Programul spss - foile de lucru

PROGRAMUL SPSS

Foile de lucru

DATA VIEW se foloseste pentru introducerea datelor in baza de date

VARIABLE VIEW = este utilizata pentru definirea variabilelor

Constructia unei baze de date incepe prin definirea variabilelor. Aceasta inseamna introducerea unor elemente specifice acestora:

1. Numele (NAME)

2. Tipul (TYPE) NUMERIC= numeric si STRING - pentru variabilele ale caror valori sunt exprimate in cuvinte

3. Eticheta (LABEL) = presupune exprimarea pe larg a denumirii variabilei, uneori este trecuta chiar intrebarea din chestionar

4. VALUES = se foloseste pentru realizarea unor codificari

Exemplu: Atunci cand valoarea unei variabile este "foarte important", poate fi codificata cu 5, iar " deloc important" se codifica cu 1.

5. Valori lipsa (MISSING VALUES) = este o optiune care se foloseste atunci cand dorim sa fie eliminate din calcul anumite valori. Pentru a lasa valorile in afara calculului, alegem discrete missing values.

Exemplu: Non-raspunsurile sunt codificate cu 99 sau 77.

6. Dimensiunea coloanei (COLUMNS)

7. Aliniamentul (ALIGN)

8. Scala de masura, care are trei valori: nominala, ordinala si numerica.

Observatie: Uneori, prin exceptie, unele variabile ordinale pot fi considerate variabile numerice atunci cand indeplinesc trei conditii:

Sunt codificate ca valori numerice

Pot fi asimilate unor note

Au cinci sau mai multe valori / trepte valorice

In fereastra/foaia de lucru VARIABLE VIEW, numerele de pe prima coloana gri se refera la numarul/numerotarea variabilelor (prima variabila, a doua variabila, etc.), pe cand in

fereastra/foaia de lucru DATA VIEW, numerele de pe prima coloana se refera la indivizii chestionati/sau la chestionarele aplicate (primul chestionar, al doilea chestionar etc.)

ANALIZA DATELOR

I. FRECVENTELE SI INDICATORII TENDINTEI CENTRALE

- pentru testarea ipotezelor simple (contin o singura variabila) folosim:

1. Frecventele
2. Indicatorii tendintei centrale

PASI in SPSS

ANALYZE → DESCRIPTIVE STATISTICS → FREQUENCIES

! butonul STATISTICS

- pentru testarea ipotezelor complexe: asocierea si regresia

II. ASCOCIEREA

- pentru variabile nominale si/sau ordinale

PASI in SPSS

ANALYZE → DESCRIPTIVE STATISTICS → CROSSTABS → adaugam variabilele pe randuri si pe coloane prin sageti

! butonul STATISTICS, pt HI -patrat (Chi-square), Gamma/Lambda

III. REGRESIA

- pentru variabile numerice

PASI in SPSS

ANALYZE → REGRESSION → LINEAR

TRANSCRIEREA IN WORD SE FACE PRIN SELECTAREA DATELOR PE CARE DORIM SA LE MUTAM SI SE COPIAZA PRIN CLICK DREAPTA → COPY OBJECTS.

MENIUL PROGRAMULUI:

Din meniulVIEW→ folosim optiunea value labels pentru a vizualiza codificarile realizate

Din meniul ANALYZE → optiunea ▪ descriptive statistics = calculam frecventete (Frequencies), indicatorii tendintei centrale

→ butonul statistics din partea de jos a optiunii frequencies se foloseste, printre altele, pentru indicatorii tendintei centrale: medie (mean), mediana (median) si mod (mod).

→ butonul charts poate fi utilizat pentru generarea unor grafice de tip bar - cu bare, pie - forma de placinta si histograms - histrograme

→ optiunea ▪ descriptive statistics = calculam asocierile cu ajutorul lui crosstabs

→ optiunea ▪ regression → Linear = realizam regresiile

.

→ dupa finalizare, click pe OK si se deschide fisierul OUTPUT = rezultatul analizei SPSS

● Pentru ASOCIERE: → din fereastra crosstabs se acceseaza butonul statistics unde se bifeaza chi-square (hi²) si gamma (gama), atunci cand avem variabile ordinale, iar lambda pentru variabilele nominale.

→ Interpretam:

1. Din tabelul de asociere (crosstabulation) interpretam cele mai relevante valori si pe rand si pe coloana

2. Semnificatia lui hi², care apare pe ultima coloana a tabelului chi-square tests, de obicei in dreptul lui pearson chi-square. Pentru a avea o legatura seminificativa intre cele doua variabile, semnificatia lui hi² trebuie sa fie sub 0,05.

3. Interpretam gamma sau lambda din tabelul symmetric measures:

: interpretam valoarea absoluta a lui gamma (value)

: semnul valorii lui gamma

: semnificatia lui gamma

→ gamma poate lua valori intre -1 si 1. Daca valoarea ei este 1 sau -1, atunci exista o relatie foarte puternica intre cele doua variabile. Cu cat valoarea lui gamma este mai apropiata de 0, fie ca e negativa, fie ca e pozitiva, cu atat legatura dintre cele doua variabile va fi mai slaba. Valoarea absoluta exprima taria legaturii intre cele doua variabile.

→ semnul lui gamma (+; -) exprima directia relatiei dintre cele doua variabile. Daca semnul e "+", atunci exista o relatie pozitiva intre variabile: relatia pozitiva = cele doua variabile vor varia - vor creste sau descreste impreuna. Daca gamma este negativ, relatia va fi negativa = una va creste, pe cand cealalta va scadea si invers.

→ semnificatia lui gamma (ultima coloana - approx. sig.) confirma sau nu semnificatia lui hi². Semnificatia trebuie sa fie sub 0,05 pentru a confirma relatia certificata de semnificatia lui hi².

Semnificatia lui hi² este cea mai importanta - daca din ea rezulta ca nu exista o legatura intre variabile, gamma sau lambda nu se mai interpreteaza.

● REGRESIA = are la baza modelul de regresie

→ modelul de regresie este format dintr-o variabila dependenta si doua sau mai multe independente

→ variabilele trebuie sa fie numerice

→ Ce se interpreteaza?

1. Il interpretam pe R² (R Square) din tabelul model summary, care ne arata cat la suta din variatia variabilelor dependente este explicata de variatia variabilelor independente. Daca R² este 0,246, atunci 24, 6% din variatia variabilei dependente este explicata de catre variatia variabilelor independente. R² poate lua valori intre 0 si 1. Daca

valoarea lui R² este 1, atunci 100% din variatia variabilelor dependente este explicata de variatia variabilelor independente.

2. Interpretam semnificatia modelului de regresie - ANOVA - se regaseste in ultima coloana, fiind primul rand. Daca este sub 0,05, atunci modelul de regresie este semnificativ.

3. Coeficientii standardizati Beta (a II-a coloana) ne arata puterea explicativa a fiecarei variabile independente. Cu cat valoarea absoluta este mai mare, (netinandu-se cont de semn), cu atat puterea explicativa a variabilei respective este mai mare.

TEMA Nr. 5 (pentru prima saptamana de dupa vacanta):

PORNIND DE LA CEA MAI RECENTA BAZA DE DATE CORESPUNZATOARE BAROMETRULUI DE OPINIE PUBLICA DE PE SITE-UL www.osf.ro, CONSTRUITI 2 IPOTEZE DINTRE CARE UNA SA FIE TESTATA PRIN ASOCIERE, CEALALTA PRIN REGRESIE. TESTATI IPOTEZELE PRIN REALIZAREA ASOCIERII SI A REGRESIEI SI INTERPRETATI REZULTATELE.

DETALII:

: www.osf.ro → programe → programe anterioare → barometrul de opinie publica → articole in cadrul programului (in partea de jos) → rezultatele cercetariii → se intra si se gaseste un tabel → se descarca cea mai recenta baza de date (care poate fi accesata).

: www.spss.com - site-ul de unde poate fi descarcata o versiune a programului SPSS