Табулирование -подсчет количества событий, попадающих в различные категории (определяются распределение переменной в форме таблицы и гистограммы; рассчитываются описательные статистики).
1. Гистограмма: каждый ее столбик соответствует категории, а высоты столбиков соответствуют частотам встречаемости категорий.
2. Частотная таблица - табличная форма представления распределения показателя (позволяет получить более точную и полную численную информацию о распределении частот).
Распределения показателя можно строить:
- для отдельных значений показателя (рассчитываются частоты встречаемости каждого значения показателя);
- с группировкой значений показателя в интервалы (рассчитываются частоты встречаемости значений показателя, попадающих в интервалы).
Описательные статистики
Чаще всего рассчитываются:
- меры центральной тенденции;
- меры изменчивости.
Меры центральной тенденции
1. Среднее значение является наиболее адекватной мерой центральной тенденции в случаях когда показатель измерен в интервальной или относительной шкале (все значения показателя располагаются вокруг среднего значения).
|
|
2. Медиана -это то значение показателя, ниже которого находятся 50% всех значений показателя (мера центральной тенденции, используемая для показателей, измеренных в порядковой шкале).
Медиану часто используют для разделения выборки на 2 группы: с высокими и низкими значениями показателя. В отличие от среднего значения, медиана не учитывает значение показателя, важен лишь ранг этого значения.
3. Мода - наиболее часто встречающееся значение показателя.
Распределение может иметь несколько мод (мода является единственной мерой центральной тенденции для переменных, измеренных в шкале наименований).
Меры изменчивости
1.Размах - разность между крайними значениями показателя
2.Стандартное отклонение и Дисперсия. Это меры того, насколько далеко от среднего разбросаны значения показателя.
Часто исходные данные представлены в форме частотных таблиц. Если это так, то необходимо указывать программе, что переменная, содержащая частоты, является весовой.
КМ | freg |
КМ |
Практика
1. Обработка выборок малого размера (для возможности обобщать
результаты на генеральную совокупность выборки должны быть большими
- как правило, объемом не менее 500).
2. Два основных окна программы SРSS:
- окно с исходными данными – Data Editor. Исходные данные сохраняются в файлах *.sav;
- окно с результатами расчетов - Viewer. Результаты расчетов сохраняются в файлах *.spo.
|
|
3. Ввод исходных данных:
- закладка Вид данных: занесение исходных данных;
- закладка Вид переменной:
-присвоение названия переменным в столбце Name;
-изменение типа данных;
- количество знаков после запятой;
-шкалы измерения;
-ввод обозначения для значений, которые принимает числовая переменная.
4. Построение гистограмм;
«Графики/Гистограмма,..»
*
5. Формирование частотной таблицы:
«Анализ/НагляднаяСтатистика/Частоты,.,»
- Статистика (расчет мер центральной тенденции; мер изменчивости);
- Диаграмма (построение гистограммы)