Upotreba programa SPSS za potrebe istraživačkih radova

1

Upotreba programa SPSS za potrebe istraživačkih radova

offline
  • Fil  Male
  • Legendarni građanin
  • Pridružio: 11 Jun 2009
  • Poruke: 14644

[0] PROLOG




Moj prijatelj je ovih dana odbranio diplomski rad i ja sam bio zadužen za stvari tehničkog karaktera: statistička obrada podataka, fensi grafikoni, pisanje Abstracta na engleskom, i ostale konsultacije/poslovi tehničkog karaktera.

Rad je istraživačkog tipa; osobe ženskog pola su popunjavale upitnik i ja sam dobijene podatke uneo u softver SPSS i izvršio neophodne statistike za diplomski rad.

Kako se SPSS redovno koristi kod istraživačkih radova, bilo da su u pitanju maturski, seminarski, diplomski ... i ostali radovi, rešio sam da iskustva podelim sa vama.

Konkretno, u ovome članku ću opisati step-by-step proceduru izrade ovakvog diplomskog rada, uključujući koncipiranje same ankete, formiranje hipoteza, unosa podataka u SPSS matricu, analize podataka preko SPSS-a (naravno, biće obrađene samo one funkcije koje su mi bile neophodne za izradu rada) do prezentiranja rezultata (i samim tim prihvatanja ili odbacivanja početnih hipoteza).

Tema je krajnje interesantna i golicava Mr. Green pa mi je jedan od ciljeva da, pored tematike tehničkog tipa, nešto naučimo i o metodama kontracepcije i svežih rezultata iz prakse. Rezultati su zanimljivi. Tako da --> stay tuned Wink




Slika: Verzija SPSS-a sa kojom su rađene analize


* Napomena: softver je komercijalan i verzija softvera postoji i za Windows




[1] UVOD




Pre nego što krenemo sa upitnikom i tehničkom pričom, autor diplomskog rada treba da definiše problem i ciljeve istraživanja koji će biti obuhvaćeni u njegovom istraživačkom radu.

U ovom diplomskom radu problematika istraživanja se odnosi na analizu faktora koji imaju uticaj na učestalost korišćenja kontraceptivnih metoda kod žena generativnog perioda.

Definisani ciljevi rada su sledeći:

1. Utvrditi u kom obimu se upotrebljava kontracepcija u ispitivanoj populaciji žena
2. Utvrditi koji faktori doprinose upotrebi kontracepcije
3. Utvrditi da li postoje negativni stavovi prema upotrebi kontracepcije


Hipoteze istraživanja

Iz zadatih ciljeva rada proistekle su i sledeće hipoteze:
H1- obim upotrebe kontracepcije u ispitivanoj populaciji je veći od 60%
H2- starost žena ima pozitivan efekat na upotrebu kontracepcije
H3- obrazovanje žene i njenog partnera/supružnika ima pozitivan uticaj na upotrebu kontracepcije
H4- frekvencija upotrebe kontracepcije je veća kod žena urbanog područja u odnosu na žene ruralnog područja
H5-vrsta emotivne veze je bitan faktor koji određuje upotrebu kontracepcije
H6- ostvareno potomstvo ima pozitivan uticaj na upotrebu kontracepcije
H7- broj željene djece ima pozitivan uticaj na upotrebu kontracepcije
H7- učestalost seksualnih odnosa ima pozitivan uticaj na upotrebu kontracepcije
H8- u ispitivanoj populaciji postoje negativni stavovi prema upotrebi kontracepcije
H9- nuspojave i zablude o kontraceptivnim tabletama imaju veći uticaj na njihovu upotrebu u odnosu na njihove korisne efekte

Malo i o varijablama istraživanja

U istraživanju se razlikuju nezavisne i zavisne varijable. Nezavisne varijable su: godine starosti, mesto stalnog boravka, obrazovanje, stalna partnerska veza u trenutku istraživanja, vrsta emotivne veze u trenutku istraživanja, postojanje potomstva, broj djece, učestalost seksualnih odnosa. Zavisne varijable su upotreba kontracepcije, učestalost upotrebe i odabir kontraceptivnog sredstva.




[2] FORMIRANJE UPITNIKA




Dakle, kao metod istraživanja, korišćen je anonimni upitnik koji je posebno sastavljen za prikupljanje podataka u ovom istraživanju.





[4] FORMIRANJE MATRICE



======================================================================
Napomena:
* [url=https://www.mycity.rs/must-login.png [ OVDE ][/url] možete preuzeti primer matrice koju sam ograničio na 20 opservacija (20 popunjenih upitnika).
======================================================================

Matrica u SPSS-u se formira na osnovu upitnika. Znači, svako pitanje u upitniku mora biti na odgovarajući način preslikano na matricu. U SPSS-u razlikujemo dva osnovna pogleda: Variable View i Data View.




Slika: Variable View - prikaz promenljivih




Slika: Data View - prikaz podataka


Najpre moramo da definišemo parametre vezane za promenljive. Pri tome treba obratiti pažnju da:

--> pitanje u upitniku kod koga se bira samo jedan odgovor - predstavlja jednu promenljivu
(na primer, pitanje 2 iz upitnika "Mesto stalnog boravka" )

--> pitanje u upitniku kod koga se može odabrati više odgovora - ne može da čini jednu promenljivu, već ga razbijamo na podceline (tj. podpromenljive).
(na primer, pitanje 12 iz upitnika "Koji metod kontracepcije koristite")


Uporedite upitnik i strukturu matrice (uključiti Variable View) da biste videli ovu logiku definisanja promenljivih. Svaka promenljiva se definiše u redovima, a parametri koji su vezani za tu promenljivu nalaze se u kolonama. Ime (Name) treba odabrati što kraće i što jasnije jer će ono biti prikazano u Data View; opis (Label) treba da bude detaljan za odabranu promenljivu; vrednosti (Values) promenljive su diskretnog numeričkog tipa; upitnik je bio takav da nisu tolerisana zabušavanja Mr. Green , znači da su žene morale je da popune sve podatke, stoga nema "nedostajućih vrednosti" (Missing).


Ono što može da buni, kod definisanja parametra Values, je kvantifikacija podataka, čija je priroda kvalitativna (al' sam ga sročio).
--> Dakle, sve ćemo odgovore ispitanica (koji su većinom kvalitativni) prikazati brojem !


Ovde ćemo razlikovati 4 situacije:

a) od ispitanice se očekuje neki unos (na primer, pitanje 1. "Godine starosti")
--> ovde nema problema sa preslikavanjem na brojnu vrednost jer se godine izražavaju brojem

b) od ispitanice se očekuje zaokruživanje jednog odgovora (na primer, pitanje 2. "Mesto stalnog boravka")
--> svakoj opciji ćemo dodeliti po jednu numeričku vrednost

Da ne bi mnogo filozofirali, slika će da objasni ovaj princip:



Slika: definisanje numeričkih vrednosti za odgovore


Prvo se postarajmo da smo u Variable View. Potom kliknimo na Values i kada je pojavi kvadratić, kliknimo na njega. Otvoriće se novi prozor (u fokusu) gde definišemo preslikavanje odgovora na numeričku vrednost. Kada povežemo oznaku i broj, treba kliknuti na Add.


c) ispitanica može da zaokruži više odgovora (na primer, pitanje 12. vezano za izbor metode kontracepcije)
--> pitanje nećemo predstaviti sa jednom promenljivom, već sa više tzv. DA/NE promenljivih. Svaka mogućnost koja može biti zaokružena, biće predstavljena sa posebnom promenljivom.

Evo slike i za ovu situaciju:



Slika: primer razlaganja na više promenljivih sa vrednostima DA i NE (tj. 1 i 2)


Malo edukacije: ovde nije pomenuta "apstinencija" koja takođe predstavlja metodu kontracepcije i to jedinu 100% uspešnu Mr. Green (drug je verovatno ovo sveo na pitanje 9 pod c)). Po jednom istraživanju najčešća metoda kontracepcije kod srba je takozvani "coitus interruptus" ili "prekinuti snošaj". Videću da ubacim još jedan rad koji pokazuje FAIL ovih metoda, tj. kolika je šansa da žena zatrudni ukoliko pribegava specifičnim metodama kontracepcije. Koliko me sećanje služi, impulsivni muškarci ne smeju pribegavati C.I. metodi jer ne mogu da kontrolišu ejakulaciju. Oni koji, pak, mogu a pri tome su neiskusni ~20% šanse je da će partner zatrudneti. Kod iskusnih se ovaj procenat značajno smanjuje. Samo teorijski i uz grubu apstrakciju posmatrano, ko želi potpuno "prirodan" metod kontracepcije drugar preporučuje kombinaciju: praćenje plodni/neplodni dani + apstinencija za vreme plodnih dana + prekinut snošaj.

Nego, vratimo se mi na matricu smešak

d) Numerički odgovori koji su zasnovani na Likertovoj skali (1-5). Ako se sve ispratili do sada, i ovo bi trebalo da bude jasno. Videti sliku:



Slika: prikaz odgovora po Likertovoj skali


OK, sad bi trebalo da znate da formulišete sve promenljive (varijable) i odredite sve parametre sa lakoćom.

Sada je vreme da se prebacimo na Data View. U Data View, u kolonama se nalaze promenljive, a u redovima opservacije (odnosno jedan red = jedna opservacija = jedna ispitanica).

Možda ovo opet deluje pomalo nejasno, pa ćemo proći kroz primer (da ne bih mnogo filozofirao):



Slika: prikaz dela opservacije u Data View

OK, nahvatali smo prvu tetu s reda. Da vidimo kako ćemo tumačiti podatke (otvorite u isto vreme matricu i sliku upitnika):

--> Ima 22 godine, živi u gradu, ide u srednju skolu, partner joj ide na faks, ima stalnog partnera, u dugoj je emotivnoj vezi, nema dece, broj dece je 0 (primetite bug Mr. Green ) , rijetko ima seksualne odnose, koristi kontracepciju, pri tome koristi je uvek, i to kondom i pilulu.

(naravno, reverznom metodom se na osnovu upitnika popunjava matrica ! )



To je to. Očekuje vas naporan posao ukucavanja svih opservacija....................


* Učitavanje matrice, čuvanje matrice, generisanje statistika, ... i sve druge aktivnosti će biti logovane u Output prozoru. Kada ga ugasite, SPSS će vas upitati da li želite da sačuvate promene. Ovo pitanje nije vezano za samu matricu već samo za Output prozor. Dakle, ako ne sačuvate promene to neće da utiče na matricu.




[5] STATISTIKA




* Ukliko već niste, preuzmite i otvorite rad (DOC datoteku) koji sam linkovao na početku članka Wink

Za potrebe ovoga rada, najpre će nam trebati deskriptivna statistika, deo oko analize frekvenci. Obratite pažnju na poglavlje: Rezultati istraživanja i potpoglavlje 3.1 - Karakteristike ispitivane populacije, grafikon 2.


Dakle, potrebno je odabrati meni: Analyze --> Descriptive Statistics --> Frequencies...



Slika: odabir menija za analizu frekvenci


Klikom na strelicu udesno biramo promenljive koje će biti analizirane:



Slika: odabir promenljive za analizu


Klikom na dugme Charts... dobija se sledeći prozor, gde biramo opciju Histograms i treba štriklirati opciju With normal curve (da bi se dobila linija normalne raspodele na histrogramu).



Slika: odabir histograma, kao načina prikazivanja podataka


Rezultate analize softvera možete videti u tzv. Output prozoru. U njemu se prate sve akcije, počevši od čuvanja matrice, učitavanje nove datoteke, izvršene analize i druge izvršene operacije.

Bitno je da nema missing values jer se ovaj parametar pokazuje da li neke vrednosti nedostaju u matrici (ovo može poslužiti kao mini reper za kontrolu unosa podataka u matricu).

N predstavlja veličinu uzorka;

Tabelu treba analizirati na sledeći način: broj anketiranih devojaka koje imaju 16 godina je 3; procentualno 1.4% od ukupnog broja anketiranih devojaka i kumulativni procenat predstavlja zbir svih ostalih procenata u koloni do tekućeg reda. Ovaj parametar se iskoristio u radu da se konstatuje da je npr. uzrast ispitanica od 16 - 20 god. zastupljen sa 11.7 % .



Slika: Output prozor i rezultat analize frekvenci


Na prozoru Output prikazuje se i grafikon koji smo odabrali:



Slika: prikaz histograma koji je iskorišten za rad


Na grafikonu 3 je odabrana opcija Bar Charts sa definisanim procentima kao vrednostima grafika:



Slika: prikaz definisanja parametara za Bar Chart


Kako na lak način da ubacite sve ove grafikone i tabele u vaš seminarski/maturski/diplomski rad?


--> U prozoru Output, na beloj (slobodnoj) površini kliknite desnim tasterom miša i odaberite opciju Export... Pojaviće se sledeći prozor:



Slika: prozor za izvoz (export) sadržaja prozora Output


[url=https://www.mycity.rs/must-login.png prilažem i datoteku koju sam dobio sa exportovanjem. Dakle, pomoću LibreOffice-a, OpenOffice-a ili nekog drugog tekst procesora (tipa Microsoft Office Word 2010) možete otvoriti datoteku i jednostavno u rad iskopirati tabele ili grafikone koji su vam od značaja.


Grafike je moguće formulisati i pojedinačno, bez statistika, a na osnovu podataka iz matrice. Za te potrebe služi meni Charts. Chart Builder predstavlja moćni Wizard koji služi za definisanje informacija koje će se pojaviti u grafiku. Druga, jednostavnija opcija je Legacy Dialogs, na primer:




Slika: odabir stavke Legacy Dialogs




Slika: odabraćemo grupu slučajeva




Slika: Parčiće grafika (slices) ćemo odabrati po promenljivoj "broj dece"




Slika: rezultirajući grafik u osnovnoj formi


Dakle, u ovoj situaciji pojaviće se samo grafik bez statistika, i to bazična verzija grafika. Dvostrukim klikom na grafik moguće je urediti taj grafik, na primer dodavanje procenata na parčiće, definisanje drugog tipa grafika, dodavanje dimenzije, izmena legende i drugo.


Kroz čitava potpoglavlja 3.1 i 3.2 iskorišteni su ovi, do sad navedeni statistički principi, samo sa drugim promenljivima.


U potpoglavlju 3.3 - Faktori koji utiču na upotrebu kontracepcije i negativni stavovi o kontracepciji, koristi se takozvani Hi-kvadrat test (Chi Square Test) koji će biti upotrebljen iz upoređivanja promenljivih (Crosstabulation).


Odaberite meni i stavke kao sa sledeće slike:



Slika: odabir stavke Crosstabs...


Želimo da vidimo kakvo je stanje sa upotrebom kontracepcije u odnosu na mesto stalnog boravka:



Slika: definisanje promenljivih u redu i koloni


Kliknimo na dugme Statistics...; Označiti stavke kao sa slike i potvrditi sa Continue.



Slika: dijalog Statistics...


Zatim treba kliknuti na dugme Cells jer želimo uključiti i prikaz procenata; označiti parametre kao sa slike:



Slika: dijalog Cell Display...


Pojaviće se sledeći output prozor sa rezultatima analize. Uporediti sa tabelom u radu:



Slika: prikaz rezultata u Output prozoru


Iz jedne druge analize vidimo deo koji se tiče Hi-kvadrat testa:



Slika: odeljak koji se tiče Chi Square testa


Parametri koji treba da se nalaze u vašem radu su:

Value --> predstavlja vrednost statistike
df --> predstavlja broj stepeni slobode (degrees of freedom). U literaturi se označava i sa "n".
sig --> predstavlja značajnost statistike (significance); U literturi se označava sa "p".


Najpre, hipoteze za Hi-kvadrat test nezavisnosti se postavljaju na sledeći način (u opštem slučaju):
Ho: Dve kategoričke promenljive su nezavisne (ovo je tzv. nulta hipoteza).
Ha: Dve kategoričke promenljive su zavisne (povezane).

Odlučivanje za odbacivanje ili prihvatanje hipoteza se vrši na osnovu značajnosti. Naime, ako je "p" <= 0.05, tada je test statistički značajan i odbacuje se nulta hipoteza (Ho). Dakle:

- Ukoliko je vrednost parametra "p" <= 0.05 hipoteza Ha se prihvata, a odbacuje Ho.
- Ukoliko je vrednost parametra "p" > 0.05 hipoteza Ho se prihvata, a Ha se odbacuje


Što se tiče frekventne analize ajtema, vrši se idenično kao analiza frekvneci:



Slika: prikaz jedne frekventne analize ajtema


Za dalju diskusije oko prihvatanja ili odbacivanja hipoteza na osnovu ovih statističkih rezultata i neslaganja rezultata sa postojećim arhivskim rezultatima našeg područja, treba pročitati deo u radu koji nosi naziv Diskusija. Exclamation

PS Odlučio sam se da postavim beta verziju rada jer je profesor izbacio 15 strana rada (fol, bio je glomazan). Pošto od viška informacija glava ne boli, bolje je okačiti betu. Smajli

Nadam se da će ovo koristiti nekome.

Do sledećeg članka,

Ziveli



Registruj se da bi učestvovao u diskusiji. Registrovanim korisnicima se NE prikazuju reklame unutar poruka.
offline
  • Pridružio: 16 Apr 2008
  • Poruke: 1099
  • Gde živiš: Ank-Morpork

Objašnjenje i izbor tipa varijable




Pogledajmo opciju sa slike:




Ukratko ćemo je pojasniti.

Postoje tri tipa (ili "nivoa merenja") varijabli: nominalni, ordinalni i intervalni.
Nominalni. Odlika ovih varijabli je što o relaciji između vrednosti jedne nominalne varijable ne možemo znati ništa osim da se one razlikuju. Ilustrujmo primerima.

Primer 1

Nazovimo varijablu Boja. Pripišimo joj vrednosti crna, crvena, žuta i plava. Sve što možemo reći o odnosima ovih vrednosti je da se međusobno razlikuju.

Dakle,
crna crvena
crna crvena
crna žuta
crvena crna
crvena žuta
crvena plava
...

Zbog ovog svojstva varijabla je nominalna. Navedimo još jedan primer.

Primer 2

Varijabla Grad. Vrednosti su Beč, Kan, Sidnej i Jagodina Mr. Green

Beč Kan
Beč Sidnej
Beč Jagodina
Kan Beč
Kan Sidnej
Kan Jagodina
Itd.

Sad, pretpostavimo da imamo skup od 9 ispitanika. (pravilnije je reći jedinica istraživanja nego ispitanik, jer se istraživanja vrše i na porodicama, domaćinstvima, raznim drugim grupama i objektima) Skupu od devetoro ispitanika dodeljujemo vrednosti varijable Grad. Onda ih grupišemo prema tim vrednostima i poređamo u red. I dobijemo, recimo:

Sidnej
Sidnej
Kan
Kan
Jagodina
Beč
Beč
Beč
Beč

Vrednost koja se najviše puta pojavila zovemo mod, modus ili modalna vrednost (u SPSSu mod). U ovom slučaju mod je Beč. Moguće je imati više modalnih vrednosti.

Idemo dalje.

Ordinalni. Pored toga što vrednosti ordinalne varijable možemo međusobno da razlikujemo, možemo i da ih stavimo u poredak (order - ordinal). Dakle, za svaku vrednost ordinalne varijable znamo da li je veća ili manja od neke druge vrednosti iste te varijable.

Primer

Varijabla Temperatura. Vrednosti i njihov poredak: jako hladno > hladno > mlako > toplo > jako toplo.

Kao i u slučaju sa nominalnom varijablom, uzmemo npr. 9 nasumičnih vrednosti ove varijable, ali ih poređamo rastućim redom.

jako hladno
jako hladno
jako hladno
hladno
mlako
toplo
toplo
toplo
toplo

Pored moda, kod ordinalnih varijabli možemo da izračunamo i median, minimum, maximum i range.

Median - vrednost srednjeg člana u ovako postavljanom nizu. U ovom slučaju to je 5. član = mlako. Kada imamo paran broj slučajeva, onda možemo da se opredelimo za jednu od vrednosti dva srednja člana.
Minimum i maximum - najmanja i najveća vrednost u ovako postavljenom nizu. U ovom slučaju jako hladno i toplo.
Range - opseg u kome se kreću vrednosti u nizu. Razlika između maksimuma i minimuma. U ovom slučaju ... pogledaj zvezdicu.

*u SPSSu nećemo videti u tabeli "mlako", "jako hladno", "toplo" itd. Sva je prilika da ćemo ove vrednosti kodirati brojevima 1, 2, 3 itd. zbog lakšeg unosa u bazu podataka (matricu). Ono što ćemo u tabeli u SPSSu da dobijemo su upravo ti kodovi-brojevi za minimum, maksimum, range...

Npr. imamo varijablu Posećivanje crkve, a vrednosti su




Range, minimum i maximum su



Intervalni - vrednosti intervalnih varijabli imaju sva svojstva vrednosti ordinalnih varijabli, sa time što u slučaju intervalnih varijabli možemo da kažemo i za koliko je jedna vrednost od druge veća ili manja. Najjednostavnije, vrednosti intervalnih varijabli su najčešće brojčane vrednosti.

Pored mediane, moda, min/maksimuma itd., kod intervalnih varijabli možemo da računamo i mean (aritmetičku sredinu) i kvartile (quartiles).

Nije potrebno objašnjavati kako se računa aritmetička sredina.

Quartiles. Kvartili su, u rastućem nizu vrednosti svih slučajeva (kao u primerima sa nominalnim i ordinalnim varijablama), vrednosti slučajeva ispod kojih se nalazi četvrtina slučajeva. Pa tako imamo 1. i 3. kvartil, tj. vrednosti slučajeva ispod kojih stoje 25%, odnosno, 75% svih slučajeva. 2. kvartil je Mediana.

Percentiles (percentili) su, sledstveno ovome, vrednosti ispod kojih spada određen procenat ukupnih slučajeva.

Primer

4,3
5,1
5,5
5,6
5,6
5,7
<--- 1. kvartil / 25. percentil - ispod ovog člana nalazi se 25% ukupnih slučajeva
5,8
5,9
5,9
5,9
6,2
6,3
6,4 <--- 2. kvartil / 50. percentil / Mediana - ispod ovog člana nalazi se 50% ukupnih slučajeva
6,4
6,6
6,7
6,8
6,8
7,1
7,1 <--- 3. kvartil / 75. percentil - ispod ovog člana nalazi se 75% ukupnih slučajeva
7,1
7,3
7,4
7,5
8,1
9,1


Evo kako to izgleda u tabeli:



Sve ove pokazatelje možemo prikazati tabelarno sledećim koracima: Analyze - Descriptive statistics - Frequencies - Statistics.

Ove pokazatelje možemo prikazati i grafički sledećim koracima: Analyze - Descriptive statistics - Frequencies - Charts. (*za nominalne varijable pogodni su Bar charts, za ordinalne Pie charts, a za intervalne Histograms)

Generalno, pri formiranju varijabli (a one se vrlo često formiraju iz pitanja u anketnim upitnicima), treba težiti tome da tip varijable bude što višeg nivoa (intervalni je najviši), jer što viši nivo varijable, to će više moći da nam pokaže, da nam da više informacija. Recimo, dok nominalnu varijablu možemo opisati samo modom, kod intervalne imamo i kvartile, mean, range itd.


BONUS - Dihotomne varijable

Dihotomne varijable su varijable koje imaju samo dve vrednosti. Pogodne su jer ih možemo predstaviti i kao nominalne i kao ordinalne i kao intervalne.



offline
  • Fil  Male
  • Legendarni građanin
  • Pridružio: 11 Jun 2009
  • Poruke: 14644

Indeks korisnih poruka u temi



* Izvrtanje odgovora na inverzna pitanja: LINK

* Hi-kvadrat se koristi kod kategorijalnih (nominalnih i ordinalnih varijabli) 1.
Ako je uspeh u školi varijabla ordinalnog tipa, trebalo bi da uraditi ANOVA test, koji proverava da li postoje razlike između pojedinih grupa. 2.

*ANOVA test, proverava da li postoje razlike između pojedinih grupa.
Preciznije: ANOVA proverava da li postoje razlike u prosečnim vrednostima (tj. aritmetičkim sredinama) intervalne Dependent varijable za svaku od kategorija, pri čemu su "kategorije", zapravo vrednosti kategorijalne Factor varijable (a kategorijalne varijable su nominalnog ili ordinalnog tipa). Hipoteza koja se testira ANOVA testom je da ne postoje razlike u prosečnim vrednostima između grupa.
Dok nam ANOVA tabela u SPSS-u govori da li razlike postoje, druga tabela, koja treba da bude rezultat onog Bonferroni testa, treba da pokaže između kojih grupa razlike postoje. link

* Više o tumačenju Bonferroni testa: LINK

* Faktorska analiza se koristi prilikom ispitivanja značaja delovanja određenih faktora na varijablu. Na primer: varijabla je hibrid, na koju deluju 3 faktora (preparat, godina i tretman). link.

* PSPP je besplatna alternativa SPSS-u. Može da otvara baze podataka iz SPSS-a (.sav), ali ne otvara output fajlove (.spo) iz SPSSa (niti ih čuva u tom formatu). LINK

offline
  • mcrule  Male
  • Legendarni građanin
  • Michael
  • Spy[Covert OPS], Gathering Intel/Info & The Ultimate Like Master[@ MyCity]
  • Pridružio: 21 Feb 2010
  • Poruke: 16915
  • Gde živiš: 43.6426°N 79.3871°W

Nema komentara?! Shocked
I samo 9 lajkova? Shocked
Ja mislio bice MIN. 26...

Svaka cast na temi, ali zaista. Wink
I'm speechless...


Vidi se da si bas bas ulozio mnogo truda i vremena.
Ako nije tajna koliko? Smile




Ako budem imao neka pitanja/nejasnoca, znam gde da se obratim. Ziveli
[Mada je pretty much sve objasnjeno Mr. Green ]

offline
  • Fil  Male
  • Legendarni građanin
  • Pridružio: 11 Jun 2009
  • Poruke: 14644

mcrule ::Nema komentara?! Shocked
I samo 9 lajkova? Shocked
Ja mislio bice MIN. 26...

Svaka cast na temi, ali zaista. Wink
I'm speechless...


Vidi se da si bas bas ulozio mnogo truda i vremena.
Ako nije tajna koliko? Smile




Ako budem imao neka pitanja/nejasnoca, znam gde da se obratim. Ziveli
[Mada je pretty much sve objasnjeno Mr. Green ]



Hvala Smile


Clanak je radjen od "31 Maj 2011" do "23 Jul 2011".

* Prvo sam (zbog specificnosti teme) morao da pitam administratore da li je OK da je postavim. Kada sam dobio odobrenje, onda sam krenuo lagano da je raduckam, uz drugarov diplomski. Za ovaj period koji je naveden je izaslo (cini mi se) jos par clanaka.

Sta cu kad me interesuje puno stvari Mr. Green


Citat:Ako budem imao neka pitanja/nejasnoca, znam gde da se obratim.

Cek, cek, ovo nisam shvatio Mr. Green Treba li ti pomoc oko SPSS-a ili pomoc oko izbora kontracepcije Mr. Green

offline
  • Pridružio: 16 Apr 2008
  • Poruke: 1099
  • Gde živiš: Ank-Morpork

SPSS se koristi za statističku obradu podataka i ima gomilu opcija za manipulisanje bazama podataka (ili kako ThePhilosopher kaže - matricama). Da bi se SPSS pravilno koristio ne bi bilo loše posedovati neka elementarna znanja iz metodologije i statistike.
Samo par pojašnjenja:
ThePhilosopher ::Ono što može da buni, kod definisanja parametra Values, je kvantifikacija podataka, čija je priroda kvalitativna (al' sam ga sročio).
--> Dakle, sve ćemo odgovore ispitanica (koji su većinom kvalitativni) prikazati brojem !

Naime, vrednosti varijabli (iliti odgovori na pitanja u upitniku) se često kodiraju brojevima. Ovo je veliko olakšanje prilikom formiranja baze (matrice) za velike uzorke. Pretpostavimo da se radi o jednoj jedinoj varijabli (tj. pitanju u upitniku) U kom gradu živite?. Odgovori na pitanje neka budu Novi Sad/Beograd/Kragujevac/Niš.
Sad, zamislite uzorak od 400 slučajeva i zamislite da unosite ceo odgovor npr. Kragujevac za jednog ispitanika. A njih ima 400. Da ne spominjem da je u bazama uvek u pitanju više od jedne varijable tj. uvek je više od jednog pitanja u upitniku.
Umesto toga, jednostavno se ukuca broj, numerički unos, čiji kod korespondira odgovarajućem odgovoru.
ThePhilosopher ::Odlučivanje za odbacivanje ili prihvatanje hipoteza se vrši na osnovu značajnosti:
- Ukoliko je vrednost parametra "p" <= 0.05 hipoteza se prihvata
- Ukoliko je vrednost parametra "p" > 0.05 hipoteza se odbacuje

Malo o ovome. Kada želite da istražite prisustvo neke osobine u celoj populaciji ljudi (tipa: u stanovništvu Srbije), onda odradite popis, tj. ispitate sve članove populacije. Ali, najcešce istraživaci ne raspolažu budžetom dovoljno velikim za ovako nešto. Zato se radi istraživanje na delu populacije - uzorku - koje je finansijski prihvatljivije. Istraživanje se radi sa ciljem da se ustanovi u kojoj meri je neko svojstvo, osobina prisutno u uzorku. Zatim se na uzorku vrši statistički test (kao što je ovde spomenuti Hi kvadrat test) čiji rezultat nam govori možemo li, odnosno, imamo li pravo da nalaz na uzorku prenesemo na celu populaciju. O tome nam govori statistička značajnost.

Savet onima koji znaju engleski jezik:
- Od velike pomoći mogu da vam budu primeri koji su odrađeni u SPSSu, a do njih se dolazi preko Helpa; to je neka vrsta tutoriala,
- Ne libite se da koristite Wikipediu. Tu možete naći dosta o osnovnim pojmovima koji se koriste u statistici, pa i statističkoj analizi. Evo par linkova.
http://en.wikipedia.org/wiki/Template:Statistics
http://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Statistics
- Ne libite se da koristite YouTube Arrow http://www.youtube.com/results?search_query=spss&a.....opensearch

ThePhilosopher ::* Napomena: softver je komercijalan i verzija softvera postoji i za WindowsOd pomoci može da bude tabela podržanosti različitih verzija SPSSa na razlicitim Windows OSovima. Neka vas ne buni to što negde piše PASW. Jedno vreme je to bio naziv za SPSS.

Nabasah na besplatnu alternativu SPSSu koja se zove PSPP. Nisam ga koristio, ali vidim da ima najosnovnije operacije za statističku obradu i osnovne statističke testove. Otvara baze podataka iz SPSSa (.sav), ali ne otvara output fajlove (.spo) iz SPSSa, niti ih tako čuva. (PSPP Download ~15 MB, oficijelni sajt)


@ThePhilosoper
Svaka ti čast. Bilo je potrebno vremena, strpljenja i truda da se ovaj članak odradi. Ziveli
Držim da je neko šire objašnjenje operacija koje SPSS obavlja prilično ambiciozno, ali je ovaj tvoj post dobar i zato što predstavlja jedan model upotrebe SPSSa, pa će odgovori eventualna pitanja koje neko sa tim u vezi može da postavi biti samo varijacija ove teme.
Što se mene tiče, četiri semestra sam imao metodološke predmete. Od toga smo se jedan semestar bavili SPSSom, a jedan semestar sprovođenjem istraživanja. Svojim znanjem ću pomoći koliko mogu.

Još jednom, bravo! Smile

offline
  • Rade Jekić
  • Pridružio: 05 Okt 2005
  • Poruke: 2990
  • Gde živiš: Valjevo

Svaka čast @ThePhilosopher...

Izgleda da se potkrala jedna greška (koliko sam ja uspeo da "uhvatim" s obzirom da nisam "u materiji") i to na ovom delu:

Citat:Svaka promenljiva se definiše u redovima, a parametri koji su vezani za tu promenljivu nalaze se u redovima.

Ako sam ja dobro video na Variable View, parametri se nalaze u kolonama...

Još jednom, čestitam Smile

offline
  • Fil  Male
  • Legendarni građanin
  • Pridružio: 11 Jun 2009
  • Poruke: 14644

Ostro oko. Tako je. Ispravljeno. Hvala Ziveli


@NOED Hvala za dopunu. Super si objasnio Ziveli

offline
  • Pridružio: 24 Nov 2011
  • Poruke: 1

Korisceni metod istrazivanja nije upitnik vec je u pitanju NEEKSPERIMENTALNI metod a korscena tehnika je upitnik. Metod je organizacija samog istrazivanja a tehnika je nacin prikupljanja podataka.
Hipoteze nemaju nikakvu argumentaciju (teorijsku, iskustvenu) ili je to iz nekog razloga izostavljeno ovde?

offline
  • Fil  Male
  • Legendarni građanin
  • Pridružio: 11 Jun 2009
  • Poruke: 14644

Citat:Korisceni metod istrazivanja nije upitnik vec je u pitanju NEEKSPERIMENTALNI metod a korscena tehnika je upitnik. Metod je organizacija samog istrazivanja a tehnika je nacin prikupljanja podataka.
Ja sam pisao u ovom clanku terminologijom - onako kako ih je profesor na fakultetu terao da pisu (tj. kako je ispravljao rad). Wink

Citat:Hipoteze nemaju nikakvu argumentaciju (teorijsku, iskustvenu) ili je to iz nekog razloga izostavljeno ovde?
Nisam okacio celi rad. Ovde nije poenta argumentacija vec upoznavanje sa softverom.

Ko je trenutno na forumu
 

Ukupno su 437 korisnika na forumu :: 9 registrovanih, 1 sakriven i 427 gosta   ::   [ Administrator ] [ Supermoderator ] [ Moderator ] :: Detaljnije

Najviše korisnika na forumu ikad bilo je 1567 - dana 15 Jul 2016 19:18

Korisnici koji su trenutno na forumu:
Korisnici trenutno na forumu: ALBION101, Alojz Hauptman, amstel2, Bane san, Cobi026, djordje92sm, kybonacci, nick93ts, Sonyboy