SPSS_wprowadzenie-tworzenie bazy danych.pdf

SPSS – wprowadzenie

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences – nazwy tej si ħ ju Ň raczej nie u Ň ywa) to

stworzony w 1968 roku pakiet do analiz statystycznych. Jego autorami s Ģ :

Norman H. Nie:

C. Hadlai (Tex) Hull:

oraz Dale H. Bent:

Panowie ci postanowili stworzy ę program, który surowe dane statystyczne konwertowałby

przy u Ň yciu łatwego w obsłudze pakietu do postaci, na podstawie której mo Ň na podejmowa ę

decyzje (w zało Ň eniu biznesowe).

Program si ħ przyj Ģ ł i od momentu powstania jest stale rozbudowywany, umo Ň liwiaj Ģ c coraz

wszechstronniejsz Ģ i bardziej zaawansowan Ģ analiz ħ danych statystycznych. Teraz SPSS to

pr ħŇ nie działaj Ģ ca korporacja, która posiada znaczn Ģ cz ħĻę rynku oraz której zaufało wielu

du Ň ych klientów (np. American Airlines, a w Polsce: BZ WBK). SPSS doczekał si ħ ju Ň

swojej szesnastej odsłony, a zapowiadana jest siedemnasta.

Pakiet (podobnie do wielu innych znanych programów do zastosowa ı statystycznych) składa

si ħ z podstawy (SPSS Base) oraz dodatkowych modułów (SPSS Modules). Moduły to

zestawy narz ħ dzi statystycznych tworz Ģ cych w ramach modułu pewn Ģ tematyczn Ģ cało Ļę .

Przykładem mo Ň e by ę moduł ‘Trends’ do analizy szeregów czasowych lub ‘Maps’

pozwalaj Ģ cy na prezentacj ħ danych na mapach.

Z uwagi na ró Ň ne wersje SPSSa oraz mo Ň liwo Ļę rozbudowania go za pomoc Ģ modułów, mo Ň e

si ħ zdarzy ę , Ň e prezentowane wydruki nie b ħ d Ģ identyczne z uzyskiwanymi przez nas w

trakcie zaj ħę . Materiały przygotowywane s Ģ przy u Ň yciu polskiej wersji SPSS 12.0 (do

niedawna ostatnia osi Ģ galna wersja SPSSa, któr Ģ dyspnował WNE), za Ļ pracujemy na

angielskiej wersji 15.0. Jednak sposób poruszania si ħ w Ļ rodowisku programu, metody

analizy statystycznej oraz interpretacja wyników pozostan Ģ aktualne.

Dodatkowo, z uwagi na fakt, Ň e w wielu miejscach w Polsce, w których mo Ň na si ħ

potencjalnie spotka ę z SPSSem, u Ň ywana jest polska wersja (najcz ħĻ ciej wła Ļ nie 12.0),

sposóby przeprowadzania analiz statystycznych b ħ d Ģ prezentowanaye dla wersji polskiej,

jednak bezpo Ļ rednio po nich podawane b ħ d Ģ równie Ň odpowiedniki dla angielskiej wersji

15.0 (w nawiasach).

SPSS – organizacja programu

Po uruchomieniu SPSSa wy Ļ wietla si ħ główne okno programu (wy Ļ wietla ę si ħ równie Ň mo Ň e

okno z zadaniami, którymi najcz ħĻ ciej rozpoczynamy prac ħ w pakiecie statystycznym (typu

‘Otwórz dane’ (‘Open an existing data source’), ‘Uruchom tutorial ’ (‘Run the tutorial’) ), ale

cz ħ sto usuwa si ħ mo Ň liwo Ļę pojawiania si ħ tego okna przy starcie programu).

Okno główne wygl Ģ da tak:

Mamy w nim dwie zakładki: ‘Dane’ (‘Data View’) oraz ‘Zmienne’ (‘Variable View’).

Zakładki te słu ŇĢ do przeł Ģ czania si ħ odpowiednio pomi ħ dzy edytorem pokazuj Ģ cym warto Ļ ci

zmiennych (‘Dane’ (‘Data View’)), a edytorem z nazwami zmiennych i ich typem (‘Zmienne’

(‘Variable View’)).

W głównym menu SPSSa mamy do wyboru wiele pozycji (‘Plik’ (‘File’), ‘Edycja’ (‘Edit’),

‘Widok’ (‘View’),…), z których ka Ň da posiada dodatkowe rozwijane menu, a niektóre

pozycje tego ostatniego jeszcze dodatkowe menu. Wszystkie elementy tego menu realizuj Ģ

pewne zadania, za Ļ pozycje głównego menu to uporz Ģ dkowanie zada ı w ten sposób, Ň e

stanowi Ģ one zbiory zada ı poł Ģ czonych tematycznie (np. ‘Analiza’ (‘Analyze’) pozwala

przeprowadza ę ró Ň nego rodzaju wnioskowanie statystyczne).

Do wyników analiz statystycznych otwierane jest dodatkowe okno (‘Raport’ (‘Output’)).

Zapisuj Ģ si ħ w nim wyniki wszystkich analiz prowadzonych w bie ŇĢ cej sesji SPSSa.

Wczytywanie / import / eksport danych

Tworzenie własnej bazy danych

W SPSSie mo Ň emy stworzy ę własn Ģ baz ħ danych – przykładowo wpisa ę w postaci bazy

danych wyniki ankiety, któr Ģ zebrali Ļ my. Powiedzmy, Ň e w ankiecie pytali Ļ my studentów o

płe ę , wag ħ , wzrost i wydział i dostali Ļ my nast ħ puj Ģ ce odpowiedzi:

płeę

waga

wzrost wydział

168

171

WNE

170

181

WNE

165

173

WNE

172

188

WNE

195

176

WNE

180

WNE

177

183

WNE

177

Taka baza danych, oczywi Ļ cie w bardziej rozbudowanej postaci, mo Ň e przykładowo słu Ň y ę do

porównania wagi i wzrostu studentów (wzgl ħ dnie stworzonego na podstawie tych dwóch

współczynnika BMI (body mass index)) pomi ħ dzy kobietami i m ħŇ czyznami oraz pomi ħ dzy

wydziałami.

ņ eby wprowadzi ę tak Ģ baz ħ do SPSSa, powinni Ļ my otworzy ę „ Ļ wie ŇĢ ” jego sesj ħ , lub wybra ę

Plik ã Nowy ã Dane (File ã New ã Data). Dobrze jest zacz Ģę od zakładki ‘Zmienne’

(‘Variable View’) i w polu ‘Nazwa’ (‘Name’) wpisa ę nazwy naszych zmiennych.

Przykładowo w pierwsze pole kolumny ‘Nazwa’ (‘Name’) wpiszmy ‘płe ę ’, klikaj Ģ c

uprzednio na to pole. Po naci Ļ ni ħ ciu ‘Enter’ domy Ļ lnymi warto Ļ ciami wypełniaj Ģ si ħ inne

pola. Mo Ň emy oczywi Ļ cie zmienia ę ich warto Ļ ci. Prosz ħ równie Ň zwróci ę uwag ħ , Ň e po

edytorze SPSSa mo Ň emy si ħ porusza ę podobnie jak po znanym wielu Excelu.

Pozostaj Ģ do rozwi Ģ zania dwa problemy: co robimy z dyskretnymi zmiennymi zbieranymi

jako tekstowe (‘płe ę ’ i ‘wydział’) oraz jak potraktowa ę braki danych wyst ħ puj Ģ ce w zmiennej

‘waga’? Pierwszy z problemów standardowo rozwi Ģ zuje si ħ przez ustalenie liczb naturalnych,

które b ħ d Ģ oznaczały poszczególne kategorie (np. dla zmiennej ‘płe ę ’ niech 1 oznacza

kobiet ħ , a 2 m ħŇ czyzn ħ ; dla zmiennej wydział niech 1 oznacza WNE, a 2 - WZ).

Drugi problem to odpowiednie uwzgl ħ dnienie braków danych. Mo Ň emy te braki danych

zakodowa ę jak ĢĻ liczb Ģ (np. bardzo du ŇĢ 99999999 albo bardzo mał Ģ -99999999). Problemem

jest to, Ň e SPSS b ħ dzie widział te warto Ļ ci jako tak samo wa Ň ne warto Ļ ci zmiennych, jak

ka Ň de inne, chyba Ň e zdefiniujemy je jako braki danych.

Nasza baza przygotowana do wpisania do SPSSa wygl Ģ da wi ħ c tak:

płeę

waga

wzrost wydział

168

171

99999999 170

181

165

173

172

188

195

176

180

99999999 177

183

177

Prosz ħ zwróci ę uwag ħ , Ň e po klikni ħ ciu na niektóre komórki, pokazuje si ħ na ich ko ı cu

prostok Ģ t z kropkami lub .

Klikni ħ cie na prostok Ģ t wy Ļ wietla okno opcji, a rozwija dodatkowe menu.

Edycja atrybutów zmiennych

W zakładce ‘Zmienne’ (‘Variable View’) mo Ň emy jeszcze zmienia ę atrybuty zmiennej – od

deklarowania jej typu przez nadawanie jej etykiety, do okre Ļ lania jej skali pomiarowej. W

kolumnie ‘Etykieta’ (‘Label’) mo Ň emy opisa ę zmienne, np. ‘płe ę ’ jako ‘płe ę studenta’. Wa Ň na

jest kolejna kolumna (‘Warto Ļ ci’ (‘Values’) ), która nadaje etykiety poszczególnym

kategoriom zmiennych dyskretnych (u nas ‘płe ę ’ i ‘wydział’). Bez nadania tych etykiet, w

wynikach analiz te zmienne b ħ d Ģ si ħ pojawiały jako liczby oznaczaj Ģ ce ich kategorie (u nas

‘1’ i ‘2’), po ich nadaniu kategorie b ħ d Ģ si ħ wy Ļ wietlały zgodnie z nadanymi im etykietami.

Nadajmy warto Ļ ciom ‘1’ zmiennej ‘płe ę ’ etykiet ħ ‘kobieta’, a ‘2’ m ħŇ czyzna. Klikamy na

prostok Ģ t z kropkami w polu ‘Warto Ļ ci’ (‘Values’) dla zmiennej ‘płe ę ’ i wypełniamy

wyskakuj Ģ ce okno wpisuj Ģ c warto Ļę zmiennej oraz jej etykiet ħ i klikaj Ģ c ‘Dodaj’ (‘Add’).

Analogicznie zróbmy z warto Ļ ciami zmiennej ‘wydział’ (‘1’=’WNE’, ‘2’=’WZ’).

Kolejna kolumna to ‘Braki danych’ (‘Missing’). W tej kolumnie wpisujemy wszystkie braki

danych, które w Ļ ród zmiennych wyst ħ puj Ģ (je Ļ li nie wpiszemy braku danych to kody tych

braków b ħ d Ģ brały udział w analizie – b ħ d Ģ w bazie danych istniały osoby wa ŇĢ ce

99999999kg..).

Wa Ň na jest równie Ň ostatnia kolumna ‘Poziom’ (‘Measure’), przede wszystkim ze wzgl ħ du na

jej warto Ļę informacyjn Ģ dla u Ň ytkownika, który pierwszy raz widzi baz ħ danych. W

kolumnie tej mo Ň emy ustali ę jaka jest skala pomiarowa poszczególnych zmiennych.

Teraz mo Ň emy si ħ przenie Ļę do zakładki ‘Dane’ (‘Data View’) i wpisa ę w ni Ģ warto Ļ ci

zmiennych, dokładnie tak, jakby Ļ my to robili w Excelu.

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: