- •IBM SPSS Statistics Base 20
- •Содержание
- •1. Информация о данных
- •Вкладка Информация о данных: Вывод
- •Вкладка Информация о данных: Статистики
- •2. Частоты
- •Статистики в процедуре Частоты
- •Диаграммы в процедуре Частоты
- •Частоты: Формат
- •3. Описательные
- •Параметры процедуры Описательные статистики
- •Команда DESCRIPTIVES: дополнительные возможности
- •4. Исследовать
- •Статистики процедуры Исследовать
- •Графики процедуры Исследовать
- •Степенные преобразования в процедуре Исследовать
- •Параметры процедуры Исследовать
- •Команда EXAMINE: дополнительные возможности
- •5. Таблицы сопряженности
- •Слои таблиц сопряженности
- •Кластеризованные столбиковые диаграммы в процедуре Таблицы сопряженности
- •Таблицы сопряженности, выводящие переменные слоев в слоях таблицы
- •Вывод в ячейках для таблиц сопряженности
- •Формат таблиц сопряженности
- •6. Подытожить
- •Параметры процедуры Подытожить наблюдения
- •Статистики процедуры Подытожить наблюдения
- •7. Средние
- •Параметры процедуры Средние
- •8. OLAP Кубы
- •Статистики в процедуре OLAP Кубы
- •OLAP Кубы: Разности
- •OLAP Кубы: Заголовок
- •9. T-критерии
- •T-критерий для независимых выборок
- •Параметры процедуры T-критерий для независимых выборок
- •T-критерий для парных выборок
- •Параметры процедуры Т-критерий для парных выборок
- •Одновыборочный T-критерий
- •Параметры процедуры Одновыборочный T-критерий
- •Команда T-TEST: дополнительные возможности
- •10. Однофакторный дисперсионный анализ
- •Контрасты для однофакторного дисперсионного анализа
- •Апостериорные критерии для однофакторного дисперсионного анализа
- •Параметры процедуры Однофакторный дисперсионный анализ
- •Команда ONEWAY: дополнительные возможности
- •11. Общая линейная модель: одномерный анализ
- •Общая линейная модель (ОЛМ)
- •Создать члены
- •Сумма квадратов
- •Контрасты ОЛМ
- •Типы контрастов
- •Графики профилей в ОЛМ
- •Апостериорные сравнения в ОЛМ
- •Сохранение новых переменных в ОЛМ
- •Параметры процедуры ОЛМ
- •Команда UNIANOVA: дополнительные возможности
- •12. Парные корреляции
- •Параметры процедуры Парные корреляции
- •13. Частные корреляции
- •Параметры процедуры Частные корреляции
- •Команда PARTIAL CORR: дополнительные возможности
- •14. Расстояния
- •Меры различия
- •Меры сходства
- •Команда PROXIMITIES: дополнительные возможности
- •15. Линейные модели
- •Как запустить процедуру построения линейной модели
- •Цели
- •Основные параметры
- •Подбор модели
- •Ансамбли
- •Дополнительные параметры
- •Параметры модели
- •Сводка для модели
- •Автоматическая подготовка данных
- •Важность предикторов
- •Предсказанные против наблюденных
- •Остатки
- •Выбросы
- •Эффекты
- •Коэффициенты
- •Оцененные средние
- •Сводка по построению модели
- •16. Линейная регрессия
- •Методы отбора переменных для линейной регрессии
- •Задание правила отбора наблюдений для линейной регрессии
- •Графики процедуры Линейная регрессия
- •Линейная регрессия: Сохранение новых переменных
- •Статистики процедуры Линейная регрессия
- •Параметры процедуры Линейная регрессия
- •Команда REGRESSION: дополнительные возможности
- •17. Порядковая регрессия
- •Порядковая регрессия: Параметры
- •Порядковая регрессия: Вывод
- •Порядковая регрессия: Модель положения
- •Создать члены
- •Порядковая регрессия: Модель масштаба
- •Команда PLUM: дополнительные возможности
- •18. Подгонка кривых
- •Модели подгонки кривых
- •Подгонка кривых: Сохранить
- •19. Регрессия частично наименьших квадратов
- •Модель
- •Параметры
- •20. Анализ методом ближайших соседей
- •Соседи
- •Показатели
- •Группы
- •Сохранить
- •Вывод
- •Параметры
- •Вид Модель
- •Пространство показателей
- •Важность переменных
- •Соседи
- •Расстояния до ближайших соседей
- •Диаграмма квадрантов
- •Значения ошибок при отборе показателей
- •Значения ошибок при выборе k
- •Значения ошибок при отборе показателей и выборе k
- •Таблица классификации
- •Сводка ошибок
- •21. Дискриминантный анализ
- •Задание диапазона в процедуре Дискриминантный анализ
- •Отбор наблюдений для процедуры дискриминантного анализа
- •Статистики в процедуре Дискриминантный анализ
- •Метод пошагового отбора процедуры Дискриминантный анализ
- •Дискриминантный анализ: Классификация
- •Дискриминантный анализ: Сохранить
- •Команда DISCRIMINANT: дополнительные возможности
- •22. Факторный анализ
- •Отбор наблюдений для факторного анализа
- •Описательные статистики факторного анализа
- •Выделение факторов в процедуре Факторный анализ
- •Вращение факторов для факторного анализа
- •Значения факторов в процедуре факторного анализа
- •Параметры процедуры Факторный анализ
- •Команда FACTOR: дополнительные возможности
- •23. Выбор процедуры кластеризации
- •24. Двухэтапный кластерный анализ
- •Параметры процедуры Двухэтапный кластерный анализ
- •Вывод процедуры Двухэтапный кластерный анализ
- •Средство просмотра кластеров
- •Закладка Средство просмотра кластеров
- •Перемещение по средству просмотра кластеров
- •Фильтрация записей
- •25. Иерархический кластерный анализ
- •Задание метода иерархического кластерного анализа
- •Статистики для процедуры Иерархический кластерный анализ
- •Графики для процедуры Иерархический кластерный анализ
- •Сохранение новых переменных в процедуре Иерархический кластерный анализ
- •Эффективность кластерного анализа методом k-средних
- •Итерации в кластерном анализе методом k-средних
- •Сохранение новых переменных в кластерном анализе методом k-средних
- •Параметры процедуры Кластерный анализ методом К-средних
- •Команда QUICK CLUSTER: дополнительные возможности
- •27. Непараметрические критерии
- •Одновыборочные непараметрические критерии
- •Чтобы получить одновыборочные непараметрические критерии
- •Вкладка Поля
- •Вкладка Параметры
- •Непараметрические критерии для независимых выборок
- •Чтобы получить непараметрические критерии для независимых выборок
- •Вкладка Поля
- •Вкладка Параметры
- •Непараметрические критерии для связанных выборок
- •Чтобы применить непараметрические критерии для связанных выборок
- •Вкладка Поля
- •Вкладка Параметры
- •Представление модель
- •Сводка по проверке гипотез
- •Сводка по доверительным интервалам
- •Одновыборочный критерий
- •Критерии для связанных выборок
- •Критерий для независимых выборок
- •Информация по категориальным полям
- •Информация по количественным полям
- •Парные сравнения
- •Однородные подмножества
- •Команда NPTESTS: дополнительные возможности
- •Устаревшие диалоговые окна
- •Критерий хи-квадрат
- •Биномиальный критерий
- •Критерий серий
- •Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова
- •Критерии для двух независимых выборок
- •Критерии для двух связанных выборок
- •Критерии для нескольких независимых выборок
- •Критерии для нескольких связанных выборок
- •28. Анализ множественных ответов
- •Задание наборов множественных ответов
- •Частоты для множественных ответов
- •Таблицы сопряженности для множественных ответов
- •Задание диапазонов переменных в таблицах сопряженности для наборов множественных ответов
- •Параметры процедуры Таблицы сопряженности для множественных ответов
- •Команда MULT RESPONSE: дополнительные возможности
- •29. Создание отчетов
- •Итоги по строкам
- •Как запустить процедуру выдачи итожащего отчета: Итоги по строкам
- •Параметры группировки отчета
- •Параметры отчета
- •Компоновка отчета
- •Заголовки отчета
- •Итоги по столбцам
- •Как запустить процедуру выдачи итожащего отчета: Итоги по столбцам
- •Итожащие функции столбцов данных
- •Формат столбцов отчета
- •Параметры группировки отчета с итогами по столбцам
- •Параметры отчета для итогов по столбцам
- •Компоновка отчета с итогами по столбцам
- •Команда REPORT: дополнительные возможности
- •30. Анализ пригодности
- •Статистики процедуры Анализ пригодности
- •Команда RELIABILITY: дополнительные возможности
- •31. Многомерное шкалирование
- •Многомерное шкалирование: Форма данных
- •Создание меры для многомерного шкалирования
- •Модель многомерного шкалирования
- •Параметры процедуры Многомерное шкалирование
- •Команда ALSCAL: дополнительные возможности
- •32. Статистики отношений
- •Статистики отношений
- •33. Кривые ROC
- •Параметры процедуры ROC Кривые
- •Указатель
231
Непараметрические критерии
Пользовательские пропущенные значения
Рисунок 27-21
Параметры группы Пользовательские пропущенные значения (Непараметрические критерии для связанных выборок)
Пользовательские пропущенные значения для категориальных полей. Категориальные поля должны иметь допустимые значения, для того чтобы запись была включена в анализ. С помощью этих управляющих элементов можно определить, рассматривать ли пользовательские пропущенные значения в категориальных полях как допустимые. Системные пропущенные значения и пропущенные значения для количественных полей всегда рассматриваются как недопустимые.
Представление модель
Рисунок 27-22
Представление Модель для непараметрических критериев
Данная процедура создает объект для средства просмотра моделей в Viewer. Активация (двойным щелчком) этого объекта позволяет рассматривать модель в интерактивном режиме. Представление модели состоит из двух панелей: основного представления слева и связанного с ним вспомогательного преставления справа.
232
Глава 27
Имеется два основных представления:
Сводка по проверке гипотез. Это представление, которое отображается по умолчанию.Дополнительную информацию см. данная тема Сводка по проверке гипотез на стр. 233.
Сводка по доверительным интервалам. Дополнительную информацию см. данная тема Сводка по доверительным интервалам на стр. 234.
Имеется семь связанных/вспомогательных представлений:
Одновыборочный критерий. Если запрошены одновыборочные критерии, то это представление отображается по умолчанию. Дополнительную информацию см. данная тема Одновыборочный критерий на стр. 235.
Критерий для связанных выборок. Если запрошены критерии для связанных выборок и не запрошены одновыборочные критерии, то это представление отображается по умолчанию. Дополнительную информацию см. данная тема Критерии для связанных выборок на стр. 240.
Критерий для независимых выборок. Если не запрошены критерии для связанных выборок или одновыборочные критерии, то это представление отображается по умолчанию. Дополнительную информацию см. данная тема Критерий для независимых выборок на стр. 247.
Информация по категориальным полям. Дополнительную информацию см. данная тема Информация по категориальным полям на стр. 255.
Информация по количественным полям. Дополнительную информацию см. данная тема Информация по количественным полям на стр. 256.
Парные сравнения. Дополнительную информацию см. данная тема Парные сравнения на стр. 257.
Однородные подмножества. Дополнительную информацию см. данная тема Однородные подмножества на стр. 258.
233
Непараметрические критерии
Сводка по проверке гипотез
Рисунок 27-23
Сводка по проверке гипотез
Представление Сводка по модели— это мгновенная визуальная сводка по результатам применения непараметрических критериев. На ней внимание акцентируется на нулевых гипотезах и выводах, а также значимых p-значениях.
Каждая строка соответствует отдельному тесту. Щелкнув по строке, можно получить дополнительную информацию о результатах теста на панели связанного представления.
Щелкнув по заголовку любого столбца, можно отсортировать строки по значениям данного столбца.
Кнопка Сброс позволяет вернуть средство просмотра моделей в исходное состояние.
Раскрывающийся список Фильтр полей позволяет вывести результаты только тех тестов,
вкоторые включены выбранные поля. Например, если в раскрывающемся списке Фильтр полей выбрана Начальная зарплата , то в сводке по проверке гипотез будут выведены результаты только двух тестов.
234
Глава 27
Рисунок 27-24
Сводка по проверке гипотез, отфильтрованная по начальной зарплате
Сводка по доверительным интервалам
Рисунок 27-25
Сводка по доверительным интервалам