Home - Rasfoiesc.com
Educatie Sanatate Inginerie Business Familie Hobby Legal
La zi cu legile si legislatia.masurarea, evaluarea, cunoasterea, gestiunea si controlul activelor, datoriilor si capitalurilor proprii




Administratie Contabilitate Contracte Criminalistica Drept Legislatie

Administratie


Index » legal » Administratie
Programul spss - foile de lucru


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 STATISTICSFREQUENCIES

! butonul STATISTICS

- pentru testarea ipotezelor complexe: asocierea si regresia

II. ASCOCIEREA

- pentru variabile nominale si/sau ordinale

PASI in SPSS

ANALYZE DESCRIPTIVE STATISTICSCROSSTABS → 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 REGRESSIONLINEAR

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







Politica de confidentialitate





Copyright © 2023 - Toate drepturile rezervate