Az SPSS programrendszer

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

NÉZETEK (2) Variable view Output 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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