Curs 10 utilizarea spss i excel
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 35

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL PowerPoint PPT Presentation


  • 59 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

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

Download Presentation

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL

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


Curs 10 utilizarea spss i excel

Curs 10 UTILIZAREA SPSS şi EXCEL


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


Curs 10 utilizarea spss i excel

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


Exemplu

Exemplu


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


Exemplu1

Exemplu


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)


Exemplu2

Exemplu


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


Exemplu3

Exemplu


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


Exemplu4

Exemplu


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


Exemplu5

Exemplu


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


Ex e mpl u

Exemplu


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


  • Login