Проверка данных

На следующем шаге целесообразно проверить набранные данные. Это можно сделать визуально, внимательно осмотрев все значения. Но лучше осуществить проверку, использовав первичные статистики. Для этого выбираем модуль "Basic statistics & tables" (Основные статистики и таблицы). В верхней строке с основными меню щелчком мыши выбираем меню «Analysis”, затем опцию “ Descriptive statistics ”. Откроется диалоговое окно: "Descriptive statistics" (Описательные стати­стики). В окне мы увидим множество кнопок с надписями. Нажав кнопку, мы запускаем определенные вычисления или операции с данными. Но первое, что необходимо сделать, это выбрать переменные, над которыми мы хотели произвести те или иные операции. Поэтому нажимаем кнопку «Variables». После ее нажатия откроется новое окно, в котором будут перечислены все переменные. Чтобы задать ряд переменных, ставим указатель мыши на первую из этого ряда, нажимаем левую клавишу мыши и, удерживая клавишу нажатой, проводим указатель по списку до последней переменной в намеченном нами ряду. Нажимаем клавишу Enter или щелкаем по кнопке “ОК”.

Далее выбираем какие именно статистики будем вычислять. Для этого в окнах-фрагментах "Statistics" и "More statistics", необходимо отметить флаж­ками (галочками) те числовые характеристики распределения, которые требуется вычислить Для проверки набранных данных целесообразно отметить флаж­ками такие статистики: Valid N, Mean, Standard Deviation (стандартное отклонение), Minimum&Maximum, Skewness (коэффициент асимметрии), Kurtosis (коэффициент эксцесса). Нажимаем клавишу Enter или щелкаем по кнопке “ОК” в окне-фрагменте. Затем, еще раз Enter. Появляется таблица с подсчитанными статистиками.

Сначала надо проверить числа в столбце “ Valid n ” (Число случаев, по которому были проведены расчеты). Они должны соответствовать количеству испытуемых, данные которых включены в обработку. Затем проверить минимальные и максимальные значения. Здесь могут обнаружиться ошибки, возникшие при наборе данных или появиться первые кандидаты в выскакивающие варианты. То есть, в массиве данных есть значения, резко отличающиеся от других. Такое может быть следствием неправильно понятой испытуемым инструкции, серьезном сбое в работе по ходу эксперимента, ошибок записей в протоколах и др. Далее надо проанализировать стандартные отклонения, коэффициенты асимметрии, коэффициенты эксцесса. У однотипных данных они должны быть схожи. Если есть значительные отклонения, то надо выяснить чем это обусловлено. Причины отклонений могут быть и не в ошибках, а в том, что они отражают действительное влияние некоторых переменных. Но в начале надо убедиться, что нет ошибок в фиксации показателей при сборе данных и при подготовке электронной базы данных.