Variable labels rangv14 "ранг по доходам"/

V14_5 "квинтильные группы по доходам"/

percv14 "процентили по доходам".

Подробнее см. в "Руководстве пользователя SPSS6.1"

Отбор подмножеств наблюдений

Для выбора подмножества наблюдений необходимо использовать команду из главного меню:

DATA

SELECT CASES

после выполнения этих команд появляется окно диалога с вариантами организации отбора данных по условию.

Невыбранные объекты могут быть исключены из сеанса работы или временно отфильтрованы. Имеется возможность организовать случайную выборку, например, выбрать 10% данных.

Если необходимость во временной выборке отпала, нужно снова обратиться к этому же пункту меню и в диалоге указать ,что необходимы все объекты (ALL CASES).

Добавление команд временного отбора данных в файл синтаксиса с использованием диалогового окна (Paste) приводит к появлению в программе целой серии команд, такой как

USE ALL.

COMPUTE filter_$=(v8 = 1).

VARIABLE LABEL filter_$ 'v8 = 1 (FILTER)'.

VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.

FORMAT filter_$ (f1.0).

FILTER BY filter_$.

EXECUTE .

Как видно из сгенерированного SPSS текста, в случае использования условия для временной подвыборки объектов, программа выборки создает переменную фильтра (filter_$) и использует команду FILTER BY filter_$.

Можно не использовать диалога, а для временной выборки объектов сформировать программу, создающую переменную фильтра, в частности для выборки мужчин в нашем учебном массиве можно воспользоваться командой

FILTER BY V8.

Для отмены фильтра необходимо запустить команду

FILTER OFF.

Для сохранения массива данных только отобранных объектов в команде SAVE нужно использовать подкоманду /UNSELECTED DELETE:

SAVE FILE='D:\mydir\city' /KEEP=x1 to x10, x15

/UNSELECTED DELETE/COMPRESSED.

Если необходимо исключить наблюдения из массива, диалог даст последовательность команд такого типа

USE ALL.

SELECT IF(v8 = 1).

EXECUTE .

Можно обойтись и одной командой SELECT IF(v8 = 1).

Обратим еще раз внимание на то, что в результате применения команды SELECT IF не выбранные объекты теряются полностью.

Команда SPLIT FILE

Нередко возникает необходимость получить однотипные таблицы для различных групп наблюдений, а, возможно и сравнить их. С этой целью предусмотрена команда SPLIT FILE. Ее удобно запускать из меню редактора данных. Команда SPLIT FILE требует предварительной сортировки данных по переменным разбиения. В ней указываются переменные разбиения выборки, а также цель расщепления - получение независимых выдач для различных групп объектов (ключевое слово SEPARATE), или сравнение данных по группам (LAYERED). В последнем случае для большинства статистических программ выдачи по группам объединяются в единую таблицу.

Например, расщепление наших учебных данных выборки по полу с целью сравнения групп можно сделать программой.

SORT CASES BY v8 .

SPLIT FILE LAYERED BY v8 .

Descriptives Variables= v9 v14.

Команда Descriptives получает описательные статистики переменных. В таблице 2.2 благодаря команде SPLIT результаты работы команды Descriptives на разных группах по полу объединены в одну таблицу.

 

Таблица 2.2. Описательные статистики, полученные при расщеплении данных для сравнения групп

V8 Пол		N	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation
1 муж.	V9 Возраст	354	16.0	76.0	39.6	13.0
	V14 Ср.мес. душевой доход	341	21.0	1254.0	237.9	168.2
	Valid N (listwise)	335
2 жен.	V9 Возраст	344	16.0	74.0	39.5	12.2
	V14 Ср.мес. душевой доход	324	50.0	1500.0	219.8	132.8
	Valid N (listwise)	317

При получении результатов для отдельных групп программой

SORT CASES BY v8 .

SPLIT FILE SEPARATE BY v8 .

Descriptives Variables= v9 v14.

будут получены две отдельные таблицы.

Взвешивание выборки WEIGHT

Социологи достаточно часто некорректно работают со статистическими данными. К примеру, перед ними стоит задача изучить социальные факторы людей, занятых в правовых органах. Известно, что в органах юстиции занято 2% трудоспособного населения. При определении объектов исследования на практике возникают трудности с репрезентативностью выборки. Например, если будет отобрано 500 человек, то из них может оказаться только 10 занятых в органах юстиции. Их обследование будет недостаточно для формирования выводов.

Поэтому социологи осознанно выбирают большее число занятых в этих органах, например 50 из 500. Иногда они рассчитывают целую половозрастную, отраслевую и т.д. таблицу, по которой решают, сколько человек в каждой социальной группе опросить. Это, как правило, деформирует выборку, от которой требуется репрезентация населения, например, всего города. Чтобы уменьшить влияние деформированности выборки на результаты статистического анализа, применяют взвешивание объектов: группы, которые были искусственно уменьшены, выбираются с весовым коэффициентом, превышающим единицу. Обычно суммарный вес объектов равен числу объектов в рассматриваемом файле.

Пусть, например, опрошено 300 человек, из них 100 мужчин, 200 женщин (бухгалтеров застать на рабочем месте было проще всего). Предполагается, что в генеральной совокупности 50% мужчин, 50% женщин. Целесообразно учитывать мужчину с весом 1.5, а женщину - с весом 0.75, тогда с учетом весов выборка будет выровнена.

Пусть переменная SEX содержит сведения о поле респондентов (1 - мужской, 2 - женский). Соответствующие веса будут назначены соответствующими командами

Recode SEX (1=1.5)(2=0.75) into wsex.

WEIGHT by wsex

Execute.

Вообще, если известно распределение объектов k групп в генеральной совокупности p₁,…,p_k; получено частотное распределение n₁,…,n_k, то i-й группе должен быть

приписан вес wi=pi/ni*n, где n=

.

Назначение веса можно сделать также через меню редактора данных (DATA->WEIGHT CASES).

Замечания: взвешивание - это не физическое повторение наблюдения. Если значение веса отрицательное или неопределенное (предварительно определенное как SYSMIS), то оно обрабатывается статистическими процедурами как вес, равный нулю.

Пример 2.1

Приемы использования команд описания и преобразования данных рассмотрены нами на примере анкеты "Курильские острова".

Задача. На основании ответов на вопросы анкеты получить переменную, отражающую степень противостояния СССР и Японии.

Решением этой задачи может быть переменная, в зависимости от ответов респондентов имеющая значения:

1. Япония противостоит Союзу и Союз - Японии, т.е. противостояние взаимно.

2. Одна из сторон (Япония или Союз) против контактов.

3. Стороны не противостоят по отношению друг к другу.

Основой для конструирования такой переменной используем ответы на вопрос анкеты "III. Как Вы считаете, что мешает подписать мирный договор между СССР и Японией?" с подсказками:

1. Нет настоятельной необходимости, отношения и без того нормальные.

2. Традиционное недоверие друг к другу в результате войн в прошлом.

3. Слабая экономическая заинтересованность Японии.

4. Разные политические симпатии СССР и Японии.

5. Нежелание Японии признать послевоенные границы с СССР.

6. Нежелание СССР рассматривать вопрос о спорных островах.

7. Другое (что именно).

8. Не знаю, затрудняюсь сказать.

Под ответы на вопрос III в матрице данных отведено восемь столбцов, поименованных V3S1 - V3S8; для заполнения ответов по этому вопросу используется кодирование в виде списка. Анализируя ответы, строим переменную ТР, соответствующую этим трем типам. Для этого построим вспомогательные переменные Т1 и Т2, являющиеся индикаторами того, что Япония противостоит СССР и СССР противостоит Японии, соответственно.

Построить такие переменные можно воспользовавшись командами

COUNT T1 = V3S1 to V3S7 (2,5) /

T2 = V3S1 to V3S7 (2,6).

В результате выполнения команды переменной T1 присваивается либо 1 (когда в анкете была обведена одна из двух подсказок: 2 или 5); либо 2 ( когда обведены обе подсказки) и 0, если респондент не обвел ни подсказку 2, ни подсказку 5. По аналогии заполнены значениями - количествами обведенных соответствующих подсказок - переменные B и Т2.

COMPUTE OPPOS=3.

IF ( T1 > 0 | T2>0) OPPOS = 2.

IF (T1 > 0 & T2>0) OPPOS = 1.

Execute.