Определение статистических параметров переменных и поиск ошибок исходных данных
Выполнить пункт меню Analyze/Descriptive statistics/Descriptives. Появляется диалоговое окно, в которое необходимо ввести для анализа следующие
переменные:
v
ozrastgrukro
adsist
addiast
bolidlit
ps
sostob
После ввода переменных нажимаем кнопку Options. Открывается диалоговое окно Descriptives:Options, для установки опций.
В
окне Descriptives:
Options
выбираем опции для получения следующих
статистических параметров:
Среднее значение (Mean)
Минимальное значение (Minimum)
Максимальное значение (Maximum)
Дисперсия (Variance)
Среднеквадратичное (стандартное) отклонение (Std deviation)
Ошибка среднего значения (S.e.mean)
Нажимаем кнопку Continue, возвращаемся к окну Descriptives и нажимаем ОК.
В результате выполнения этого пункта задания вы получаете таблицу, в которой представлены переменные и их статистические параметры.
Вам предстоит провести анализ полученных результатов и выявить ошибки, которые имеются в исходном файле jazvasi.sav.
Определить влияние ошибочных значений на параметры: дисперсия (и стандартное отклонение) adsist, addiast
Выявленные ошибки перечислить в отчете по данному пункту задания.
Анализ ошибок.
Проведем более детальный анализ переменных в которых выявлены неправильные данные, используя для этого частотные характеристики.
Обратимся к главному меню (Analyze/Descriptive statistics/Frequencies):
В
диалоговом
окне
Frequencies
введем
переменные
Grukro,
Adsist, Addiast в
окно
Variable(s): и
нажмем
ОК.
В результате получаем Frequency Table
по трем переменным и приступаем к их внимательному изучению.
Все характеристики ошибок по переменным Grukro, Adsist, Addiast представить в отчете по данному пункту задания.
Очистка данных от ошибочных значений
Можно предложить 3 варианта очистки данных от ошибочных значений:
Исправить данные в исходной таблице. Недостатки: данные удаляются безвозвратно, восстановить их уже не удастся, а это может потребоваться, так как проведенный анализ ошибок может оказаться не безгрешным. Кроме того, поиск в большой коллекции данных является трудоемким и длительным занятием.
Исключить из анализа пациентов, если хотя бы один показатель является ошибочным. Это легко достигается и также легко отменяется в среде обработки, но при этом и все остальные показатели этих пациентов исключаются из обработки.
Создать новую переменную, очищенную от ошибочных значений. Оптимальный путь, избавленный от недостатков предыдущих и легко достижимый с помощью средств SPSS.
Создание новой переменной ad_sist, очищенной от ошибок переменной adsist.
Выполнить пункт меню Transform/Compute.
В диалоговом окне определения новой переменной в поле Target variable ввести имя новой переменной ad_sist.
В поле Numeric expression перенести из списка название переменной adsist. Тем самым устанавливается, что значения создаваемой переменной ad_sist будут равны значениям имеющейся переменной adsist.
Щ
елкнуть
по кнопке if
и в открывшемся окне Compute
Variable:
If
Cases
выбрать опцию Include
if case satisfies condition
ввести условие, при котором будут присваиваться значения новой переменной. Оно выглядит таким образом:
adsist >=60 & adsist < 250
После введения условия клик по кнопке Continue возвращаемся на форму Compute Variable и жмем ОК. После выполнения этой операции в общей таблице появляется новая переменная ad_sist.
Провести анализ данной переменной. В отчете отметить назначение этой переменной и количество отфильтрованных ошибок.
Самостоятельно провести фильтрацию переменных grukro, addiast:
ad_diast очищенную от ошибочных значений addiast с помощью условия
addiast >=40 & addiast <160
и gru_kro очищенную от неудачных значений с помощью условия
grukro <= 4
КОНТРОЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ.
1. Выполнить графический анализ переменной Возраст.
2. Провести исследование зависимости переменных Вес и Рост по всем изученным методам.
3. Результаты анализа перенести в документ Word, снабдить комментариями и представить в виде отчета. Сохранить в своей папке.
4. В отчете указать количество отфильтрованных ошибок по переменным grukro, addias.