Ввод данных. Организация описательной статистики

Знакомство с программой SPSS. Возможности программы. Структура пакета. Вход в программу. Создание новой базы данных. Заполнение листа описания переменных. Типы переменных. Ограничения ввода переменных. Метки переменных. Ввод данных. Алгоритм запуска описательной статистики. Составление одномерных таблиц распределения. Процентные показатели: децили, процентили и т.д. Меры средней тенденции: среднее, мода, медиана, сумма. Показатели ряда распределения и вариации данных: дисперсия, среднее квадратическое отклонение, минимальное и максимальное значения.

Тема 2. Отбор данных

Составление фильтров анализа. Отбор данных: алгоритм отбора, цели применения. Использование математических и логических операторов. Случайная выборка, принципы реализации. Сортировка данных по одной переменной, сортировка данных по нескольким переменным. Разделение файла, выведение результатов по группам. Два алгоритма вывода результатов разделения файла.

Тема 3. Работа с множественными ответами. Модификация данных

Множественные вопросы: специфика создания переменных, алгоритм ввода данных. Определение набора переменных для множественных ответов. Составление одномерных таблиц для множественных вопросов. Графическое представление данных.

Преобразование данных: возможности SPSS, использование в практической деятельности. Создание новых переменных. Формирование переменных по определенному условию. Специфика создания новых переменных в базе с дихотомическими ответами.

Тема 4. Таблицы сопряженности

Двухмерное распределение ответов. Необходимость использования для анализа данных социологических исследований. Алгоритм запуска таблиц сопряженности в программе. Расчет реальной и ожидаемой величины. Расчет стандартизированных и нестандартизированных остатков, математический смысл переменных, их интерпретация. Составление расчетных значений по столбцу, по строке и базе в целом. Составление трехмерного распределения, использование слоя. Специфика составления таблиц сопряженности для множественных ответов.

Тема 5. Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляционный анализ, задачи и применение. Величина коэффициента корреляции, интерпретация полученного значения. Расчет коэффициентов Спирмена и Пирсона. Задачи регрессионного анализа. Составление математической модели на основе корреляционно-регрессионного анализа. Рассмотрение примера из социологии.

Тема 6. Факторный анализ

Задачи факторного анализа. Применение редукции данных. Рассмотрение примера из социологии, экономической социологии и психологии. Алгоритм построения факторного анализа в программе. Анализ полученных факторов. Математический смысл факторов. Процедура вращения переменных методом главных компонент, методом варимакс. Сохранение переменных, полученных в результате факторного анализа.

Тема 7. Дисперсионный анализ

Задачи дисперсионного анализа. Применение. Проверка правила сложения дисперсий. Реализация анализа в программе SPSS. Рассмотрение примера из социологии.