Автор: Пользователь скрыл имя, 17 Февраля 2013 в 10:33, реферат
Для работы со статистической компьютерной программой SPSS прежде всего необходимо иметь результаты проведенного опроса (заполненные опросные листы). С образцом, представляющим собой простой пример варианта опросного листа, можно ознакомиться в Приложении 1.
По выбранным отдельным вопросам, либо по всем вопросам опросного листа, необходимо выявить статистически значимые закономерности; определить статистические распределения вариантов ответов; оценить близость к нормальному закону распределения.
Для работы со статистической компьютерной программой SPSS прежде всего необходимо иметь результаты проведенного опроса (заполненные опросные листы). С образцом, представляющим собой простой пример варианта опросного листа, можно ознакомиться в Приложении 1.
По выбранным отдельным вопросам, либо по всем вопросам опросного листа, необходимо выявить статистически значимые закономерности; определить статистические распределения вариантов ответов; оценить близость к нормальному закону распределения. Программа SPSS позволяет выводить на печать необходимые таблицы, строить графики, диаграммы и/или гистограммы.
Изучив полученные данные и сделав окончательные выводы, требуется сформировать итоговый отчет с подробным анализом результатов маркетингового исследования.
1. Ввод данных и определение типов переменных
Редактирование данных.
После загрузки программы программы статистической обработки SPSS на экран выводится окно редактора данных (сетка, аналогичная сетке программы Excel) с панелью инструментов и пунктами меню (см. рис.1).
Рис. 1. Окно редактора данных программы SPSS
Для дальнейшей работы необходимо либо загрузить уже имеющиеся данные из файла с расширением *.sav, либо ввести новые данные и, разумеется, сохранить их в файле ИМЯ.sav . Для ввода данных и определения переменных используются пункты основного меню Data - Define Variable.
При вводе каждой переменной необходимо определить:
имя переменной;
тип переменной (Type);
пропущенные значения (Missing Values);
метку переменной (Labels) - для удобства работы метку можно записать и на русском языке;
расположение переменных в таблице (Column Format).
Рекомендуется определить также метки значений переменной - Value Labels, например: “0” - нет ответа, “1” - да, “2” - нет и т.п.
Для имени переменной должны выполняться следующие правила:
имя должно начинаться с буквы, остальные символы могут быть любые;
- имя не может оканчиваться
точкой или символом
- длина имени не может превышать восьми знаков;
в именах не могут использоваться пробелы или специальные символы: !, ?, *) и т.п.;
- имена переменных нечувствительны к регистру.
Возможными типами переменной могут быть: числовой, с точкой, с запятой, научное представление, дата, денежное представление (доллар), денежное представление (произвольная валюта) и строковый. Форматы произвольной валюты определяются в разделе Currency в диалоговом окне Options, доступном из пункта меню Edit.
Метка может быть приписана каждому значению переменной. Это очень удобно, поскольку длина имени не может превышать 8 символов, а метки переменных могут быть длиной до 256 символов, и эти описывающие переменные метки отображаются при выводе.
Пользователь имеет возможность определить некоторые значения данных как пропущенные. Это очень часто оказывается полезным при выяснении причин отсутствия информации. Например, исследователь хотел бы отделить данные, пропущенные потому, что респондент отказался отвечать, от данных, пропущенных потому, что данный вопрос не имел отношения к респонденту. Значения данных, обозначенные как пользовательские пропущенные, специально помечаются для того, чтобы исключить их из большинства вычислений.
Диалоговое окно Templates позволяет создавать шаблоны определения переменных (см. рис. 2.) и применять из при вводе.
Рис. 2. Диалоговое окно определения шаблона переменной.
Данные вводятся в любом порядке - по наблюдениям или по переменным, для выбранных областей или для отдельных ячеек. Активная ячейка выделяется жирной рамкой. Значения данных не записываются, пока пользователь не нажмет на Enter или не выберет другую ячейку. Для ввода данных типа, отличного от простого числового, необходимо сначала определить тип переменной.
После ввода данных их необходимо обязательно сохранить на жестком диске в файле с оригинальным именем и расширением *.sav : File - Save As…
Введенные данные можно
редактировать с помощью
Изменять значения данных.
Вырезать, копировать, вставлять значения данных.
Добавлять и удалять наблюдения и\или переменные.
Изменять порядок или определения переменных.
Проводить поиск значений данных, переходить к определенному наблюдению.
Рис 3. Опции редактора данных (пункт меню Edit)
В программе SPSS имеются также средства для работы с файлами данных в различных форматах. В частности, программа обеспечивает доступ к электронным таблицам, созданным в Lotus 1-2-3 или Excel, к файлам баз данных, созданным в системе dBASE и различных форматах SQL, к текстовым файлам данных.
2. Возможности SPSS по использованию методов описательной статистики
Для анализа результатов маркетинговых исследований может быть использовано множество методов математической статистики, реализованных в программе SPSS. В данной работе рассмотрены основы работы с основными методами.
К методам описательной статистики относится, в частности, построение частотных таблиц. Выбираем пункты меню:
Statistics - Summarize - Frequencies - выбор дискретной переменной (переменных).
В диалоговом окне процедуры Frequencies (Частоты) исследователь может (cм. Рис. 4.):
нажав кнопку Statistics, задать
вычисление максимального, минимального
и среднего значения, моды, медианы,
среднеквадратического
кнопкой Charts задать вид графиков - столбиковая или круговая диаграммы, гистограмма;
кнопкой Format задать порядок, в котором будут выводиться результаты.
Рис 4. Диалоговое окно процедуры Частоты
Для непрерывных переменных может использоваться обобщающая статистика:
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.
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 5. Окно задания графиков в процедуре Frequencies
Таким образом, гипотеза нормальности может быть проверена графически.
Для проверки нормальности
распределения могут
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.
Age of Respondent Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
12,00 1 . 899
143,00 2 . 000011111111222222233333344444
150,00 2 . 555555666666677777788888889999
187,00 3 . 000000011111112222222223333333
195,00 3 . 555555555556666666777777788888
167,00 4 . 000000011111111222222333333344
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.
Оценить вид распределения помогают также "ящичковые диаграммы". Для вычисления "ящичковых диаграмм" используются пункты меню: Statistics - Summarize - Explore
- выбор переменной - Plots… - Factor levels Together.
Ящичковые диаграммы дают исследователю общее представление о распределении переменной: на них высота ящичка - разброс значений, жирная черта внутри - медиана или 50%- процентиль, нижняя грань - 25%-процентиль, верхняя - 75%-процентиль.
Значения, не попавшие внутрь, изображаются отдельно вне ящика.
Эти значения можно исследовать отдельно (если они есть):
Statistics - Summarize – Explore - выбор переменной - Statistics…- Outliers
Рис. 6. Пример задания расчета ящичковой диаграммы
В окне вывода при таком исследовании выводится таблица экстремальных значений Extreme Values.
Одним из методов исследования нормальности распределения является также построение графиков на нормальной вероятностной бумаге. На графике даются координаты фактических значений переменных и теоретические значения, вычисленные при условии нормальности распределения (линия). Чем ближе фактические значения к линии, тем больше распределение близко к нормальному. Аналогично можно интерпретировать график с удаленным трендом - Detrended Normal Q-Q Plot, - нормальному распределению здесь соответствует горизонтальная линия.
При построении графиков на нормальной вероятностной бумаге в программе SPSS автоматически рассчитываются значения коэффициентов Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилкса. Эти критерии основаны на нулевой гипотезе о том, что данная выборка получена из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение. В окне вывода можно изучить Tests of Normality, особенно обращая внимание на уровень значимости каждого критерия Sig: если он больше 0.05 (т.е. превышает 5%), то можно принять нулевую гипотезу - или, строго говоря, нет оснований ее отвергнуть!
Существует большое количество методов проверки нормальности распределения, но ни один из них не является универсальным. Одни могут подтверждать нормальность, а другие - отвергать. Исследователю необходимо использовать все возможные методы для получения как можно менее противоречивых данных!
3. Построение таблиц сопряженности
Каждая ячейка таблицы сопряженности содержит информацию о количестве объектов, попадающих в группу, определенную комбинацией двух значений. В применении к анализу опросных листов это означает, что исследователь может, например, получить информацию о количестве мужчин, имеющих информацию о товаре (количество человек, ответивших на вопрос о поле - "муж.", и на вопрос о известности товара - "известен").
Для вычисления таблиц сопряженности используются пункты меню:
Statistics - Summarize - Crosstabs - выбор переменных: Row - по строкам, Column - по столбцам.
Помимо количества объектов, попадающих на комбинацию значений, в таблице можно вывести и процентные соотношения после выбора переменных: Cells - Percentages - Total (по строкам и по столбцам).
Соотношения в таблицах сопряженности применимы только к выборке; для того, чтобы проверить, возможно ли распространить результаты на генеральную совокупность, необходимо использовать специальные критерии, в частности, вычислить критерий хи-квадрат Пирсона.
Рис. 7. Вычисление таблиц сопряженности