Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

1 Az SPSS programrendszer. 2 Nézetek (1) Data view Data view Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Oszlopokban.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "1 Az SPSS programrendszer. 2 Nézetek (1) Data view Data view Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Oszlopokban."— Előadás másolata:

1 1 Az SPSS programrendszer

2 2 Nézetek (1) Data view Data view Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Oszlopokban a megfigyelések tulajdonságai, amelyek változók. A változók elnevezése (ékezetes betűk nem lehetnek). Oszlopokban a megfigyelések tulajdonságai, amelyek változók. A változók elnevezése (ékezetes betűk nem lehetnek).

3 3 NÉZETEK (2) Variable view Variable view Name. Type. Minden numerikus, csak a string nem. Width. Decimals. Label. Lehet ékezetes is. Values. Missing. Hiányzó adatok kezelése. Nem fogjuk használni. Columns. Align. Measure. Csak a Scale-t használjuk numerikus adatokhoz. Output view Output view

4 4 Új adatok bevitele SPSS-ben Begépelem. Ez a legritkább. Begépelem. Ez a legritkább. Állományokból (SPSS, Access, Excel, Word, stb.). Állományokból (SPSS, Access, Excel, Word, stb.). Meglévő adatokból újat hozok létre. Meglévő adatokból újat hozok létre.

5 5 Gyakorlat. A betöltése. A termes.sav betöltése. Számoljuk ki termésterületenként, mennyi volt a termés. Új változó létrehozása (neve: termett). Számoljuk ki termésterületenként, mennyi volt a termés. Új változó létrehozása (neve: termett). Transform  Compute …

6 6 Gyakorlat (1). betöltése. mozi.sav betöltése. nevezzük el az első oszlopot. nevezzük el az első oszlopot befkep-nek. Új érték létrehozása kódolással. Csoportosítjuk a mozikat: Új érték létrehozása kódolással. Csoportosítjuk a mozikat: 1 – 500 (1) utánjátszó 501 – 900 (2) premier 901 - (3) multiplex Transform  Recode  Into Different Variables …

7 7 Gyakorlat (2). 1. Az új változó neve legyen:, értékei: és. 1. Az új változó neve legyen: kateg, értékei: 1, 2 és 3. 2. OK után a variable view-ban a tizedeseket vegyük le nullára. 3. A kateg változónál állítsuk be a Values értékeket. 1: utánjátszó, stb. 4. A Value Labels ikon használata. 5. Mentsük el a mozi.sav-ot.

8 8 Adatok rendezése (SORT). Data  Sort Cases… Dataview Data view-ban a változó nevére jobb egér gombbal kattintunk, helyi menü!

9 9 Adatok leválogatása. Válogassuk le az 500-nál nagyobb befogadóképességű mozikat. Válogassuk le az 500-nál nagyobb befogadóképességű mozikat. Data  Select Cases…  If condition is satisfied  If (befkep > 500)

10 10 Gyakorlat (1) 1. A world2.sav betöltése. 2. 2. Analyze  Reports  Case Summaries… Jelenítsük meg az ország nevét, a népsűrűséget, az olvasni tudó férfiak arányát és az egy főre jutó GDP-t. 3. 3. Elemezzük az output view-t.

11 11 Dupla kattintás az Output táblára: Dupla kattintás az Output táblára: Oszlopszélesség állítás, Oszlopszélesség állítás, karakter formázás, karakter formázás, igazítás, stb. igazítás, stb. Szimpla kattintás az Output táblára: Szimpla kattintás az Output táblára: Objektum lesz, mehet a vágólapra. Objektum lesz, mehet a vágólapra. Hasonlóan kell a grafikonokat is kezelni! Hasonlóan kell a grafikonokat is kezelni!

12 12 Gyakorlat (2) Csoportosítás a menüben. Csoportosítás a Reports menüben. Analyze  Reports  Case Summaries…  (Grouping Variable)

13 13 Diagram (vonal) 1. nyugdij.sav betöltése. 2. Graph 2. Graph  Line… 3. 3. Kiválasztani: Simple, „Values of Individual cases”. 4. 4. Kattintunk a „Define” gombra. 5. 5. Változók kiválasztása szerepkörök szerint.

14 14 Diagram (oszlop) 1. eromu.sav betöltése. 2. Graph 2. Graph  Bar… 3. 3. Kiválasztani: Simple, „Values of Individual cases”. 4. 4. Kattintunk a „Define” gombra. 5. 5. Változók kiválasztása szerepkörök szerint.

15 15 Diagram (egy adat soros megoszlás) 1. adobev.sav betöltése. 2. Graph 2. Graph  Pie… 3. 3. Kiválasztani: „Values of Individual cases”. 4. 4. Kattintunk a „Define” gombra. 5. 5. Változók kiválasztása szerepkörök szerint.

16 16 Diagram (több adat soros megoszlás) 1. adobev.sav betöltése. 2. Data 2. Data  Transpose… 3. Graph 3. Graph  Bar… 4. 4. Kiválasztani: Stacked, „Values of Individual cases”. 5. 5. Kattintunk a „Define” gombra. 6. 6. Változók kiválasztása szerepkörök szerint. A „Titles…” gomb szerepe.

17 17 Diagram (Boxplot) Az új könyvből átnézni (96. oldal)!

18 18 Leíró statisztika 1. Nyissuk meg a mozi.sav-ot. 2. 2. Analyze  Descriptive Statistics  Frequencies… 3. 3. Variables(s): befkep 4. 4. „Statistics” nyomógombra kattintunk. 5. 5. Lásd az új könyv 85. oldalát. 1. 1. Analyze  Descriptive Statistics  Descriptives… Lásd az új könyv 86. oldalát.

19 19 Csuprov (1) 1. csuprov.sav megnyítása. 2. 2. Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs… 3. 3. Row: iskolai végzettség … (OK esetén Output view megtekintése) 4. 4. „Cells…” nyomógomb. „Expected” kipipálni. Az output kiegészül a függetlenség feltételezése mellett számított értékekkel.

20 20 Csuprov (2) 4. „Statistics” nyomógomb. 5. Jelöljük be a „Chi-square”-t, a „Contingency coefficient”-t és a „Phi and Cramer’s V”-t. 6. Elemezzük az Outputot (új könyv 120. és 121. oldal).

21 21 Vegyes kapcsolat (első vált.) 1. vegyes.sav megnyitása. 2. 2. Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs… 3. 3. Row: létszám … 4. „Statistics” nyomógomb. 5. Jelöljük be az „Eta” négyzetet. 6. Elemezzük az Outputot. Eta a H mutató. Lásd az új könyv 122-124. oldalán.

22 22 Vegyes kapcsolat (második vált.) 1. vegyes.sav megnyitása. 2. 2. Analyze  Compare means  Means… 3. 3. „Dependent list”: létszám, „Independent list”: vállakozási forma. 3. „Options…” nyomógomb. 4. Jelöljük be az „Anova table and Eta” négyzetet. 5. Elemezzük az Outputot. Eta a H mutató. Lásd az új könyv 124-125. oldalán.

23 23 Korreláció 1. korrlakas.sav megnyitása. 2. 2. Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs… 1. 1. Row: lakásméret … 3. „Statistics” nyomógomb. 4. Jelöljük be az „Eta” és a „Chi-square” négyzetet. 5. Elemezzük az Outputot. Eta az R. Lásd az új könyv 126-124. oldalán.

24 24 Variancia analízis (1) 1. auto1.sav megnyitása. 2. A típusok csoportot képeznek (string típusú adat), ezért a csoportosításhoz kódoljuk. Transform  Automatic Recode… 3. 3. Variable -> „tipus”. 4. 4. New Name: „tipkod” 5. 5. „Add New Name” nyomógomb. 6. 6. OK.

25 25 Variancia analízis (2) 7. 7. Analyze  Compare Means  One-Way-Anova… 8. 8. Dipendent list: „Fogyasztás” …, Factor: „Tipus név”. 9. 9. „Options” nyomógomb. 10. 10. Jelöljük be a „Descrptive”, a „Homogeneity…” és a „Means plot” jelölő négyzeteket.

26 26 Variancia analízis (3) 11. „Continue” nyomógomb. 12. „Post Hoc…” nyomógomb. 13. Jelöljük be a „Bonferroni” négyzetet. 14. Elemezzük az Outputot. (új könyv 166- 171. oldal). 15. 15. Graph  Boxplot… Simple, Summaries for groups of cases. 16. „Define” nyomógomb.

27 27 Variancia analízis (4) 17. Variable: fogyasztás, Category Axis: Típus név. 18. OK. 19. Elemezzük az Outputot (új könyv 171- 173. oldal). 20. Az új könyv alapján készítsük el az „Error Bar” diagramot, és elemezzük (új könyv 173-174. oldal).

28 28 Kétváltozós regresszió analízis 1. Regr2mg.sav megnyitása. 2. 2. Analyze  Regression  Linear… 3. 3. Dipendent: „nettó árbevétel”, Indipendent: „földterület”. 4. 4. „Statistics” nyomógomb. 5. 5. Jelöljük be a „Confidence intervals” négyzetet. 6. 6. „Continue”, majd az OK nyomógomb. 7. 7. Elemzés (új könyv 207-209. oldal).


Letölteni ppt "1 Az SPSS programrendszer. 2 Nézetek (1) Data view Data view Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Sorokban esetek (cases), megfigyelések. Oszlopokban."

Hasonló előadás


Google Hirdetések