inventar statistic de bază

8/18/2019 inventar statistic de bază

1/5

Crearea de baze de date în SPSSInventar statistic de bază

Note ZSeminar I

Nrsub Stresstat Stresspss gen

1 106 102 2

2 110 105 1

3 115 110 1

4 120 118 1

5 118 109 1

6 108 102 2

7 121 114 1

8 115 105 1

9 98 92 2

10 1 02 98 2

11 111 103 1

12 115 104 1

13 114 112 1

14 123 118 1

15 118 112 1

16 1 05 98 2

17 109 106 1

18 93 97 2

19 115 111 1

20 118 115 1

Nume variabile

• Nrsub = număr subiect

• stresstat = nivelul de stres al studenților la examenul de statistică

• Stresspss = nivelul de stres al studenților la examenul de analiza datelor

• Gen = genul subiecților : 1 = subiecți de gen feminin, 2 = subiecți de gen masculin

Cerințe1. Realizaț i baza de date in SPSS cu variabilele menț ionate anterior. Pentru fiecare dintre cele 3 variabile stabili ț i:

• 5 caractere la partea întreagă și 0 la zecimale

• Lăț imea coloanei de 7

• Alineat la centru

2. Salvaț i baza de date în My Documents cu numele exerci ț iul 1.

3. Scrieț i inventarul statistic de bază și descrieț i forma distribuț iei pentru variabila Stresstat.

4. Scrieț i inventarul statistic de bază și descrieț i forma distribuț iei pentru variabila Stresspss.

5. Scrieț i inventarul statistic de bază și descrieț i forma distribuț iei pentru variabila gen.

6. Transformaț i în note Z scorurile obț inute la variabila Stresstat și interpretaț i notele Z corespunzătoare următoarelor note brute: 106, 118, 105, 93

7. Transformaț i în note Z scorurile obț inute la variabila Stresspss și interpreta ț i

notele Z corespunzătoare următoarelor note brute: 92, 102, 118.

Data view – introducem valorile variabilelor Variable view – definim variabilele


2/5

NAME

• Numele variabilei trebuie să fie concis și nu poate conține spaţii sau semne de punctuaţie.

• Pentru a defini o variabilă, trebuie plasat cursorul în celula în care este trecut numele (NAME) generic al variabilei (var0001), apoi se introduce numele variabilei NRSUB folosind tastatura.

TYPE

• Opţiunea TYPE permite specificarea tipului de date. Această opţiunepoate fi activată cu ajutorul mouse‐ului cu un click stânga pe butonul

gri din celula corespunzătoare variabilei.

TYPE ‐ NUMERIC

• Tipul NUMERIC permite introducerea valorilor cu sau f ără zecimale. Tipurile COMMA şi DOT permit introducerea valorilor cu orice număr de zecimale (mai mare de 16), reţinând întreaga valoare.

• Ultima opţiune STRING permite introducerea variabileloralfanumerice.

TYPE

• Este posibilă alegerea numărului de cifre pentru partea întreagă(WIDTH) şi a numărului de zecimale (DECIMAL PLACES).

• Deşi sunt mai multe tipuri de variabile, în psihologie se utilizează douătipuri de variabile, NUMERIC şi STRING (foarte rar). Automat la crearea unei noi baze de date, apare selectat tipul NUMERIC, presupunându‐se că noile variabile vor fi numerice.

• Opţiunea TYPE este de obicei folosită pentru modifica acest tip de date.

LABELS ‐ eticheta

• Caracteristica LABELS permite definirea detaliată a variabilei (pot fi folosite până la maxim 256 caractere, inclusiv spaţiul). Definireadetaliată a variabilei apare în pagina de rezultate.

VALUES

• VALUE LABEL permite descriereavalorile pe care le poate lua o variabilă.

• Opţiunea este folosită pentruvariabile care folosesc codurinumerice pentru a reprezentacategorii (de exemplu, se pot folosivalorile 1 şi 2 pentru a codificagenul feminin şi masculin).


3/5

Lățimea coloanei și alineatul

• MISSING VALUES permite stabilirea valorilor care nu vor fi luate înseamă la prelucrarea datelor.

• COLUMN permite specificarea numărului de caractere pentru o coloană, afectând vizualizarea datelor.

• ALIGNMENT permite modificarea modului în care sunt prezentatedatele pe ecran, aliniate la stânga, dreapta sau central.

2. Salvarea in My Documents – Exercițiul 1

• Salvarea fişierelor se face fie acţionând butonul SAVE care se găseşte în bara de instrumente, fie din meniul FILE se alege opţiunea SAVE.

• Reamintim că trebuie ales mai întâi directorul în care vream să salvăm fişierul si apoi scriem numele fişierului. Vom salva fişierul cu numeleExercițiul1.sav în directorul MY DOCUMENTS.

3. Inventarul statistic de bază nalyze – Descriptive

statistics – Frequencies

• Trecem variabila care ne intereseaza din câmpul din stânga în câmpul din dreapta.

• Statistics:• Central tendency: Mean, Median, Mode

• Dispersion: Std Deviation, Variance, Minimum, Maximum

• Distribution: Skewness, Kurtosis

• Continue

• Pentru variabile ordinale calculam doar: Minimum, Maximum, Mode, Median

• Pentru var. nominale calculăm doar min, max, și mod

• Charts – Histograms + With normal curve, Pie charts pentru variabile ordinale si nominale – Continue

Scrieți inventarul statistic de bază

• M = 111.7

• Me = 114.5

• Mo = 115

• s = 7.89

• s2 = 62.32

• Sk = ‐0.815

• K = 0.244

• Mi = 93

• Max = 123

Statistics

nivelul de stres

al subiectilor

inainte de

examenul la

statistica

N Valid 20

Missing 0

Mean 111.70

Median 114.50

Mode 115

Std. Deviation 7.895

Variance 62.326

Skewness -.815

Std. Error of Skewness .512

Kurtosis .244

Std. Error of Kurtosis .992

Minimum 93

Maximum 123

Interpretați inventarul statistic de bazăModalitatea

• Distribuţia este unimodală: apare o singură valoare mod, cu frecvențămaximă Mo= 115 , f= 4.

Obs:

• distribuția este bimodală când apar două valori cu frecvență maximă

• distribuția este multimodală când apar mai mult de două valori cu frecvență maximă


4/5

Notăm toate valorile mod!

• Când distribuția este multimodală, lângă valoarea mod

apare un „a” =» există mai mutlevalori mod iar în tabel apare doar cea mai mică dintre ele.

• Pentru a găsi și celelalte valori mod, căutăm în tabelul cu frecvențe toate valorile care au aceeași frecvență ca valoarea din tabel (frecvența maximă)

Statistics

Exempluvar

multimodală

N Valid 20

Missing 0

Mean 106.55

Median 105.50

Mode 98a

Std. Deviation 7.258

Variance 52.682

Skewness -.149

Std. Error of Skewness .512

Kurtosis -.682

Std. Error of Kurtosis .992

Minimum 92

Maximum 118

a. Multiplemodesexist. Thesmallest valueis shown

Simetria

• Media ≠Mediană => distribuția este asimetrică

• Media 0 => distribuția este leptocurtică => valorile sunt mai grupate în jurul mediei

• Obs.:

• K distribuția este platicurtică => valorile sunt mai răspândite în jurul mediei

• K=0 => distribuția este mezocurtică

Stresstat

• M = 111.7

• Me = 114.5

• Mo = 115

• s = 7.89

• s2 = 62.32

• Sk = ‐0.815

• K = 0.244

• Mi = 93

• Max = 123

• Modalitatea: Distribuţia este unimodală: apare o singurăvaloare mod, cu frecvențămaximă Mo= 115 , f= 4.

• Simetria: M ≠Me => distribuția este asimetrică ; M distribuția este leptocurtică => valorile sunt mai grupate în jurul mediei

Stresspss

• Stresspss

• Medie = 106.55

• Mediana = 105.50• Mod = 98, 102, 105, 112, 118 (distribuție multimodală, există cinci valori cu

frecvență maximă 2)• s = 7.25• S2 = 52.68• Media > Mediana => distribuție asimetrică înclinată spre dreapta, spre

valorile mai mari ale distribuției.• K = ‐0.682 distribuție platicurtică, valorile distribuției sunt mai

răspândite față de medie.


5/5

Genul subiecților

• Min = 1

• Max = 2

• Mod = 1 = > în distribuție predomină subiecții de gen feminin

Calculați notele Z pentru var. Stresstat

Analyze – Descriptive statistics – DescriptivesTrecem variabila din stânga în dreapta cu ajutorul săgeții!!!!MARCĂM în partea de jos SAVE STANDARDIZED VALUES AS VARIABLES

Ne întoarcem în Data view și căutăm în ultima coloană

• Deplasăm coloana cu note Z lângăcoloana cu note brute pentru a facilita urmărirea datelor

• (ducem cursorul pe capul de tabel Zstresstat și dăm click – apăsăm din nou butonul stâng al mouse‐ului pe Zstresstatși ținem apăsat în timp ce deplasăm mouse‐ul către coloana cu note brute –eliberăm butonul stâng când coloana cu note Z a ajuns la locul dorit)

Distribuția în note Z

• Distribuția în note Z este o distribuție ideală în care întotdeauna:

• 1s = 1 (o abatere standard)

• M = 0 (media)

• (‐1,+1) = scoruri medii, normale

Scoruri > +1 = scoruri mari

Scoruri