- •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
300
Глава 28
Как построить частотные таблицы для наборов множественных ответов
E Выберите в меню:
Анализ > Множественные ответы > Частоты…
Рисунок 28-2
Диалоговое окно Частоты для множественных ответов
E Выберите один или несколько наборов множественных ответов.
Таблицы сопряженности для множественных ответов
Процедура Таблицы сопряженности для множественных ответов осуществляет построение таблиц сопряженности для заданных наборов множественных ответов, элементарных переменных или их комбинации. Вы можете также рассчитать проценты в ячейках, основанные на наблюдениях или ответах, изменить режим обработки пропущенных значений и получить парные таблицы сопряженности. Сначала Вы должны задать один или несколько наборов множественных ответов (смотрите раздел “Задание наборов множественных ответов”).
При выводе результатов для наборов множественных дихотомий в качестве названий категорий используются метки, заданные для элементарных переменных группы. Если эти метки не заданы, то в качестве меток используются имена переменных. Для наборов множественных категорий в качестве меток категорий используются метки значений первой переменной в группе. Если категории, пропущенные для первой переменной, присутствуют в других переменных группы, то необходимо задать метку значений для пропущенных категорий. Процедура выводит метки категорий для столбцов в три строки, содержащих до 8 символов на строку. Чтобы избежать нежелательной разбивки слов, можно поменять местами элементы столбцов и строк или переопределить метки.
Пример. Этапроцедурапозволяетстроитьтаблицысопряженностисдругимипеременными как для наборов множественных дихотомий, так и для наборов множественных категорий. При проведении опроса авиапассажиров задаются следующие вопросы: Обведите названия всех авиакомпаний из следующего списка, самолетами которых Вы летали хотя бы
один раз в течение последних шести месяцев (American, United, TWA). Что важнее при выборе авиакомпании — расписание или качество обслуживания? Выберите только один
301
Анализ множественных ответов
вариант ответа. После ввода данных в виде дихотомий или множественных категорий и объединения их в набор можно построить таблицу сопряженности предпочтений авиакомпаний и ответа на вопрос, затрагивающий расписание и качество обслуживания.
Статистики. Таблицы сопряженности с частотами в ячейках, строках и столбцах и общим итогом, а также процентами для ячеек, строк, столбцов и таблицы в целом. Проценты для ячеек могут основываться на наблюдениях или ответах.
Данные. Используйте наборы множественных ответов или числовые категориальные переменные.
Предположения. Частоты и проценты полезны при описании данных, порожденных любыми распределениями.
Родственные процедуры. Процедура Задать наборы множественных ответов позволяет вам задать наборы множественных ответов.
Как построить таблицы сопряженности для множественных ответов
E Выберите в меню:
Анализ > Множественные ответы > Таблицы сопряженности…
Рисунок 28-3
Диалоговое окно Таблицы сопряженности для множественных ответов
EВыберите одну или несколько числовых переменных или наборов множественных ответов для каждого измерения таблицы сопряженности.
EЗадайте диапазон для каждой элементарной переменной.
По желанию можно построить двумерную таблицу сопряженности для каждой категории управляющей переменной или набора множественных ответов. Выберите один или несколько объектов для списка слоев.
302
Глава 28
Задание диапазонов переменных в таблицах сопряженности для наборов множественных ответов
Рисунок 28-4
Диалоговое окно Таблицы сопряженности для множественных ответов: Задать диапазон переменной
Для каждой элементарной переменной в таблице сопряженности должен быть определен диапазон значений. Введите целые минимальное и максимальное значения категорий, которые Вы хотите использовать в таблице. Категории, значения которых выходят за указанные границы диапазона, исключаются из анализа. Предполагается, что внутри диапазона значения являются целыми (дробные значения усекаются).
Параметры процедуры Таблицы сопряженности для множественных ответов
Рисунок 28-5
Диалоговое окно Таблицы сопряженности для множественных ответов: Параметры
Проценты в ячейках. Частоты в ячейках выводятся всегда. Вы можете задать вывод процентов по отношению к строкам, столбцам и к итогу по двумерной таблице.
База для расчета процентов. Вы можете вычислять проценты в ячейках по отношению к наблюдениям (или респондентам). Данной возможностью нельзя воспользоваться, если Вы выбрали сопоставление переменных по наборам множественных категорий. Вы можете также вычислять проценты в ячейках по отношению к ответам. При использовании наборов множественных дихотомий число ответов равно числу подсчитываемых значений по всем наблюдениям. При использовании множественных категорий число ответов равно числу значений в заданном диапазоне.
303
Анализ множественных ответов
Пропущенные значения.Вы можете выбрать один или оба из следующих пунктов:
Исключать наблюдения целиком в дихотомиях. Из таблицы для набора множественных дихотомий исключаются наблюдения, у которых пропущено значение хотя бы для одной переменной набора. Применяется только к наборам множественных ответов, заданным как наборы дихотомий. По умолчанию наблюдение считается пропущеннымдлянаборамножественныхдихотомий, еслиниоднаизвходящихвнабор переменных не содержит подсчитываемого значения. Наблюдения с пропущенными значениями для некоторых (но не для всех) переменных набора включаются в таблицу, если, по крайней мере, одна переменная набора содержит подсчитываемое значение.
Исключать наблюдения целиком в категориях. Из таблицы для набора множественных категорий исключаются наблюдения, у которых пропущено значение хотя бы для одной переменной. Этот параметр применяется только к наборам множественных ответов, заданным как наборы категорий. По умолчанию наблюдение считается пропущенным для набора множественных категорий, только если ни одна из входящих в набор переменных не принимает значений в заданном диапазоне.
По умолчанию при создании таблицы сопряженности двух наборов множественных категорий процедура соотносит каждую переменную первой группы с каждой переменной второй группы и суммирует частоты (количества наблюдений) в каждой ячейке; поэтому некоторые ответы могут появиться в таблице более одного раза. Вы можете выбрать следующую возможность:
Сопоставить переменные по наборам ответов. Эта возможность сопоставляет первую переменную первой группы с первой переменной второй группы, вторую переменную первой группы — со второй переменной второй группы и так далее. Если Вы выберете эту возможность, процедура будет основывать вычисление процентов в ячейках не на респондентах, а на ответах. Объединение в пары невозможно для наборов множественных дихотомий или для элементарных переменных.
Команда MULT RESPONSE: дополнительные возможности
Язык синтаксиса команд дает возможность также:
Создавать таблицы сопряженности, имеющие до пяти измерений (подкоманда BY).
Изменять спецификации формата вывода, включая подавление вывода меток значений (подкоманда FORMAT).
Полную информацию о синтаксисе см. в Руководстве по синтаксису команд.