Особенности работы с пакетом SPSS (Statistical Package for the Social Science)

Особенности работы с пакетом SPSS
SPSS — Statistical Package for the Social Science (статистический пакет для социальных наук)
Наряду с другими статистическими пакетами (Statistica, STATA, SAS) широко используется специалистами в сфере исследований (социология, психология, маркетинг, медицина и пр.) для обработки и анализа количественных данных.

SPSS – это аббревиатура от Statistical Package for the Social Science (статистический пакет для социальных паук).
Как следует из названия, SPSS представляет собой множество различных программ, предназначенных для анализа данных в социальных науках.
Эти программы позволяют организовывать ввод данных, гибко менять их структуру, применять к ним самые современные методы обработки или их последовательность и получать результаты в удобной и наглядной форме.
Все это множество программ объединено в единую систему, обеспечивающую простой и дружественный диалог с исследователем и снабженную исчерпывающей справочной поддержкой. Благодаря такой дружественности система SPSS легко доступна для освоения даже тем, кто имеет минимальные навыки владения компьютером.
Особенности работы с пакетом SPSS

Запуск программы, интерфейс, принципы работы
Запуск SPSS Start All Programs SPSS Inc IBM SPSS Statistics

При запуске SPSS пользователю открывается окно для ввода, редактирования и просмотра данных исследования. Данные сохраняются в файле с расширением *.sav
Вкладка «Data view» (Окно данных)
• Окно ввода данных
• Columns: variables (переменные)
• Rows: cases (наблюдения)
Вкладка «Variable view» (Окно переменных)
• Окно создания и настройки переменных
• Variables (список переменных)
• Параметры каждой из переменных
Запуск программы, интерфейс, принципы работы

В отличие, например, от Excel, результаты вычислений, анализа данных и их представление в визуальном виде производится в отдельном окне. Окно отображает историю команд (слева), вывод результатов расчетов и возникающие ошибки расчетов (справа). Сохранение осуществляется в файл *.spv или *.spo

Создание файлов данных. Настройка переменных
3 ЭТАПА СОЗДАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА
До начала ввода данных в SPSS необходимо создать макет (структуру) переменных (на основе, например, анкеты). В этом случае вопросы ложатся в основу переменных. У каждой переменной – свои настройки (имя, допустимые значения, тип шкалы и др.)
Структуру базы данных правильнее определить на этапе планирования исследования и разработки инструментария (например, анкеты) в соответствии с гипотезой и задачами исследования.

ПАРАМЕТРЫ ПЕРЕМЕННЫХ
Вкладка Переменные содержит информацию о параметрах переменных, в которые затем вводятся собранные данные. 1. Имя переменной (Name)

ПАРАМЕТРЫ ПЕРЕМЕННЫХ
2. Тип переменной (Type)
Наиболее часто используются два типа переменной:

ПАРАМЕТРЫ ПЕРЕМЕННЫХ
3. Ширина (Width) Позволяет установить число знаков, которые можно ввести в значение настраиваемой переменной.
4. Десятичные (Decimals) Позволяет установить число знаков, после запятой (не более 16) в вводимом значении переменной.

ПАРАМЕТРЫ ПЕРЕМЕННЫХ
5. Метка (Labels) Используется, когда смысл переменной недостаточно точно отражен в имени переменной. Это поле для ввода полного названия переменной (обычно номер и формулировка вопроса). Максимальная длина - 256 знаков.
6. Значения (Values)
Вводятся коды и их значения
обычно – коды ответов на вопрос:
1 = «Да»
2 = «Нет»
99 = «Затрудняюсь ответить»

ПАРАМЕТРЫ ПЕРЕМЕННЫХ
7. Пропущенные (Missing) Поле для ввода пропущенных значений; используется, если нужно исключить из расчета какие-либо значения (например, посчитать без «затруднившихся ответить», т.е. без кода 99).
8. Шкала (Scale) Устанавливается тип шкалы измерения, в зависимости от данных, которые содержит переменная (номинальные, порядковые, метрические).

Шкалы
Шкала (Scale) – правило, определяющее, каким образом в процессе измерения каждому изучаемому объекту ставится в соответствие некоторое число или символы.
Шкалирование (Scaling) – процесс создания континуума (последовательного ряда), на котором размещаются измеряемые объекты.

Номинальная шкала (Nominal) ― шкала наименований, которая состоит из значений признаков, не упорядоченных по степени возрастания или убывания. Пример: национальность, профессия, семейное положение, пол и т.д.
Порядковая шкала (Ordinal) ― градации располагаются в определенном порядке относительно возрастания либо убывания интенсивности свойства. Пример: переменная «Курение» со значениями (1 = некурящий; 2 = изредка курящий; 3 = интенсивно курящий; 4 = очень интенсивно курящий ). Переменная сортирована в порядке значимости снизу вверх: умеренный курильщик курит больше, нежели некурящий, а сильно курящий — больше, чем умеренный курильщик и т.д., поэтому порядковая шкала.
Интервальные шкалы (Interval) ― основаны на процедурах, обеспечивающих равные или примерно равные расстояния между градациями переменной. В данном случае сравниваются не значения переменных, а расстояния между значениями. Пример: температура, измеренная в градусах Цельсия. Можно не только сказать, что температура 30 градусов выше, чем 20 градусов, но и то, что увеличение температуры с 10 до 30 градусов вдвое больше увеличения температуры от 20 до 30 градусов.
Шкалы отношений (Метрические) ― соответствуют всем требованиям, предъявляемым к шкалам более низких классов. Пример: возраст. Если Максу 30 лет, а Сергею 60, можно сказать, что Сергей вдвое старше Макса.
Типы шкал

Ввод данных

Расчет описательных статистик в SPSS
Описательные статистики (Descriptive Statistics) - это основные статистические параметры, которыми можно описать имеющееся распределение данных, если оно носит характер близкий к нормальному распределению. Все данные условно делятся на два больших класса:
Дискретные
(отдельные значения признака,
общее число которых конечно)
Номинальные
Пол респондента:
1 – Мужской
2 – Женский
Непрерывные
(могут принимать любое значение в некотором интервале)
Интервальные (числовые)
Доход работника (INCOME): 100$..................100 000$ Возраст, лет: 18 лет …….. 78 лет
Порядковые
Возрастная группа:
1 – «18-24 года»
2 – «25-34 года»
3 – «35-44 года»
Рассмотрим, как вычисляются описательные статистики для двух типов данных.

Описательные статистики для дискретных данных

Описательные статистики для дискретных данных
1. Каждая строка частотной таблицы описывает одно возможное значение.
2. Первый столбец содержит метки отдельных значений (уровень образования).
3. Во втором столбце под заголовком «Частота» приведена частота каждого из вариантов уровня образования.
Пример: 38 респондентов имеют «неполное среднее образование», а у большинства опрошенных высшее образование – 764.

Описательные статистики для дискретных данных
4. В третьем столбце показана процентная частота каждого варианта образования.
5. В четвертом столбце дано допустимое процентное значение (исключены потерянные данные).
6. Последний столбец «Накопленный процент» содержит сумму процентных частот.

Анализ множественных ответов
При анализе и кодировании множественных ответов (вопросы, на которые можно дать несколько ответов одновременно) используются два метода:

Метод множественных категорий
Пример: В массиве данных job.sav был вопрос: «На что, по Вашему мнению, должна быть в первую очередь направлена работа по развитию конкуренции в Курской области?». Варианты ответов: 1. создание условий для того, чтобы увеличения юридических и физических лиц, 2. создание системы информирования населения о работе розничных компаний, защите прав потребителей и состояния конкуренции и т.д.
Определение наборов в SPSS:
«Анализ» → «Множественные
ответы» → «Определить наборы»
→ Выбрать переменные Q6_1 – Q6_5
→ Задать категориальную кодировку
→ Выбрать диапазон значений: 1:13
Кодирование переменных: Максимальное количество возможных ответов равно 3. Каждая из трех переменных кодируется одинаковыми категориями. Не зависимо от количества данных ответов область этих переменных заполняется слева направо.

Дополнительные материалы
Бююль А., Цеффель П. SPSS: искусство обработки информации. – М., 2005
Наследов А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. – СПб., 2013
Измерение в социологии: учеб. пособие / А.П. Кулаков; Новосиб.гос. архитектур.-строит. ун-т. – Новосибирск : НГАСУ (Сибстрин), 2005
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS – Москва., 2006
Е.В. Дорогонько Обработка и анализ социологическх данных с помощью пакета SPSS – Сургут Издательский центр СурГУ., 2010
Иллюстрированный самоучитель по SPSS [Электронный ресурс]. URL: www.learnspss.ru
SPSS: обработка статистической информации [Электронный ресурс]. URL: www.ispss.ru
Иллюстрированный самоучитель по SPSS [Электронный ресурс] / Компьютерная документация Hardline.RU. – М., 2006. – URL : http://www.hardline.ru