Podstawy obsługi SPSS

• Interfejs programu SPSS• Deklarowanie zmiennych• Wprowadzanie danych• Zapisywanie i wczytywanie zbioru danych• Operacje na zmiennych• Podstawowe obliczenia statystyczne (rozkład

częstości, statystyki opisowe, tabele)

Interfejs programu SPSS

Czyli, jak TO wygląda

☺

Podgląd zmiennychTu deklarujemy zmienne, zmieniamy ich parametry, wartości jaki mogą one przyjmować itp.

Pasek ikon: dostęp do najczęściej używanych funkcji programu

Otwieranie pliku

Zapisywanie pliku

Drukowanie

Ostatnio używane procedury

Cofnij i ponów

Idź do jednostki statystycznej

Zmienne i ich parametry

Szukaj

Wstaw jednostki statystyczne

Wstaw zmienne

Podziel zbiór danych

Wybierz jednostki statystyczne

Wyświetl etykiety

Włącz wagę dla obliczeń

Grupowanie zmiennych

Operacje na plikachOtwieranie, zapisywanie itp.

Operacje edycyjne Kopiuj, wklej itp

Wyświetlanie/ukrywanieelementów interfejsu

Operacje na zbiorze danych

Przekształcenia danych

Analizy statystyczne

Wykresy

Zakładka dane: przełącza do trybu edycji zbioru danych, dostęp do każdej jednostki statystycznej i wartości zmiennych

Zakładka zmienne: tryb edycji zmiennych, deklarowanie nowych zmiennych, edycja parametrów zmiennych w zbiorze

Deklarowanie zmiennych

Deklarowanie zmiennych

• Nazwa zmiennej• Typ zmiennej (numeryczna, czy tekstowa)• „Wielkość” zmiennej• Etykieta zmiennej (opis)• Zdeklarowane wartości zmiennej• Wartości oznaczone jako „brak danych”• Poziom pomiaru zmiennej

Nazwa zmiennej

• nazwa zmiennej powinna odzwierciedlaćfaktycznie reprezentowaną przez danązmienną cechę

• niektóre (starsze) wersje SPSS ograniczają długość nazwy zmiennej do 8 znaków, co wymusza stosowanie nazw skrótowych.

Typ zmiennej (numeryczna/tekstowa)

• Typ zmiennej określa czy wartości zmiennej są liczbami, czy ciągiem znaków.

• Na zmiennych, które przyjmują wartości będące ciągiem znaków nie możliwe jest wykonywanie większości obliczeństatystycznych.

• Często ciągi znaków wykorzystuje się dla pytań otwartych

„Wielkość” (szerokość) zmiennej

• Dla zmiennych przyjmujących wartości numeryczne (liczby) określa ilość cyfr i miejsc po przecinku

• Dla zmiennych przyjmujących wartości będące ciągami znaków (tekst) określa długość (liczbę znaków) ciągu znaków

Etykieta zmiennej

• Jest to skrótowy opis zmiennej.• dzięki temu możemy łatwiej zorientować

się do jakiej cechy dana zmienna sięodnosi.

• Etykiety zmiennych są wyświetlane przy wynikach obliczeń

Zadeklarowane wartości(etykiety kodów zmiennej)

• Gdy zmienna przyjmuje wartości numeryczne, można konkretnym kodom (liczbom) przypisaćetykiety (co dany kod oznacza)

• Np. zmienna „PLEC” zawierająca informację o płci respondenta przyjmuje wartości „1” dla kobiet i „2” dla mężczyzn. Dzięki etykietom kodów łatwo dowiemy się co oznaczają wartości zmiennej numerycznej

Braki Danych

• Czasem nie chcemy, aby jakieś wartości zmiennej były uwzględniane przy obliczeniach statystycznych. Możemy to uzyskać oznaczając te wartości jako „brak danych”

Poziom pomiaru zmiennej

• Poziom nominalny np. płeć, wyznanie, miejsce urodzenia, kolor oczu (różnice)

• Poziom porządkowynp. poziom wykształcenia, wielkość miejsca zamieszkania

(bardziej/mniej)

• Poziom interwałowy np. wyniki testów IQ (o ile bardziej)

• i ilorazowynp. wzrost w metrach, dochód miesięczny

(istnieje PUNKT ZEROWY, iloraz-stosunek ilościowy zmiennych)

Poziomu pomiaru

• Zmienne ilorazowe posiadają wszystkie cechy zmiennych interwałowych, porządkowych i nominalnych

• Zmienne interwałowe posiadają wszystkie cechy zmiennych porządkowych i nominalnych

• Zmienne porządkowe posiadają wszystkie cechy zmiennych nominalnych

Deklarowanie zmiennych

• Utworzymy zmienne opisujące następujące cechy: płeć, czy pali papierosy, jakiej marki papierosy pali, ile papierosów dziennie pali.

Pierwsza zmienna określa płeć respondenta. Najpierw nadajemy jej nazwę wpisując w kolumnie ‘Name’ odpowiedni tekst i naciskamy Enter.

Określamy typ zmiennej. Będzie ona przyjmować wartości liczbowe.

Wybieramy typ numeryczny

Zmienna będzie przyjmować wartości ‘1’ i ‘2’ są to liczby całkowite więc nie potrzebujemy miejsc dziesiętnych. W pole ‘Decimal Places’ wpisujemy ‘0’

0

Określamy etykietę zmiennej wpisując w kolumnie ‘Label’ odpowiedni tekst

Określamy etykiety kodów, czyli opisujemy wartości przyjmowane przez zmienną

Tu wpisujemy wartość dla której określamy etykietą

1

Tu wpisujemy etykietę dla wartości ‘1’

kobieta

Najpierw klikamy ‘add’ i podobnie definiujemy etykietędla wartości ‘2’ – mężczyzna.

Klikamy OK

Pozostaje określić jeszcze poziom pomiaru. Zmienna ‘plec’ ma charakter nominalny

Deklarowanie zmiennych• Zmienna ‘pali’

– etykieta: czy pali papierosy– Wartości: ‘1’ – tak; ‘2’ – nie;

• Zmienna ‘marka’– Etykieta: jakiej marki papierosy pali– Wartości: ‘1’ – Extra mocne; ‘2’ – Fajrant; ‘3’-Wiarus;

‘4’-Stołeczne; ‘5’-różne; ‘6’-odmowa odpowiedzi; ‘7’-nie dotyczy– Brak danych: 6; 7;

• Zmienna ‘ilepali’– Etykieta: ile papierosów dziennie pali– Brak danych: 0

Wprowadzanie danych

Data View

• Jest to tryb pracy, w którym mamy bezpośredni dostęp zbioru danych

• Możemy wprowadzać dane i je edytować

W kolumnach znajdują sięzadeklarowane zmienne. Nazwa każdej zmiennej znajduje się w nagłówku kolumny

Wiersze reprezentują kolejne jednostki statystyczne (np. respondentów). Numer kolejnej jednostki statystycznej znajduje się w nagłówku wiersza

Ikona wyświetlania etykiet kodów. Pozwala włączyć/wyłączyćwyświetlanie etykiet wartości zmiennych

Zapisywanie/wczytywaniezbioru danych

• Zapisywanie i wczytywanie zbioru danych możemy wykonać używając ikon lub menu

• Ikony zapisywania i wczytywania zbioru danych

• Z menu wybieramy: File Savelub File Open Data

Operacje na zmiennych•Wybór jednostek statystycznych

Pozwala wybrać do dalszych analiz tylko takie jednostki statystyczne, które spełniają określone warunki (np. kobiety z wyższym wykształceniem, mieszkające w miastach powyżej 500tys. Mieszkańców)

•RekodowanieUmożliwia przekodowanie lub pogrupowanie wartości zmiennej w zbiorze. Np. wartości zmiennej określające liczbę lat respondenta możemy pogrupować w kategorie wiekowe.

•Obliczanie wartości zmiennejCzęsto podczas prowadzenia analiz musimy obliczyć wartośćnowej zmiennej bazując na danych istniejących w zbiorze danych. Np. wyznaczyć ilość lat respondenta znając rok urodzenia.

Wybór jednostek statystycznych

Lista zmiennych w zbiorze

Wybierz wszystkie jednostki

Wybierz te jednostki stat.,które spełniają określony warunek

Wybierz losową próbkę jednostek

Lista zmiennych w zbiorze

Pole gdzie zapisujemy warunek, który spełniać mają wybrane jednostki

Kalkulator, pozwala na wprowadzanie operatorów logicznych i arytmetycznych do warunku

V44<=5 | (v47=5 & v48=3)

Podstawowe operatory logiczne i arytmetyczne:+ dodawanie- odejmowanie/ dzielenie* mnożenie** potęgowanie~ negacja (nie jest tak, że)= równość~= nie równa się< mniejsze niż> większe niż<= mniejsze lub równe niż>= większe lub równe niż& koniunkcja logiczna ‘i’| alternatywa ‘lub’( )

Rekodowanie

Lista zmiennych w plikuZmienne poddane przekształceniu

Tu określamy nazwę i etykietędla zmiennej wynikowejTym przyciskiem dodajemy

zmienne do przekształcenia

Szczegółowe określenie parametrów przekształcenia

Przekształcenie:Wartości zmiennej ‘marka’ zostaną przekodowaneW wartości zmiennej ‘gr_marka’

Nazwa i etykieta nowej zmiennej

Wartości źródłoweWartości wynikowe

Konkretna wartość zmiennejźródłowej

Systemowe i zadeklarowanebraki danych

Zakres wartości od - do

Zakres wartości od najmniejszej do

Zakres wartości od – do wartości największej

Wszystkie pozostałe wartości

Nowa wartość zmiennej wynikowej

Systemowy brak danych zmiennej wynikowej

Przepisuje wartość zmiennej źródłowejdo zmiennej wynikowej

Dodaje przekształcenie do listy

Zmienia utworzoneprzekształcenie

Zmienia utworzone przekształcenie

Obliczanie wartości zmiennej

Lista zmiennych w pliku

Zmienna wynikowa

Wyrażenie algebraiczneJego wynik zostanie przypisanyzmiennej wynikowej

Podstawowe obliczenia statystyczne

• Rozkład częstości zmiennej• Miary tendencji centralnej• Miary dyspersji rozkładu• Kurtoza i skośność• Statystyki opisowe• Tabele Krzyżowe• Korelacje

Rozkład częstości zmiennej• Częstości są najprostszą i najczęściej wykonywaną

procedurą w programie SPSS.• Dzięki tej procedurze możemy sprawdzić jak wygląda

procentowy rozkład wartości zmiennej (odpowiedzi). Np. jaki odsetek osób pali papierosy?

• Analyze Descriptive Statistics Frequencies…

Lista zmiennych w pliku, które możemy wybrać do analizy

Lista zmiennych wybranych do analizy

Tym przyciskiem dodajemy zmienne do analizy

Dodatkowe statystyki

Miary tendencji centralnej

Miary dyspersji rozkładuKurtoza i skośność rozkładu

Otuput: tu wyświetlane są wyniki wszystkich procedur statystycznych

Outline: jest to spis wyników wykonanych procedur

Dodatkowe statystyki wybrane przez użytkownika

Rozkład częstości zmiennej

Miary tendencji centralnej• Średnia suma wartości zmiennej wszystkich

jednostek badanej zbiorowości podzielona przez liczbętych jednostek

• Dominanta (modalna) wartość zmiennej, która w danym rozkładzie występuje najczęściej

• Kwantyle wartości cechy badanej zbiorowości, które dzielą ją na określone części pod względem liczby jednostek. – Kwartyle – pierwszy kwartyl 25% do 75%,

drugi kwartyl 50% do 50% (mediana), trzeci kwartyl75% do 25%

– Decyle dzielą zbiorowość na 10 części– Percentyle dzielą zbiorowość na 100 cześci

Miary dyspersji rozkładu• Odchylenie standardowe o ile wszystkie jednostki danej

zbiorowości różnią się średnio ze względu na wartość zmiennej od średniej arytmetycznej tej zmiennej.

• Wariancja średnia arytmetyczna z kwadratów odchyleńposzczególnych wartości od średniej arytmetycznej całej zbiorowości. Im zbiorowość jest bardziej zróżnicowana tym większa jest wartośćwariancji

NXx

s i2)(∑ −

=

NXx

s i∑ −=

22 )(

Kurtoza i skośność• Współczynnik asymetrii rozkładu przyjmuje wartość

‘0’ dla rozkładu symetrycznego, wartość > 0 dla asymetrii prawostronnej, wartość < 0 dla asymetrii lewostronnej.

• Kurtoza miara koncentracji rozkładu zmiennej w porównaniu do rozkładu normalnego. Wartość >0 koncentracja większa od rozkładu normalnego,wartość <0 koncentracja mniejsza od rozkładu normalnego

Kurtoza i skośność

Skośność

Kurtoza

Rozkład symetryczny Asymetria prawostronna Asymetria lewostronna

Rozkład normalny Rozkład platykurtyczny Rozkład leptokurtyczny

Statystyki opisowe

• Statystyki opisowe (średnia, odchylenie std., wariancja, kurtoza, współczynnik skośności rozkładu itp.,) możemy obliczyćniezależnie od rozkładu częstości miennej.

• Analyze Descriptive Statistics Descriptive…

Tu wybieramy statystyki

Średnia

Odchylenie standardowe, wariancja, min, max itp

Kurtoza i skośność

Tabele krzyżowe

• Tabele krzyżowe to tabele zawierające rozkład częstości wielu zmiennych. Dzięki nim możemy np. określić jaki odsetek osób palących pali papierosy marki ‘Stołeczne’

• Analyze Descriptive Statistics Crosstabs…

Lista zmiennych w zbiorze danych

Zmienne w wierszach

Zmienne w kolumnach

`zawartość komórek tabeli krzyżowej

Zmienne warstwując

Procenty w wierszach, procenty w kolumnach, procenty w całym zbiorze

p³eæ * jakiej marki papierosy pali Crosstabulation

1 3 2 1 1 812,5% 37,5% 25,0% 12,5% 12,5% 100,0%

50,0% 60,0% 50,0% 50,0% 33,3% 50,0%

6,3% 18,8% 12,5% 6,3% 6,3% 50,0%1 2 2 1 2 8

12,5% 25,0% 25,0% 12,5% 25,0% 100,0%

50,0% 40,0% 50,0% 50,0% 66,7% 50,0%

6,3% 12,5% 12,5% 6,3% 12,5% 50,0%2 5 4 2 3 16

12,5% 31,3% 25,0% 12,5% 18,8% 100,0%

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

12,5% 31,3% 25,0% 12,5% 18,8% 100,0%

Count% within p³eæ% within jakiej markipapierosy pali% of TotalCount% within p³eæ% within jakiej markipapierosy pali% of TotalCount% within p³eæ% within jakiej markipapierosy pali% of Total

kobieta

mê¿czyzna

p³eæ

Total

Extra mocne Fajrant Wiarus Sto³eczne ró¿nejakiej marki papierosy pali

Total

Odsetek kobiet palących określone marki papierosów

p³eæ * jakiej marki papierosy pali Crosstabulation

1 3 2 1 1 812,5% 37,5% 25,0% 12,5% 12,5% 100,0%

50,0% 60,0% 50,0% 50,0% 33,3% 50,0%

6,3% 18,8% 12,5% 6,3% 6,3% 50,0%1 2 2 1 2 8

12,5% 25,0% 25,0% 12,5% 25,0% 100,0%

50,0% 40,0% 50,0% 50,0% 66,7% 50,0%

6,3% 12,5% 12,5% 6,3% 12,5% 50,0%2 5 4 2 3 16

12,5% 31,3% 25,0% 12,5% 18,8% 100,0%

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

12,5% 31,3% 25,0% 12,5% 18,8% 100,0%

Count% within p³eæ% within jakiej markipapierosy pali% of TotalCount% within p³eæ% within jakiej markipapierosy pali% of TotalCount% within p³eæ% within jakiej markipapierosy pali% of Total

kobieta

mê¿czyzna

p³eæ

Total

Extra mocne Fajrant Wiarus Sto³eczne ró¿nejakiej marki papierosy pali

Total

Odsetek kobiet palących Fajranty

+

=

Odsetek mężczyzn palących Fajranty

Korelacje• Współczynnik korelacji liniowej Pearsona.

Mierzy siłę związku prostoliniowego między dwiema zmiennymi. Związkiem prostoliniowym nazywamy taką zależność, w której jednostkowym przyrostom jednej zmiennej towarzyszy, średnio, stały przyrost drugiej zmiennej.

• Współczynnik korelacji kolejnościowejSpearmana. Służy do opisu korelacji zmiennych, gdy mają one charakter jakościowy i istnieje możliwość uporządkowania obserwacji empirycznych w określonej kolejności.

Korelacje

• Współczynniki korelacji przyjmują wartości od -1 do +1

• -1 maksymalna korelacja ujemna (im więcej jednej cechy tym mniej drugiej)

• +1 maksymalna korelacja pozytywna(im więcej jednej cechy tym więcej drugiej)

• 0 brak związku korelacyjnego między zmiennymi

Korelacje

1 ,926**

,000

300 300

,926** 1

,000

300 300

Korelacja Pearsona

Istotność (dwustronna)

N

Korelacja Pearsona

Istotność (dwustronna)

N

China

Russia

China Russia

Korelacja jest istotna na poziomie 0.01**.

Lista zmiennych w zbiorze danychLista zmiennych wybranych do analizy

Współczynnik korelacji, który chcemy policzyć

Poziom istotności

• Poziom istotności to prawdopodobieństwo odrzucenia testowanej hipotezy, gdy jest ona prawdziwa (błąd I rodzaju).

• W przypadku korelacji w teście istotności sprawdzamy hipotezę, że istnieje związek między zmiennymi.

• Przyjmuje się, że korelacja jest istotna statystycznie, przy poziomie istotności co najwyżej 0,05

95% przedział ufności

Prosta regresji

Yi =β0 + β1X1i+ β2X2i+ ….. +βpXpi

Współczynnikia

2,825 ,124 22,779 ,000

,637 ,015 ,926 42,325 ,000

(Stała)

Russia

Model1

BBłąd

standardowy

Współczynnikiniestandaryzowane

Beta

Współczynnikistandaryzowane

t Istotność

Zmienna zależna: Chinaa.

Model - Podsumowanieb

,926a ,857 ,857 ,25481Model1

R R-kwadratSkorygowane

R-kwadrat

Błądstandardowyoszacowania

Predyktory: (Stała), Russiaa.

Zmienna zależna: Chinab. Often the independent variables aremeasures in different units. Thestandardized coefficients or betas are anattempt to make the regressioncoefficients more comparable.

Wykorzystanie programu SPSS w analizie danych CBOS

CBOS marzec 2005

• Jaki odsetek respondentów deklaruje udział w wyborach prezydenckich?

• Na kogo głosowałoby najwięcej badanych osób?

• Jaki odsetek respondentów deklaruje udział w wyborach parlamentarnych?

• Na którą partię głosowałoby najwięcej badanych osób?

• Jakie jest średnie zaufanie do osób publicznych?

• Jaki jest stosunek respondentów do Partii Demokratycznej?

• Jaki jest rozkład cech społeczno-demograficznych przebadanej populacji? (płeć, wiek, poziom wykształcenia, miesięczne dochody netto na 1 osobę w gospodarstwie domowym).

CBOS marzec 2005

• Jaki jest rozkład poziomu wykształcenia w populacji przebadanych kobiet i populacji przebadanych mężczyzn?

• Jakie są cechy społ.-demog. osób zamierzających głosować na poszczególnych kandydatów do fotela prezydenckiego?

• Czy istnieje związek między zainteresowaniem polityką, rokiem urodzenia, poziomem wykształcenia i wielkością miejsca zamieszkania?

CBOS marzec 2005