Программа SPSS

SPSS является самой распространённой программой для обработки статистической информации. В настоящем разделе описан путь этой программы к такому выдающемуся успеху. Затем приведен обзор отдельных модулей программы.

1.1 История SPSS

Два студента Норман Най (Norman Nie) и Дейл Вент (Dale Bent), специализировавшиеся в области политологии в 1965 году пытались отыскать в Стенфордском университете Сан-Франциско компьютерную программу, подходящую для анализа статистической информации. Вскоре они разочаровались в своих попытках, так как имеющиеся программы оказывались более или менее непригодными, неудачно построенными или не обеспечивали наглядность представления обработанной информации. К тому же принципы пользования менялись от программы к программе.

Так, не долго думая, они решили разработать собственную программу, со своей концепцией и единым синтаксисом. В их распоряжении тогда был язык программирования FORTRAN и вычислительная машина типа IBM 7090. Уже через год была разработана первая версия программы, которая, еще через год, в 1967, могла работать на IBM 360. К этому времени к группе разработчиков присоединился Хэдлай Халл (Hadlai Hull).

Как известно из истории развития информатики, программы тогда представляли собой пакеты перфокарт. Как раз на это указывает и исходное название программы, которое авторы дали своему продукту: SPSS — это аббревиатура от Statistical Package for the Social Science.

В 1970 году работа над программой была продолжена в Чикагском университете, а Норман Най основал соответствующую фирму — к тому моменту уже было произведено шестьдесят инсталляций. Первое руководство для пользователей описывало одиннадцать различных процедур.

Спустя пять лет SPSS была уже инсталлирована шестьсот раз, причём под разными операционными системами. С самого начала версиям программы присваивали соответствующие порядковые номера. В 1975 была разработана уже шестая версия (SPSS6). До 1981 последовали версии 7, 8 и 9.

Командный язык (синтаксис) SPSS в то время был ещё не так хорошо развит, как сейчас, и естественно ориентирован на перфокарты. Поэтому так называемые управляющие карты SPSS состояли из идентификационного поля (столбцы 1-15) и из поля параметров (столбцы 16-80).

В 1983 году командный язык SPSS был полностью переработан, синтаксис стал значительно удобней. Что бы отметить этот факт, программа была переименована в SPSSX, где буква X должна была служить как номером версии в римскими числами, так и сокращением для extended (расширенный).

Так как применение перфокарт к этому моменту уже стало историей, то программа SPSS и информация, подлежащая обработке, сохранялись в отдельных файлах на винчестерах больших ЭВМ, которые тогда использовались повсеместно. Год от года постоянно увеличивалось и количество процедур.

С появлением персональных компьютеров была разработана также и PC-версия SPSS, с 1983 года появилась PC-версия SPSS\PC+. рассчитанная на MS-DOS. Позже, с момента основания в 1984 году европейского торгового представительства в Горинхеме в Нидерландах, SPSS стал широко применяться и в Европе. В настоящее время это самое распространённое программное обеспечение для статистического анализа во всём мире.

Для того, чтобы отразить возможность использования программы во всех областях, имеющих отношение к статистическому анализу, буква X вновь была удалена из названия марки, а исходной аббревиатуре присвоено новое значение: Superior Performance Software System (система программного обеспечения высшей производительности).

Если PC версия SPSS/PC+ была чуть усовершенствованной версией для больших ЭВМ, то SPSS для операционной системой Windows (SPSS for Windows) стала большим шагом вперёд. Во первых эта версия SPSS обладает всеми возможностями версии для больших ЭВМ, во вторых, за некоторыми немногочисленными исключениями, программой можно пользоваться без особых знаний в области прикладного программирования. Вызов необходимых процедур статистического анализа происходит при помощи стандартной техники, применяемой в Windows, то есть с помощью мыши и соответствующих диалоговых окон.

Первая версия SPSS для Windows имела порядковый номер 5. Затем последовали версии 6.0 и 6.1 с некоторыми нововведениями в статистической и графической областях; версия 6.1 была первой статистической программой для Windows, которая использовала 32 битную архитектуру Windows 3.1. Это можно было заметить по более высокой скорости выполнения вычислений. Усовершенствования коснулись также и интерфейса пользователя. В конце концов, была выпущена версия 6.1.3, которая уже могла работать и под Windows 95 и под NT.

В начале 1996 года появилась 7-я версия SPSS, сначала как версия 7.0, а затем 7.5. Наряду с расширением возможностей в сфере статистики, разница между этими двумя версиями заключалась в том, что в версии 7.5 как меню, так и интерфейс программы были выполнены уже не только на английском, но и на других наиболее распространенных языках.

Самым весомым отличием версии 7 по отношению к предыдущим версиям, был абсолютно новый подход к выводу информации на экран. Так, во первых, получил новые очертания так называемый Viewer (Окно просмотра), и, во вторых, более приятный внешний вид приобрели таблицы результатов расчётов (мобильные таблицы). Появившаяся технология мобильных таблиц позволяет перестраивать полученные таблицы различным способами.

Если предшественница данной версии — версия 6.1.3 могла работать как под старой Windows 3.1 так и под новой Windows 95 (NT), то SPSS версии 7 могла работать только при наличии Windows 95 (NT).

За версией 7.5 последовала версия 8.0, прогресс которой заключался в усовершенствовании графической оболочки. Возможность составления интерактивных графиков предоставляет рад преимуществ по сравнению с традиционными графиками, которые являются стандартом для многих других пакетов.

Версия 9.0 включала в себя несколько новых статистических методов, в т.ч. многозначную логистическую регрессию, и несколько новых графических возможностей, расширяющих область интерактивных графиков.

Версия, описываемая в этой книге имеет порядковый номер 10.0. Ниже изложены важнейшие нововведения, относящиеся к этой версии.

1.2 Новое в версии 10.0

Версия 10.0 SPSS имеет два самых существенных отличия по сравнению с предыдущей версией 9.0. Они будут рассмотрены в этой книге:

Было изменено строение Редактора данных. Благодаря закладкам Данные и Переменные облегчён переход между областями ввода данных и описания переменных. Таким образом, форма описания переменных была упрощена и соответствует теперь общепринятым стандартам, применяемым в сфере табличных расчётов.

В области статистики был добавлен регрессионный анализ с категориальной целевой переменной.

1.3 Модули SPSS

Основу программы SPSS составляет SPSS Base (базовый модуль), предоставляющий разнообразные возможности доступа к данным и управления данными. Он содержит методы анализа, которые применяются чаще всего.

Традиционно вместе с SPSS Base (базовым модулем) поставляются ещё два модуля: Advanced Models (продвинутые модели) и Regression Models (регрессионные модели). Эти три модуля охватывают тот спектр методов анализа, который входил в раннюю версию программы для больших ЭВМ.

В приложении А Вы сможете найти информацию о том, какие методы анализа относятся к тому или иному модулю. Пользователь, который приобрёл все эти три модуля, может не обращать внимания на данное приложение.

Наряду с тремя упомянутыми, существует еще ряд специальных дополнительных модулей и самостоятельных программ, число которых постоянно растёт, так что пользователям следует постоянно знакомиться с информацией о нововведениях в SPSS.

В этой книге описываются базисный модуль, а также модули Regression Models, Advanced Models и Tables. Назначением последнего модуля является составление презентационных таблиц. В книге не рассматриваются логлинейные модели, анализ выживания и многомерное шкалирование, а также процедура составления презентаций.

SPSS Base (Базовый модуль)

SPSS Base входит в базовую поставку. Он включает все процедуры ввода, отбора и корректировки данных, а также большинство предлагаемых в SPSS статистических методов. Наряду с простыми методиками статистического анализа, такими как частотный анализ, расчет статистических характеристик, таблиц сопряженности, корреляций, построения графиков, этот модуль включает t-тесты и большое количество других непараметрических тестов, а также усложненные методы, такие как многомерный линейный регрессионный анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, дисперсионный анализ, анализ пригодности (анализ надежности) и многомерное шкалирование.

Regression Models

Данный модуль включает в себя различные методы регрессионного анализа, такие как: бинарная и мультиномиальная логистическая регрессия, нелинейная регрессия и пробит-анализ.

Advanced Models

В этот модуль входят различные методы дисперсионного анализа (многомерный, с учетом повторных измерений), общая линейная модель, анализ выживания, включая метод Каплана-Майера и регрессию Кокса, логлинейные, а также логитлоглинсйные модели.

Tables

Модуль Tables служит для создания презентационных таблиц. Здесь предоставляются более широкие возможности по сравнению со упрощенными частотными таблицами и таблицами сопряженности, которые строятся в SPSS Base (базовом модуле).

Ниже в алфавитном порядке приведен список остальных модулей и программ предлагаемых для расширения SPSS.

Amos

Amos (Analysis of moment structures — анализ моментных структур) включает методы анализа с помощью линейных структурных уравнений. Целью программы является проверка сложных теоретических связей между различными признаками случайного процесса и их описание при помощи подходящих коэффициентов. Проверка проводится в форме причинного анализа и анализа траектории. При этом пользователь в графическом виде должен задать теоретическую модель, в которую вместе с данными непосредственных наблюдений могут быть включены и так называемые скрытые элементы. Программа Amos включена в состав модулей расширения SPSS, как преемник L1SREL (Linear Structural RELationships — линейные структурные взаимоотношения).

AnswerTree

AnswerTree (дерево решений) включает четыре различных метода автоматизированного деления данных на отдельные группы (сегменты). Деление проводится таким образом, что частотные распределения целевой (зависимой) переменной в различных сегментах значимо различаются. Типичным примером применения данною метода является создание характерных профилей покупателей при исследовании потребительского рынка. AnswerTree является преемницей программы СНАШ (Chi squared interaction Detector — детектор взаимодействий на основе хи-квадрата).

Categories

Модуль содержит различные методы для анализа категориальных данных, а именно: анализ соответствий и три различных метода оптимального шкалирования (анализ однородности, нелинейный анализ главных компонент, нелинейный канонический корреляционный анализ).

Clementine

Clementine — это программа для data mining (добычи знаний), в которой пользователю предлагаются многочисленные подходы к построению моделей, к примеру, нейронные сети, деревья решений, различные виды регрессионного анализа. Clementine представляет собой "верстак" аналитика, при помощи которого можно визуализировать процесс моделирования, перепроверять модели, сравнивать их между собой. Для удобства пользования программой имеется вспомогательная среда внедрения результатов.

Conjoint (совместный анализ)

Совместный анализ применяется при исследовании рынка для изучения потребительских свойств продуктов на предмет их привлекательности. При этом опрашиваемые респонденты по своему усмотрению должны расположить предлагаемые наборы потребительских свойств продуктов в порядке предпочтения, на основании которого можно затем вывести так называемые детализированные показатели полезности отдельных категорий каждого потребительских свойства.

Data Entry (ввод данных)

Программа Data Entry предназначена для быстрого составления вопросников, а также ввода и чистки данных. Заданные на этапе создания вопросника вопросы и категории ответов потом используются в качестве меток переменных и значений.

Exact Tests (Точные тесты)

Данный модуль служит для вычисления точного значения вероятности ошибки (величины р) в условиях ограниченности данных при проверке по критерию х2 (Chi-Quadrat-Test) и при непараметрических тестах. В случае необходимости для этого также может быть применён метод Монте-Карло (Monte-Carlo).

GOLDMineR

Программа содержит специальную регрессионную модель для регрессионного анализа упорядоченных зависимых и независимых переменных.

SamplePower

При помощи SamplePower может быть определён оптимальный размер выборки для большинства методов статистического анализа, реализованных в SPSS.

SPSS Missing Value Analysis

Данный модуль служит для анализа и восстановления закономерностей, которым подчиняются пропущенные значения. Он предоставляет различные варианты замены недостающих значений.

Trends

Модуль Trends содержит различные методы для анализа временных рядов, такие как: модели ARIMA, экспоненциальное сглаживание, сезонная декомпозиция и спектральный анализ.

Модули Amos, AnswerTree, Categories, Conjoint, LISREL и Trends описаны в книге этих же авторов: "SPSS. Методы исследования рынка и мнений".

Инсталляция

В этой главе мы покажем, как установить SPSS с компакт-диска, создать ярлык на эту программу и задать рабочий каталог. Далее мы расскажем об установке прилагаемого к книге компакт-диска примеров.

2.1 Системные требования для инсталляции SPSS 10.0

Чтобы вы могли использовать SPSS 10.0 для Windows на своем компьютере, аппаратное и программное обеспечение должны удовлетворять следующим минимальным требованиям:

•  Windows 95, Windows 98, Windows NT 4.0 или Windows 2000,

•  процессор Pentium 90 МГц (или более),

•  не менее 16 Мбайт оперативной памяти (рекомендуется 64 Мбайт),

•  не менее 80 Мбайт свободного места на жестком диске (для базовой системы) и еше 80 Мбайт для работы SPSS,

•  привод CD-ROM,

•  видеокарта с минимальным разрешением 800*600 (SVGA). 

Кроме того, для инсталляции необходимы:

•  серийный номер SPSS, который указан на коробке компакт-диска,

•  лицензионный код для SPSS, который прилагается на отдельном листке.

Лицензионный код дает возможность инсталлировать базовую систему и модули расширения SPSS, приобретаемые дополнительно.

2.2 Инсталляция SPSS 11.5

В следующем описании мы исходим из того, что на вашем компьютере установлена операционная система Windows 98 или Windows 2000.

•  Вставьте инсталляционный компакт-диск SPSS 11.5 для Windows в привод CD-ROM.

•  Немного подождите — должна автоматически запуститься программа инсталляции. На рабочем столе Windows вы увидите следующее окно.

•  Щелкните на пункте Install SPSS (Установить SPSS).

Программа инсталляции SPSS подготовит так называемый "мастер InstallShield", который будет сопровождать вас в процессе инсталляции.

•  Подождите, пока подготовка к инсталляции не завершится.

Рис. 2.1: Начальный экран программы инсталляции

Наконец, программа инсталляции SPSS 11.5 для Windows готова к работе. Прежде чем запускать ее, рекомендуется закрыть все программы Windows.

•  Если все остальные программы Windows закрыты, щелкните на кнопке Next (Далее). На экране появится Лицензионное соглашение SPSS.

•  Примите предлагаемые условия, щелкнув на кнопке "Yes" (Да). Теперь можно задать каталог, в который будет инсталлирована SPSS 10.0 для Windows.

•  Чтобы принять предлагаемый по умолчанию каталог (C:\Program Files\SPSS), щелкните на кнопке Далее.

Но если вы хотите установить SPSS в другой каталог, щелкните на кнопке Browse (Обзор). Откроется диалоговое окно Select Directory (Выбрать каталог). Здесь можно установить желаемый каталог.

На следующем этапе работы мастера требуется ввести данные пользователя. Здесь следует указать серийный номер SPSS.

•  Введите соответствующие данные и подтвердите их кнопкой Next.

 Теперь вы должны выбрать один из трех типов инсталляции:

•  Standard (Стандартная): Программа будет установлена в наиболее употребительной конфигурации. Этот тип инсталляции рекомендуется для большинства пользователей.

•  Minimal (Минимальная): Будет инсталлирована лишь минимально необходимая конфигурация.

Рис. 2.2: Сведения о пользователе

•  Custom (Специальная): Здесь можно выбрать, какие функции программы будут инсталлированы. Этот тип инсталляции рекомендуется для опытных пользователей.

  •  Подтвердите настройку по умолчанию Standard щелчком на кнопке Next. Затем мастер потребует от вас указать вид инсталляции.

  •  Подтвердите установку для одной рабочей станции щелчком на кнопке Next.

На следующем этапе мастер требует ввести код лицензии, который вы должны были получить для SPSS.

•  Введите код лицензии на программу. Обратите внимание, что группы цифр в коде обязательно должны быть разделены пробелом.

•  Подтвердите ввод, щелкнув на кнопке Next. Теперь можно выбрать, какие модули SPSS должны быть установлены. Свой выбор так же подтвердите кнопкой Next.

После этого SPSS будет искать файлы модулей, выбранных для инсталляции ("Files to install are determined..." — Определяются файлы для инсталляции).

•  Наконец, на заключительном этапе вы можете еще раз проверить сделанные ранее установки ("Ready to install files" — Готов к инсталляции файлов).

Рис. 2.3: Ввод кода лицензии

•  Подтвердите сделанные установки щелчком на кнопке Next. SPSS начнет инсталляцию файлов.

•  После инсталляции файлов программы мастер спросит в вас, когда вы желаете зарегистрировать SPSS — сейчас или позже. Выберите нужный вариант и щелкните на Next.

Теперь инсталляция SPSS для Windows 10.0 завершена; вы получаете соответствующее указание ("Setup was finished" — Инсталляция завершена). Вы можете запустить интерактивную обучающую программу или вернуться на рабочий стол Windows.

•  Чтобы выйти из процесса инсталляции, щелкните на кнопке Finish (Готово); в этом случае интерактивная обучающая программа не запустится.

•  В результате вы вернетесь на рабочий стол Windows и снова увидите начальный экран программы инсталляции (см. рис. 2.1). Щелкните здесь на кнопке Exit (Выход).

2.3 Создание ярлыка

Мы предполагаем, что в дальнейшем вы часто будете работать с SPSS и вам будет необходим быстрый доступ к этой программе. Поэтому мы предлагаем вам создать для нее ярлык.

•  Щелкните правой кнопкой мыши на свободном месте рабочего стола Windows 98. Появится контекстное меню.

•  Выберите в контекстном меню команду Создать (New).

•  Щелкните на пункте Ярлык (Shortcut). Рабочий стол Windows 98 приобрет вид, показанный на рис. 2.4.

Откроется диалоговое окно Создать ярлык (Create Shortcut).

•  Введите в этом диалоговом окне путь и имя исполняемого файла — как правило, это будет "C:\Program Files\SPSS\spsswin.exe" — или выберите путь и файл с помощью кнопки Обзор (Browse), если вы не помните их в точности. Эта кнопка открывает структуру каталогов, в которой можно найти файл spsswin.exe.

•  Подтвердите ввод, щелкнув на кнопке Далее (Next).

Откроется диалоговое окно Выбор названия программы (Select a Title for the Program).

•  Введите в поле Укажите название ярлыка (Select a name for the shortcut) текст "SPSS 10".

•  Завершите создание ярлыка, подтвердив введенные данные кнопкой Готово (Finish).

Теперь ярлык создан.

Вы можете запускать SPSS прямо с рабочего стола. Для этого достаточно просто дважды щелкнуть на значке SPSS.

2.4 Установка рабочего каталога

Теперь мы должны установить рабочий каталог. В этом каталоге будут храниться создаваемые вами файлы данных и выходные файлы. В дальнейшем в рабочий каталог надо будет скопировать файлы с компакт-диска примеров (см. главу 2.5). Мы рекомендуем дать этому каталогу имя SPSSBOOK.

Чтобы задать рабочий каталог, поступите следующим образом.

Рис. 2.4: Создание ярлыка

•  Через окно MS-DOS (Меню Пуск Программы | Сеанс MS-DOS) перейдите на уровень MS-DOS.

•  Командой CD (change directory) перейдите в корневой каталог С:\:Prompt:\> CD C:\

•  Командой MD (make directory) создайте подкаталог "SPSSBOOK": С : \> MD SPSSBOOK

•  Закройте сеанс DOS командой EXIT: С:\> EXIT

Вы снова окажетесь на рабочем столе Windows 98.

Теперь мы должны зарегистрировать вновь созданный каталог SPSSBOOK как рабочий каталог для SPSS 10.0.

•  Для этого поместите курсор на значок SPSS и щелкните правой кнопкой мыши. Откроется контекстное меню.

•  Выберите пункт Свойства (Properties).

Откроется диалоговое окно SPSS 10: Свойства (SPSS 10 Properties).

•  Введите в поле Рабочий каталог (Working directory) текст "C:\SPSSBOOK".

•  Подтвердите ввод кнопкой ОК.

Рис. 2.5: Переход на уровень MS-DOS

Рис. 2.6: Диалоговое окно Свойства: SPSS 10

Теперь рабочий каталог задан. В дальнейшем SPSS будет использовать его как стандартный каталог (Default Directory).

2.5 Инсталляция прилагаемого компакт-диска

Сейчас мы скопируем содержимое компакт-диска примеров в только что установленный каталог SPSSBOOK. Поступите следующим образом:

•  Через окно сеанса MS-DOS перейдите на уровень MS-DOS.

•  Командой CD (change directory) перейдите в каталог SPSSBOOK: Prompt:\> CD C:\SPSSBOOK

После этого приглашение DOS приобретет следующий вид:

C:\SPSSBOOK\>

•  Командой DOS COPY скопируйте содержимое компакт-диска примеров в каталог C:\SPSSBOOK: C:\SPSSBOOK> COPY D:\*.* или вместо буквы D укажите обозначение привода CD-ROM на вашей машине.

•  Закройте сеанс DOS командой EXIT: C:\SPSSBOOK> EXIT

Вы вернетесь на рабочий стол Windows 98. Все этапы инсталляции успешно завершены.

2.6 Возобновление лицензии

Если срок действия вашей лицензии на SPSS истек и вы приобрели лицензию на новый период, можно возобновить лицензию, не повторяя весь процесс инсталляции заново. Для этого служит программа licrenew.exe.

•  Откройте окно сеанса MS-DOS.

•  Перейдите в каталог SPSS.

•  Введите licrenew.exe.

•  Введите код лицензии и подтвердите его.

2.7 Добавление компонентов

Чтобы добавить компоненты, например, другие модули SPSS, следует запустить файл setup.exe с компакт-диска. После этого можно выбрать любые компоненты или функции. Убедитесь, что выбраны все функции — как вновь добавляемые, так и уже установленные. Если в SPSS добавляется новый модуль, следует также ввести новый код лицензии.

Подготовка данных

В этой главе мы на небольшом примере опишем процесс подготовки данных. За основу мы возьмем вымышленный опрос — так называемый "воскресный вопрос", который студенты, изучающие политологию в Марбургском университете, задавали избирателям:

"За кого бы вы голосовали, если бы в воскресенье были выборы в бундестаг?" С помощью следующей анкеты был проведен телефонный опрос 30 человек. Мы ограничили количество респондентов, чтобы избавить вас от ввода слишком большого количества данных.

После заполнения анкет, их следует подготовить для ввода данных в компьютер и обработки с помощью программы SPSS для Windows.

3.1 Кодирование и кодировочная таблица

Для того чтобы полученные данные можно было обработать, прежде всего следует создать кодировочную таблицу. Кодировочная таблица устанавливает соответствие между отдельными вопросам анкеты и переменными. используемыми при компьютерной обработке данных. Например, пункту анкеты "Пол" может быть поставлена в соответствие переменная sex.

Переменные — это ячейки памяти, в которые можно записывать значения, введенные с клавиатуры. Мы выбрали для переменной имя sex, так как имена переменных в SPSS для Windows могут содержать до восьми символов. Другое, более подробное имя было бы слишком длинным. Имена переменных могут состоять из букв латинского алфавита, цифр и специальных символов; причем первым символом имени должна быть буква.

Переменные могут принимать различные значения. Переменная sex может иметь два возможных значения: "женский" и "мужской". Кодировочная таблица определяет кодовые числа, соответствующие отдельным значениям переменных; например, значению "женский" может соответствовать цифра "1", а значению "мужской" — "2".

Подитожим задачи, которые решаются при составлении кодировочной таблицы:

•  Кодировочная таблица устанавливает соответствие между отдельным вопросам анкеты и переменными.

• " Кодировочная таблица устанавливает соответствие между возможным значениями переменных и кодовыми числами.

Для нашей анкеты мы можем составить следующую кодировочную таблицу. Она приводится в самой анкете.

3.2 Матрица данных

Предположим, что 30 анкет были заполнены следующим образом:

fragebnr	Sex	age	party
1	W-001	женский	45	ХДС/ХСС
2	W-002	мужской	22	СДПГ
3	W-003	мужской	19	сдпг
4	W-004	женский	42	ХДС/ХСС
5	W-005	мужской	34	Зеленые/Союз 90
6	W-006	женский	72	сдп
7	W-007	мужской	38	СДПГ
8	W-008	женский	56	СДПГ
9	W-009	мужской	61	ХДС/ХСС
10	W-010	женский	77	ХДС/ХСС
11	W-01 1	женский	23	Зеленые/Союз 90
12	W-012	мужской	67	Республиканцы
13	W-013	мужской	79	Прочие
14	W-01 4	женский	26	СДПГ
15	W-01 5	мужской	59	ХДС/ХСС
16	O-001	женский	34	Зеленые/Союз 90
17	O-002	мужской	18	Республиканцы
18	O-003	женский	44	ХДС/ХСС
19	O-004	мужской	68	ХДС/ХСС
20	O-005	женский	33	пдс
21	O-006	мужской	66	ХДС/ХСС
22	O-007	женский	22	нет данных
23	O-008	мужской	нет данных	СДПГ
24	O-009	женский	67	СДПГ
25	O-010	мужской	33	сдп
26	O-011	мужской	44	ХДС/ХСС
27	O-012	женский	22	СДПГ
28	O-013	женский	19	Прочие
29	O-014	женский	55	ХДС/ХСС
30	O-015	мужской	39	СДПГ

Приведенная выше таблица называется матрицей данных. Данные, предназначенные для обработки в SPSS для Windows, должны быть представлены в виде такой матрицы. Матрица данных состоит из определенного числа строк и столбцов. Строки и столбцы образуют прямоугольную таблицу. При этом каждая строка соответствует одной анкете, а каждый столбец — одной переменной. Так как в нашем небольшом опросе участвовало 30 респондентов, матрица содержит 30 строк. Каждая строка включает четыре столбца для переменных fragebnr, sex, age и party.

Мы предполагаем, что опрос проводился как в старых, так и в новых федеральных землях. Опрашивающие должны были отмечать это с помощью буквы перед номером анкеты. Буква "W" с дефисом должна была обозначать старые федеральные земли (West), а буква "О" — новые (Ost). Например, W-001 означает первую анкету, которая была заполнена в старых федеральных землях, а О-005 — пятую анкету, которая была заполнена в новых федеральных землях.

3.3 Запуск SPSS

Начнем с ввода данных для небольшого примера анализа.

•  Запустите SPSS для Windows, дважды щелкнув левой кнопкой мыши на значке SPSS.

Откроется редактор данных SPSS (см. рис. 3.1).

Редактор данных — это одно из многих окон SPSS. Здесь можно вводить новые данные или загружать существующие из файлов данных с помощью команд меню File (Файл) Open... (Открыть...)

Так как при запуске SPSS ни один файл данных еще не загружен, в заголовке редак тора данных стоит "Untitled" (Без имени). Над изображением таблицы в редакторе данных имеются строка меню и панель символов.

3.4 Редактор данных

Сейчас с помощью редактора данных мы создадим файл данных. Редактор данных это приложение, напоминающее электронную таблицу. Под электронной таблицей подразумевается рабочий лист, разделенный на строки и столбцы, который позволяет про сто и эффективно вводить данные. Отдельные строки таблицы соответствуют отдельным наблюдениям. Например, при обработке данных опроса одна строка содержит данные одного респондента. Отдельные столбцы соответствуют отдельным переменным. При обработке данных наблюдений анкеты в одной переменной хранятся ответы на отдельный вопрос. Отдельные ячейки таблицы содержат значения переменных для каждого отдельного наблюдения; в каждой ячейке хранится одно значение переменной.

Рис. 3.1: Редактор данных: просмотр данных

3.4.1 Определение переменных

Начнем с определения переменных. Переменную можно определить следующим образом:

•  В редакторе данных дважды щелкните на ячейке с надписью var или щелкните на ярлычке Variable view (Просмотр переменных) на нижнем краю таблицы.

В обоих случаях вы перейдете в режим просмотра переменных, который обеспечивает редактор данных (см. рис. 3.2). Здесь мы можем последовательно, строка за строкой определить необходимые переменные.

Имя переменной

Чтобы задать имя переменной, поступите следующим образом:

•  Введите в текстовом поле Name (Имя) выбранное имя переменной. В нашем примере мы сначала определим переменную fragebnr. Для этого введите в поле Name текст "fragebnr".

При выборе имени переменной следует соблюдать определенные правила:

•  Имена переменных могут содержать буквы латинского алфавита и цифры. Кроме того, допускаются специальные символы _ (подчеркивание), . (точка), а также символы @ и #. Не разрешаются, например, пробелы, знаки других алфавитов и специальные символы, такие как !, ?," и *.

•  Имя переменной должно начинаться с буквы.

•  Последний символ имени не может быть точкой или знаком подчеркивания (_).

•  Длина имени переменной не должна превышать восьми символов.

Рис. 3.2: Редактор данных: просмотр переменных

•  Имена переменных нечувствительны к регистру, то есть прописные и строчные буквы не различаются.

Примеры допустимых имен переменных:

budget99

gender

zarplata

quest_13

var3_1_2

Примеры недопустимых имен переменных:

1nа1	Имя начинается не с буквы
Assignment	Имя длиннее 8 символов
Прибыль	Имя содержит символы другого алфавита
State 94	Имя содержит пробел
None!	Символ "!" не разрешается

•  Нажмите на клавишу <Таb>, чтобы подтвердить ввод и перейти к установке типа переменной.

Тип переменной

Как видно из электронной таблицы, вновь созданные в SPSS переменные по умолчанию являются численными с максимальной длиной восемь знаков, причем дробная часть состоит из двух знаков (формат F8.2).

• Если требуется изменить тип переменной, щелкните в ячейке на кнопке с тремя точками:

Откроется диалоговое окно Define Variable Type (Определение типа переменной).

Рис. 3.3: Диалоговое окно Define Variable Type (для численной переменной)

В SPSS существуют следующие типы переменных:

Numeric (Численный)	К допустимым значениям относятся цифры, перед которыми стоит знак плюс или минус и десятичный разделитель. Знак плюс перед числом, в отличие от минуса, не отображается. В текстовом поле Length (Длина) задается максимальное количество знаков, включая позицию для десятичного разделителя. В текстовом поле Decimals (Десятичные разряды) вводится количество отображаемых знаков дробной части.
Comma (Запятая)	К допустимым значениям относятся цифры, перед которыми стоит знак плюс или минус, точка, как десятичный разделитель и одна или несколько запятых в качестве разделителей групп разрядов. Если запятые опускаются при вводе, они вставляются автоматически. Длина такой переменной равна максимальному количеству знаков, включая десятичный разделитель и запятые между группами разрядов.
Dot (Точка)	К допустимым значениям относятся цифры, перед которыми стоит знак плюс или минус, запятая, как десятичный разделитель и одна или несколько точек в качестве разделителей групп разрядов. Если точки опускаются при вводе, они вставляются автоматически.
Scientific notation (Экспоненциальное представление)	При вводе данных разрешаются все допустимые численные значения, включая экспоненциальное представление, о котором свидетельствует содержащаяся в числе буква Е или D, а также знак плюс или минус.
Date (Дата)	Допустимые значения — дата и/или время.
Dollar (Доллар)	К допустимым значениям относятся: знак доллара, точка, как десятичный разделитель и запятые, как разделители групп разрядов. Если знак доллара или запятые опускаются при вводе, они вставляются автоматически.
Special currency (Специальная валюта)	Пользователь может задавать собственные форматы валюты. В поле Length в этом случае задается максимальное количество знаков, включая все знаки, заданные пользователем. Обозначение валюты при вводе не указывается; оно вставляется автоматически.
String (Строка)	Строка символов. К допустимым значениям относятся: буквы, цифры и специальные символы. Различаются короткие и длинные строковые переменные. Короткие строковые переменные могут содержать не более восьми знаков. В большинстве процедур SPSS применение длинных строковых переменных ограничивается или вообще не допускается.

При вводе и выводе данных надо учитывать следующие особенности:

•  Численные форматы: В численных форматах десятичным разделителем может быть либо точка, либо запятая. Тип десятичного разделителя зависит от настроек диалогового окна Язык и стандарты (Regional Settings) на панели управления Windows. Точное значение переменной хранится внутри программы, а Редактор данных отображает на экране лишь заданное число десятичных разрядов. Значения, которые имеют больше десятичных разрядов, округляются. Для вычислений применяется точное значение.

•  Строковые форматы: В длинных строковых переменных значения дополняются пробелами до максимальной длины. Например, в строковой переменной длины 10 значение "SPSS" хранится внутри программы как "SPSS

•  Форматы даты и времени: В форматах даты в качестве разделителей между значениями дня, месяца и числа могут применяться косая черта, дефис, пробел, запятая или точка. Можно выбрать один из нескольких форматов даты (dd-mm-yyyy, dd-mmm-yy, mm/dd/yyyy и т.д.). Дата в формате dd-mmm-yy отображается с разделителем-дефисом и сокращением названия месяца из трех букв. Дата в форматах dd/mm/yy и mm/dd/yy отображается с разделителем-косой чертой и номером месяца вместо названия.

•  Всего доступно 27 различных форматов даты и времени, которые отображаются в разворачивающемся списке. В форматах времени в качестве разделителей между значениями часов, минут и секунд могут использоваться двоеточие, точка или пробел.

•  Специальная валюта: Форматы отображения валюты ССА, ССВ, ССС, CCD и ССЕ задаются с помощью вкладки Currency (Валюта), которая открывается командой меню Edit (Правка) Options... (Параметры...)

•  Установите для переменной fragebnr тип String и длину пять символов и щелкните на кнопке ОК.

Рис. 3.4: Диалоговое окно Define Variable Type (для строковой переменной).

Переменная fragebnr получила строковый тип. С такими переменными нельзя выполнять никаких вычислительных операций, но можно проводить, например, подсчеты повторяемости. Кроме того, становится возможным ввод букв, например, "W" для старых федеральных земель и "О" — для новых. Мы выбрали длину пять символов, чтобы можно было кодировать до 999 анкет для обеих групп земель. В этом случае для анкет в старых федеральных землях можно будет задавать номера анкет от "W-001" до "W-999", а для новых федеральных земель — от "О-001" до "О-999".

•  Нажмите клавишу <ТаЬ>, чтобы перейти к установке формата столбца. 

Формат столбца (Width)

•  Для переменной fragebnr задано число позиций в столбце, равное "5". Это значение следует из длины переменной, указанной в диалоге Define Variable Type.

•  Чтобы изменить этот формат представления переменной, перенесенный из диалога Define Variable Type, щелкните на кнопке лифта:

•  В этом случае выбранное значение ширины подтверждается клавишей <Таb>. 

Десятичные разряды (Decimals)

•  Так как переменная fragebnr является строковой, для нее задано количество десятичных разрядов "0". Увеличение или уменьшение этого значения, определенного настройкой в диалоге Define Variable Type, также производится при помощи кнопки лифта: Подтвердите значение "0", нажав клавишу <Таb>.

Метка переменной (Label)

Метка переменной — это название, позволяющая описать переменную более подробно. Метка переменной может содержать до 256 символов. В метках переменных различаются прописные и строчные буквы. Они отображаются в том виде, в каком были введены. Для переменной fragebnr введите в качестве метки в поле Variable label текст "Номер анкеты".

Метки значений (Values)

Метки значений — это название, позволяющее более подробно описать возможные значения переменной. Так, например, в случае переменной sex можно задать метку "женский" для значения "1" и метку "мужской" для значения "2". Подтвердите настройку по умолчанию None (Нет) клавишей <Таb>. Впрочем, ввод данных также можно подтвердить клавишей <Enter>.

Пропущенные значения (Missing values)

В SPSS допускаются два вида пропущенных значений:

•  Пропущенные значения, определяемые системой (System-defined missing values): Если в матрице данных есть незаполненные численные ячейки, система SPSS самостоятельно идентифицирует их как пропущенные значения. Этот факт отображается в матрице данных с помощью запятой (,).

• Пропущенные значения, задаваемые пользователем ( User-defined missing values): Если в определенных случаях у переменных отсутствуют значения, например, если на вопрос не был дан ответ, ответ неизвестен, или существуют другие причины, пользователь может с помощью кнопки Missing объявить эти значения как пропущенные. Пропущенные значения можно исключить из последующих вычислений. В нашем примере пропущенным значением, определяемым пользователем мы объявим вариант ответа "0" (нет данных) для переменной sex.

•  Подтвердите настройку по умолчанию None (Нет) клавишей <Enter>.

Столбцы (Columns)

Поле Columns определяет ширину, которую будет иметь в таблице данный столбец при отображении значений. Ширину столбца также можно изменить непосредственно в окне редактора данных. Для этого поместите указатель мыши на разделитель между двумя заголовками столбцов с именами переменных. Вид указателя изменится. Появившаяся двойная стрелка указывает, что соответствующий столбец можно расширить или сузить путем перетаскивания.

•  Подтвердите настройку по умолчанию "8" клавишей <Enter>.

Выравнивание (Alignment)

Здесь можно задать вид выравнивания значений, т.е. определить, как они будут отображаться в таблице. Возможные виды выравнивания — "Right" (по правому краю), "Left" (no левому краю) и "Center" (по центру). Чтобы задать вид выравнивания, щелкните на кнопке

•  Подтвердите настройку по умолчанию Right клавишей <Enter>.

Шкала измерения (Measure)

Здесь можно задать шкалу переменной, которая может быть номинальной (шкала наименований), порядковой или метрической (см. главу 5.1.1). По умолчанию принимается метрическая шкала измерения. Правда, это различие имеет значение только при создании интерактивных графиков, где номинальная и порядковая шкала измерений объединяются в "категориальный" тип.

Если вы загружаете файлы, созданные в предыдущих версиях SPSS, или шкала измерений не определяется явно, SPSS вначале автоматически предполагает метрическую шкалу. Однако если соответствующая переменная имеет метки значений или принимает менее 24 различных значений, то задается порядковая шкала.

•  Подтвердите настройку по умолчанию Nominal (шкала наименований) клавишей <Таb>. Затем снова поместите курсор в поле Name, чтобы начать объявление следующей переменной.

Теперь мы займемся определением переменной sex.

•  Введите в поле Name текст "sex" и подтвердите ввод нажатием на клавишу <Enter> или <Таb>.

•  Чтобы задать тип переменной, щелкните в поле Туре на кнопке с тремя точками. Откроется диалоговое окно Define Variable Type (Определение типа переменной). Примите предлагаемую настройку Numeric (Численный) и установите длину "1" и количество десятичных разрядов "0", так как в этой переменной будут храниться только значения 1, 2 или 0. Подтвердите настройку кнопкой ОК и перейдите к следующему полю клавишей <Таb>.

•  Для формата столбца примите без изменений предлагаемые значения формата "1" и количества десятичных разрядов "0". На этом этапе можно было бы изменить сделанные ранее настройки.

•  Для метки переменной задайте текст "Пол".

•  Щелкните в поле Value Labels на кнопке . Откроется диалоговое окно Define Value Labels (Определение меток значений).

Рис. 3.5: Диалоговое окно Define Value Labels

Метки значений определяются следующим образом:

•  Вначале введите в поле Value (Значение) число "1". Нажмите клавишу <Таb>.

•  Введите в поле Value label (Метка значения) текст "женский".

•  Щелкните на кнопке Add (Добавить). Метка значения будет добавлена в список. Для этой цели можно также нажать комбинацию клавиш <Alt>+<h>.

•  Повторите эти действия для значений "2" — "мужской" и "0" — "нет данных". Максимально допустимая длина метки значения составляет 60 знаков.

Результат ввода всех значений в диалоговом окне показан на рис. 3.6.

Рис. 3.6: Заполненное диалоговое окно Define Value Labels (Определение меток значений)

•  Подтвердите введенные данные кнопкой ОК, а затем — клавишей <ТаЬ>.

•  Чтобы задать пропущенные значения, щелкните в поле Missing на кнопке с тремя точками . Откроется диалоговое окно Define Missing Values (Определение пропущенных значений).

Рис. 3.7: Диалоговое окно Define Missing Values

По умолчанию предлагается вариант No missing values (Нет пропущенных значений), то есть все значения в настоящее время рассматриваются как допустимые.

•  Щелкните на пункте Discrete missing values (Отдельные пропущенные значения). Для одной переменной нужно задать до трех пользовательских пропущенных значений. Введите значение "О".

Существует еще один вариант:

•  Range and one optional Discrete missing value (Диапазон и единичное отсутствующее значение): при выборе этого варианта все значения в диапазоне от Minimum (Наименьшее значение) до Maximum (Наибольшее значение) включительно объявляются как пропущенные. Кроме того, можно объявить как отсутствующее еще одно значение вне этого диапазона.

К сожалению, при сборе данных, как правило, не удается избежать пропущенных значений. Во многих статистических методах, прежде всего одномерных, учет пропущенных значений не составляет проблемы, так как кроме соответствующего уменьшения количества наблюдений не нужно вносить никаких дополнительных изменений в расчетный метод. Однако при двумерном, а тем более при многомерном анализе пропущенные значения в списках переменных создают более значительные проблемы, так как одного-единственного отсутствующего значения достаточно, чтобы сделать всю выборку непригодной для анализа. Впрочем, для многих методов анализа SPSS предлагает выход из такой ситуации.

•  Подтвердите выбор пропущенных значений для переменной sex кнопкой ОК.

•  В полях Columns и Alignment примите настройки, предлагаемые по умолчанию.

•  В поле Measure щелкните на кнопке — откроется список с тремя возможными шкалами измерения:

•  Измените первоначальную настройку Scale (Метрическая) на Nominal (Номинальная) и нажмите клавишу <Таb>.

Теперь мы займемся определением переменной age.

•  Введите в поле Name текст "age" и подтвердите ввод.

•  Чтобы задать тип переменной, щелкните в поле Туре на кнопке с тремя точками .Откроется диалоговое окно Define Variable Type. Примите предлагаемую настройку Numeric и установите длину "2" (мы предполагаем, что все респонденты не старше 99 лет) и количество десятичных разрядов "0". Подтвердите настройку кнопкой ОК и перейдите к следующему полю клавишей <Таb>.

•  В полях Column format и Decimals примите настройки, предлагаемые по умолчанию.

•  Для метки переменной введите текст "Возраст", а для меток значений примите предлагаемую настройку None, нажав <Enter>.

•  Чтобы задать пропущенные значения, щелкните в поле Missing values на кнопке с тремя точками . Откроется диалоговое окно Define Missing Values. По умолчанию предлагается вариант No missing values (Нет пропущенных значений), то есть все значения рассматриваются как допустимые. Введите единичное отсутствующее значение "0" и закройте диалоговое окно кнопкой ОК.

•  Примите предлагаемые настройки "8" в поле Columns, "Right" в поле Alignment и "Scale" в поле Measure.

Создание маски данных мы завершаем объявлением переменной party.

•  Введите в поле Name текст "party" и подтвердите ввод нажатием клавиши <Таb>.

•  Чтобы задать тип переменной, щелкните в поле Туре на кнопке с тремя точками. Откроется диалоговое окно Define Variable Type. Примите предлагаемую настройку Numeric и установите длину "1" и количество десятичных разрядов "0", так как в этой переменной будут храниться только значения от 1 до 7 и 0 как отсутствующее значение. Подтвердите настройку кнопкой ОК и перейдите к следующему полю клавишей <Таb>.

•  Для формата столбца примите значение "1" и количество десятичных разрядов "0".

•  Для метки переменной задайте текст "Партия".

•  Щелкните в поле Value labeb на кнопке .Откроется диалоговое окно Define Value Labels (см. рис. 3.5).

•  Вначале введите в поле Value (Значение) число "1". Нажмите клавишу <Таb>.

•  Введите в поле Value label (Метка значения) текст "ХДС/ХСС".

•  Щелкните на кнопке Add (Добавить). Метка значения будет добавлена в список.

•  Повторите эти действия для значений "2" — "СДП", "3" — "СЕПГ", 4 — "Зеленые/ Союз90", 5 — "ПДС", 6 — "Республиканцы", "7" — "Прочие" и "0" — "Нет данных".

Результат ввода всех значений в диалоговом окне показан на рис. 3.8.

Рис. 3.8: Заполненное диалоговое окно Define Value Labels для переменной party

•  Подтвердите введенные данные кнопкой О К, а затем — клавишей <Таb>.

•  Чтобы задать пропущенные значения, щелкните в поле Missing на кнопке с тремя точками . Откроется диалоговое окно Define Missing Values. Щелкните на пункте Discrete missing values и задайте значение "0".

•  Подтвердите выбор пропущенных значений для переменной party кнопкой ОК и нажмите клавишу <Таb>.

•  В полях Columns и Alignment примите настройки, предлагаемые по умолчанию.

•  В поле Measure щелкните на кнопке с тремя точками и выберите вариант Nominal.

3.4.2 Ввод данных

Приступим ко вводу данных:

fragebnr	sex	age	party
1	W-001	1	45	1
2	W-002	2	22	3
3	W-003	2	19	3
4	W-004	1	42	1
5	W-005	2	. 34	4
6	W-006	1	72	2
7	W-007	2	38	3
8	W-008	1	56	3
9	W-009	2	61	1
10	W-010	1	77	1
11	W-011	1	23	4
12	W-012	2	67	6
13	W-013	2	79	7
14	W-014	1	26	3
15	W-015	2	59	1
16	О-001	1	34	4
17	О-002	2	18	6
18	О-00З	1	44	1
19	О-004	2	68	1
20	О-005	1	33	5
21	О-006	2	66	1
22	О-007	1	22	0
23	О-008	2	0	3
24	О-009	1	67	3
25	О-010	2	33	2
26	0-011	2	44	1
27	О-012	1	22	3
28	О-013	1	19	7
29	О-014	1	55	1
30	0-01 5	2	39	3

Данные можно вводить по отдельным наблюдениям (строкам) или по отдельным переменным (столбцам). Действуйте следующим образом:

•  Щелкните на ячейке в левом верхнем углу. Вокруг ячейки появится рамка. Таким образом эта ячейка обозначается как активная.

•  Введите значение, в нашем примере это "W-001". Это значение отобразится в редакторе ячеек в верхней части окна редактора данных.

•  Нажмите клавишу <Таb>. Значение из редактора ячеек отобразится в ячейке.

В следующих таблицах показано, каким клавишам в редакторе данных соответствует какая функция. Здесь, как и далее, мы предполагаем, что активизирована таблица просмотра данных.

Позиционирование

Клавиша	Функция
<Таb> или <стрелка вправо>	Перемещает курсор на ячейку вправо.
<Enter> или <стрелка вниз>	Перемещает курсор на ячейку вниз.
<стрелка вверх>	Перемещает курсор на ячейку вверх.
<Shift> <Tab> или <стрелка влево>	Перемещает курсор на ячейку влево, т.е. в предыдущее поле.
<Ноте>	Перемещает курсор в первую ячейку строки или случая.
<End>	Перемещает курсор в последнюю ячейку случая.
<Ctrl> <стрелка вверх>	Перемещает курсор в первый случай столбца.
<Ctrl> <стрелка вниз>	Перемещает курсор в последний случай столбца.
<Ctrl> <Home>	Перемещает курсор в первую ячейку первого случая.
<Ctrl> <End>	Перемещает курсор в последнюю ячейку последнего случая.
<Page Up>	Прокручивает таблицу на одну страницу вверх.
<Page Down>	Прокручивает таблицу на одну страницу вниз.

Выделение

<Shift> <пробел>	Выделяет всю строку.
<Ctri> <пробел>	Выделяет весь столбец.
<Shift> <клавиши со стрелками>	Выделение области случаев и переменных. Также можно щелкнуть мышью и перетянуть ее из верхнего левого угла области в нижний правый угол.

Редактирование

F2	Переключает в режим редактирования. Следующее нажатие <F2> отключает режим редактирования.
<стрелка вправо>	Переместить позицию редактирования в ячейке вправо на один знак.
<стрелка влево>	Переместить позицию редактирования в ячейке влево на один знак.
<Ноте>	Перейти в начало значения ячейки.
<End>	Перейти в конец значения ячейки.

3.5 Сохранение файла данных

Сейчас мы сохраним созданный файл данных. Поступите следующим образом:

•  Выберите в меню команды File (Файл) Save as... (Сохранить как...) Откроется диалоговое окно Save Data as (Сохранить данные как).

По умолчанию SPSS сохраняет файл данных в текущем каталоге с расширением .sav. 

Если вы следовали указаниям по инсталляции и задали рабочий каталог \SPSSBOOK, он будет предлагаться по умолчанию.

•  Задайте имя файла, соответствующее соглашению об именах в DOS. Для рассматриваемого примера мы предлагаем имя файла "btwahl.sav". Расширение .sav SPSS присваивает файлам данных по умолчанию. Поэтому расширение .sav вводить необязательно.

Рис. 3.9: Диалоговое окно Save Data as

3.6 Копирование описаний переменных

В исследовании на тему "Здоровье и питание", в частности, проводится опрос о предпочитаемых диетах. Респонденты должны ответить, насколько к ним относится одно из следующих высказываний.

Я предпочитаю следующую диету	Да, конечно	Да	Частично	В малой степени	Нет
вегетарианскую	X	X	X	X	X
биодинамическую	X	X	X	X	X
с низким содержанием животных белков	X	X	X	X	X
фаст-фуд	X	X	X	X	X
с учетом калорийности	X	X	X	X	X
сытную	X	X	X	X	X
дешевую	X	X	X	X	X

Так как в этом случае описания семи переменных в матрице данных почти одинаковы, можно сэкономить время, просто перенеся параметры описания первой переменной на остальные шесть. Для этого поступите следующим образом.

•  Активизируйте вид данных редактора данных, введите в поле Name текст "vegetar" и подтвердите ввод нажатием клавиши <Таb>.

•  Чтобы задать тип переменной, щелкните в поле Туре на кнопке с тремя точками Откроется диалоговое окно Define Variable Type. Примите предлагаемую настройку Numeric и установите длину 1 и количество десятичных разрядов I) , так как в этой переменной будут храниться только значения от 1 до 5 и 0 как отсутствующее значение. Подтвердите настройку кнопкой ОК и перейдите к следующему полю клавишей <Таb>.

•  Для формата столбца примите значение "1" и количество десятичных разрядов "0".

•  Для метки переменной задайте текст "вегетарианская".

•  Щелкните в поле Values на кнопке Откроется диалоговое окно Define Value Labels.

•  Вначале введите в поле Value число "1". Нажмите клавишу <Таb>.

•  Введите в поле Label текст "да, конечно".

•  Щелкните на кнопке Add. Метка значения будет добавлена в список.

•  Повторите эти действия для значений "2" — "да", "3" — "частично", "4" — "в малой степени", "5" — "нет" и "0" — "нет данных".

•  Подтвердите введенные данные кнопкой ОК, а затем — клавишей <Таb>.

•  Чтобы задать пропущенные значения, щелкните в поле Missing на кнопке с тремя точками . Откроется диалоговое окно Define Missing Values. Щелкните на пункте Discrete missing values и задайте значение 0 .

•  Подтвердите выбор пропущенных значений для переменной vegetar кнопкой ОК и нажмите клавишу <Таb>.

•  В полях Columns, Alignment и Measure примите настройки, предлагаемые по умолчанию.

•  Поместите курсор в ячейку с номером 1, т.е. в начало первой строки, и нажмите левую кнопку мыши. Параметры описания первой переменной будут выделены (см. рис. 3.10).

Рис. 3.10: Выделенное описание переменной

•  Выберите в меню команды Edit (Правка) Сору (Копировать)

•  Поместите курсор в ячейку с номером 2, т.е. в начало второй строки, и нажмите левую кнопку мыши — будет выделена вторая строка.

•  Выберите в меню команды Edit (Правка) Paste (Вставить) 

Параметры объявления первой переменной будут скопированы во вторую строку.

Рис. 3.11: Скопированные параметры описания .переменной

•  Далее измените предлагаемое имя переменной var0000l на biolog и повторите эти действия для всех остальных переменных.

•  После пометки и копирования описания переменной, когда выделена вторая строка для вставки описания, вместо команд Edit Paste можно также использовать команду меню Edit Paste variables... (Вставить переменные) Откроется диалоговое окно Paste Variables.

Рис. 3.12: Диалоговое окно Paste Variables

•  Замените предлагаемое имя vege на новое имя biolog и щелкните на кнопке ОК.

Диалоговое окно Paste Variables (см. рис. 3.12) дает возможность указать количество новых переменных. Если задать здесь число 6, параметры объявления переменной vegetar можно будет перенести на все остальные переменные за одну операцию. В этом случает таблица будет выглядеть так:

Рис. 3.13: Таблица после вставки нескольких переменных

Нам остается только заменить имена переменных vege I — vege6 на желаемые, например, biolog, lowprot, fastfood, calbal, rich и cheap, и все переменные шкалы "Предпочтения в питании" будут объявлены.

3.7 Завершение сеанса работы

Сейчас мы завершим наш сеанс работы с SPSS. 

•  Выберите в меню команды File (Файл) Exit (Выход) 

Для каждого из открытых окон SPSS спрашивает, надо ли сохранить его содержимое. Если щелкнуть на кнопке "Yes" (Да) или нажать <Enter>, SPSS открывает специальное диалоговое окно, в котором надо указать тип сохраняемого файла (файл данных, вывода или синтаксиса).

Так как у нас было открыто только окно редактора данных и мы уже сохранили его содержимое в разделе 3.5, программа ничего не запрашивает и просто закрывается.

SPSS для Windows — обзор

В этой главе мы хотим дать обзор использования SPSS для Windows на примере файлов данных wahl.sav и zahri.sav. Наш обзор в первую очередь будет касаться технических приемов работы с программой.

•  Запустите SPSS, дважды щелкнув мышью на значке SPSS.

•  Загрузите файл wahl.sav из каталога \SPSSBUCH. Этот файл соответствует файлу btwahl.sav, который мы сохранили ранее (см. главу 3). Для этого выберите в меню команды File (Файл) Open... (Открыть)... Появится диалоговое окно Open file (Открыть файл) (см. рис. 4.1).

Если вы следовали нашим инструкциям по установке примеров с компакт диска (см. главу 2) и создали рабочий каталог под названием SPSSBOOK, вы увидите список файлов в каталоге \SPSSBOOK.

•  Щелкните на кнопке со стрелкой вправо на линейке прокрутки этого списка. Удерживайте кнопку мыши нажатой, пока не появится файл wahl.sav. Выделите этот файл. Его имя должно появиться в текстовом поле File name (Имя файла). Имя нужного файла можно ввести в этом поле и непосредственно.

Рис. 4.1. Диалоговое окно Open file

•  Подтвердите выбор, щелкнув на кнопке Open (Открыть). Подтвердить выбор файла также можно, дважды щелкнув мышью на имени wahl.sav. После этого содержимое файла wahl.sav отобразится в окне редактора данных, как показано на рис. 4.2. Если был активизирован просмотр переменных, потребуется еще перейти на вкладку Data View (просмотр данных).

4.1 Выбор статистической процедуры

Меню статистики, которое открывается по команде меню Analyze (Анализ), содержит список статистических методов. После каждого пункта этого меню стоит стрелка. Она указывает на существование следующего уровня меню.

Доступный набор статистических методов зависит, в частности, от того, какие модули были установлены. В варианте установки SPSS, показанного на рис. 4.3, кроме модулей, описанных в этой книге, установлены дополнительные модули Amos, AnswerTree и Trends. Эти модули рассматриваются в нашей книге "SPSS. Методы изучения рынка и общественного мнения" (SPSS. Methoden fur die Markt- und Meinungs-forschung").

В качестве примера попробуем построить частотное распределение. Выполните следующие действия.

Выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive statistics (Описательная статистика) Frequency... (Частоты...)

Рис. 4.2: Фрагмент файла данных wahl.sav

Рис. 4.3: Меню статистики Появится диалоговое окно Frequency (см. рис. 4.4).

Рис. 4.4: Диалоговое окно Frequency

Диалоговые окна статистических процедур содержат следующие компоненты:

•  Список исходных переменных — список всех переменных в файле данных. В данный момент в списке исходных переменных присутствуют следующие переменные: age, fragebnr, partei, sex. Перед именем каждой переменной стоит значок; по которому можно определить, является ли эта переменная численной или строковой.

•  Список выбранных переменных — список, содержащий переменные файла данных, которые были выбраны для анализа. Список выбранных переменных также называют целевым списком или списком тестируемых переменных. Этот список имеет заголовок Variable(s) (Переменная(ые)). Так как мы еще не выбрали ни одной переменной, этот список пуст.

• Командные кнопки — кнопки, при щелчке на которые выполняются определенные действия. В этом диалоговом окне расположены кнопки OK, Paste (Вставить), Reset (Сброс или Отклонить), Cancel (Отмена) и Help (Справка), а также кнопки, открывающие вспомогательные диалоговые окна: Statistics... (Статистика), Charts... (Диаграммы или Графики) и Format... (Формат). Кнопки вспомогательных диалоговых окон отличаются троеточием (...) после названия.

Пять стандартных командных кнопок в главном диалоговом окне имеют следующее назначение:

•  ОК — кнопка ОК запускает соответствующую процедуру. Одновременно она закрывает диалоговое окно.

•  Paste — эта кнопка переносит выбранный в диалоговом окне синтаксис команды в редактор синтаксиса. Здесь можно отредактировать синтаксис команды и дополнить его другими опциями, недоступными в данном диалоговом окне.

•  Reset — эта кнопка отменяет перенос выделенной переменной в целевой список переменных.

•  Cancel — эта кнопка отменяет все изменения, сделанные с момента последнего открытия диалогового окна, и закрывает его.

•  Help — эта кнопка выводит контекстно-чувствительную справку. При щелчке на ней открывается окно справки, содержащее сведения о текущем диалоговом окне.

Выбор переменных

Сначала мы построим частотное распределение для переменной partei. Выполните следующие действия:

•  Выделите переменную party в списке исходных переменных.

•  Щелкните на кнопке, которая находится рядом со списком выбранных переменных. Переменная party будет перенесена из списка исходных переменных в список выбранных переменных. Можно также дважды щелкнуть на нужной переменной, и она будет перенесена в список выбранных переменных.

•  Подтвердите операцию, щелкнув на кнопке ОК. Результаты будут отображены в окне просмотра (Viewer).

Окно просмотра разделено на две части. В левой отображается структура вывода, а в правой — собственно выводимые данные. В разделе вывода отображаются как таблицы, так и графики. Подробное описание окна просмотра и возможностей, которое оно предоставляет, приводится в разделе 4.5.

Вернемся в редактор данных. Это можно сделать двумя различными способами:

•  Выберите в меню команды Window (Окно) 1 Wahl.sav — SPSS Data Editor или щелкните на панели инструментов на символе редактора данных  

Рис. 4.5: Окно просмотра

Чтобы для построения частотного распределения выбрать все переменные, содержащиеся в файле данных, выполните следующие действия:

•  Щелкните на имени первой переменной и задержите нажатой левую кнопку мыши. Перетащите мышь, пока не будут выделены все переменные.

•  Затем, щелкнув на кнопке с треугольником, перенесите переменные в список выбранных переменных.

Для выполнения этой же задачи можно также щелкнуть на первой переменной, а затем, нажав клавишу <Shift> — на последней переменной (метод "Shift-клик"). Чтобы выделить несколько переменных, которые находятся в разных местах списка, следует поступить следующим образом:

•  Щелкните на первой переменной, а затем, при нажатой клавише <Ctrl>, — на следующей и т.д. (метод "Ctrl-клик").

Вспомогательные диалоговые окна

Сейчас мы попробуем определить наименьшее, наибольшее и среднее значения переменной age.

•  Выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive statistics (Дескриптивные статистики) Frequency... (частота распределения)

•  В диалоговом окне Frequency щелкните сначала на кнопке Reset(C6poc). Затем перенесите переменную age в конечный список переменных.

• Щелкните на кнопке Statistics... Откроется диалоговое окно Frequency: Statistics (Частотное распределение: Статистика) (см. рис. 4.6).

Рис. 4.6: Диалоговое окно Frequency: Statistics

•  Установите флажки Minimum (Наименьшее значение), Maximum (Наибольшее значение) и Average (Среднее значение).

•  Щелкните на кнопке Next (Далее). Настройки будут сохранены и мы вернемся в главное диалоговое окно.

•  Снимите флажок Display frequency tables (Показывать частотные таблицы).

•  Запустите вычисление, щелкнув на кнопке ОК. Результаты будут показаны в окне просмотра:

Статистика

Возраст
N	Имеется	29
Отсутствует	1
Среднее	44,28
Наименьшее	18
Наибольшее	79

4.10 Настройки

•  Для того, чтобы изменить системные настройки SPSS, выберите в меню Edit (Правка) Options... (Параметры)

Откроется диалоговое окно Options (Параметры).

В этом диалоговом окне находятся десять регистрационных карт. Названия отдельных параметров говорят сами за себя, поэтому мы остановимся только на описании самих регистрационных карт.

•  General (Общие): здесь вы можете задать тип сортировки списков переменных. Сортировка в алфавитном порядке, установленная по умолчанию, может быть изменена на порядок, в котором переменные были расположены в рабочем файле. Вы можете также задать, что указывать во всех диалоговых окнах — метки значений или имена переменных.

•  Viewer (Окно просмотра): здесь можно установить тип и размер шрифта заголовков и текста, отображаемых в окне просмотра, а также задать размеры страницы.

•  DraftViewer (Окно текстового режима): на этой карте присутствуют различные установки внешнего вида таблиц и текста.

•  Output Labels (Обозначение выводимых значений): Вы можете выбрать, будут ли для обозначения переменных указываться их имена или соответствующие метки (установка по умолчанию) или и то и другое одновременно. Для обозначения категорий переменной вы можете выбрать значение переменной или метку значения (установка по умолчанию) или оба варианта одновременно.

Рис. 4.35: Диалоговое окно Параметры SPSS

•  Charts (Диаграммы): наряду с установками шрифта вы можете также задать, будут ли различные столбцы, линии, области и т.д. отображаться разными цветами (установка по умолчанию) или же при помощи разных штриховок и соответственно типов линий. Вы также можете управлять компоновкой рамки (рамка снаружи или внутри) и организовывать отображение координатной сетки.

•  Interactive (Интерактивный режим): Вы можете выбрать параметры интерактивных графиков задав, к примеру, некоторый образец. Если из соображений последующей обработки и вывода на печать вы хотите, чтобы диаграмма была построена в чёрно-белом виде, активируйте для этого образец Grayscale.do (Оттенки серого).

•  Pivot Tables (Мобильные таблицы): здесь Вы можете выбрать внешний вид (компоновку) мобильных таблиц.

•  Data (Данные): в этой карте может быть изменён формат представления рассчитанных переменных (установка по умолчанию: восемь позиций, причём две из них приходятся десятичные знаки). Для отображения года двумя последними цифрами Вы можете дополнительно указать столетие. Если вы активируете автоматическую опцию, столетие будет отсчитываться будет в пределах от 1931 до 2030.

•  Currency (Денежная единица): здесь можно указать денежный формат (см. гл. 3.4.1).

•  Scripts (Сценарии): Вы можете активировать автоматические сценарии. 

Теперь Вы разбираетесь в технических тонкостях управления программой.

4.2. Настройки редактора данных

Меню View (Вид) редактора данных содержит множество опций, с помощью которых можно произвести индивидуальную настройку редактора данных. В частности, можно:

•  Показать или скрыть строку состояния. Команда: Status bar (Строка состояния)

•  Увеличить значки на панели символов и включить или отключить отображение кратких сведений. Команда: Toolbars... (Панели символов)

•  Выбрать другой тип, начертание и размер шрифта. Команда: Fonts... (Шрифты)

•  Включить или отключить отображение линий сетки. Команда: Grid lines (Линии сетки)

•  Отображать метки значений вместо фактических значений переменных. Команда: Value labels (Метки значений)

Рассмотрим следующий пример:

Мы хотим, чтобы вместо значений переменных файла wahl.sav отображались метки значений.

•  В первую очередь командами меню Window 1 Wahl.sav — SPSS Data Editor перейдите в редактор данных, если окно вывода еще активно.

•  Выберите в меню команды: View Value labels

Теперь в редакторе данных файл wahl.sav будет отображен с метками значений вместо значений переменных.

Метки значений также позволяют как вводить данные, так и изменять их. Выполните следующие действия:

•  Щелчком мыши выделите, например, ячейку переменной partei. Появится кнопка

•  Щелкните на этой кнопке. Отобразится список меток значений переменной party (см. рис. 4.8).

Рис. 4.7: Редактор данных с метками значений

Рис. 4.8: Список меток значений в редакторе данных

•  Выберите из списка метку, которую хотите ввести. После щелчка выделенная метка значения будет перенесена в ячейку. Это позволяет относительно быстро исправлять ошибки в содержимом ячеек данных.

4.3 Панели символов

SPSS имеет следующие окна:

•  Редактор данных (Data Editor)

•  Окно просмотра (Viewer)

•  Окно просмотра текста (Text Viewer)

•  Редактор мобильных таблиц (Pivot Table Editor)

•  Редактор диаграмм (Diagram Editor)

•  Редактор текстового вывода (Text Output Editor)

•  Редактор синтаксиса (Syntax Editor)

•  Редактор скриптов (Script Editor)

Редактор данных был подробно описан в разделе 3.4, другие окна мы рассмотрим позже. Каждое окно, кроме редактора мобильных таблиц, имеет одну или две панели символов для вызова часто используемых команд. Краткие сведения о каждом символе можно получить, если поместить на него указатель мыши.

Ниже представлены прежде всего те символы, которые встречаются в большинстве или во всех окнах.

Открыть файл: Этот символ активизирует диалоговое окно открытия файла, причем по умолчанию предлагается открыть документ того же типа, который находится в активном окне. Следовательно, при помощи этого символа можно открыть файл данных, файл вывода или файл синтаксиса.

Сохранить файл: Этот символ предназначен для сохранения рабочего файла. Если рабочему файлу еще не присвоено имя, этот символ активизирует диалоговое Save as (Сохранить как). Если вы находитесь не в окне редактора данных, активизируется диалоговое окно сохранения файла соответствующего типа — файла вывода или синтаксиса.

Печать: Этот символ вызывает диалоговое окно вывода на печать в соответствии с типом активного окна. Он позволяет напечатать весь документ или только выделенную область.

История вызова диалоговых окон: Этот символ выводит список 12 последних вызванных диалоговых окон. Это дает возможность быстро перейти к одному из недавно вызванных диалоговых окон. Окно, вызванное в последнюю очередь, всегда находится в начале списка.

 

Чтобы заново вызвать диалоговое окно, просто щелкните на соответствующем пункте списка.

Перейти в редактор данных: Этот символ обеспечивает переход в редактор данных из любого окна.

Перейти к наблюдению: Этот символ открывает диалоговое окно Go to case (Перейти к наблюдению). Его можно использовать для перехода к определенному наблюдению, так в SPSS называется набор значений переменных, набранных в строке редактора данных.

Выбрать наблюдения: -этот символ открывает диалоговое окно select cases (Выбрать наблюдения). Его можно использовать для отбора наблюдений, для которых выполняется определенное условие.

Информация о переменных: Этот символ открывает диалоговое окно Variables, в котором отображаются описания выделенных переменных. Из множества символов, которые возникают только в одном определенном окне, мы покажем лишь несколько. О назначении остальных легко можно узнать из кратких сведений (Quick Info) по данному символу.

В редакторе синтаксиса большое значение имеет символ Syntax-Start (Синтаксис-Начать), в случае если для вызова статистических процедур Вы пользуетесь командным синтаксисом SPSS (см. главу 26):

Синтаксис-Начать: В окне редакторе синтаксиса этот символ запускает на выполнение выделенные команды SPSS. Если не выделено ни одной команды, запускается команда, на которой находится курсор.

Три следующих символа могут быть задействованы в редакторе данных.

Вставить наблюдение: В редакторе данных щелчок на этом символе вызывает вставку наблюдения над активной ячейкой.

Вставить переменную: В редакторе данных щелчок на этом символе вызывает вставку новой переменной слева от активной переменной.

Метки значений: Этот символ позволяет переключаться между отображением значений и меток значений.

Символы, доступные в редакторе диаграмм, подробно описаны в разделе 22.16.

4.4 Построение и редактирование графиков

Представим в графическом виде значения переменной partei (партия).

•  Выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  При помощи кнопки Reset (Сброс) удалите все предыдущие установки.

•  Щёлкните дважды на переменной partei (партия), чтобы поместить её в список отобранных переменных.

•  Щёлкните на выключателе Charts... (Диаграммы). Откроется диалоговое окно Frequencies: Charts (Частоты: Диаграммы) (см. рис. 4.9).

•  Щёлкните на опции Bar Charts (Столбчатые диаграммы), в области Chart Values (Значения диаграммы) щёлкните на опции Percentages (Проценты) и затем на Continue (Далее).

•  В главном диалоговом окне деактивируйте опцию Display frequency tables (Показать частотные таблицы).

•  Щёлкните на ОК. В окне просмотра появится столбчатая диаграмма (см. рис. 4.10).

Рис. 4.9: Диалоговое окно Frequencies: Charts (Частоты: Диаграммы)

Предположим, у Вас появилось желание отредактировать построенный график в соответствии со своими требованиями.

•  Щёлкните дважды на какой-либо точке в пределах графика. После этого он будет помещён в редактор диаграмм (см. рис. 4.11).

Панель меню изменилась. Теперь в меню присутствуют только опции, предназначенные для обработки графиков (см. гл. 22.16). Также претерпели изменения и панели инструментов. Изменим сначала метод представления столбцов. Столбцы, в соответствии с нашим желанием, должны быть представлены в трёхмерном виде.

Рис. 4.10: Столбчатая диаграмма в окне просмотра

Рис. 4.11: Столбчатая диаграмма в окне редактора диаграмм

•  В меню редактора диаграмм выберите Format (Формат) Bar Style... (Вид столбца) 

Откроется диалоговое окно Bar Styles (Виды столбцов) (см. рис. 4.12).

Рис. 4.12: Диалоговое окно Ва Styles (Виды столбцов)

•  Щёлкните на области 3-D effect (3-D эффект).

•  В поле Depth (Глубина) введите число "40".

•  Щёлкните Apply All (Применить для всех) и затем на выключателе Close (Закрыть). Теперь столбчатая диаграмма выглядит так, как изображено на рисунке 4.13.

Рис. 4.13: Столбиковая диаграмма с 3D эффектом

Теперь дадим графику название.

•  Выберите в меню Chart (Диаграмма) Title... (Заголовок)

•  Откроется диалоговое окно Titles (Заголовки).

•  В поле Title 1 (Заголовок 1) введите текст "Парламентские выборы", а в поле ТШе2 (Заголовок 2) "Воскресный опрос". Выберите для заголовка и подзаголовка центральное выравнивание — Center (Центр). Подтвердите нажатием ОК.

Теперь выделим график при помощи рамки.

•  Выберите в меню Chart (Диаграмма) Outer Frame (Рамка снаружи) Пометим столбцы точными процентными показателями.

Рис. 4.14: Диалоговое окно Titles (Заголовки)

•  Выберите в меню Format (Формат) Bar Label Style... (Метки столбцов)

Откроется диалоговое окно Bar Label Styles (Метки столбцов).

•  Щёлкните на области Framed (В рамке), затем на Apply All (Применить для всех) и в заключение на Close (Закрыть). Отредактированная нами диаграмма отображена на рисунке 4.16.

Рис. 4.15: Диалоговое окно Bar Label Styles (Метки столбцов)

Рас. 4.16: Столбиковая диаграмма с метками столбцов

Если Вы желаете сохранить построенный график, то поступите следующим образом: 

•  При помощи щелчка на значке закройте редактор диаграмм.

Отредактированный график останется в окне просмотра. Этот график (а в общем случае и любые другие результаты, выведенные в окно просмотра) мы хотим сохранить в файле, который имеет формат Viewer (средства просмотра SPSS).

•  Выберите в меню File (Файл) Save As... (Сохранить как) 

Откроется диалоговое окно Save As (Сохранить как) (см. рис. 4.17).

Согласно предварительным установкам, SPSS обозначает файлы, которые имеют формат средства просмотра, присваивая им расширение .spo.

•  Задайте подходящее имя файла и щёлкните на ОК.

Рис. 4.17: Диалоговое окно Save As (Сохранить как)

Теперь распечатаем график на принтере.

•  Выберите в меню File (Файл) Print... (Печать)

•  Подтвердите установки диалогового окна Print (Печать) при помощи кнопки ОК.

4.5 Окно просмотра

Рассмотрим на конкретном примере возможности, предоставляемые пользователю окном средства просмотра результатов. Для того, чтобы иметь рабочий материал в окне просмотра, произведём некоторые операции с файлом wahl.sav и построим несколько таблиц и график.

На первом шаге подсчитаем частоты переменной partei (партия).

•  Выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  Перенесите переменную partei (партия) в поле тестируемых переменных и подтвердите действие при помощи ОК.

Теперь создадим таблицу сопряженности для переменных partei (партия) и sex (пол).

•  Выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Crosstabs... (Таблицы сопряженности)

•  Поместите переменную partei (партия) в поле строчных переменных (Row), а переменную sex (пол) в поле столбцовых (Column).

•  При помощи выключателя Cells... (Ячейки) организуйте вывод процентных показателей по столбцам (опция Column (Столбец)).

•  Щёлкните на выключателе Statistics (Статистики) и активируйте тест Chi-square (Тест Хи-квадрат).

Представим распределение частотных показателей переменной partei (партия) в виде круговой диаграммы.

•  Выберите в меню Graphs (Графики) Pie... (Круговые)

•  Оставьте, установленную по умолчанию, опцию Summaries for groups of cases (Обработка категорий одной переменной), щелкните на кнопке Define (Определить), поместите переменную partei (партия) в поле для сегментов, озаглавленное Define slices by (Создать сектора на основе).

В заключение подсчитаем для переменной alter (возраст) статистические показатели.

•  Выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Descriptives... (Дескриптивные)

•  Перенесите переменную alter (возраст) в поле тестируемых переменных.

Результаты производимых нами расчётов будут по очереди появляться в окне просмотра, согласно установкам, каждый последующий результат расчёта будет помещаться в конец окна. Если Вас вся эта процедура сильно утомляет, Вы можете просто в окне просмотра открыть файл beispiel.spo, в котором сохранены все рассчитанные нами данные. Окно просмотра Viewer будет выглядеть так, как изображено на рисунке 4.18.

Окно просмотра состоит из двух частей. В левой части находится иерархия (обзор содержания) результатов; в правую часть помещаются таблицы с результатами расчётов и построенные графики. Ширину этих частей окна можно изменять перетаскиванием разделительной границы при помощи мыши.

Рассмотрите полученные результаты, помещенные в правую часть окна и ознакомьтесь с формой таблиц. В качестве примера рассмотрим поподробнее таблицу сопряженности между полом (sex) и переменной partei (партия), характеризующей партийные предпочтения респондентов.

Рис. 4.18: Окно просмотра

Partei * Geschlecht Crosstabulation (Таблица сопряженности Партия * Пол)

Geschiecnt (Пол)		lTotal
weiblich (женский)	mannlich (мужской)	(Сумма)
Partei (Партия)	CDU/CSU	Count (Количество)	5	5	10
		% within Geschiecht (% для пола)	35,7%	33,3%	34,5%
	FDP	Count (Количество)	1	1	2
		% within Geschlecht (% для пола)	7,1%	6,7%	6,9%
	SPD	Count (Количество)	4	5	9
		% within Geschlecht (% для пола)	28,6%	33,3%	31,0%
	Grbne/ Bundnis (Зелёные / Союз 90)	Count (Количество)	2	1	3
		% within Geschlecht (% для пола)	14,3%	6,7%	10,3%
	PDS	Count (Количество)	1	1
		% within Geschlecht (% для пола)	7,1%	3,4%
	Republikaner (Респуб- ликанцы)	Count (Количество)	2	2
		% within Geschlecht (% для пола)	13,3%	6,9%
	Sonstige (прочие)	Count (Количество)	1	1	2
		% within Geschlecht (% для пола)	7,1%	6,7%	6,9
Total (Сумма)	Count (Количество)	14	15	29
	% within Geschlecht (% для пола)	100,0%	100,0%	100,0%

Иерархию окна просмотра можно увидеть в левой части рисунка 4.18.

Результаты каждой выполненной статистической процедуры, а также графический вывод, отображаются в окне просмотра в виде блока, причём каждый блок является отдельным объектом. В иерархии каждый блок озаглавливается соответствующим именем процедуры, перед которым устанавливается значок блока. Этому значку предшествует небольшой четырёхугольник, в котором сначала указывается знак минус. Внутри каждого блока сначала Вы видите заголовок и примечания. Далее идёт перечисление элементов блока, которым тоже предшествуют соответствующие символы. Благодаря такой конструкции иерархии объектов, вы можете производить поиск необходимых элементов, переставлять их местами, копировать, удалять и т.д.

Поиск в окне просмотра

•  Чтобы увидеть в области вывода необходимый объект или элемент, Вам не нужно прокручивать всё окно просмотра. Чтобы попасть в нужное место, щёлкните на соответствующем символе в иерархии.

Удаление в окне просмотра

•  Чтобы удалить некоторые элементы результатов расчётов, щёлкните на соответствующем символе и выберите в меню Edit (Правка) Delete (Удалить)

Вы можете также просто нажать на клавиатуре клавишу <Delete>. 

Скрытый режим

Вместо того, чтобы удалять части блоков, Вы можете на некоторое время их "скрыть". Они становятся невидимыми на экране и при печати.

•  Чтобы скрыть части результатов, щёлкните дважды на соответствующем символе в иерархии или выделите нужный элемент одним щелчком с последующим выбором меню View (Вид) Hide (Скрыть)

•  Если Вы вновь хотите сделать элемент видимым, повторно щёлкните дважды на значке или выделите его одним щелчком с последующим выбором меню View (Вид) Show (Показать)

•  Если же Вы хотите скрыть целый блок, содержащий весь вывод отдельной процедуры, щёлкните на маленьком квадратике слева от значка блока. При этом знак минус в квадратике превратится в знак плюс и данная процедура вместе со всем её содержимым исчезнет.

•  Вы можете также выделить значок блока и произвести следующий выбор меню View (Вид) Collapse (Свернуть)

•  Блок можно вновь сделать видимым при помощи повторного щелчка на квадратике; при этом знак плюс опять будет заменён знаком минус. Можно также щелчком выделить значок блока и выбрать в меню View (Вид) Expand (Развернуть)

Перестановка в окне просмотра

•  Если Вы хотите переместить некоторую часть результатов на другое место, выделите соответствующий значок (если необходимо, то значок блока) и удерживая нажатой левую кнопку мыши, переместите его к тому элементу, после которого Вы бы хотели расположить данные результаты или блок.

•  Альтернативная возможность перемещения элементов заключается в выделении значка, соответствующего необходимой части информации с последующим выбором меню Edit (Правка) Cut (Вырезать)

•  Затем выделите значок, позади которого вы бы хотели вставить вырезанный элемент и выберите в меню Edit (Правка) Paste After (Вставить после)

Копирование в окне просмотра

•  Если вы хотите скопировать какую-либо часть информации в другое место (при этом сохранив её на прежнем месте), щёлкните на значке, соответствующем нужному элементу или блоку, не отпуская кнопку мыши, нажмите на клавиатуре клавишу <Ctrl> и перетащите значок к тому элементу, после которого должен быть вставлен копируемый элемент.

•  Вы можете также щёлкнуть на значке копируемого элемента и выбрать в меню следующие опции: Edit (Правка) Сору (Копировать)

•  Затем щёлкните на значке элемента, после которого должен быть вставлен копируемый элемент и выберите в меню Edit (Правка) Paste After (Вставить после) 

Вывод примечаний

При чтении результатов расчётов очень помогают примечания. В них содержится информация о соответствующем файле и общих установках программы. По умолча--ию эти примечания сначала являются скрытыми, но их можно сделать видимыми, если, к примеру, дважды щёлкнуть на значке примечания (Notes). В качестве приме-га отобразим примечание для процедуры подсчёта частоты.

Notes (Примечания)

Output Created (Расчёт произведен)		18-ОСТ-2001 16:26:51
Comments (Комментарии)
input (Ввод)	Data (Данные)	E:\WAHL.SAV
Filter (Фильтр)	<nоnе> (отсутствует)
Weight (Вес)	<nоnе> (отсутствует)
Split File (Разделение файла)	<nоnе> (отсутствует)
N of Rows in Working Data File (Количество строк в рабочем файле)	30
Missing Value Handling (Обработка отсутствующих значений)	Definition of Missing (Определение отсутствующих значений)	User-defined missing values are treated as missing. (Отсутствующие значения указанные пользователем, обрабатываются как отсутствующие)
Cases Used (Использованные случаи)	Statistics are based on all cases with valid data. (Статистики базируются на всех случаях с допустимыми переменными)
Syntax (Синтаксис)	FREQUENCIES VARIABLES=partei /ORDER= ANALYSIS . (Частотная переменная=раг1е1/Команда = анализ)
Resources (Ресурсы)	Total Values Allowed (Данные, пригодные для расчёта)	18724
	Elapsed Time (Продолжительность расчёта)	0:00:00,22

Изменение размера и типа шрифта иерархического списка

•  Чтобы изменить размер знаков и тип шрифта в иерархическом списке, выберите в меню View (Вид) Outline Size (Размер знаков) и соответственно View (Вид) Outline Font (Шрифт знаков)

У Вас появится возможность выбора среди трёх размеров (Small (Мелкий), Medium (Средний), Large (Крупный)) и большого количества шрифтов.

4.6 Редактирование таблиц

В главе 4.5 мы уже рассматривали, как при помощи иерархического списка в окне просмотра можно управлять выводом элементов результатов расчётов. Теперь мы расскажем о возможностях, которые существуют для редактирования элементов результатов. Так как приёмы редактирования графиков уже рассматривались в разделе 4.4, здесь мы остановимся только на редактировании таблиц.

Многие элементы результатов расчетов представлены в виде так называемых мобильных таблиц. Это новая форма таблиц, которая позволяет менять местами строки, столбцы и слои таким образом, чтобы результаты можно было бы оценить с разных точек зрения. Хорошим примером их применения могут послужить, прежде всего, таблицы сопряженности.

•  Откройте файл zahn.sav и выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Crosstabs... (Таблицы сопряженности)

Переменной рu (периодичность чистки) присвойте статус строчной переменной, а переменной g (пол) статус столбцовой переменной. Через выключатель Cells... (Ячейки) наряду с установленным по умолчанию выводом наблюдаемых частот, организуйте вывод процентных показателей по столбцам (опция Column (Столбец)). Эти действия приведут к отображению следующей перекрёстной таблицы (предшествующая таблица "Case Processing Summary" (Итоги для обработанных наблюдений) была пропущена).

Putzhaeufigkeit * Geschlecht Crosstabulation (Перекрёстная таблица Периодичность чистки * Пол)

Geschlecht (Пол)		Total (Сумма)
weiblich (женский)	mannlich (мужской)
Putzha-eufigkeit (Перио-дичность чистки)	< 1-mal taeglich (< 1 раза в день)	Count (Количество)	14	4	18
		% within Geschlecht (% для пола)	2,0%	,9%	1,6%
	1-mal taeglich (1 раз в день)	Count (Количество)	177	56	233
		% within Geschlecht (% для пола)	25,1%	13,2%	20,6%
	2-mal taeglich (2 раза в день)	Count (Количество)	490	342	832
		% within Geschlecht (% для пола)	69,4%	80,7%	73,6%
	> 2-mal taeglich (> 2 раз в день)	Count (Количество)	25	22	47
		% within Geschlecht (% для пола)	3,5%	5,2%	4,2%
Total (Сумма)		Count (Количество)	706	424	1130
		% within Geschlecht (% для пола)	100,0%	100,0%	100,0%

•  Если Вы хотите узнать о возможностях редактирования, которые предоставляет техника мобильных таблиц, щёлкните дважды на этой таблице. В результате будет активирован редактор мобильных таблиц.

4.6.1 Редактор мобильных таблиц

Об активировании редактора мобильных таблиц Вы узнаете по изменившейся панели меню.

•  Выберите в меню Pivot (Мобильная таблица) Pivoting Trays (Поля вращения)

Откроется окно Pivoting Trays (Поля вращения) (см. рис. 4.20), содержащее три панели, обозначенные как Layer (Слой), Row (Строка) и Column (Столбец). На панели строк расположены два значка, а на панели столбцов один значок. Для того, чтобы получить информацию о назначении этих значков, пройдитесь по ним указателем, ненадолго задерживая его над значками — будут выведены метки соответствующих переменных.

Два значка на панели строк соответствуют переменной ри (периодичности чистки) и "статистике" соответственно, причём под статистикой в данном случае понимаются процентные показатели по столбцам, затребованные нами при построении таблицы сопряженности. Значок на панели столбцов соответствует переменной g (полу). На панели слоев значки отсутствуют; они бы там были, если бы Вы в диалоговом окне Crosstabs... (Таблицы сопряженности) ввели одну или несколько переменных слоя.

Рис. 4.19: Редактор мобильных таблиц

Рис. 4.20: Окно Pivoting Trays

• При помощи этих значков Вы можете изменить структуру таблицы. Щёлкните, например, на значке Statistics панели строк и перетащите его мышью за значок, находящийся на панели столбцов. После этого процентные показатели будут отображаться в колонках таблицы.

Putzhaeufigkeit * Geschlecht Crosstabulation (Таблица сопряженности Периодичность чистки * Пол)

Geschlecht (Пол)				Total(Сумма)
rnannlicn (мужской)		weiblicn (женский)
Count (Количе ство)	% within Geschle cht (% для пола)	Count (Количе ство)	% within Geschle cht (% для пола)	Count (Количе ство)	% within Geschle cht (% для пола)
Putzhaeufigkeit (Перио дичность чистки)	< 1-mal taeglich (< 1 раза в день)	14	2,0%	4	,9%	18	1,6%
	1-mal taeglich (1 раз в день)	177	25,1%	56	13,2%	233	20,6%
	2-mal taeglich (2 раза в день)	490	69,4%	342	80,7%	832	73,6%
	> 2-mal taeglich	25	3,5%	22	5,2%	47	4,2%
Total (Сумма)	706	100,0%	424	100,0%	1130	100,0%

•  Теперь щёлкните на значке Geschlecht (пол), находящемся на панели столбцов, и разместите его позади значка, оставшегося на панели строк. Теперь обе переменные расположены по строкам. Испытайте самостоятельно и другие возможности изменения структуры таблицы.

•  Если у Вас появилось желание выйти из редактора мобильных таблиц, щёлкните в какой-либо точке за пределами выделенной таблицы.

•  Чтобы увидеть пример таблицы сопряженности с использованием переменных слоя, в диалоговом окне Crosstabs (Таблицы сопряженности) дополнительно к произведенным установкам поместите переменную s (образование) в поле переменных слоя. После этого построенная ранее таблица сопряженности будет разбита ещё и по категориям этой переменной. Это разбиение можно наблюдать в нижеследующей таблице.

Putzhaeufigkeit * Geschlecht * Schulbildung Crosstabulation (Таблица сопряженности Периодичность чистки * Пол * Образование)

Schulbildung (Обрэзование)				Geschleсht(Пол)		Total (Сумма)
				mannlich (мужской)	weiblich (женский)
Sonderschule Специальное)	Putzha- euflgkeit (Перио- дичность чистки)	< 1-mal taeglich (< 1 раза в цень)	Count (Количество	1		1
			% within Geschlecht (% для пола)	100,0%		100,0%
	Total (Сумма)		Count (Количество	1		1
			% within Geschlecht (% для пола)	100,0%		100,0%
Hauptschule Начальная школа)	Putzha- euflgkeit (Перио- дичность чистки)	< 1-mal taeglich (< 1 раза в цень)	Count (Количество	8	2	10
			% within Geschlecht (% для пола)	5,6%	3,0%	4,7%
		1-mal taeglich	Count (Количество	71	2С	91
		(1 раз в день)	% within Geschlecht (% для пола)	49,3%	29,9%	43,1%
		2-mal taeglich (2 раза в день)	Count (Количество	65	42	107
			% within Geschlecht (% для попа)	45,1%	62,7%	50,7%
		> 2-mal taeglich > 2 раз в день)	Count (Количество		2	т
			% within Geschlecht (% для пола)		4,5%	1,4%
	Total (Сумма)		Count (Количество	144	67	211
			% within Geschlecht (% для попа)_	100,0%	100,0%	100,0%
mittlere Reife Незаконченное среднее)	Putzha- eufigkeit Перио- дичность	< 1-mal taeglich	Count (Количество	6	2	8
		(< 1 раза в день	% within Geschlecht (% для пола)	1,6%	,8%	1,2%
		1-mal taeglich 1 раза в день	Count (Количество	89	31	120
			% within Geschlecht (% для пола)	23.1%	11,9%	18,6%
		2-mal taeglich	Count (Количество	284	216	500
		(2 раза в день)	% within Geschlecht (% для пола)	73,6%	83,1%	77,4%
		> 2-mal taeglich	Count (Количество	7	11	18
		'> 2 раз в день)	% within Geschlecht (% для пола)	1,8%	4,2%	2,8%
	Total (Сумма)		Count (Количество	386	260	646
			% within Geschlecht (% для пола)	100,0%	100,0%	100,0%
Abitur Аттестат зрелости)	Putzha- eufigkeit (Перио- дичность чистки)	1-mal taeglich 1 раз в день)	Count (Количество	9	1	10
			% within Geschlecht (% для пола)	12,7%	10,0%	12,3%
		2-mal taeglich (2 раза в день)	Count (Количество	56	8	64
			% within Geschlecht (% для пола)	78,9%	80,0%	79,0%
		> 2-mal taeglich > 2 раз в день)	Count (Количество	6	1	7
			% within Geschlecht (% для пола)	8,5%	10,0%	8,6%
	Total (Сумма)		Count (Количество	71	10	81
			% within Geschlecht (% для пола)	100,0%	100,0%	100,0%
Hochschule Высшее)	Putzha- eufigkeit (Перио- дичность чистки)	1-mal taeglich '1 раз в день)	Count (Количество	7	4	11
			% within Geschlecht (% для пола)	6,7%	4,6%	5,8%
		2-mal taeglich '2 раза в день)	Count (Количество	85	76	161
			% within Geschlecht (% для пола)	81,7%	87,4%	84,3%
		> 2-mal taeglich > 2 раз в день)	Count (Количество	12	7	19
			% within Geschlecht (% для пола)	11,5%	8,0%	9,9%
	Total (Сумма)		Count (Количество	104	87	191
			% within Geschlecht (% для пола)	100,0%	100,0%	100,0%

•  Дважды щёлкните на таблице и выберите в меню Pivot (Мобильная таблица) Pivoting Trays (Поля вращения) На панели строк появился ещё один значок.

•  Если Вы пройдётесь указателем мыши по этим значкам, то заметите, что первый из трёх значков соответствует переменной Schulbildung (образование). Щёлкните на этом значке и, не отпуская кнопку мыши, перетащите его на панель переменных слоя.

Теперь в редакторе мобильных таблиц будет представлена таблица сопряженности между периодичностью чистки зубов и полом для первой категории образования Sonderschule (специальное).

•  Закройте окно Pivoting Trays (Поля вращения)

•  Выберите в меню Pivot (Мобильная таблица) Go to Layer... (Перейти к слою)

Откроется диалоговое окно Go to Layer Category (Переход к категории слоя) (см. рис. 4.21).

Рис. 4.21: Диалоговое окно Go to Layer Category (Переход к категории слоя)

•  Выделите категорию "Hauptschule" (Начальная школа), теперь в окне просмотра будет отображена таблица только для этой категории.

Putzhaeufigkeit * Geschlecht * Schulbildung Crosstabulation (Таблица сопряженности Периодичность чистки * Пол * Образование)

Schulbildung: He suptschule (Образ ование: Начальная школа)
			Geschle:ht (Пол)		Total (Сумма)
			nannlich (мужской)	weiblich (женский)
Putzhaeufigkeit (Периодичность чистки)	< 1-mal taeglich (< 1 раза в день)	Count (Количество)	8	2	10
		% within Geschlecht (% для пола)	5,6%	3,0%	4,7%
	1-mal taeglich (1 раз в день)	Count (Количество)	71	2С	91
		% within Geschlecht (% для пола)	49,3%	29,9%	43,1%
	2-mal taeglich (2 раза в день)	Count (Количество)	65	42	107
		% within Geschlecht (% для пола)	45,1%	62,7%	50,7%
	>2-mal taeglich (> 2 раз в день)	Count (Количество)		f.	Т
		% within Geschlecht (% для пола)		4,5%	1,4%
Total (Сумма)		Count (Количество)	144	67	211
		% within Geschlecht (% для пола)	100,0%	100,0%	100,0%

Остальные возможности изменения положения строк, столбцов и слоев испытайте, пожалуйста, самостоятельно.

4.6.2 Дополнительные возможности редактирования таблиц

Применение техники мобильных таблиц для изменения структуры таблиц результатов статистических расчетов была представлена в разделе 4.6.1. Однако для изменения внешнего вида таблиц и их содержания, помимо описанной техники, существуют также и следующие возможности:

•  выбор внешнего вида таблицы из библиотеки таблиц

•  изменение свойств таблицы

•  изменение свойств ячеек 

•  изменение текста в таблице

•  добавление пояснений

•  добавление сносок

•  ввод названия объекта и дополнительного текста

Рассмотрим самые важные аспекты перечисленных возможностей редактирования таблиц.

Выбор внешнего вида таблицы

В качестве примера таблицы, для которой нужно будет применить редактирование, рассмотрим повторно перекрёстную таблицу между периодичностью чистки и полом.

•  Дважды щёлкните на таблице; это приведёт к активированию редактора мобильных таблиц.

•  Чтобы выбрать другой внешний вид таблицы, выберите в меню Format (Формат) TabelLooks... (Дизайн таблиц) Откроется диалоговое окно TabelLooks (Дизайн таблиц) (см. рис. 4.22).

•  В этом диалоговом окне Вы можете выбрать среди более чем пятидесяти различных заготовок внешнего вида (дизайна) таблиц. Выберите, к примеру, заготовку Avant-gard и покиньте диалоговое окно нажатием ОК.

Рис. 4.22: Диалоговое окно Tabe/Looks (Дизайн таблиц)

Наша таблица теперь будет выглядеть следующим образом.

Putzhaeufigkeit * Geschlecht * Schulbildung Crosstabulation (Таблица сопряженности Периодичность чистки * Пол)

				Geschlecht(Пол)		Total (Сумма)
				mannlich (мужской)	weiblich (женский)
Putzhaeufigkeit (Периодичность чистки)	< 1-mal taeglich < 1 раза в день)	Count (Количество)		14	4	18
		% within Geschlecht	(% для пола)	2,0%	,9%	1 ,6%
	1-mal taeglich (1 раз в день)	Count (Количество		177	56	233
		% within Geschlecht	(% для пола)	25,1%	13,2%	20,6%
	2-mal taeglich (2 раза в день)	Count (Количество)		490	342	832
		% within Geschlecht	(% для пола)	69,4%	80,7%	73,6%
	> 2-mal taeglich (> 2 раз в день)	Count (Количество		25	22	47
		% within Geschlech	(% для пола)	3,5%	5,2%	4,2%
Total (Сумма)		Count (Количество)		706	424	1130
		% within Geschlechl	(% для пола)	100,0%	100,0%	100,0%

•  При помощи выключателя Edit Look (Редактировать дизайн) диалогового окна TabelLooks (Дизайн таблиц) Вы можете открыть вспомогательное диалоговое окно Table Properties (Свойства таблицы), в котором можно дополнительно изменить отдельные элементы компоновки таблицы. Отредактированный дизайн Вы можете сохранить при помощи команд Save Look (Сохранить дизайн) и Save as... (Сохранить как).

Изменение свойств таблицы

•  Чтобы изменить свойства таблицы, выберите в меню Format (Формат) Table Properties... (Свойства таблицы) Откроется диалоговое окно Table Properties (Свойства таблицы).

Рис. 4.23: Диалоговое окно Table Properties (Свойства таблицы)

Вы можете по своему вкусу изменить представление некоторых данных, ссылки, форматы ячеек и виды рамок. Для отдельных областей таблицы, таких как индивидуальные ячейки, вы можете также изменить и шрифт.

•  Выделите щелчком одну из таких областей активированной мобильной таблицы и выберите в меню Format (Формат) Font... (Шрифт)

•  Если вы хотите установить одинаковую ширину для всех ячеек таблицы, то это можно сделать посредством выбора меню Format (Формат) Set Data Cell Widths... (Ширина ячеек данных)

Изменение свойств ячеек

Наряду со свойствами всей таблицы можно также изменять и свойства отдельных ячеек.

•  Выделите щелчком в активированной мобильной таблице необходимую ячейку и выберите в меню Format (Формат) Cell Properties... (Свойства ячейки) Откроется диалоговое окно Cell Properties (Свойства ячейки).

Рис. 4.24: Диалоговое окно Cell Properties (Свойства ячейки)

При помощи регистрационных карт, имеющихся в этом диалоговом окне, Вы можете выбрать необходимый формат чисел, выравнивание в ячейке, поля и оттенок. В поле образца (Sample) всегда будет приводиться образец надписи с учетом соответствующих установок.

Изменение текста в таблице

•  Создадим сначала частотную таблицу. Если файл zahn.sav уже открыт, выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  В диалоговом окне Frequencies (Частоты) поместите переменную s (образование) в поле тестируемых переменных. Вы получите соответствующую частотную таблицу.

•  Двойным щелчком на таблице активируйте редактор мобильных таблиц и затем тоже дважды щёлкните на ячейке с текстом "Frequency" (Частота). В таком режиме можно вместо имеющегося текста указать в данной ячейке другой текст, к примеру, "Count" (Количество); после ввода текста нажмите клавишу Enter. Таким же образом можно поступить и с другими текстами, имеющимися в таблице.

•  Если Вы произвели все необходимые замены, покиньте редактор мобильных таблиц щелчком на области за пределами выделенной таблицы. Теперь таблица будет выглядеть следующим образом.

Schulbildung (Образование)

		Count (Количество)	Percent (Процент)	Valid Percent (Действи- тельный процент)	Cumulative Percent (Совокупный процент)
Valid (Действи- тельные значения)	Sonderschule (Специальное)	1	,1	,1	,1
	Hauptschule (Начальная школа)	211	18,7	18,7	18,8
	mittlere Reife (Незаконченное среднее)	646	57,2	57,2	75,9
	Abitur (Аттестат зрелости)	81	7,2	7,2	83,1
	Hochschule (Высшее)	191	16,9	16,9	100
	Total (Сумма)	1130	100,0	100,0

Добавление пояснений

•  Чтобы под таблицей разместить пояснение, активируйте двойным щелчком режим редактирования таблиц и выберите в меню Insert (Вставка) Caption (Подпись)

•  Под таблицей появится рамка с текстом Table Caption (Подпись таблицы) внутри. Щёлкните дважды на этом тексте и наберите, к примеру, "Данные 1994 года".

Добавление сносок

•  Везде в таблице можно добавлять сноски. Нужную таблицу двойным щелчком перенесите в редактор мобильных таблиц и выделите щелчком любой текст в таблице. Рассмотрим, например, созданную нами частотную таблицу и текст "Hochschule" (Высшее).

•  После выделения текста выберите в меню Insert (Вставка) Footnote (Сноска)

• В появившейся рамке дважды щёлкните на тексте "Footnote" (Сноска) и наберите вместо него необходимый текст, для данного случая, к примеру, "Включая специальные высшие учебные заведения".

•  Если Вы посмотрите на сноску, то заметите, что перед ней в соответствии с установками появился маркер в виде буквы уменьшенного размера (для первой сноски это буква а). Если вы хотите изменить маркер, выделите щелчком сноску и выберите в меню Format (Формат) Footnote Marker... (Маркер сноски)

•  Активируйте опцию Special marker (Специальный маркер) и введите цифру 1. Изменённая частотная таблица теперь выглядит следующим образом.

Schulbildung (Образование)

		Count (Количество)	Percent (Процент)	Valid Percent (Действи- тельный процент)	Cumulative Percent (Совокупный процент)
Valid (Действи-	Sonderschule (Специальное)	1	,1	,1	,1
тельные значения)	Hauptschule (Начальная школа)	211	18,7	18,7	18,8
	mittlere Reife (Незаконченное среднее)	646	57,2	57,2	75,9
	Abitur (Аттестат зрелости)	81	7,2	7,2	83,1
	Hochschule1 (Высшее)	191	16,9	16,9	100,0
	Total (Сумма)	1130	100,0	100,0

Данные 1994 года 

1. Включая специальные высшие учебные заведения

Ввод названия объекта и дополнительного текста

•  Чтобы добавить название или какой-либо текст, выделите щелчком соответствующий объект (заголовок, таблицу, график и т.д.), после которого вы хотите добавить подзаголовок или текст. Затем выберите в меню Insert (Вставка) New Title (Новое название) и соответственно Insert (Вставка) New Text (Новый текст)

•  После двойного щелчка на новом объекте Вы можете ввести необходимое название или текст.

•  Если необходимый текст находится в текстовом файле, то выберите в меню Insert (Вставка) Text File... (Текстовый файл) И в появившемся диалоговом окне укажите имя файла.

4.6.3 Операции с таблицами большого размера

Очень длинные таблицы полностью не помещаются в окне просмотра. Визуально это отмечается при помощи маркировки красного цвета в месте разрыва. В этом случае щёлкните дважды на таблице и при нажатой левой кнопке мыши Вы сможете переместить этот маркер вниз.

4.6.4 Окно просмотра текста

Если Вы хотите работать не с интерактивными мобильными таблицами, а с простой текстовой выдачей пропорциональным (системным) шрифтом, то используйте для этого окно просмотра текста.

•  Режим просмотра текста можно установить при помощи выбора меню Edit (Правка) Options... (Параметры) с последующим активированном на регистрационной карте General (Общие) опции вывода информации в виде окна просмотра текста (DraftViewer). Чтобы установки вступили в силу необходимо перезапустить программу.

•  Различные возможности редактирования элементов при данном режиме работы окна просмотра находятся на регистрационной карте DraftViewer (Окно текстового режима) диалогового окна Options (Параметры). Данные, находящиеся в окне текстового режима, будут сохранены в формате RTF (Rich Text).

•  Дополнительную информацию о текстовом режиме просмотра результатов Вы можете получить после выбора меню Help (Помощь) Topics (Темы)

•  В окне Help: SPSS for Windows (Справочная система: SPSS для Windows) выберите закладку Index (Указатель), в поисковом поле наберите "Draft Viewer" и дважды щёлкните на нужной позиции.

4.7 Редактор синтаксиса

Редактор синтаксиса представляет собой текстовое окно, применяемое для набора и запуска на исполнение команд SPSS. Вы можете вводить команды непосредственно в окне набора или просто переносить установки диалоговых окон при помощи выключателя Paste (Вставить), находящегося в самих диалоговых окнах. Этот перенос возможен благодаря тому, что все диалоговые окна написаны на командном языке SPSS. С целью реализации дополнительных возможностей или каких-либо индивидуальных подходов к обработке данных, команды, помещённые в редактор синтаксиса, можно изменять.

•  Откройте сначала файл wahl.sav.

•  Чтобы открыть редактор синтаксиса, выберите в меню File (Файл) New (Новый) Syntax (Синтаксис)

•  Наберите следующую команду

FREQUENCIES VARIABLES = sex alter partei.

Редактор синтаксиса будет выглядеть так, как на рисунке 4.25.

Рис. 4.25: Редактор синтаксиса

•  Запустите команду SPSS на исполнение путём нажатия кнопки со значком Run . Current (Выполнить текущую команду).

SPSS перейдёт в окно просмотра результатов. В окне просмотра будет отображены распределения частот переменных sex, alter и partei.

Для выполнения команд SPSS при помощи редактора синтаксиса, поступайте следующим образом:

•  Выделите щелчком и перетаскиванием курсора команды, которые Вы хотели бы выполнить.

•  Если вы хотите выполнить одну команду, расположите курсор в любом месте этой команды.

•  Если Вы желаете выполнить все команды, находящиеся в редакторе, выберите в меню Edit (Правка) Select All (Выделить всё) В редакторе будут выделены все команды.

•  Затем для выполнения команд щёлкните на кнопке Run Current (Выполнить текущую команду) редактора синтаксиса или нажмите одновременно клавиши <Ctrl> <R>.

Перенос синтаксиса команд из диалоговых окон

Установки диалоговых окон можно переносить в редактор синтаксиса при помощи переключателя Paste (Вставить). Рассмотрим пример:

•  Выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  При необходимости для устранения всех предыдущих установок щёлкните на выключателе Reset (Сброс).

•  Перенесите переменную alter (возраст) в список целевых переменных.

•  Щёлкните на переключателе Statistics (Статистики) и проставьте флажки активации опций Mean (Среднее значение), Minimum (Минимум) и Maximum (Максимум). Подтвердите нажатием Continue (Далее).

•  В главном диалоговом окне деактивируйте опцию Display frequency tables (Показать частотные таблицы).

•  Теперь щёлкните на Paste (Вставить).

Установки диалогового окна будут размещены в редакторе синтаксиса.

Рис. 4.26: Командный язык SPSS

Сохранение файла синтаксиса

Для сохранения файла синтаксиса необходимо выполнить следующие шаги:

•  Активируйте редактор синтаксиса, в котором содержатся команды, предназначенные для сохранения.

•  Выберите в меню File (Файл) Save (Сохранить)

Откроется диалоговое окно Save as... (Сохранить как). В соответствии с установками программа SPSS прибавляет к своим синтаксическим файлам расширение .sps.

•  Введите название сохраняемого файла и подтвердите нажатием кнопки Save (Сохранить).

Можно также щёлкнуть на значке сохранения Save File (Сохранить файл).

Больше подробностей о работе с синтаксисом программы вы узнаете в главе 26.

4.8 Информация о файле

Для любого файла SPSS Вы можете получить следующую информацию:

•  список переменных с их описанием,

•  полную информацию обо всех переменных и

•  перечень наблюдений.

  •  Откройте файл wahl.sav.

  •  Если вы хотите просмотреть информацию о значениях переменных, их формате и метках, выберите в меню Utilities (Дополнительные возможности) Variables... (Переменные)

  •  Если в появившемся диалоговом окне Вы щёлкните, к примеру, на переменной sex (пол), то увидите информацию, отображаемую на рисунке 4.27.

Рис. 4.27: Диалоговое окно Variables (Переменные)

В информационном окне выводится имя переменной, значения и метки переменной, тип переменной, а также указывается количество пропущенных значений. Из диалогового окна Variables (Переменные) можно сразу перейти к рассматриваемой переменной в окно данных.

•  Щёлкните для этого на выключателе Go to (Перейти к).

Окно данных прокручивается горизонтально таким образом, что переменная, отмеченная нами в диалоговом окне Variables (Переменные), оказывается в окне данных на первой позиции. Выключатель Paste (Вставить) копирует имена всех выделенных переменных в редактор синтаксиса.

Некоторую информацию о переменной можно также получить и в любой момент, находясь в диалоговом окне какой-либо статистической процедуры. Для изучения этой операции рассмотрим следующий пример. Допустим, Вы исследуете частотное распределение переменной partei (партия).

•  В диалоговом окне Frequencies (Частоты) перенесите переменную partei (партия) в поле целевых переменных.

Теперь Вам захотелось, не покидая диалогового окна, вскользь взглянуть на значения этой переменной.

•  Выделите её так же, как Вы выделяете и другие переменные в диалоговых окнах и нажмите правую кнопку мыши.

•  В появившемся меню выберите опцию Variable Information (Информация о переменной).

Откроется информационное окно переменной изображённое на рисунке 4.28. В этом окне также приводится имя переменной, тип статистической шкалы, к которой она относится и метки значений.

•  Если Вы щёлкните на стрелке, указывающей вниз, то увидите список всех значений и их меток.

Рис. 4.28: Информационное окно переменной

 Чтобы закрыть информационное окно, просто щёлкните на любой точке за его пределами.

•  Если же Вы хотите получить полную информацию обо всех переменных текущего (рабочего) файла, выберите в меню Utilities (Дополнительные возможности) File Info (Информация о файле)

В окне просмотра появится следующая информация по файлу wahl.sav: 

 List of variables on the working file (Список переменных рабочего файла)

 Name (Имя) Position (Позиция) 

FRAGEBNR Fragebogen-Nr. (Номер анкеты) 1 

Measurement Level: Nominal (Шкала: номинальная)

Column Width: Unknown (Ширина столбцов: неизвестна)

 Alignment: Left (Выравнивание: влево)

 Print Format: AS (Формат печати: А5) 

Write Format: AS (Формат записи: AS)

SEX Geschlecht (Пол) 2 

 Measurement Level: Nominal (Шкала: номинальная) 

 Column Width: Unknown (Ширина столбцов: неизвестна) 

 Alignment: Right (Выравнивание: вправо) 

 Print Format: Fl (Формат печати: Fl) 

 Write Format: Fl (Формат записи: Fl)

  Missing Values: 0 (Отсутствующие значения: 0)

 Value (Значение) Label (Метка)

 0 М keine Angabe (Данные отсутствуют)

 1 weiblich (Женский)

 2 maennlich (Мужской)

 ALTER Lebensalter (Возраст) 3

  Measurement Level: Scale (Шкала: метрическая) 

 Column Width: Unknown (Ширина столбцов: неизвестна)

  Alignment: Right (Выравнивание: вправо) 

 Print Format: F2 (Формат печати: F2)

  Write Format: F8.2 (Формат записи: F8.2)

  Missing Values: 0 (Отсутствующие значения: 0)

 Value (Значение) Label (Метка)

 0 М keine Angabe (Данные отсутствуют)

 PARTEI Partei (Партия) 4 

 Measurement Level: Nominal (Шкала: номинальная) 

 Column Width: Unknown (Ширина столбцов: неизвестна) 

 * Alignment: Right (Выравнивание: вправо)

  Print Format: Fl (Формат печати: Fl)

  Write Format: F8.2 (Формат записи: F8.2) 

 Missing Values: 0 (Отсутствующие значения: 0)

 Value (Значение) Label (Метка)

 0 М keine Angabe (Данные отсутствуют)

 1 CDU/CSU

 2 FDP

 3 SPD

 4 Gruene/Buendnis 90 (Зелёные/Союз 90)

 5 PDS

 6 Republikaner (Республиканцы)

 7 Sonstige (Прочие)

•  Если вы хотите получить такую информацию о файле, который не является в данный момент рабочим, то выберите в меню File (Файл) Display Data Info... (Показать информацию о файле) Откроется соответствующее диалоговое окно (см. рис. 4.29).

Рис. 4.29: Диалоговое окно Display Data Info (Показат< информацию о файле)

•  Выделите необходимый файл, к примеру, wahl.sav и подтвердите выбор нажатием кнопки Open (Открыть).

Информация о выбранном файле появится в окне просмотра.

•  Если же у Вас появится желание проверить фактическое содержание некоторого файла, к примеру, список наблюдений, то выберите в меню Analyze (Анализ) Reports (Отчёты) Case Summaries... (Сводка по наблюдениям)

Вы увидите диалоговое окно Summarize Cases (Формирование итогов по наблюдениям) (см. рис. 4.30).

Рис. 4.30: Диалоговое окно Summarize Cases (Формирование сводки по наблюдениям)

Переменные файла будут показаны в списке исходных переменных. Здесь Вы можете выделить одну или несколько переменных, наблюдения для которой должны быть помещены в сводку. Опции диалогового окна говорят сами за себя.

•  В качестве упражнения перенесите в список выбираемых переменных переменную partei (партия) и активируйте опцию Show case numbers (Отобразить номера наблюдений).

•  Подтвердите установки нажатием ОК. В окне просмотра будут отображены значения переменной partei (партия) для всех наблюдений.

4.9 Справочная система

Справку в SPSS можно вызвать несколькими способами:

•  Нажать в любой момент работы функциональную клавишу <F1>. Откроется диалоговое окно Help: SPSS for Windows (Справочная система: SPSS для Windows).

•  Выбрать в главном меню опцию Help (Справка).

•  Находясь в любом диалоговом окне, нажать переключатель с названием Help (Справка) и Вы получите справку по текущей теме.

Изучим вызов справки при помощи нескольких примеров:

•  Выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  Щёлкните на переключателе Help (Справка). Откроется диалоговое окно справки SPSS (см. рис. 4.31).

Рис. 4.31: Справка SPSS

Рассмотрим следующий пример:

•   Выберите в меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  Перенесите переменную partei (партия) в поле целевых переменных. Щёлкните на переключателе Paste (Вставить). Установки диалогового окна будут перенесены в редактор синтаксиса.

•  В редакторе синтаксиса щёлкните в панели инструментов на кнопке со значком Syntax-Help (Справка по теме синтаксиса)

В окне справки появится синтаксис соответств. команды SPSS (см. рис. 4.32).

Если Вы щёлкните на переключателе Index (Указатель), то в окне справки будет отображён список тем SPSS (см. рис. 4.33).

Чтобы, находясь в справочной системе, параллельно иметь возможность работать в редакторе синтаксиса Вы можете уменьшить окно справки до любого необходимого Вам, размера и расположить его в удобном для Вас месте. Рассмотрим ещё один пример:

•  В редакторе данных в списке меню шёлкните на опции Help (Справка). Откроется вспомогательное меню.

•  Щёлкните на позиции Topics (Темы). Появится перечень тем SPSS. В списке тем SPSS присутствуют и определения статистических терминов.

•  В списке тем выделите строку 25th percentile (25-й процентиль) и щёлкните на кнопке Display (Показать). Вы увидите информацию, отображаемую на рисунке 4.34.

•  Любую информацию, находящуюся в диалоговом окне справки, можно напечатать с помощью принтера. Для этого выберите команду Print (Печать).

Рис. 4.32: Окно справки синтаксиса SPSS

Рис. 4.33: Список тем SPSS

Рис. 4.34: Информация о значениях процентиля

Основы статистики

Овладение приемами работы с такой программой, как SPSS требует предварительных познаний в области статистики. Здесь мы коротко остановимся на некоторых основных понятиях, с которыми непременно должен быть знаком пользователь, если он хочет использовать SPSS. В первую очередь сюда относятся предварительные оценки, которые выполняются перед проведением любого статистического теста: классификация переменных по статистическим шкалам, проверка наличия нормального распределения и выделение независимых и зависимых выборок. В следующих разделах представлено описание наиболее часто проводимой процедуры проверки гипотезы о среднем значении и рассматривается значение вероятности ошибки р. Завершает главу обзор методов статистической обработки с указанием глав, в которых они будут рассматриваться в этой книге.

5.1 Предварительные условия для проведения статистического теста

В большинстве случаев перед применением статистического теста ставится вопрос: каков характер заданных условий? В частности, необходимо выяснить следующие моменты:

•  К какой статистической шкале относится данная переменная?

•  Если речь идёт о переменных с интервальной шкалой, то подчиняются ли они закону нормального распределения?

•  Являются ли сравниваемые выборки зависимыми или независимыми?

5.1.1 Типы статистических шкал

В эмпирическом исследовании могут встречаться, к примеру, следующие переменные (указано их наиболее вероятное кодирование):

Пол	1 = мужской
2 = женский
Семейное положение	1 = холост/не замужем
2 = женат/замужем
3 = вдовец/вдова
4 = разведен(а)
Курение	1 = некурящий
2 = изредка курящий
3 = интенсивно курящий
4 = очень интенсивно курящий
Месячный доход	1 = до 3000 DM
2 = 3001 - 5000 DM
Коэффициент интеллекта (I.Q.)	3 = более 5000 DM
Возраст, лет

Рассмотрим сначала графу Пол. Мы видим, что назначение соответствия цифр 1 и 2 обоим полам абсолютно произвольно, их можно было поменять местами или обозначить другими цифрами

Мы, конечно, не имеем в виду, что женщины стоят на ступеньку ниже мужчин, или :о мужчины значат меньше, чем женщины. Следовательно, отдельным числам не соответствует никакою эмпирического значения. В этом случае говорят о переменных, относящихся к номинальной шкале. В нашем примере рассматривается переменная с номинальной шкалой, имеющая две категории. Такая переменная имеет еще одно название- дихотомическая.

Такая же ситуация и с переменной Семейное положение. Здесь также соответствие -:жду числами и категориями семейного положения не имеет никакого эмпирического значения. Но в отличии от Пола, эта переменная не является дихотомической — у нее четыре категории вместо двух. Возможности обработки переменных, относящихся к номинальной шкале очень ограничены. Собственно говоря, можно провести только частотный анализ таких переменных. К примеру, расчет среднего значения для переменной Семейное положение, совершенно бессмысленен. Переменные, относящиеся к номинальной шкале часто используются для группировки, с помощью которых совокупная выборка разбивается по категориям этих переменных. В частичных выборках проводятся одинаковые статистические тесты, результаты которых затем сравниваются друг с другом.

В качестве следующего примера рассмотрим переменную Курение. Здесь кодовым цифрам присваивается эмпирическое значение в том порядке, в котором они расположены в списке. Переменная Курение, в итоге, сортирована в порядке значимости снизу вверх: умеренный курильщик курит больше, нежели некурящий, а сильно курящий — больше, чем умеренный курильщик и т.д. Такие переменные, для которых используются численные значения, соответствующие постепенному изменению эмпирической значимости, относятся к порядковой шкале.

Однако эмпирическая значимость этих переменных не зависит от разницы между соседними численными значениями. Так, несмотря на то, что разница между значениями кодовых чисел для некурящего и изредка курящего и изредка курящего и интенсивно курящего в обоих случаях равна единице, нельзя утверждать, что фактическое различие между некурящим и изредка курящим и между изредка курящим и интенсивно курящим одинаково. Для этого данные понятия слишком расплывчаты.

К классическими примерами переменных с порядковой шкалой относятся также переменные, полученные в результате объединения величин в классы, как Месячный доход в нашем примере.

Кроме частотного анализа, переменные с порядковой шкалой допускают также вычисление определенных статистических характеристик, таких как медианы. В некоторых случаях возможно вычисление среднего значения. Если должна быть установлена связь (корреляция) с другими переменными такого рода, для этой цели можно использовать коэффициент ранговой корреляции.

Для сравнения различных выборок переменных, относящихся к порядковой шкале, могут применяться непараметрические тесты, формулы которых оперируют рангами.

Рассмотрим теперь коэффициент интеллекта (IQ). Не только его абсолютные значения отображают порядковое отношение между респондентами, но и разница между двумя значениями также имеет эмпирическую значимость. Например, если у Ганса IQ равен 80, у Фрица — 120 и у Отто — 160, можно сказать, что Фриц в сравнении с Гансом настолько же интеллектуальнее насколько Отто в сравнении с Фрицем (а именно — на 40 единиц IQ). Однако, основываясь только на том, что значение IQ у Ганса в два раза меньше, чем у Отто, исходя из определения IQ нельзя сделать вывод, что Отто вдвое умнее Ганса.

Такие переменные, у которых разность (интервал) между двумя значениями имеет эмпирическую значимость, относятся к интервальной шкале. Они могут обрабатываться любыми статистическим методами без ограничений. Так, к примеру, среднее значение является полноценным статистическим показателем для характеристики таких переменных.

Наконец, мы достигли наивысшей статистической шкалы, на которой эмпирическую значимость приобретает и отношение двух значений. Примером переменной, относящейся к такой шкале является возраст: если Максу 30 лет, а Морицу 60, можно сказать, что Мориц вдвое старше Макса. Шкала, к которой относятся данные называется шкалой отношений. К этой шкале относятся все интервальные переменные, которые имеют абсолютную нулевую точку. Поэтому переменные относящиеся к интервальной шкале, как правило, имеют и шкалу отношений.

Подводя итоги, можно сказать, что существует четыре вида статистических шкал, на которых могут сравниваться численные значения:

Статистическая шкала	Эмпирическая значимость
Номинальная	Нет
Порядковая	Порядок чисел
Интервальная	Разность чисел
Шкала отношений	Отношение чисел

На практике, в том числе в SPSS, различие между переменными, относящимися к интервальной шкале и шкале отношений обычно несущественно. То есть в дальнейшем практически всегда речь будет идти о переменных, относящихся к интервальной шкале.

Пользователь SPSS должен четко разбираться в видах статистических шкал и при выборе метода обращать внимание на то, чтобы были определены надлежащие виды шкал.

Мы уже указывали, что переменные, относящиеся к номинальной шкале допускают весьма ограниченные возможности для проведения анализа. Исключение в некоторых ситуациях составляют дихотомические переменные. Для них можно, по крайней мере, определять ранговую корреляцию. Если, например, обнаруживается корреляция коэффициента интеллекта с полом, то положительный коэффициент корреляции означает, что женщины интеллектуальнее, чем мужчины. Однако если переменные, относящиеся к номинальной шкале не являются дихотомическими, вычисление коэффициентов ранговой корреляции не имеет смысла.

5.1.2 Нормальное распределение

Многочисленные методы, с помощью которых обрабатываются переменные, относящиеся к интервальной шкале, исходят из гипотезы, что их значения подчиняются нормальному распределению. При таком распределении большая часть значений группируется около некоторого среднего значения, по обе стороны от которого частота наблюдений равномерно снижается.

В качестве примера рассмотрим нормальное распределение возраста, которое строится по данным исследований гипертонии (файл hyper.sav) с помощью команд меню Graphs (Графы) Histogramm... (Гистограмма) (см. рис. 5.1).

На диаграмме нанесена кривая нормального распределения (Колокол Гаусса). Реальное распределение в большей или меньшей степени отклоняется от этой идеальной кривой. Выборки, строго подчиняющиеся нормальному распределению, на практике, как правило, не встречаются. Поэтому почти всегда необходимо выяснить, можно ли реальное распределение считать нормальным и насколько значительно заданное распределение отличается от нормального.

Перед применением любого метода, который предполагает существование нормального распределения, наличие последнего нужно проверять в первую очередь. Классическим примером статистического теста, который исходит из гипотезы о нормальном распределении, можно назвать t-тест Стьюдента, с помощью которого сравнивают две независимые выборки. Если же данные не подчиняются нормальному распределению, следует использовать соответствующий непараметрический тест, в случае двух независимых выборок — U-тест Манна и Уитни.

Если визуальное сравнение реальной гистограммы с кривой нормального распределения кажется недостаточным, можно применить тест Колмогорова-Смирнова, который находится в меню Analyze (анализ данных) в наборе непараметрических тестов (см. раздел 14.5).

Рис. 5.1: Распределение возраста

В нашем примере с распределением возрастов тест Колмогорова-Смирнова не показывает значительного отклонения от нормального распределения.

Еще одну возможность проверки наличия нормального распределения дает построение графика нормального распределения (см. разделы 10.4.1, 22.12), в котором наблюдаемые значения сопоставляются с ожидаемыми при нормальном распределении.

5.1.3 Зависимость и независимость выборок

Две выборки зависят друг от друга, если каждому значению одной выборки можно закономерным и однозначным способом поставить в соответствие ровно одно значение другой выборки. Аналогично определяется зависимость нескольких выборок.

Чаще всего зависимые выборки возникают, когда измерение проводится для нескольких моментов времени. Зависимые выборки образуют значения параметров изучаемого процесса, соответствующие различным моментам времени.

В SPSS зависимые (также связанные, спаренные) выборки будут представляться разными переменными, которые сопоставляются друг с другом в соответствующем тесте на одной и той же совокупности наблюдений.

Если закономерное и однозначное соответствие между выборками невозможно, эти выборки являются независимыми. В SPSS независимые выборки содержат разные наблюдения (например, относящиеся к различным респондентам), которые обычно различаются с помощью групповой переменной, относящейся к номинальной шкале.

5.2 Обзор распространенных тестов для проверки гипотез о среднем

В наиболее распространенной ситуации, когда требуется сравнить друг с другом разные выборки по их средних значениям или медианам, с учетом условий, описанных в разделе 5.1, обычно применяется один из восьми следующих тестов.

Переменные, относящиеся к интервальной шкале и подчиняющиеся нормальному распределению

Количество сравниваемых выборок	Зависимость	Тест
1	Независимые	t-тест Стьюдента
1	Зависимые	t-тест для зависимых выборок
>2	Независимые	Простой дисперсионный анализ
>2	Зависимые	Простой дисперсионный анализ с повторными измерениями

Переменные, относящиеся к порядковой шкале или переменные, относящиеся к интервальной шкале, но не подчиняющиеся нормальному распределению

Количество сравниваемых выборок	Зависимость	Гест
1	Независимые	U-тест Манна и Уитни
2	Зависимые	тест Уилкоксона
>2	Независимые	Н-тест Крускала и Уоллиса
>2	Зависимые	тест Фридмана

Для каждой из этих двух групп тестов в SPSS имеются отдельные пункты меню, а именно Analyze (Анализ) Compare Means (Сравнение средних) или Analyze (Анализ) Nonparametric Tests (Непараметрические тесты)

Исключение составляет простой дисперсионный анализ с повторными измерениями. Этот метод нельзя найти в разделе Compare Means. Он вызывается командой меню General Linear Model (Общая линейная модель).

5.3 Вероятность ошибки р

Если следовать подразделению статистики на описательную и аналитическую, то задача аналитической статистики - предоставить методы, с помощью которых можно было бы объективно выяснить, например, является ли наблюдаемая разница в средних значениях или взаимосвязь (корреляция) выборок случайной или нет.

Например, если сравниваются два средних значения выборок, то можно сформулировать две предварительных гипотезы:

•  Гипотеза 0 (нулевая): Наблюдаемые различия между средними значениями выборок находятся в пределах случайных отклонений.

•  Гипотеза 1 (альтернативная): Наблюдаемые различия между средними значениями нельзя объяснить случайными отклонениями.

В аналитической статистике разработаны методы вычисления так называемых тестовых (контрольных) величин, которые рассчитываются по определенным формулам на основе данных, содержащихся в выборках или полученных из них характеристик. Эти тестовые величины соответствуют определенным теоретическим распределениям (t-pacnpe-лелению, F-распределению, распределению X2 и т.д.), которые позволяют вычислить так называемую вероятность ошибки. Это вероятность равна проценту ошибки, которую можно допустить отвергнув нулевую гипотезу и приняв альтернативную.

Вероятность определяется в математике, как величина, находящаяся в диапазоне от 0 до 1. В практической статистике она также часто выражаются в процентах. Обычно вероятность обозначаются буквой р:

0<р< 1

Вероятности ошибки, при которой допустимо отвергнуть нулевую гипотезу и принять альтернативную гипотезу, зависит от каждого конкретного случая. В значительной степени эта вероятность определяется характером исследуемой ситуации. Чем больше требуемая вероятность, с которой надо избежать ошибочного решения, тем более узкими выбираются границы вероятности ошибки, при которой отвергается нулевая гипотеза, так называемый доверительный интервал вероятности.

Существует общепринятая терминология, которая относится к доверительным интервалам вероятности. Высказывания, имеющие вероятность ошибки р <= 0,05. называются значимыми; высказывания с вероятностью ошибки р <= 0,01 - очень значимыми, а высказывания с вероятностью ошибки р <= 0,001 - максимально значимыми. В литературе такие ситуации обозначают одной, двумя или тремя звездочками.

Вероятность ошибки	Значимость	Обозначение
р > 0.05	Не значимая	ns
р <= 0.05	Значимая	*
р <= 0.01	Очень значимая	**
р <= 0.001	Максимально значимая	***

В SPSS вероятность ошибки р имеет различные обозначения; звездочки для указания степени значимости применяются лишь в немногих случаях.

Времена, когда не было компьютеров, пригодных для статистического анализа, давали практикам по крайней мере одно преимущество.: Так как все вычисления надо было выполнять вручную, статистик должен был сначала тщательно обдумать, какие вопросы можно решить с помощью того или иного теста. Кроме того, особое значение придавалось точной формулировке нулевой гипотезы.

Нос помощью компьютера и такой мощной программы, как SPSS, очень легко можно провести множество тестов за очень короткое время. К примеру, если в таблицу сопряженности свести 50 переменных с другими 20 переменными и выполнить тест %2, то получится 1000 результатов проверки значимости или 1000 значений р. Некритический подбор значимых величин может дать бессмысленный результат, так как уже при граничном уровне значимости р = 0,05 в пяти процентах наблюдений, то есть в 50 возможных наблюдениях, можно ожидать значимые результаты.

Этим ошибкам первого рода (когда нулевая гипотеза отвергается, хотя она верна) следует уделять достаточно внимания. Ошибкой второго рода называется ситуация, когда нулевая гипотеза принимается, хотя она ложна. Вероятность допустить ошибку первого рода равна вероятности ошибки р. Вероятность ошибки второго рода тем меньше, чем больше вероятность ошибки р.

5.4 Обзор статистических методов

В этом разделе мы попытаемся составить небольшой путеводитель по данной книге, дав обзор последовательности действий, которые выполняются при статистическом анализе.

5.4.1 Структурирование, ввод и проверка данных

Прежде чем мы сможем применить статистические методы или строить графики, естественно, следует представить собранные данные в форме, пригодной для обработки. При этом рекомендуется придерживаться следующего плана действий:

•  Проведите структурирование набора данных; прежде всего выясните, к какими категориям относятся Ваши наблюдения и к каким — переменные. В большинстве случаев это ясно сразу. Если структурирование провести не удается, SPSS применять нельзя, да и все остальные статистические программы также требуют, чтобы данные были структурированы. Подробнее об этом см. раздел 3.2.

•  Определите шкалу, к которой относятся переменные (см. раздел 5.1.1).

•  Составьте кодировочную таблицу (см. раздел 3.1).

•  Введите данные в Редакторе данных (см. раздел 3.4), учитывая кодировочную таблицу. Если для ввода данных вы хотите использовать другие программы (например, Excel, dBase), это вполне допустимо; SPSS может работать с файлами данных этих программ. Не вводите данные, которые можно вычислить на основе других данных. Эти вычисления следует предоставить компьютеру (см. главу 8). Если данные уже были введены в других программах статистики (например, SAS, Stata. Statistica), их можно преобразовать в файлы SPSS с помощью таких утилит, как, к примеру, DBMS/COPY.

•  Проверьте введенные данные на отсутствие ошибок и осмысленность. Подробнее об этом см. раздел 10.1.

•  Установите, подчиняются ли нормальному распределению переменные, относящиеся к интервальной шкале (см. раздел 5.1.2).

Теперь можно начинать статистическую обработку введенных данных. Учтите, что анализ может быть выполнен только для наблюдений, сгруппированных определенным образом см. главу 7). Об основных принципах работы с версией 9 можно прочесть в главе 4.

5.4.2 Описательный (дескриптивный) анализ

Этот вид анализа включает описательное представление отдельных переменных. К нему относятся создание частотной таблицы, вычисление статистических характеристик или графическое представление. Частотные таблицы строятся для переменных, относящихся к номинальной шкале и для порядковых переменных, имеющих не слишком много категорий; об этом см. главы 6, 12 и 24.

Для переменных относящихся к номинальной шкале нельзя вычислить никаких значимых статистических характеристик. Наиболее часто для порядковых переменных и переменных, относящихся к интервальной шкале, но не подчиняющихся нормальному распределению, вычисляются медианы и оба квартиля (см. раздел 6.2); при небольшом числе категорий можно использовать вариант для концентрированных данных см. раздел 6.3).

Для переменных, относящихся к интервальной шкале и подчиняющихся нормальному распределению, чаще всего вычисляется среднее значение и стандартное отклонение пли стандартная ошибка (см. раздел 6.2). Однако следует выбрать только одну из этих двух характеристик разброса. Для переменных, относящихся ко всем статистическим шкалам, можно построить большое разнообразных графиков, на которых представлены частоты, средние значения или другие характеристики. Подробнее об этом в главах 22 и 23.

5.4.3 Аналитическая статистика

Практически любой статистический анализ наряду с чисто описательными операциями включает те или иные аналитические методы (тесты значимости), при применении которых в конечном счете определяется вероятности ошибки р (см. раздел 5.3).

Большая группа тестов служит для выяснения того, различаются ли две или более различных выборки по своим средним значениям или медианам. При этом учитывается разница между независимыми выборками (разные наблюдения) и зависимыми выборками (разные переменные; см. раздел 5.1.3). В зависимости количества выборок (две или более), от того, зависимы ли выборки или нет, относятся ли переменные к интервальной или порядковой шкале, подчиняются ли нормальному распределению — применяются специализированные тесты (см. раздел 5.2).

Очень часто встречается ситуация, когда сравниваются различные группы наблюдений или значений переменных, относящихся к номинальной шкале. В этом случае строятся таблицы сопряженности (см. главу 11). Другая группа тестов касается исследования связей между двумя переменными, то есть выявления корреляций и восстановления регрессий (см. главу 15, раздел 16.1).

Кроме этих довольно простых статистических методов существуют также более сложные методы многомерного анализа, в которых обычно одновременно используется очень много переменных. К примеру, если требуется свести большое количество переменных к меньшему количеству "пучков переменных", называемых факторами, то проводится факторный анализ (глава 19). Если же наша цель, противоположна — объединить заданные наблюдения, образовав из них кластеры, то применяется кластерный анализ (глава 20).

В определенной группе многомерных тестов вводится различие между зависимой переменной, называемой также целевой и несколькими независимыми переменными (переменными влияния или прогнозирования).

Зависимая переменная	Независимые переменные	Многомерный метол
Дихотомическая	Любые	Двоичная логистическая регрессия (раздел 16.4); дискриминантный анализ (глава 18)
Дихотомическая	С номинальной или порядковой шкалой	Логит-логарифмические линейные модели
С номинальной шкалой	С номинальной или порядковой шкалой	Мультиномиальная логистическая регрессия (раздел 16.5)
С порядковой шкалой	С номинальной или порядковой шкалой	Порядковая регрессия (раздел 16.6)
С интервальной шкалой	С номинальной или порядковой шкалой	Дисперсионный анализ (раздел 17.1)
С интервальной шкалой	Любые	Ковариационный анализ (раздел 17.2); множественный регрессионный анализ (раздел 16.2)

При мультиномиальной логистической регрессии и порядковой регрессии могут также использоваться ковариации, относящиеся к интервальной шкале.

Независимые переменные, относящиеся к номинальной шкале, при двоичной логистической регрессии, дискриминантном анализе и многозначном регрессионном анализе должны быть дихотомическими либо раскладываться на набор дихотомических переменных (см. раздел 16.2). Логит-логарифмические линейные модели рассматриваются не в этой книге, а во втором томе, посвященном методам исследования рынка и общественного мнения.

Кроме упомянутых здесь, существует еще несколько методов анализа, например, пробит-анализ или анализ надежности; об их назначении можно узнать из соответствующих глав.

Частотный анализ

Первым этапом статистического анализа данных, как правило, является частотный анализ. В этой главе мы проведем частотный анализ на примере файла Studium.sav. Этот файл находится на компакт-диске примеров или в рабочем каталоге \SPSSBOOK. Он содержит результаты опроса студентов об их психическом состоянии и социальном положении. Опрос касался таких предметов, как социальное положение, психическая ситуация и успеваемость. Кроме того, затрагивались такие данные, как изучаемый предмет, пол, возраст и национальность.

6.1 Частотные таблицы

•  Сначала загрузите файл Studium.sav, выбрав команды меню File (Файл) Open... (Открыть...) Появится диалог Open File (Открыть файл).

•  Выберите указанный выше файл Studium.sav и подтвердите выбор кнопкой Open (Открыть). Файл появится в Редакторе данных.

•  Выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies (Частоты) Появится диалоговое окно Frequencies (см. рис. 6.1).

•  Кнопкой с треугольником перенесите переменную psyche в список выходных переменных и подтвердите операцию кнопкой ОК.

Рис. 6.1: Диалоговое окно Frequencies (Частоты)

Результаты появятся в окне просмотра результатов. Перед самой частотной таблицей выводится небольшая таблица с обзором допустимых и отсутствующих значений. Здесь она не показана.

Психическое состояние

Частота	Проценты	Допус- тимые проценты	Нако- пленные проценты
Крайне неустой- чивое	20	18,5	18,7	18,7
Неустой- чивое	40	37,0	37,4	56,1
Допус- тимые	Устойчивое	41	38,0	38,3	94,4
Очень устойчивое	6	5,6	5,6	100,0
Всего	107	99,1	100,0
Отсут-ствующие	нет данных	1	,9
Всего	108	100,0

Каждая строка частотной таблицы описывает одно возможное значение. Строка с пометкой нет данных представляет наблюдения, в которых не было дано никакого ответа. Всего имеется 107 допустимых ответов, а также одно наблюдение, в котором психическое состояние неизвестно (данные отсутствуют либо утеряны). Первый столбец содержит метки отдельных значений (крайне неустойчивое, неустойчивое, устойчивое, ...). Во втором столбце под заголовком «Частота» приведена частота каждого из вариантов ответа на вопрос из теста. Так, к примеру, 20 человек на вопрос о психическом состоянии дали ответ: «крайне неустойчивое», а 40 человек — «неустойчивое». В третьем столбце показана процентная частота каждого ответа. Процентная частота соответствует отношению каждого из вариантов ответа к общему количеству опрашиваемых, включая утерянные значения. В четвертом столбце дано допустимое процентное значение. При определении этого значения утерянные данные исключаются. Последний столбец содержит накопленные процентные значения. Накопленные проценты — это сумма процентных частот допустимых ответов. Так, например, процент респондентов, которые дали ответ крайне неустойчивое или неустойчивое, составляет 56,1%. Это число определяется выражением: 18,7% + 37,4% = 56,1%. В последней строке содержится сумма всех столбцов (Всего).

6.2 Вывод статистических характеристик

Чтобы получить описательную статистику числовых переменных, можно щелкнуть в диалоге Frequencies на кнопке Statistics... (Статистика). Откроется диалоговое окно Frequencies: Statistics (Частоты: Статистика).

В группе Percentile Values (Значения процентилей) можно выбрать следующие варианты:

•  Quartiks (Квартили): Будут показаны первый, второй и третий квартили. Первый квартиль (Q,) — это точка на шкале измеренных значений, ниже (левее) которой располагаются 25 % измеренных значений. Второй квартиль (Q2) — это точка, ниже которой располагаются 50 % измеренных значений. Второй квартиль также называется медианой. Третий квартиль (Q3) — это точка на шкале измеренных значений, ниже которой располагаются 75 % значений. Если данные имеются только в форме порядкового отношения, то качестве меры разброса используется межквартильная широта. Она определяется как

 

Рис. 6.2: Диалоговое окно frequencies: Statistics

•  Cut points (Точки раздела): Будут вычислены значения процентилей, разделяющие выборку на группы наблюдений, которые имеют одинаковую ширину, то есть включают одно и то же количество измеренных значений. По умолчанию предлагается количество групп 10. Если задать, к примеру, 4, то будут показаны квартили, то есть квартили соответствуют процентилям 25, 50 и 75. Видно, что число показываемых процентилей на единицу меньше заданного числа групп.

•  Percentile(s) (Процентили): Здесь имеются в виду значения процентилей, определяемые пользователем. Введите значение процентиля в пределах от 0 до 100 и щелкните на кнопке Add (Добавить). Повторите эти действия для всех желаемых значений процентилей. Значения в порядке возрастания будут показаны в списке. Например, если ввести значения 25, 50 и 75, то мы получим квартили. Можно задавать любые значения процентилей, например, 37 и 83. В первом случае (37) будет показано значение выбранной переменной, ниже которого лежат 37 % значений, а во втором случае (83) — значение, ниже которого располагаются 83 % значений.

В группе Dispersion (Разброс) можно выбрать следующие меры разброса:

•  Std. deviation (Стандартное отклонение): Стандартное отклонение — это мера разброса измеренных величин; оно равно квадратному корню из дисперсии. В интервале шириной, равной удвоенному стандартному отклонению, который отложен по обе стороны от среднего значения, располагается примерно 67% всех значений выборки, подчиняющейся нормальному распределению.

•  Variance (Дисперсия): Дисперсия — это квадрат стандартного отклонения и, следовательно, эта характеристика также является мерой разброса измеренных величин. Она определяется как сумма квадратов отклонений всех измеренных значений от их среднеарифметического значения, деленная на количество измерений минус 1.

•  Range (Размах): Размах — это разница между наибольшим значением (максимумом) и наименьшим значением (минимумом).

•  Minimum (Минимум): Наименьшее значение.

•  Maximum (Максимум): Наибольшее значение.

•  S.E. mean (Стандартная ошибка): Это стандартная ошибка среднего значения. В интервале шириной, равной удвоенной стандартной ошибке, отложенному вокруг среднего значения, располагается среднее значение генеральной совокупности с вероятностью примерно 67 %. Стандартная ошибка определяется как стандартное отклонение, деленное на квадратный корень из объема выборки.

Обычно мерами разброса переменных, относящихся к интервальной шкале и подчиняющихся нормальному распределению, служат стандартное отклонение и стандартная ошибка. Как было сказано выше, стандартное отклонение позволяет задать диапазон разброса отдельных значений. По так называемому правилу кулака, в одном диапазоне стандартного отклонения (охватывающем ширину стандартного отклонения в обе стороны от среднего значения) располагается примерно 67 % значений, в диапазоне удвоенного стандартного отклонения — примерно 95 %, а в диапазоне утроенного стандартного отклонения — примерно 99 % значений.

С другой стороны, стандартная ошибка позволяет задать доверительный интервал для среднего значения. В диапазоне удвоенной стандартной ошибки по обе стороны от среднего значения с вероятностью примерно 95 % находится среднее значение генеральной совокупности. С вероятностью примерно 99 % она лежит в диапазоне утроенной стандартной ошибки. Часто указывают только одну из этих двух мер разброса, обычно — стандартную ошибку, так как ее значение меньше. Во всех случаях следует точно выяснить, какая из мер разброса имеется в виду.

В группе Central Tendency (Средние) можно выбрать следующие характеристики:

•  Mean (Среднее значение): Среднее значение — это арифметическое среднее измеренных значений; оно определяется как сумма значений, деленная на их количество. Например, если имеется 12 измеренных значений и их сумма составляет 600, то среднее значение будет х = 600 : 12 = 50.

•  Median (Медиана): Медиана — это точка на шкале измеренных значений, выше и ниже которой лежит по половине всех измеренных значений. Например, если измеренные значения таковы:

 37854639284,

то сначала они располагаются в порядке возрастания: 23344567889.

В данном случае медианой будет значение 5. Всего у нас 11 измеренных значений, следовательно, медианой является шестое значение. Выше него располагается 5 значений, и ниже — тоже 5. При нечетном количестве значений медиана всегда будет совпадать с одним из измеренных значений. При четном количестве медиана будет средним арифметическим двух соседних значений. Например, если имеются следующие измеренные значения:

3445678899

то медиана в этом случае будет равна: (6 + 7) : 2 = 6,5.

•  Mode (Мода): Мода — это значение, которое наиболее часто встречается в выборке. Если одна и та же наибольшая частота встречается у нескольких значений, то выбирается наименьшее из них.

•  Sum (Сумма): Сумма всех значений.

В группе Distribution (Распределение) можно выбрать следующие меры несимметричности распределения:

•  Skewness (Коэффициент асимметрии): Коэффициент асимметрии — это мера отклонения распределения частоты от симметричного распределения, то есть такого, у которого на одинаковом удалении от среднего значения по обе стороны выборки данных располагается одинаковое количество значений. Если наблюдения подчиняются нормальному распределению, то асимметрия равна нулю. Для проверки на нормальное распределение можно применять следующее правило: Если асимметрия значительно отличается от нуля, то гипотезу о том, что данные взяты из нормально распределенной генеральной совокупности, следует отвергнуть. Если вершина асимметричного распределения сдвинута к меньшим значениям, то говорят о положительной асимметрии, в противоположном случае — об отрицательной.

•  Kurtosis (Коэффициент вариации или эксцесс): Коэффициент вариации указывает, является ли распределение пологим (при большом значении коэффициента) или крутым. Коэффициент вариации равен нулю, если наблюдения подчиняются нормальному распределению. Поэтому для проверки на нормальное распределение можно применять еще одно правило: Если коэффициент вариации значительно отличается от нуля, то гипотезу о том, что данные взяты из нормально распределенной генеральной совокупности, следует отвергнуть.

Как правило, для переменных, относящихся к интервальной шкале и подчиняющихся нормальному распределению, в качестве основной характеристики используют среднее значение, а в качестве меры разброса — стандартное отклонение или стандартную ошибку. Для порядковых или интервальных переменных, не подчиняющихся нормальному распределению, — соответственно медиану или первый и третий квартили. Для переменных относящихся к номинальной шкале, нельзя дать других значимых характеристик кроме моды.

В диалоге есть еще один флажок:

•  Values are group midpoints (Значения являются средними точками групп): Если установить этот флажок, то при вычислении медианы и остальных значений процен-тилей оценки этих характеристик будут определяться для концентрированных данных. Этому вопросу посвящен отдельный раздел.

Для переменной alter (возраст) мы определим следующие характеристики: среднее значение, медиану, моду, квартили, стандартное отклонение, дисперсию, размах, минимум, максимум, стандартную ошибку, асимметрию и эксцесс. Поступите следующим образом:

•  Выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  В диалоге Frequencies щелкните на кнопке Reset (Сброс), чтобы отменить прежние настройки.

•  Перенесите переменную alter в список выходных переменных.

•  Щелкните на кнопке Statistics... (Статистика).

•  В диалоге Frequencies: Statistics установите флажки желаемых характеристик. Затем щелкните на кнопке Continue (Продолжить). Вы вернетесь в диалог Frequencies.

•  В диалоге Frequencies деактивируйте опцию Display frequency tables (Показывать частотные таблицы). Щелкните на кнопке ОК.

В окне просмотра появятся следующие результаты:

Статистика

Alter
N	Допустимые	106
Утерянные	2
Среднее значение	22,24
Стандартная ошибка среднего значения	21
Медиана	22,00
Мода	21
Стандартное отклонение	2,19
Дисперсия	4,79
Асимметрия	,859
Стандартная ошибка асимметрии	,235
Эксцесс	1,042
Стандартная ошибка эксцесса	,465
Размах	11
Минимум	18
Максимум	29
Процентили	25	21,00
50	22,00
75	23,00

Респонденты опроса о психическом состоянии и социальном положении имеют средний возраст 22,24 года. Медиана составляет 22. Большинству респондентов 21 год (это мода). Самому молодому респонденту 18 лет (минимум), самому старшему — 29 лет (максимум). Самый старший респондент на 11 лет старше самого молодого (размах). Стандартное отклонение составляет 2,19. Следовательно, дисперсия — квадрат стандартного отклонения — равна (2,19)2 = 4,79. Асимметрия и коэффициент вариации даны с соот-ветсвующими стандартными ошибками.

6.3 Медиана для концентрированных данных

Для данных, имеющих форму частотной таблицы, определение медианы и остальных процентилей обычным методом будет слишком неточным. В таких случаях есть возможность вычислить медиану и любые другие процентили более точным методом. Мы поясним это на примере стоматологических данных.

•  Загрузите файл cpitn.sav, содержащий результаты стоматологического исследования.

Кроме переменных schule и mhfreq, которые определяют уровень образования и то, сколько раз в день обследуемый чистит зубы, этот файл содержит шесть переменных cpitnl—cpitn6, которые указывают степень пародонтального заболевания каждой из шести частей челюсти — так называемый параметр CPITN, задаваемый с помощью следующей кодировочной таблицы:

0	Здоровый пародонт
1	Кровоточивость
2	Зубные отложения
3	Глубина десенных карманов 3,5-5,5 мм
4	Глубина десенных карманов 6 мм и более

•  С помощью команд меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies (Частоты) создайте частотную таблицу, к примеру, для переменной cpitnl. Если задать вычисление среднего значения и медианы, мы получим следующий результат:

Статистика

CPITN1
N	Допустимые	2548
Утерянные	0
Среднее значение	2,24
Медиана	2,00

CPITN1

Частота	Проценты	допустимые проценты	накопленные проценты
Допустимые здоровый	109	4,3	4,3	4,3
кровоточивость	389	15,3	15,3	19,5
отложения	921	36,1	36,1	55,7
глубина карманов	1042	40,9	40,9	96,6
3,5-5,5 глубина карманов >=6	87	3,4	3,4	100,0
Всего	2548	100,0	100,0

При определении медианы обычным методом ее значение равно 2. Это значение, хотя формально и правильное, но дает совершенно неудовлетворительный, недостаточно значимый результат. В данном случае, когда данные являются концентрированным, для уточнения медианы применяется следующая расчетная формула:

Здесь:

n	Количество измеренных значений
m	Класс, в котором находится медиана
u	Нижняя граница класса m
fm	Абсолютная частота в классе m
Fm-1	Накопленная частота вплоть до предыдущего класса m — 1
B	Ширина класса

Следовательно, решающее значение имеет правильный выбор границ классов; их следует выбирать так, чтобы значения кодовых чисел соответствовали середине каждого класса. В данном примере для границ классов следует выбрать значения

-0,5 0,5 1,5 2,5 3,5 4,5

Ширина класса равна 1.

Следовательно,

n = 2548

m = 3 (так как медиана находится в третьем классе)

u = 1,5

f_m = 921

F_m-1 = 109 + 389 = 498

b = 1

Если сравнить это значение со средним значением (2,24), то можно установить следующее правило — оказывается, что при распределении со сдвигом вправо (как в данном случае) медиана больше среднего значения.

Описанный точный метод вычисления медианы будет использован в SPSS, если в диалоге Frequencies: Statistics установить флажок Values are group midpoints.

В этом случае мы получим точное значение медианы (2,32).

По определению, медиана — это значение, выше и ниже (правее и левее) которого расположено по 50 % всех значений, если они упорядочены по величине. Обобщая эту характеристику, мы приходим к определению так называемых процентилей. Эти характеристики позволяют, например, указать значение, ниже которого лежит 10 % всех значений (а выше расположено 90 % значений). Чаше всего применяются процентили 25 % и 75 %, называемые также соответственно первым и третьим квартилями.

В диалоге Frequencies: Statistics можно последовательно задать любые значения процентилей. Если данные концентрированы, снова следует установить флажок Values are group midpoints.

Формула вычисления процентиля для любого значения:

Здесь:

n	Класс, в котором находится процентиль
m	Нижняя граница класса т
P	Процентное значение процентиля
Нm	Процентная частота в классе m-1
Hm-1	Процентная накопленная частота в классе m-1
b	Ширина класса

Для процентиля 50 % (Р = 50) после некоторых преобразований получается формула для медианы, приведенная выше.

В столбчатых, линейных, круговых диаграммах и диаграммах с областями, на которых предусмотрено отображение медианы и других процентилей, при наличии концентрированных данных используется модифицированный способ расчета (см. раздел 22.1.1).

6.4 Форматы частотных таблиц

•  Загрузите файл studium.sav (см. раздел 6.1).

Сейчас мы попробуем вывести частотную таблицу переменной fach, отсортированную по убыванию частоты. Поступите следующим образом:

•  Выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты)

•  Перенесите переменную fach (специальность) в список выходных переменных.

•  Щелкните на кнопке Format.... Откроется диалоговое окно Frequencies: Format (Частоты: Формат).

Рис. 6.3: Диалоговое окно Frequencies: Format

В группе Order by (Сортировать по) можно выбрать порядок, в котором будут отображены значения в частотной таблице. Возможны следующие варианты:

•  Ascending values (По возрастанию значений): Данные сортируются по возрастанию значений. Это настройка по умолчанию.

•  Descending values (По убыванию значений): Данные сортируются по убыванию значений.

•  Ascending counts (По возрастанию частот): Данные сортируются по возрастанию частот.

•  Descending counts (По убыванию частот): Категории сортируются по убыванию частот.

Кроме того, флажок Suppress tables -with more than ... categories (He выводить таблицы с более чем... категориями) позволяет избежать вывода длинных частотных таблиц.

•  Выберите вариант Descending counts.

•  Подтвердите выбор кнопкой Continue (Продолжить).

•  Щелкните на кнопке ОК, чтобы начать вычисление. Мы получим следующие результаты:

Специальность

Частота	Проценты	Допустимые проценты	Накоплен- ные проценты
Допус-тимые	Гуманитар- ные науки	25	23,1	23,1	23,1
	Юриспру- денция	22	20,4	20,4	43,5
	Экономика	19	17,6	17,6	61,1
	Психология	11	10,2	10,2	71,3
	Медицина	10	9,3	9,3	80,6
	Теология	9	8,3	8,3	88,9
	Естествен- ные науки	9	8,3	8,3	97,2
	Техника	2	1,9	1,9	99,1
	Прочие	1	,9	,9	100,0
	Всего	108	100,0	100,0

Основные специальности респондентов отображены в порядке убывания частоты.

6.5 Графическое представление

Результаты частотного распределения можно представить графически. Для примера мы создадим столбчатую диаграмму для частотного распределения основных специальностей. Поступите следующим образом:

•  Выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies (Частоты)

•  Перенесите переменную fach в список выходных переменных.

•  Щелкните на кнопке Charts... (Диаграммы). Откроется диалоговое окно Frequencies: Charts (Частоты: Диаграммы).

•  Выберите в группе Chart Type (Тип диаграммы) пункт Bar charts (Столбчатая диаграмма), а в группе Chart Values (Значения диаграммы) — пункт Percentages (Проценты). Подтвердите выбор кнопкой Continue (Продолжить). Вы вернетесь в диалог Frequencies.

•  В диалоговом окне Frequencies снимите флажок Display frequency tables (Показывать частотные таблицы). — Щелкните на кнопке ОК. Диаграмма будет показана в окне просмотра (см. рис. 6.5).

Рис. 6.4: Диалоговое окно Frequencies: Charts

Усовершенствуем вид этой диаграммы.

•  Чтобы начать редактирование, дважды щелкните в области столбчатой диаграммы. Диаграмма будет показана в редакторе диаграмм.

•  На панели инструментов редактора диаграмм щелкните на символе меток столбцов:

 

Рис. 6.5: Столбчатая диаграмма в средстве просмотра

Откроется диалоговое окно Bar Label Style (Стиль меток столбцов). Выберите пункт Framed (В рамке), щелкните на кнопке Apply all (Применить для всех) и затем на Close (Закрыть). На каждом столбце появится надпись с его процентным значением.

•  Щелкните мышью на любом из столбцов. На верхней стороне каждого столбца появится по два маленьких черных квадрата. Это означает, что области столбцов готовы для редактирования.

•  Щелкните мышью на символе образца заливки:

Откроется диалоговое окно Fill Patterns (Образцы заливки).

•  Выберите в нем подходящий образец заливки. Подтвердите выбор кнопкой Apply (Применить) и закройте диалоговое окно.

Рис. 6.6: Диалоговое окно Fill Patterns

Столбцы будут заполнены выбраннои заливкой. 

•  Щелкните мышью на символе вида столбцов:

•  Выберите пункт Drop shadow (Тень), щелкните на кнопке Apply all (Применить для всех) и затем на Close (Закрыть).

•  Дважды щелкните на заголовке диаграммы Fachbereich. Откроется диалоговое окно Titles (Заголовки) (см. рис. 6.7).

•  Измените заголовок на «Основная специальность» и закройте диалог кнопкой ОК.

•  В меню Chart (Диаграмма) установите флажок Outer Frame (Внешняя рамка). Закройте редактор диаграмм; получившийся график показан на рис. 6.8.

Рис. 6.7: Диалоговое окно Tirles

Рис. 6.8: Отредактированная диаграмма

Рассмотрим другой пример — визуальное представление частотного анализа.

•  Выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies (Частоты)

•  Щелкните на кнопке Reset (Сброс), чтобы установить стандартные настройки.

•  Перенесите переменную sozial (социальное положение) в список выходных переменных.

•  Щелкните на кнопке Charts... (Диаграммы). В диалоговом окне Frequencies: Charts выберите пункт Histograms (Гистограмма). Установите флажок With normal curve (С кривой нормального распределения). Щелкните на кнопке Continue.

•  В диалоговом окне Frequencies снимите флажок Display frequency tables (Показывать частотные таблицы). Щелкните на кнопке ОК. Гистограмма будет показана в окне просмотра (см. рис. 6.9).

Рис. 6.9: Гистограмма

Частоты на гистограмме обозначены колонками, которые, но отличие от столбчатой диаграммы, не изолированы, а примыкают друг к другу. Отображаются также стандартное отклонение, среднее значение и общее количество наблюдений(М). Кроме того, показана кривая нормального распределения.

•  Дважды щелкните на области гистограммы — откроется редактор диаграмм, в котором можно придать гистограмме желаемый вид. График отобразится в редакторе диаграмм.

•  Выберите другой образец заливки и снабдите колонки надписями.

•  При желании проверьте другие функции редактора диаграмм.

На этом мы завершаем тему частотного анализа. Попробуйте самостоятельно выполнить частотный анализ переменной studium (время обучения) и представьте результаты распределения частот в графическом виде.