curs 10 utilizarea spss i excel
Download
Skip this Video
Download Presentation
Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 35

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL - PowerPoint PPT Presentation


  • 104 Views
  • Uploaded on

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL. SPSS Statistical Package for the Social Sciences. SPSS 15.0.1 - November 2006 SPSS 16.0.2 - April 2008 SPSS Statistics 17.0.1 - December 2008 PASW Statistics 17.0.3 - September 2009 PASW Statistics 18.0 - August 2009

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL' - nonnie


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
spss statistical package for the social sciences
SPSS Statistical Package for the Social Sciences
  • SPSS 15.0.1 - November 2006
  • SPSS 16.0.2 - April 2008
  • SPSS Statistics 17.0.1 - December 2008
  • PASW Statistics 17.0.3 - September 2009
  • PASW Statistics 18.0 - August 2009
  • PASW Statistics 18.0.1 - December 2009
  • PASW Statistics 18.0.2 - April 2010
  • PASW Statistics 18.0.3 - September 2010
  • IBM SPSS Statistics 19.0 - August 2010
  • IBM SPSS Statistics 20.0 - August 2011
spss windows
SPSS Windows
  • Data View
    • Expune datele
    • Coloanele reprezintă variabilele
    • Rândurile reprezintă unităţi individuale sau grupuri de unităţi
  • Variable View
    • Prezintă variabilele in dataset
    • TYPE: permitediferitestiluri de prezentare
    • LABEL: permitenumireavariabilelor
    • VALUES:permiteprezentareaniveluluivariabilelor
    • MEASURE:selectează scala de măsurare
  • Output View
    • Prezintă rezultatele analizelor
introducerea datelor
Introducerea datelor
  • Pentru variabile nominale utilizaţi valori numerice VALUES in VARIABLE VIEW
  • Pentru dataset de volum mare utilizaţi un spreadsheet EXCEL
  • Conferiţi LABEL la numele variabilelor în VARIABLE VIEW
slide5

Pentru a importa un fişier EXCEL , click :

FILE  OPEN  DATA apoi schimbaţi FILES OF TYPE în EXCEL (.xls)

Pentru a importa TEXT sau DATA , click :

FILE  OPEN  DATA apoi schimbaţi FILES OF TYPE în TEXT (.txt) sau DATA (.dat)

numeric data
Numeric Data
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS DESCRIPTIVES
  • Alegeţi orice variabilă pentru analiză şi plasaţi-o în caseta din dreapta
general data
General Data
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS FREQUENCIES
  • Alegeţi orice variabilă pentru analiză şi plasaţi-o în caseta din dreapta
  • Optiuni ( Categorical Variables):
    • Frequency Tables
    • Pie Charts, Bar Charts
  • Optiuni ( Numeric Variables)
    • Frequency Tables (Useful for discrete data)
    • Measures of Central Tendency, Dispersion, Percentiles
    • Pie Charts, Histograms
vertical bar charts and pie charts
Vertical Bar Charts and Pie Charts
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • GRAPHS  BAR…  SIMPLE (Summaries for Groups of Cases)  DEFINE
  • Variabila de interes în CATEGORY AXIS
  • GRAPHS  PIE… (Summaries for Groups of Cases)  DEFINE
  • Variabila de interes în DEFINE SLICES BY
histogram e
Histograme
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • GRAPHS  HISTOGRAM
  • Selectaţi variabila pentru plotare
  • Click DISPLAY NORMAL CURVE pentru a suprapune o curbă normală
side by side bar charts
Side-by-Side Bar Charts
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • GRAPHS  BAR…  Clustered (Summaries for Groups of Cases)  DEFINE
  • Barele reprezintă N, numărul de cazuri ( % Cazuri)
  • CATEGORY AXIS: variabilele ce reprezintă grupurile comparate (independent variable)
  • DEFINE CLUSTERS BY: variabilele ce reprezintă rezultatele , variabile de interes (dependent variable)
scatterplots
Scatterplots
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • GRAPHS  SCATTER  SIMPLE  DEFINE
  • Pentru Y-AXIS, alegeţi Dependent (Response) Variable
  • Pentru X-AXIS, alegeţi Independent (Explanatory) Variable
scatterplots cu dou variabile independente
Scatterplotscu două variabile independente
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • GRAPHS  SCATTER  SIMPLE  DEFINE
  • Pentru Y-AXIS, alegeţi Dependent Variable
  • Pentru X-AXIS, alegeţi Independent Variable cu cele mai multe niveluri
  • Pentru SET MARKERS BY, alegeţi Independent Variable cu cele mai puţine niveluri
contingency tables for conditional probabilities
Contingency Tables for Conditional Probabilities
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS
  • Pentru ROWS, selectaţivariabilele independente
  • Pentru COLUMNS, selectaţi variabilele dependente
  • Click CELLS
  • Click ROW Percentages
independent sample t test
Independent Sample t-Test
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  COMPARE MEANS  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST
  • Pentru TEST VARIABLE, selectaţi variabilele dependente
  • Pentru GROUPING VARIABLE, selectaţi variabilele independente . Definiţi numele celor două niveluri de comparat.
wilcoxon rank sum mann whitney tests
Wilcoxon Rank-Sum/Mann-Whitney Tests
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  NONPARAMETRIC TESTS  2 INDEPENDENT SAMPLES
  • Pentru TEST VARIABLE, selectaţi variabila dependentă
  • Pentru GROUPING VARIABLE, selectaţi variabilele independente . Definiţi numele celor două niveluri de comparat.
  • Click MANN-WHITNEY U
paired t test
Paired t-test
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  COMPARE MEANS  PAIRED SAMPLES T-TEST
  • Pentru PAIRED VARIABLES, selectaţi cele două variabile dependente
wilcoxon signed rank test
Wilcoxon Signed-Rank Test
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  NONPARAMETRIC TESTS  2 RELATED SAMPLES
  • Pentru PAIRED VARIABLES, selectaţi cele două variabile dependente
  • Click WILCOXON Option
relative risks and odds ratios
Relative Risks and Odds Ratios
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS
  • Pentru ROWS, selectaţi Independent Variable
  • Pentru COLUMNS, selectaţi Dependent Variable
  • La meniul STATISTICS, Click RISK
  • La CELLS, click OBSERVED şi ROW PERCENTAGES
fisher s exact test
Fisher’s Exact Test
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS
  • Pentru ROWS, selectaţi Independent Variable
  • Pentru COLUMNS, selectaţi Dependent Variable
  • La STATISTICS, click CHI-SQUARE
  • La CELLS, click OBSERVED şi ROW PERCENTAGES
chi square test
Chi-Square Test
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  DESCRIPTIVE STATISTICS  CROSSTABS
  • Pentru ROWS, selectaţi Independent Variable
  • Pentru COLUMNS, selectaţi Dependent Variable
  • La STATISTICS, click CHI-SQUARE
  • La CELLS, click OBSERVED, EXPECTED, ROW PERCENTAGES, şi ADJUSTED STANDARDIZED RESIDUALS
kruskal wallis test
Kruskal-Wallis Test
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  NONPARAMETRIC TESTS  k INDEPENDENT SAMPLES
  • Pentru TEST VARIABLE, selectaţi Dependent Variable
  • Pentru GROUPING VARIABLE, selectaţi Independent Variable, apoi definiţi domeniul nivelului variabilelor (Minimum and Maximum)
  • Click KRUSKAL-WALLIS H
1 factor anova independent samples parallel groups
1-Factor ANOVA - Independent Samples (Parallel Groups)
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  COMPARE MEANS  ONE-WAY ANOVA
  • Pentru DEPENDENT LIST, Click Dependent Variable
  • Pentru FACTOR, Click Independent Variable
  • Compararea Treatment Means:
    • Click POST HOC
    • Apoi TUKEY and BONFERRONI
randomized block design f test
Randomized Block Design - F-test
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  GENERAL LINEAR MODEL  UNIVARIATE
  • Atribuiţi DEPENDENT VARIABLE
  • Atribuiţi variabila TREATMENT ca FIXED FACTOR
  • Atribuiţi variabila BLOCK ca RANDOM FACTOR
  • Click MODEL, apoi CUSTOM, sub BUILD TERMS alegeţi MAIN EFFECTS, mutaţi ambii factori la lista MODEL
  • Click POST HOC şi selectaţi TREATMENT factor pentru POST HOC TESTS şi BONFERRONI şi TUKEY
  • Pentru PLOTS, selectaţi BLOCK factor pentru HORIZONTAL AXIS şi TREATMENT factor pentru SEPARATE LINES, click ADD
regresia liniar
Regresia liniară
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  REGRESSION  LINEAR
  • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE
  • Selectaţi INDEPENDENT VARAIABLE
  • Click STATISTICS, apoi ESTIMATES, CONFIDENCE INTERVALS, MODEL FIT
  • Pentru histograma residualelor , click PLOTS şi HISTOGRAM sub STANDARDIZED RESIDUAL PLOTS
regression plots
Regression Plots
  • Scatterplot cu Fitted (Least Squares) Line
    • GRAPHS  INTERACTIVE  SCATTERPLOT
    • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE pentru UP/DOWN AXIS
    • Selectaţi INDEPENDENT VARIABLE pentru RIGHT/LEFT AXIS
    • Click FIT Tab, apoi REGRESSION pentru METHOD
    • NOTA: asiguraţi-vă că variabilele sunt SCALE in VARIABLE VIEW sub MEASURE
  • Partial Regression Plots (Multiple Regression) pentru a observa asocierea fiecărei Independent Variable cu Y
    • Click PLOTS, apoi PRODUCE ALL PARTIAL PLOTS
logistic regression
Logistic Regression
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  REGRESSION  BINARY LOGISTIC
  • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE
  • Selectaţi INDEPENDENT VARAIABLE(S) ca şi COVARIATES
  • Pentru 95% CI , pentru odds ratio, click OPTIONS, apoi CI pentru exp(B)
  • Declaraţi orice CATEGORICAL COVARIATES (variabile independente cu niveluri categorice )
nonlinear regression
Nonlinear Regression
  • După importarea dataset şi atribuirea de nume variabilelor, click :
  • ANALYZE  REGRESSION  NONLINEAR
  • Selectaţi DEPENDENT VARIABLE
  • Definiţi MODEL EXPRESSION ca o funcţie de INDEPENDENT VARIABLE şi parametri necunoscuţi
  • Definiţi PARAMETERS şi atribuiţi STARTING VALUES
ex e mpl u1
Exemplu

Nonlinear Regression Summary Statistics Dependent Variable RNACHNG

Source DF Sum of Squares Mean Square

Regression 3 24.97099 8.32366

Residual 2 .02783 .01391

Uncorrected Total 5 24.99881

(Corrected Total) 4 10.83973

R squared = 1 - Residual SS / Corrected SS = .99743

Asymptotic 95 %

Asymptotic Confidence Interval

Parameter Estimate Std. Error Lower Upper

A 3.521788512 .121466117 2.999161991 4.044415032

B 35.598069675 7.532265897 3.189345253 68.006794097

C 18374.392967 82.899219276 18017.706415 18731.079519

ad