Одномерное табулирование

Табулирование -подсчет количества событий, попадающих в различные категории (определяются распределение переменной в форме таблицы и гистограммы; рассчитываются описательные статистики).

1. Гистограмма: каждый ее столбик соответствует категории, а высоты столбиков соответствуют частотам встречаемости категорий.

2. Частотная таблица - табличная форма представления распределения показателя (позволяет получить более точную и полную численную информацию о распределении частот).

Распределения показателя можно строить:

- для отдельных значений показателя (рассчитываются частоты встречаемости каждого значения показателя);

- с группировкой значений показателя в интервалы (рассчитываются частоты встречаемости значений показателя, попадающих в интервалы).

Описательные статистики

Чаще всего рассчитываются:

- меры центральной тенденции;

- меры изменчивости.

Меры центральной тенденции

1. Среднее значение является наиболее адекватной мерой центральной тенденции в случаях когда показатель измерен в интервальной или относительной шкале (все значения показателя располагаются вокруг среднего значения).

2. Медиана -это то значение показателя, ниже которого находятся 50% всех значений показателя (мера центральной тенденции, используемая для показателей, измеренных в порядковой шкале).

Медиану часто используют для разделения выборки на 2 группы: с высокими и низкими значениями показателя. В отличие от среднего значения, медиана не учитывает значение показателя, важен лишь ранг этого значения.

3. Мода - наиболее часто встречающееся значение показателя.

Распределение может иметь несколько мод (мода является единственной мерой центральной тенденции для переменных, измеренных в шкале наименований).

Меры изменчивости

1.Размах - разность между крайними значениями показателя

2.Стандартное отклонение и Дисперсия. Это меры того, насколько далеко от среднего разбросаны значения показателя.

Часто исходные данные представлены в форме частотных таблиц. Ес­ли это так, то необходимо указывать программе, что переменная, содержа­щая частоты, является весовой.

КМ	freg

КМ

Практика

1. Обработка выборок малого размера (для возможности обобщать
результаты на генеральную совокупность выборки должны быть большими
- как правило, объемом не менее 500).

2. Два основных окна программы SРSS:

- окно с исходными данными – Data Editor. Исходные данные сохраня­ются в файлах *.sav;

- окно с результатами расчетов - Viewer. Результаты расчетов сохраняются в файлах *.spo.

3. Ввод исходных данных:

- закладка Вид данных: занесение исходных данных;

- закладка Вид переменной:

-присвоение названия переменным в столбце Name;

-изменение типа данных;

- количество знаков после запятой;

-шкалы измерения;

-ввод обозначения для значений, которые принимает числовая переменная.

4. Построение гистограмм;

«Графики/Гистограмма,..»

*

5. Формирование частотной таблицы:

«Анализ/НагляднаяСтатистика/Частоты,.,»

- Статистика (расчет мер центральной тенденции; мер изменчивости);

- Диаграмма (построение гистограммы)