Краткое руководство по SPSS: часть 1

500px-SPSS_logo.svg
По независящим от меня обстоятельствам я не смогу провести пары на этой неделе. А поскольку мы должны были встречаться со специалистами и магистрами НАУ последний раз (и поскольку я должен был завершить вычитку тем по основам работы с SPSS), я закончу обещанное в своем блоге. Сегодня я представлю материалы по основам анализа данных, а на следующей неделе я подготовлю материалы по подготовке данных (фильтры, перекодировка и вычисление данных).
1. Основы построения одномерных частотных распределений.
2. Основы расчета мер центральной тенденции (мода, медиана, среднее арифметическое) и вариативности (размах, дисперсия, стандартное отклонение).
3. Основы построения таблиц сопряженности.
4. Основы расчета коэффициентов корреляции.
За более развернутым изложениям относительно работы в SPSS вы можете обратиться к книге Наследова.
Конечно же, сами по себе навыки работы в SPSS не являются достаточными, поэтому вам следует ознакомиться со следующим материалом:
А. Типы измерительных шкал.
Б. Дискретные и непрерывные, качественные и количественные шкалы.
В. Измерительные шкалы и статистические методы.
Г. Виды статистических методов: описательная статистика.
Д. Анализ парных связей.
Е. Виды статистических методов: статистические выводы.
Ж. Управление величиной интервальных оценок; статистическая значимость и теоретическая важность.
З. Непараметрические методы проверки статистических гипотез.
Кроме того, размещаю тут таблицу-руководство по выбору методов анализа (ее мы рассматривали на одной из лекций):
Количество категорий зависимой переменной Количество категорий независимой переменной
Мало Много
Мало Таблицы сопряженности <= привести к виду
Много Сравнение средних значений Корреляционный анализ

поделись ссылкой на эту страницу


Привести к виду означает сократить количество категорий независимой переменной и использовать таблицу сопряженности.
blog comments powered by Disqus