лекции 3 и 4 _ 17.04.2014 (2)

Описательный анализ по одной переменной – пример 1

11

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 3

Лекция 4

12

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Перекрестные распределения

Для того что бы построить распределения по двум переменным, к примеру, посмотреть как по полу различаются пользователи различных мобильных операторов или посмотреть уровень доходов в различных населенных пунктах и т.д., часто используются перекрестные распределения (таблицами сопряженности, или кросстабуляция).

Стоит отметить, что ,несмотря, на то что перекрестные распределения можно строить по переменным, имеющим любой тип шкалы, необходимо иметь в виду, что при работе с интервальными переменными данный тип работы с данными лучше не использовать, так как получаемы таблицы мало пригодны для анализа.

Функция в SPSS

Analyze ► Descriptive Statistics ►Crosstabs.

13

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Перекрестные распределения - статистическая значимость

Одним из центральных понятий в статистике является статистическая значимость (р). Именно на основании статистической значимости в большинстве процедур SPSS проверяется практическая пригодность построенных моделей. По сути, статистическая значимость — это вероятность наступления ненаступления исследуемого события. Уровень р ≤ 0,05 часто используется в качестве критерия установления статистической значимости. Он означает, что с вероятностью 95 % можно утверждать: исследуемое событие произошло неслучайно, то есть связано с какой-то системой.

14

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Уровень р ≤ 0,05 часто используется в качестве критерия установления статистической значимости. Он означает, что с вероятностью 95 % можно утверждать: исследуемое собы-

тиеПерекрестныепроизошло неслучайнораспределения, то есть связано- статистическаяс какой-то системойзначимость. В табл. 2.1 представлен наиболее распространенный способ интерпретации различных уровней значимости в мар-

кетинговых исследованиях.

Таблица 2.1. Интерпретация уровней значимости

В некоторых случаях (например, t-тесты) статистическая значимость в SPSS может быть одно- (1-tailed Sig.) или двухсторонней (2-tailed Sig.). Двухсторонняя значимость показывает, отличается ли значительно среднее значение первой исследуемой переменной от среднего значения второй — без указания направления этого различия, положительного или отрицательного. Односторонняя значимость показывает только направление, в котором второе исследуемое среднее отличается от первого. Второй тип значимости (одно-

15

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Перекрестные распределения – оформление результатов

Гипотеза : существуют статистически значимые различия по переменной X (зависимая переменная) в разрезе по переменной У (независимая переменная)

Описание процедуры анализа: Для проверки гипотезу были построены перекрестные распределения по переменным Х и У с расчетом теста Хиквадрат Описание результатов анализа: График или таблица + утверждение о

подтверждении или опровержении гипотезы + показатель статистической значимости Xи-квадрат

16

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Перекрестные распределения – пример

Fig. 1. Percentage of children expecting to get certain level of education, by gender (Asymp. Sig. (2-sided) 0,95)

17

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ предназначен для выявления наличия, а также определения направления и силы линейной связи между несколькими переменными, имеющими интервальный или порядковый тип шкалы.

Необходимо отметить, что дихотомические переменные также могут принимать участие в корреляционном анализе. С точки зрения SPSS они рассматриваются как порядковые переменные.

18

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Корреляционный анализ

19

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4

Корреляционный анализ

Вторым важным показателем при проведении корреляционного анализа является показатель статистической значимости коэффициента корреляции. Данная величина варьируется 0 до 1. В случаи, если этот показатель меньше или равен 0,05, то полученный коэффициент корреляции является статистически значимым. Другими словами очень низка вероятность того что полученный коэффициент корреляции получен случайным образом.

20

Анализ данных количественных исследований в программе SPSS 2014| Лекция 4