Podstawy obsługi SPSS



Podobne dokumenty
MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Statystyczne metody analizy danych

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

Próba własności i parametry

Przypomnienie: Ćwiczenie 1.

GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona GRUPY ZALEŻNE (zmienne dwuwartościowe) McNemara Q Cochrana

P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?

Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Badanie zależności skala nominalna

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Graficzna prezentacja danych statystycznych

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE

ANALIZA DANYCH PIERWOTNYCH mgr Małgorzata Kromka

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)

Parametry statystyczne

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Analiza Statystyczna

STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Testy nieparametryczne

ZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x

Zadanie 1. Analiza Analiza rozkładu

Zadania ze statystyki, cz.6

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi)

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Inteligentna analiza danych

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4

Statystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl

Wykład 2: Grupowanie danych (szeregi statystyczne) + porady dotyczące analizy danych w programie STATISTICA

ρ siła związku korelacyjnego brak słaba średnia silna bardzo silna

Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

ANALIZY WIELOZMIENNOWE

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

Zawartość. Zawartość

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Statystyka matematyczna i ekonometria

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

ĆWICZENIE 1 Statystyka opisowa. Testowanie zgodności STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych I. Miary położenia: Mediana Moda

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Transkrypt:

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 zmiennych Tu deklarujemy zmienne, zmieniamy ich parametry, wartości jaki mogą one przyjmować itp.

Wybierz jednostki statystyczne Drukowanie Cofnij i ponów Zmienne i ich parametry Podziel zbiór danych Grupowanie zmiennych Pasek ikon: dostęp do najczęściej używanych funkcji programu Ostatnio używane procedury Zapisywanie pliku Szukaj Włącz wagę dla obliczeń Otwieranie pliku Wstaw zmienne Wstaw jednostki statystyczne Wyświetl etykiety Idź do jednostki statystycznej

Operacje edycyjne Kopiuj, wklej itp Operacje na zbiorze danych Wykresy Wyświetlanie/ukrywanie elementów interfejsu Analizy statystyczne Operacje na plikach Otwieranie, zapisywanie itp. Przekształcenia danych

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 odzwierciedlać faktycznie reprezentowaną przez daną zmienną 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 obliczeń statystycznych. 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 się odnosi. Etykiety zmiennych są wyświetlane przy wynikach obliczeń

Zadeklarowane wartości (etykiety kodów zmiennej) Gdy zmienna przyjmuje wartości numeryczne, można konkretnym kodom (liczbom) przypisać etykiety (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 porządkowy np. poziom wykształcenia, wielkość miejsca zamieszkania (bardziej/mniej) Poziom interwałowy np. wyniki testów IQ (o ile bardziej) i ilorazowy np. 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.

Wybieramy typ numeryczny 0 Określamy typ zmiennej. Będzie ona przyjmować wartości liczbowe. Zmienna będzie przyjmować wartości 1 i 2 są to liczby całkowite więc nie potrzebujemy miejsc dziesiętnych. W pole Decimal Places wpisujemy 0

Określamy etykietę zmiennej wpisując w kolumnie Label odpowiedni tekst

Tu wpisujemy wartość dla której określamy etykietą 1 kobieta Klikamy OK Określamy etykiety kodów, czyli opisujemy wartości przyjmowane przez zmienną Najpierw klikamy add i podobnie definiujemy etykietę dla wartości 2 mężczyzna. Tu wpisujemy etykietę dla wartości 1

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

Wiersze reprezentują kolejne jednostki statystyczne (np. respondentów). Numer kolejnej jednostki statystycznej znajduje się w nagłówku wiersza W kolumnach znajdują się zadeklarowane zmienne. Nazwa każdej zmiennej znajduje się w nagłówku kolumny

Ikona wyświetlania etykiet kodów. Pozwala włączyć/wyłączyć wyświetlanie etykiet wartości zmiennych

Zapisywanie/wczytywanie zbioru danych Zapisywanie i wczytywanie zbioru danych możemy wykonać używając ikon lub menu Ikony zapisywania i wczytywania zbioru danych Z menu wybieramy: File Save lub 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) Rekodowanie Umożliwia przekodowanie lub pogrupowanie wartości zmiennej w zbiorze. Np. wartości zmiennej określające liczbę lat respondenta możemy pogrupować w kategorie wiekowe. Obliczanie wartości zmiennej Często podczas prowadzenia analiz musimy obliczyć wartość nowej zmiennej bazując na danych istniejących w zbiorze danych. Np. wyznaczyć ilość lat respondenta znając rok urodzenia.

Wybór jednostek statystycznych

Wybierz wszystkie jednostki Wybierz te jednostki stat., które spełniają określony warunek Wybierz losową próbkę jednostek Lista zmiennych w zbiorze

V44<=5 (v47=5 & v48=3) Lista zmiennych w zbiorze Kalkulator, pozwala na wprowadzanie operatorów logicznych i arytmetycznych do warunku Pole gdzie zapisujemy warunek, który spełniać mają wybrane jednostki

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 pliku Tym przyciskiem dodajemy zmienne do przekształcenia Zmienne poddane przekształceniu Tu określamy nazwę i etykietę dla zmiennej wynikowej Szczegółowe określenie parametrów przekształcenia

Nazwa i etykieta nowej zmiennej Przekształcenie: Wartości zmiennej marka zostaną przekodowane W wartości zmiennej gr_marka

Wartości źródłowe Wartości wynikowe

Konkretna wartość zmiennej źródłowej Systemowe i zadeklarowane braki danych Zakres wartości od - do Zakres wartości od najmniejszej do Zakres wartości od do wartości największej Wszystkie pozostałe wartości

Systemowy brak danych zmiennej wynikowej Dodaje przekształcenie do listy Zmienia utworzone przekształcenie Zmienia utworzone przekształcenie Nowa wartość zmiennej wynikowej Przepisuje wartość zmiennej źródłowej do zmiennej wynikowej

Obliczanie wartości zmiennej

Zmienna wynikowa Lista zmiennych w pliku Wyrażenie algebraiczne Jego wynik zostanie przypisany zmiennej 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

Dodatkowe statystyki Tym przyciskiem dodajemy zmienne do analizy Lista zmiennych wybranych do analizy Lista zmiennych w pliku, które możemy wybrać do analizy

Miary tendencji centralnej Miary dyspersji rozkładu Kurtoza 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 liczbę tych 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 kwartyl 75% 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. s = ( x N Wariancja średnia arytmetyczna z kwadratów odchyleń poszczególnych wartości od średniej arytmetycznej całej zbiorowości. Im zbiorowość jest bardziej zróżnicowana tym większa jest wartość wariancji 2 ( xi X ) 2 s = i N X 2 )

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 Rozkład symetryczny Asymetria prawostronna Asymetria lewostronna Kurtoza Rozkład normalny Rozkład platykurtyczny Rozkład leptokurtyczny

Statystyki opisowe Statystyki opisowe (średnia, odchylenie std., wariancja, kurtoza, współczynnik skośności rozkładu itp.,) możemy obliczyć niezależnie 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

Zmienne w wierszach Zmienne w kolumnach Zmienne warstwując Lista zmiennych w zbiorze danych `zawartość komórek tabeli krzyżowej

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

p³eæ * jakiej marki papierosy pali Crosstabulation p³eæ Total kobieta mê czyzna Count % within p³eæ % within jakiej marki papierosy pali % of Total Count % within p³eæ % within jakiej marki papierosy pali % of Total Count % within p³eæ % within jakiej marki papierosy pali % of Total jakiej marki papierosy pali Extra mocne Fajrant Wiarus Sto³eczne ró ne Total 1 3 2 1 1 8 12,5% 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% Odsetek kobiet palących określone marki papierosów

p³eæ * jakiej marki papierosy pali Crosstabulation p³eæ Total kobieta mê czyzna Count % within p³eæ % within jakiej marki papierosy pali % of Total Count % within p³eæ % within jakiej marki papierosy pali % of Total Count % within p³eæ % within jakiej marki papierosy pali % of Total jakiej marki papierosy pali Extra mocne Fajrant Wiarus Sto³eczne ró ne Total 1 3 2 1 1 8 12,5% 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% 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 kolejnościowej Spearmana. 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

China Russia Korelacje Korelacja Pearsona Istotność (dwustronna) N Korelacja Pearsona Istotność (dwustronna) N China Russia 1,926**,000 300 300,926** 1,000 300 300 **. Korelacja jest istotna na poziomie 0.01

Współczynnik korelacji, który chcemy policzyć Lista zmiennych w zbiorze danych Lista zmiennych wybranych do analizy

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

Y i =β 0 + β 1 X 1i + β2x 2i +.. +β p X pi 95% przedział ufności Prosta regresji

Model - Podsumowanie b Model 1 R R-kwadrat Skorygowane R-kwadrat Błąd standardowy oszacowania,926 a,857,857,25481 a. Predyktory: (Stała), Russia b. Zmienna zależna: China Often the independent variables are measures in different units. The standardized coefficients or betas are an attempt to make the regression coefficients more comparable. Współczynniki a Współczynniki niestandaryzowane Współczynniki standaryzowane Model 1 (Stała) Russia B Błąd standardowy Beta 2,825,124 22,779,000,637,015,926 42,325,000 t Istotność a. Zmienna zależna: China

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?

CBOS marzec 2005 Jakie jest średnie zaufanie do osób publicznych? Jaki jest stosunek respondentów do Partii Demokratycznej? Jaki jest rozkład cech społecznodemograficznych 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?