Темы лекционных занятий

Тема 1. Интерфейс программы. Описание переменных.

Ввод данных. Организация описательной статистики

Знакомство с программой SPSS. Возможности программы. Структура пакета. Вход в программу. Создание новой базы данных. Заполнение листа описания переменных. Типы переменных. Ограничения ввода переменных. Метки переменных. Ввод данных. Алгоритм запуска описательной статистики. Составление одномерных таблиц распределения. Процентные показатели: децили, процентили и т.д. Меры средней тенденции: среднее, мода, медиана, сумма. Показатели ряда распределения и вариации данных: дисперсия, среднее квадратическое отклонение, минимальное и максимальное значения.

Тема 2. Отбор данных

Составление фильтров анализа. Отбор данных: алгоритм отбора, цели применения. Использование математических и логических операторов. Случайная выборка, принципы реализации. Сортировка данных по одной переменной, сортировка данных по нескольким переменным. Разделение файла, выведение результатов по группам. Два алгоритма вывода результатов разделения файла.

Тема 3. Работа с множественными ответами. Модификация данных

Множественные вопросы: специфика создания переменных, алгоритм ввода данных. Определение набора переменных для множественных ответов. Составление одномерных таблиц для множественных вопросов. Графическое представление данных.

Преобразование данных: возможности SPSS, использование в практической деятельности. Создание новых переменных. Формирование переменных по определенному условию. Специфика создания новых переменных в базе с дихотомическими ответами.

Тема 4. Таблицы сопряженности

Двухмерное распределение ответов. Необходимость использования для анализа данных социологических исследований. Алгоритм запуска таблиц сопряженности в программе. Расчет реальной и ожидаемой величины. Расчет стандартизированных и нестандартизированных остатков, математический смысл переменных, их интерпретация. Составление расчетных значений по столбцу, по строке и базе в целом. Составление трехмерного распределения, использование слоя. Специфика составления таблиц сопряженности для множественных ответов.

Тема 5. Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционный анализ, задачи и применение. Величина коэффициента корреляции, интерпретация полученного значения. Расчет коэффициентов Спирмена и Пирсона. Задачи регрессионного анализа. Составление математической модели на основе корреляционно-регрессионного анализа. Рассмотрение примера из социологии.

Тема 6. Факторный анализ

Задачи факторного анализа. Применение редукции данных. Рассмотрение примера из социологии, экономической социологии и психологии. Алгоритм построения факторного анализа в программе. Анализ полученных факторов. Математический смысл факторов. Процедура вращения переменных методом главных компонент, методом варимакс. Сохранение переменных, полученных в результате факторного анализа.

Тема 7. Дисперсионный анализ

Задачи дисперсионного анализа. Применение. Проверка правила сложения дисперсий. Реализация анализа в программе SPSS. Рассмотрение примера из социологии.

Задания для лабораторных работ

Лабораторная работа 1

Интерфейс программы, описание переменных, ввод данных, вывод результатов опроса

Лабораторная работа предназначена для ознакомления студентов с внешним видом программы, основными опциями ее работы, для приобретения навыков создания переменных и ввода данных социологического исследования. Для успешного выполнения задания необходимо знать структуру пакета, основные алгоритмы создания файла и заведения переменных.

Структура пакета

Пакет SPSS включает в себя команды определения данных, преобразования данных, команды выбора объектов. В нем реализованы следующие методы статистической обработки информации:

- суммарные статистики по отдельным переменным;

- частоты, суммарные статистики и графики для произвольно го числа переменных;

- построение N-мерных таблиц сопряженности и получение мер связи;

- средние, стандартные отклонения и суммы по группам;

- дисперсионный анализ и множественные сравнения;

- корреляционный анализ;

- дискриминантный анализ;

- однофакторный дисперсионный анализ;

- факторный анализ;

- кластерный анализ;

- многомерный дисперсионный анализ;

- непараметрические тесты;

- множественная регрессия;

- методы оптимального шкалирования и т.д.

Кроме того, пакет позволяет получать разнообразные графики - столбиковые и круговые, ящичковые диаграммы, поля рассеяния и гистограммы.

Схема организации данных, окна SPSS

К входным данным в системе SPSS относятся исходные данные статистических наблюдений. Они могут быть представлены в виде системного SPSS-файла данных. Они содержат не только сами данные и имена переменных, но и их расширенные имена и метки значений, а также информацию о кодах неопределенных значений. Имена файлов эмпирических данных SPSS имеет расширение .sav. Непосредственный ввод данных и просмотр информации в таких файлах в SPSS осуществляется через окно редактирования данных.

К выходным данным относятся файлы результатов, содержащие таблицы, текстовые результаты, графики, расчетов имеющие имена с расширением .spo. По умолчанию файлам результатов даются имена, Output1.spo, Output2.spo … . Для просмотра этих файлов используется окно навигатора вывода (OUTPUT). Часть окна навигатора вывода отведена для дерева выдачи, что облегчает просмотр результатов расчетов.