2. Компьютерные технологии анализа категориальных переменных в spss.

Категориальные переменные –это данные с ограниченным числом уникальных значений или категорий (например, пол или религия). Категориальные переменные могут быть текстовыми или числовыми, в которых категории закодированы числовыми кодами (например, 0 = Женский , а 1 = Мужской ). Категориальные переменные могут быть либо номинальные, либо порядковые.

Анализ:Кроме частотного анализа, переменные с порядковой шкалой допускают также вычисление определенных статистических характеристик, таких как медианы (Анализ-Описат.статистики-Частоты-Статистика-Галочка «Медиана»). В некоторых случаях возможно вычисление среднего значения(Там же).

Если должна быть установлена связь (корреляция) с другими переменными такого рода, для этой цели можно использовать коэффициент ранговой корреляции.Корреляция – это связь между двумя переменными.

1. Если в качестве примера мы возьмём данные об уровне холестерина для первых двух моментов времени из исследования гипертонии, то в данном случае следует ожидать довольно сильную связь. Для графического представления подобной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным.Такой график, называемый «диаграммой рассеяния» для двух зависимых переменных можно построить путём вызова меню (Графики) (Диаграммы рассеяния)

2. Переменные с интервальной и с номинальной шкалой: коэффициент корреляции Пирсона (корреляция моментов произведений).

3. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

Метод вычисления коэффициента корреляции зависит от вида шкалы, к которой относятся переменные.

-Переменные с интервальной и с номинальной шкалой: коэффициент корреляции Пирсона (корреляция моментов произведений).

- По меньшей мере, одна из двух переменных имеет порядковую шкалу либо не является нормально распределённой: ранговая корреляция по Спирмену или т (тау) Кендала.

3. Создание и редактирование графических изображений одномерного распределения.

Результаты частотного распределения можно представить графически. Для примера мы создадим столбчатую диаграмму для частотного распределения основных специальностей. Поступите следующим образом:

Выберите в меню команды (Анализ) (опис. статистики) (Частоты) - Перенесите переменную в список выходных переменных.- Щелкните на кнопке (Диаграммы). Откроется диалоговое окно (Частоты: Диаграммы).Также можно выбрать гистограмму, круговую диаграмму и столбиками.

Выберите в группе (Тип диаграммы) пункт (Столбчатая диаграмма), а в группе (Значения диаграммы) — пункт (Проценты). Подтвердите выбор кнопкой (Продолжить).

В диалоговом окне Частоты снимите флажок (Показывать частотные таблицы). — Щелкните на кнопке ОК. Диаграмма будет показана в окне просмотра.

Щелкнув на диаграмму откроется окно редактирования диаграммы. В редакторе диаграмм (Элементы-Показать мекти данных) можно выбрать отображение процентов.

4. Компьютерные технологии анализа количественных переменных в SPSS. Использование процентилей при обработке количественных переменных в SPSS.

1)Анализ- описательные статистики- частоты (выбрать возраст или другое(среднее, медиана, квартили)

2) файл расщепления – сравнить группы(выбрать б12) – частоты(выбрать возраст)