng cũng vậy). Những giá trị như vậy (trường số không được điền, người trả lời không phản hồi) đôi khi cần được tách thành một nhóm riêng. Phạm vi. Chỉ khả dụng cho các biến số và cho phép bạn kết hợp một số giá trị cũ trong phạm vi đã chọn thành một giá trị mới (nhóm khoảng).

Ý nghĩa mới– giá trị mà một hoặc nhiều giá trị cũ sẽ được mã hóa lại. Có thể chọn Sao chép giá trị cũ dành cho những người không cần mã hóa lại. Bạn cũng có thể mã hóa lại các giá trị cũ của biến số thành giá trị văn bản mới bằng cách chọn Biến mới - văn bản.

LÀM VIỆC VỚI TẬP TIN.

Sắp xếp các quan sát

Chọn từ menu:

Dữ liệu

Sắp xếp các quan sát...

Bạn có thể chọn một hoặc nhiều biến. Ví dụ: nếu bạn chọn sàn nhà Và quốc tịch, thì đầu tiên các quan sát được sắp xếp theo một nửa, sau đó trong mỗi danh mục kết quả được sắp xếp theo các giá trị biến quốc tịch.

Chuyển đổi.

Chọn từ menu:

Dữ liệu

Chuyển đổi…

Kết quả của việc chuyển vị là một tệp mới được tạo trong đó các hàng và cột được hoán đổi cho nhau.

Hợp nhất các tập tin dữ liệu.

Các tập tin có thể được kết hợp theo hai cách khác nhau:

– Hợp nhất các tệp chứa cùng một biến nhưng quan sát khác nhau

– Hợp nhất các tệp chứa các quan sát giống nhau nhưng có thành phần biến khác nhau.

Trong trường hợp đầu tiên, chọn từ menu:

Dữ liệu

Hợp nhất các tập tin

Thêm quan sát...

Sau đó, chọn tệp dữ liệu bạn muốn thêm vào tệp dữ liệu đang mở. Xóa từ danh sách Các biến trong tệp dữ liệu làm việc mới tất cả các biến không nên có trong tệp được hợp nhất. Từ danh sách Biến không ghép đôi thêm bất kỳ cặp biến nào đại diện cho cùng một biến nhưng được viết dưới các tên khác nhau trong hai tệp.

Trong trường hợp thứ hai, chọn từ menu:

Dữ liệu

Hợp nhất các tập tin

Thêm biến...

Trước khi hợp nhất, bạn phải đảm bảo rằng các trường hợp trong cả hai tệp được sắp xếp theo cùng một thứ tự, đặc biệt nếu bạn đang sử dụng hợp nhất khóa. Tên biến trong tệp dữ liệu thứ hai khớp với tên biến trong tệp dữ liệu đang hoạt động sẽ bị loại trừ theo mặc định vì chúng được cho là chứa cùng thông tin.

Nếu một trong các tệp thiếu một số quan sát riêng lẻ thì các biến chính có thể được sử dụng để hợp nhất chính xác.

Các phép biến đổi chuỗi thời gian.

Các phép biến đổi chuỗi thời gian giả định cấu trúc tệp dữ liệu trong đó mỗi hàng (quan sát) biểu thị một tập hợp các đặc điểm tại một thời điểm nhất định và khoảng thời gian giữa các quan sát là bằng nhau.

Thủ tục Đặt ngày tạo ra các biến có thể được sử dụng để tách các thành phần định kỳ của chuỗi thời gian.

Các quan sát là. Tại đây bạn đặt đơn vị thời gian sẽ được sử dụng để tạo ngày.

Quan sát đầu tiên. Điều này chỉ định giá trị ngày bắt đầu sẽ được gán cho quan sát đầu tiên. Các quan sát tiếp theo sẽ được gán các giá trị tuần tự dựa trên khoảng thời gian đã chỉ định.

Chọn từ menu:

Dữ liệu

Đặt ngày...

Chọn khoảng thời gian từ danh sách Quan sát là.

Nhập giá trị ngày vào các trường Quan sát đầu tiên.

Các biến được tạo bởi một thủ tục Đặt ngày khác với các biến được định dạng như Dữ liệu, được xác định khi thiết lập thuộc tính của các biến. Giá trị của các biến được tạo bởi thủ tục Đặt ngày, là các số nguyên dương, mỗi số đại diện cho số ngày, tuần, giờ hoặc các đơn vị thời gian khác đã trôi qua kể từ thời điểm bắt đầu mà bạn chỉ định.

Chọn từ menu:

Chuyển thành

Tạo chuỗi thời gian...

Quy trình Tạo chuỗi thời gian được sử dụng để tạo các biến mới là hàm của các biến hiện có tạo nên chuỗi thời gian.

Các chức năng tạo chuỗi thời gian bao gồm chênh lệch, đường trung bình động, đường trung bình động, độ trễ và điểm dẫn đầu.

Một số quy trình phân tích chuỗi thời gian không hoạt động khi thiếu giá trị. Cửa sổ Thay thế các giá trị bị thiếu chỉ định tham số cho các biến mới chứa chuỗi thời gian trong đó các giá trị bị thiếu được thay thế bằng các ước tính có thể được tính theo một trong nhiều cách.

Chọn từ menu:

Chuyển thành

Thay thế các giá trị bị thiếu...

Chọn phương pháp bạn muốn sử dụng để thay thế các giá trị bị thiếu.

TẦN SỐ

Quy trình Tần suất cho phép bạn tính toán số liệu thống kê và xây dựng biểu đồ hữu ích để mô tả nhiều loại biến.

Chọn từ menu:

Phân tích

Thống kê mô tả

Tần số...

Chọn một hoặc nhiều biến phân loại hoặc định lượng.

Ngoài ra bạn có thể:

Nhấp vào nút Thống kê để chỉ định tính toán thống kê mô tả cho các biến định lượng (trung bình, chế độ, trung vị, v.v.).

Nhấp vào nút Biểu đồ để hiển thị biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn và biểu đồ.

Bấm vào nút Format để xác định thứ tự hiển thị kết quả.

Đầu ra ví dụ:

Số liệu thống kê

Số năm đi học

Số năm đi học

		Tỷ lệ phần trăm hợp lệ	Tỷ lệ tích luỹ
Có hiệu lực









	Tổng cộng

THỐNG KÊ MÔ TẢ

Quy trình Thống kê mô tả tạo ra số liệu thống kê tóm tắt đơn biến cho nhiều biến trong một bảng.

Chọn từ menu:

Phân tích

Thống kê mô tả

Mô tả...

Đầu ra ví dụ:

Thống kê mô tả

	Tối đa	tiêu chuẩn. sự lệch lạc
Số năm đi học
Lương khởi điểm
Mức lương hiện tại
Thời gian làm việc kể từ khi nhập học (tháng)
N hợp lệ (toàn bộ)

BẢNG TIẾP TỤC

Quy trình Bảng chéo tạo ra các bảng hai chiều và đa chiều, đồng thời tính toán một loạt các tiêu chí và thước đo độ mạnh của mối quan hệ cho các bảng hai chiều. Do đó, bảng dự phòng được sử dụng khi chúng ta quan tâm đến phân tích hai biến và cả khi chúng ta cần tìm hiểu xem liệu có tồn tại mối quan hệ giữa hai biến hay không.

Chọn từ menu:

Phân tích

Thống kê mô tả

Bảng ngẫu nhiên...