Анализ линейных распределений (FREQUENCES)

Анализ линейных распределений чаще всего используется для получения обобщенных данных об объекте исследования или каких-либо его частей.

Для выполнения анализа линейных распределений и получения описа­тельной статистики необходимо:

1. Выбрать в меню: Statistics -» Summarize -» Frequencies (рис. 33).

Рис. 33

1. В открывшемся диалоговом окне из представленного перечня перемен ных выбрать те, по которым нужно получить описательную статистику. Дл этого необходимо выделить с помощью «мыши» анализируемые переменны и нажать на кнопку ►. Она позволяет переместить выбранные переменны в отдельное окно.

3. В том случае, если кроме определения центральной тенденции (выявления наиболее часто встречающихся значений переменных) исследователю необходимы дополнительные статистические показатели, рекомендуется выбратопцию Statistics. В появившемся подокне можно выбрать различные вид.1описательной статистики, представленные в виде четырех блоков статистиюразброс ответов, дисперсия (Dispersion), центральная тенденция (Centr;Tendency), форма распределения (Distribution), процентали (Percentile Values

4. Практика показывает, что в большинстве случаев анализ одномерныраспределений необходим для определения центральной тенденции в распределении значений по рассматриваемой переменной. Поэтому после выборнеобходимых переменных исследователи обычно переходят к процедурвывода на экран результатов анализа данных, нажимая кнопку ОК.

Рассмотрим результат анализа одномерных распределений на пример вопроса об оценке материального положения своих семей студентами зао^ ного отделения Нижегородского коммерческого института. Допустим, чт переменная № 12 рассматриваемой базы данных соответствует следующем вопросу в анкете:

Как Вы оцениваете нынешнее материальное положение Вашей семьи?

1 — едва сводим концы с концами, часто не хватает денег на необход! мые продукты питания.

2 — на еду денег хватает, но в остальном приходится себя ограничиват

3 — на ежедневные расходы хватает, но покупка одежды уже вызывает трудности.

4 — на еду и одежду хватает, но при покупке телевизора, холодильника и т.п. приходится влезать в долги.

5 — достаточно обеспечены материально, но покупка автомобиля и до­рогой отдых не по карману.

6 — материально обеспечены, практически ни в чем себе не отказываем.

7 — затрудняюсь ответить.

Результат анализа данных по переменной № 12 выводится в окно Output-SPSS Viewer в форме табл. 21.

Таблица 21 Frequency Table

 

Valid	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
		10,0	10,0	10,0
		26,2	26,3	36,3
		24,4	24,5	60,8
		18,5	18,5	79,3
		15,0	15,0	94,3
		4,4	4,4	98,7
		1,3	1,3	100,0
,		0,2	Missing
Total		100,0	100,0

Источник: Аналитический отчет по исследованию, проведенному среди студентов заочного отделения одного из нижегородский вузов в сентябре-октябре 1999 г.

При анализе одномерных распределений на экран выводятся пять столб­цов, содержание которых требует рассмотрения.

Valid (валидный, значимый) — содержит варианты ответов на вопрос, со­ответствующий переменной № 12 в базе данных. Номер анализируемой пере­менной находится чуть выше надписи Percent. Обратим внимание, что рассмат­риваемый вопрос о материальном положении студентов подразумевает семь вариантов ответа. В то же время в столбце Valid мы можем встретить запятую, а также номер варианта ответа, которого нет в вопросе, например, 8 или 9. В случае, если высвечивается запятая, это означает, что в конце базы данных есть одна или несколько пустых строк, которые необходимо удалить. При по­явлении вариантов ответа, не существующих в вопросе, необходимо в базе дан­ных выделить столбец, соответствующий переменной № 12, а затем восполь­зоваться опцией Find в меню Edit. Эта опция поиска числовых значений пере­менной. В открывшемся диалоговом окне нужно набрать с клавиатуры цифру 8 и нажать опцию Search Forward. Она позволит произвести поиск искомого значения переменной во всех введенных анкетах. Если в процессе поиска нуж­но вернуться назад, то для это есть опция Search Backward. Выявив ошибоч­ное значение, необходимо определить номер анкеты, при вводе данных кото­рой допущена ошибка, найти эту анкету (напомним, что каждой анкете при­сваивается идентификационный номер) и исправить ошибку в базе данных. Подобная процедура необходима при нахождении каждой ошибки.

Frequency (частота) — показывает абсолютное число респондентов, отме­тивших тот или иной вариант ответа. В нашем примере 15 студентов заоч­ного отделения НКИ отметили вариант 6. Это означает, что из общего мас­сива респондентов лишь 15 студентов-заочников материально обеспечены и практически ни в чем себе не отказывают.

Percent (процент) — содержит процентное отношение респондентов, выб­равших тот или иной вариант ответа к их общему количеству. Так, 15 обес­печенных студентов-заочников составляют 4,4% общего массива респонден­тов в 338 человек.

Valid Percent (значимый процент) — процентное отношение респонден­тов, выбравших тот или иной вариант ответа к их общему количеству без учета значений, выведенных в разряд пропуска (Missing Values). Например, при выделении вариантов ответа 8, 9 и 7 в ранг пропущенных значений удель­ный вес респондентов, отметивших варианты с 1 по 6, рассчитывается без их учета. Это ведет к увеличению удельного веса каждой группы респонден­тов в общем массиве. Увеличение происходит на то количество, которое равно удельному весу случаев с вариантами ответов 7, 8 и 9.

Cumulative Percent (кумулятивный процент) — это суммарный процент. Сумма в каждой строке получается путем сложения процента по предыдуще­му варианту и процента по следующему. Этот показатель удобен, если нужно определить удельный вес сразу нескольких групп респондентов. Так, в нашем примере удельный вес первой группы опрошенных составляет 10,0%, второй — 26,3, третьей — 24,5%. Суммарный вес всех трех наименее обеспеченных групп студентов-заочников высвечивается в третьей строке и составляет 60,8%.

В последней строке таблиц одномерных распределений обычно выводится итоговое значение показателей (Total). Так, общее количество (Frequency) студентов-заочников, принявших участие в опросе, равно 338. В столбцах Percent и Valid Percent итоговое значение равно 100,0%, так как оно образу­ется с помощью суммирования процентов по каждой строке.

Отдельного рассмотрения требует анализ одномерных распределений по вопросу, предполагающему, что можно дать одновременно несколько вари­антов ответа. Таким, например, является вопрос о содержании досуга среди студентов заочного отделения одного из нижегородских вузов:

Как Вы обычно проводите свое свободное время?

(На этот вопрос можно дать несколько вариантов ответа).

1 — встречаюсь с друзьями в кафе, за игрой в карты и т.д.

8 — хожу в сауну.

2 — занимаюсь образованием.

9 — просматриваю телепередачи, слушаю музыку.

3 — занимаюсь в спортивном клубе.

10 — хожу на концерты эстрадных артистов.

4 — посещаю ночные клубы.

11 — хожу на охоту.

5 — хожу в театр, кино.

12 — читаю книги.

6 — хожу на концерты симфонического оркестра.

13 — другое (укажите, что именно).

7 — посещаю казино.

Каждому варианту ответа на этот вопрос в базе данных присвоена отдель­ная переменная. Поэтому при анализе частотных распределений мы получа-

ем информацию отдельно по каждой переменной. На экран выводятся данные по двум группам: тем, кто при ответе на вопросы анкеты отметил переменную (цифра 1 в графе Valid), и тем, кто ее пропустил (0 в графе Valid).

Таблица 22

Frequency Table V1

 

Valid	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
		51,1	51,1	51,1
		48,9	48,9	100,0
Total		100,0	100,0

Таблица 23 V2

 

Valid	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
		74,9	74,9	74,9
		25,1	25,1	100,0
Total		100,0	100,0

Исходя из данных табл. 22 и 23, делаем вывод о том, что 48,9% студентов в свободное время встречаются с друзьями в кафе, за игрой в карты и т.д. (vl), а 25,1 % — занимаются образованием (v2).

⇐ Предыдущая28293031323334353637Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: