 |
Statistics – Summarize – Descriptives.
|
|
|
|
Процедура Descriptives осуществляет вывод одномерных статистик для нескольких переменных в одной таблице, а также вычисляет нормированные значения переменных. Переменные могут быть упорядочены по величине их средних значений (в порядке возрастания или убывания), по алфавиту или в порядке, в котором пользователь выбирает переменные (используется по умолчанию).
Например, если каждое наблюдение в анализируемых данных содержит итоги дневных объемов продаж для одного из дистрибьюторов компании в течение нескольких месяцев, то эта процедура поможет рассчитать средний дневной объем продаж для каждого дистрибьютора и расположить полученные результаты от наиболее высоких к низким.
Методы проверки статистических гипотез позволяют получить ответ на вопрос, являются ли обнаруженные закономерности подлинными, или же их можно объяснить случайными особенностями выборки. В частности, важным является вычисление стандартной ошибки среднего значения. Стандартная ошибка среднего значения необходима, чтобы определить, в какой области значений лежит истинное среднее значение генеральной совокупности. Для ее вычисления необходимо использовать пункты меню:
Statistics – Summarize – Frequencies - Statistics – S.E.Mean
(S.E.Mean – standard error Mean).
Для непрерывной переменной, как уже говорилось выше, вместо стандартной ошибки среднего используются нормированные значения (z-значения) и необходимо использовать:
Statistics – Summarize – Descriptives —
– выбор переменных – Save standartized values as variably.
Как было показано в Главе 2, для проверки нормальности распределения кривая нормального распределения может быть наложена на гистограмму. Для этого в программе SPSS требуется использовать пункты меню:
|
|
|
Statistics – Summarize – Frequencies – Charts – Histograms – With normal curve (рис. 3.6)
Рис. 3.6. Окно задания графиков в процедуре Frequencies
Таким образом, гипотеза нормальности может быть проверена графически.
Для проверки нормальности распределения могут использоваться показатели асимметрии (Skewness) и эксцесса (Kurtosis). Асимметрия показывает "скошенность" кривой распределения относительно нормальной кривой, а эксцесс замеряет "заостренность" кривой (положительный – заостренная кривая, отрицательный – "тупая"). Стандартная ошибка Std.Error позволяет оценить значимость асимметрии и эксцесса. Для вычисления этих показателей необходимо использовать пункты меню:
Statistics – Summarize – Frequencies —
— Statistics – Skewness, Kurtosis
Рис. 3.7. Задание вычисления асимметрии и эксцесса
в процедуре Frequencies
Для предварительного вычисления многих параметров описательной статистики (минимум, максимум, среднеквадратическое отклонение, усеченное среднее и т.п.), можно использовать разведочный анализ - процедуру Explore:
Statistics – Summarize – Explore
– выбор переменной - Statistics…
Для проверки нормальности в этой процедуре вычисляются асимметрия, эксцесс, изображается диаграмма Stem-and-leaf - "ствол и листья", позволяющая оценить распределение:
Statistics – Summarize – Explore –
выбор переменной - Plots…- Stem-and-leaf
(Stem Width – ширина "ствола").
При интерпретации результатов необходимо учитывать, что диаграмма Stem-and-leaf в окне вывода программы SPSS располагается с наклоном 90о (рис. 3.8).
Age of Respondent Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
12,00 1. 899
143,00 2. 000011111111222222233333344444
150,00 2. 5555556666666777777888888899999
187,00 3. 00000001111111222222222333333334444444
195,00 3. 555555555556666666777777788888889999999
167,00 4. 0000000111111112222223333333444444
113,00 4. 5555667777778888889999
87,00 5. 000011122223334444
78,00 5. 555667778888999
87,00 6. 00011112223333444
84,00 6. 555566677778888999
95,00 7. 0001111222233333444
53,00 7. 5566677889
43,00 8. 001122234
20,00 8. 5799&
Stem width: 10
Each leaf: 5 case(s)
& denotes fractional leaves.
Рис. 3.8. Пример диаграммы Stem-and-Leaf
|
|
|
Оценить вид распределения помогают также "ящичковые диаграммы", о которых упоминалось уже в Главе 2. Для вычисления "ящичковых диаграмм" используются пункты меню:
|
|
|
