1 / 35

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL. SPSS Statistical Package for the Social Sciences. SPSS 15.0.1 - November 2006 SPSS 16.0.2 - April 2008 SPSS Statistics 17.0.1 - December 2008 PASW Statistics 17.0.3 - September 2009 PASW Statistics 18.0 - August 2009

nonnie
Download Presentation

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL

  2. SPSS Statistical Package for the Social Sciences • SPSS 15.0.1 - November 2006 • SPSS 16.0.2 - April 2008 • SPSS Statistics 17.0.1 - December 2008 • PASW Statistics 17.0.3 - September 2009 • PASW Statistics 18.0 - August 2009 • PASW Statistics 18.0.1 - December 2009 • PASW Statistics 18.0.2 - April 2010 • PASW Statistics 18.0.3 - September 2010 • IBM SPSS Statistics 19.0 - August 2010 • IBM SPSS Statistics 20.0 - August 2011

  3. SPSS Windows • Data View • Expune datele • Coloanele reprezintă variabilele • Rândurile reprezintă unităţi individuale sau grupuri de unităţi • Variable View • Prezintă variabilele in dataset • TYPE: permitediferitestiluri de prezentare • LABEL: permitenumireavariabilelor • VALUES:permiteprezentareaniveluluivariabilelor • MEASURE:selectează scala de măsurare • Output View • Prezintă rezultatele analizelor

  4. Introducerea datelor • Pentru variabile nominale utilizaţi valori numerice VALUES in VARIABLE VIEW • Pentru dataset de volum mare utilizaţi un spreadsheet EXCEL • Conferiţi LABEL la numele variabilelor în VARIABLE VIEW

  5. Pentru a importa un fişier EXCEL , click : FILE  OPEN  DATA apoi schimbaţi FILES OF TYPE în EXCEL (.xls) Pentru a importa TEXT sau DATA , click : FILE  OPEN  DATA apoi schimbaţi FILES OF TYPE în TEXT (.txt) sau DATA (.dat)

  6. Numeric Data • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS DESCRIPTIVES • Alegeţi orice variabilă pentru analiză şi plasaţi-o în caseta din dreapta

  7. General Data • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS FREQUENCIES • Alegeţi orice variabilă pentru analiză şi plasaţi-o în caseta din dreapta • Optiuni ( Categorical Variables): • Frequency Tables • Pie Charts, Bar Charts • Optiuni ( Numeric Variables) • Frequency Tables (Useful for discrete data) • Measures of Central Tendency, Dispersion, Percentiles • Pie Charts, Histograms

  8. Vertical Bar Charts and Pie Charts • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • GRAPHS  BAR…  SIMPLE (Summaries for Groups of Cases)  DEFINE • Variabila de interes în CATEGORY AXIS • GRAPHS  PIE… (Summaries for Groups of Cases)  DEFINE • Variabila de interes în DEFINE SLICES BY

  9. Exemplu

  10. Histograme • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • GRAPHS  HISTOGRAM • Selectaţi variabila pentru plotare • Click DISPLAY NORMAL CURVE pentru a suprapune o curbă normală

  11. Exemplu

  12. Side-by-Side Bar Charts • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • GRAPHS  BAR…  Clustered (Summaries for Groups of Cases)  DEFINE • Barele reprezintă N, numărul de cazuri ( % Cazuri) • CATEGORY AXIS: variabilele ce reprezintă grupurile comparate (independent variable) • DEFINE CLUSTERS BY: variabilele ce reprezintă rezultatele , variabile de interes (dependent variable)

  13. Exemplu

  14. Scatterplots • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • GRAPHS  SCATTER  SIMPLE  DEFINE • Pentru Y-AXIS, alegeţi Dependent (Response) Variable • Pentru X-AXIS, alegeţi Independent (Explanatory) Variable

  15. Exemplu

  16. Scatterplotscu două variabile independente • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • GRAPHS  SCATTER  SIMPLE  DEFINE • Pentru Y-AXIS, alegeţi Dependent Variable • Pentru X-AXIS, alegeţi Independent Variable cu cele mai multe niveluri • Pentru SET MARKERS BY, alegeţi Independent Variable cu cele mai puţine niveluri

  17. Exemplu

  18. Contingency Tables for Conditional Probabilities • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS • Pentru ROWS, selectaţivariabilele independente • Pentru COLUMNS, selectaţi variabilele dependente • Click CELLS • Click ROW Percentages

  19. Independent Sample t-Test • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  COMPARE MEANS  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST • Pentru TEST VARIABLE, selectaţi variabilele dependente • Pentru GROUPING VARIABLE, selectaţi variabilele independente . Definiţi numele celor două niveluri de comparat.

  20. Wilcoxon Rank-Sum/Mann-Whitney Tests • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  NONPARAMETRIC TESTS  2 INDEPENDENT SAMPLES • Pentru TEST VARIABLE, selectaţi variabila dependentă • Pentru GROUPING VARIABLE, selectaţi variabilele independente . Definiţi numele celor două niveluri de comparat. • Click MANN-WHITNEY U

  21. Paired t-test • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  COMPARE MEANS  PAIRED SAMPLES T-TEST • Pentru PAIRED VARIABLES, selectaţi cele două variabile dependente

  22. Wilcoxon Signed-Rank Test • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  NONPARAMETRIC TESTS  2 RELATED SAMPLES • Pentru PAIRED VARIABLES, selectaţi cele două variabile dependente • Click WILCOXON Option

  23. Relative Risks and Odds Ratios • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS • Pentru ROWS, selectaţi Independent Variable • Pentru COLUMNS, selectaţi Dependent Variable • La meniul STATISTICS, Click RISK • La CELLS, click OBSERVED şi ROW PERCENTAGES

  24. Fisher’s Exact Test • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS • Pentru ROWS, selectaţi Independent Variable • Pentru COLUMNS, selectaţi Dependent Variable • La STATISTICS, click CHI-SQUARE • La CELLS, click OBSERVED şi ROW PERCENTAGES

  25. Chi-Square Test • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS • Pentru ROWS, selectaţi Independent Variable • Pentru COLUMNS, selectaţi Dependent Variable • La STATISTICS, click CHI-SQUARE • La CELLS, click OBSERVED, EXPECTED, ROW PERCENTAGES, şi ADJUSTED STANDARDIZED RESIDUALS

  26. Kruskal-Wallis Test • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  NONPARAMETRIC TESTS  k INDEPENDENT SAMPLES • Pentru TEST VARIABLE, selectaţi Dependent Variable • Pentru GROUPING VARIABLE, selectaţi Independent Variable, apoi definiţi domeniul nivelului variabilelor (Minimum and Maximum) • Click KRUSKAL-WALLIS H

  27. 1-Factor ANOVA - Independent Samples (Parallel Groups) • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  COMPARE MEANS  ONE-WAY ANOVA • Pentru DEPENDENT LIST, Click Dependent Variable • Pentru FACTOR, Click Independent Variable • Compararea Treatment Means: • Click POST HOC • Apoi TUKEY and BONFERRONI

  28. Randomized Block Design - F-test • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  GENERAL LINEAR MODEL  UNIVARIATE • Atribuiţi DEPENDENT VARIABLE • Atribuiţi variabila TREATMENT ca FIXED FACTOR • Atribuiţi variabila BLOCK ca RANDOM FACTOR • Click MODEL, apoi CUSTOM, sub BUILD TERMS alegeţi MAIN EFFECTS, mutaţi ambii factori la lista MODEL • Click POST HOC şi selectaţi TREATMENT factor pentru POST HOC TESTS şi BONFERRONI şi TUKEY • Pentru PLOTS, selectaţi BLOCK factor pentru HORIZONTAL AXIS şi TREATMENT factor pentru SEPARATE LINES, click ADD

  29. Regresia liniară • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  REGRESSION  LINEAR • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE • Selectaţi INDEPENDENT VARAIABLE • Click STATISTICS, apoi ESTIMATES, CONFIDENCE INTERVALS, MODEL FIT • Pentru histograma residualelor , click PLOTS şi HISTOGRAM sub STANDARDIZED RESIDUAL PLOTS

  30. Exemplu

  31. Regression Plots • Scatterplot cu Fitted (Least Squares) Line • GRAPHS  INTERACTIVE  SCATTERPLOT • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE pentru UP/DOWN AXIS • Selectaţi INDEPENDENT VARIABLE pentru RIGHT/LEFT AXIS • Click FIT Tab, apoi REGRESSION pentru METHOD • NOTA: asiguraţi-vă că variabilele sunt SCALE in VARIABLE VIEW sub MEASURE • Partial Regression Plots (Multiple Regression) pentru a observa asocierea fiecărei Independent Variable cu Y • Click PLOTS, apoi PRODUCE ALL PARTIAL PLOTS

  32. Exemplu

  33. Logistic Regression • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  REGRESSION  BINARY LOGISTIC • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE • Selectaţi INDEPENDENT VARAIABLE(S) ca şi COVARIATES • Pentru 95% CI , pentru odds ratio, click OPTIONS, apoi CI pentru exp(B) • Declaraţi orice CATEGORICAL COVARIATES (variabile independente cu niveluri categorice )

  34. Nonlinear Regression • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click : • ANALYZE  REGRESSION  NONLINEAR • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE • Definiţi MODEL EXPRESSION ca o funcţie de INDEPENDENT VARIABLE şi parametri necunoscuţi • Definiţi PARAMETERS şi atribuiţi STARTING VALUES

  35. Exemplu Nonlinear Regression Summary Statistics Dependent Variable RNACHNG Source DF Sum of Squares Mean Square Regression 3 24.97099 8.32366 Residual 2 .02783 .01391 Uncorrected Total 5 24.99881 (Corrected Total) 4 10.83973 R squared = 1 - Residual SS / Corrected SS = .99743 Asymptotic 95 % Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Std. Error Lower Upper A 3.521788512 .121466117 2.999161991 4.044415032 B 35.598069675 7.532265897 3.189345253 68.006794097 C 18374.392967 82.899219276 18017.706415 18731.079519

More Related