spss
TRANSCRIPT
SPSS
Competenta in pachetele soft destinate studiilor statistice este indispensabila in zilele noastre in
vederea realizarii profesionale a cercetarii in stiinte. SPSS (Pachet Statistic pentru Stiinte Sociale)
este unul dintre cele mai accesibile si puternice pachete software. Acopera o gama larga de proceduri
statistice care iti permit sa rezumi datele (de exemplu sa calculezi medii si deviatii standard), sa
determini daca exista deosebiri semnificative intre grupuri (de exemplu, teste t, analiza variantei), sa
examinezi relatiile dintre variabile (de exemplu, corelatia, regresia multipla), si dintre rezultatele
graficelor (diagrame cu bare, grafice cu linii,etc.).
Vedere de ansamblu asupra tutorialului Aceste lectii iti vor oferi o introducere in SPSS. Ele sunt concepute pentru persoanele care au anumite cunostinte de fond in statistica, sau pentru a fi utilizate impreuna cu un suport de curs de statistica, in cazul studentilor care urmeaza un astfel de curs. Odata ce vei fi familiarizat cu SPSS, te incurajam sa explorezi meniurile si optiunile SPSS, intrucat este un pachet deosebit de puternic si exista numeroase modalitati prin care iti poti atinge scopurile statistice.
Ar trebui sa incepi cu Lectia 1, care arunca o privire de ansamblu asupra diferitelor tipuri de ferestre si de fisiere care sunt disponibile in cadrul SPSS. Apoi, ar fi indicat sa treci la Lectia 2, pentu ca descrie modul in care se efectueaza introducerea si etichetarea datelor si in care se dirijeaza elementele de baza de statistica descriptiva (de exemplu, mediile si abaterea standard). A doua jumatate a acestei lectii prezinta modul in care se opereaza transformari asupra datelor (de exemplu, convertirea in procente sau in proportii) si in care se selecteaza diverse subgrupe de cazuri sau participanti la analiza (de exemplu, sa selectezi numai barbatii sau numai femeile).
Odata ce ai inteles cum se introduc datele, poti trece mai departe la oricare dintre lectiile ce urmeaza. Fiecare dintre aceste lectii include o problematica de cercetare, un set ipotetic de date, precum si indrumari pas-cu-pas pentru indeplinirea analizelor in discutie. Se include de asemenea si un exemplu suplimentar pentru exersare. Lectiile 3-7 descriu proceduri statistice obiectuale, de utilizare frecventa (testul t, corelatia, si calcule de analiza variantei pentru un model cu o variabila independenta, modele factoriale si modele factoriale mixte). Lectiile 4 si 5 includ de asemenea instructiuni despre cum sa construiesti tabele de medii si/sau grafice adecvate tipului de date pe care analizezi.
Trebuie sa fii constient ca aceste tutoriale acopera numai cateva dintre procedurile statistice
disponibile in cadrul SPSS. Odata ce vei sti sa introduci datele cu usurinta si sa efectuezi unele dintre testele statistice descrise aici, te incurajam sa experimentezi, incercand noi proceduri statistice. Cu ajutorul unei cunoasteri de baza a functionarii SPSS si a intelegerii testelor statistice pe care doresti sa le utilizezi, suntem increzatori ca vei putea gasi si alte proceduri, lucrand pe cont propriu.
I. Ferestre si fisiere SPSS
Intr-o sesiune SPSS tipica, este foarte probabil sa lucrezi cu trei tipuri de ferestre, al caror continut necesita salvarea. Fereastra Data Editor, (Editor date), prima fereastra pe care o vei intalni, este folosita pentru a defini si pentru a introduce datele...
4216 afisari | 0 | Rating | (9 voturi) | 20 min | Incepator
Intr-o sesiune SPSS tipica, este foarte probabil sa lucrezi cu trei tipuri de ferestre, al caror continut necesita
salvarea. Fereastra Data Editor, (Editor date), prima fereastra pe care o vei intalni, este folosita pentru a
defini si pentru a introduce datele, precum si pentru a efectua proceduri statistice. Rezultatele testelor
statistice apar in fereastra Output (Iesiri).
Fereastra Syntax poate fi folosita pentru a tine o evidenta a operatiilor pe care le efectuezi asupra datelor
tale. Aceasta fereastra se va deschide automat atunci cand dai click pe o functie Paste. Asa ca, de
exemplu, cand selectezi anumite cazuri in vederea analizei, cand transformi datele sau cand calculezi o
corelatie, accesarea functiei Paste va stoca o inregistrare a ceea ce s-a operat (in limbaj de comanda).
In afara faptului ca serveste ca inregistrator pentru operatiile tale, mai exista si posibilitatea de a rula
comenzi din fereastra Syntax ; nu vom discuta fereastra de sintaxa in acest tutorial; pentru a afla cum se
procedeaza, te poti informa citind comenzile din Help.
Poti salva orice fel de ferestre. Pentru a salva o fereastra, activeaza respectiva fereastra. Poti activa o
fereastra folosind meniul Window. Odata ce ai activat ferastra dorita, da click pe File si apoi Save.
Continutul fiecareia dintre aceste ferestre poate fi si listat, prin activarea ferestrei si dand apoi click pe
iconul Printer (Imprimanta) (sau, poti deschide meniul File si apoi click pe Print).
SPSS adauga in mod automat un sufix de trei litere la sfarsitul numelui fisierului (".sav" pentru fisierele de
editare date, ".spo" pentru fisierele de iesiri, si ".sps" pentru fisierele de sintaxa). Astfel, la un anumit set
de date, este probabil de preferat sa folosesti un singur nume pe post de prefix pentru toate celor trei
fisiere si sa lasi sufixul sa faca distinctia intre tipurile diferite de fisiere.
II. Introducerea datelor si calculul statistic descriptiv24.06.2008
Introducerea datelor, calcul statistic descriptiv, transformarea si selectarea datelorIn cea de-a doua lectie se vor introduce date pentru prima oara. SPSS poate citi fisiere deja existente in alte programe, cum ar fi Excel sau Lotus
Primul pas in lucrul cu SPSS este sa introduci datele si sa creezi un fisier SPSS de date. Desi vom porni
de la premisa ca in aceasta lectie iti vei introduce datele pentru prima data, este bine sa stii ca SPSS
poate de asemenea citi fisiere deja existente in alte programe, cum ar fi Excel si Lotus 1-2-3
Atunci cand deschizi prima data SPSS in Windows, ti se va cere sa iei o decizie in legatura cu rularea
tutorialului, introducerea datelor noi, deschiderea unui fisier existent, etc.Intrucat vei crea un nou fisier
de date, da click pe Type in data (Introdu date), si apoi pe OK. Acest pas trebuie sa te intoarca la
ecranul initial cu editorul de date.
Ecranul initial SPSS de editare de date
Etapa cheieCheia pentru a-ti introduce datele este sa iti dai seama ca datele din fiecare caz sau participant trebuie introduse pe cate un rand separat. Asa ca, de exemplu, daca te intereseaza sa analizezi cele cinci rezultate obtinute in urma testelor sustinute de cei 20 de elevi dintr-o clasa, ai folosi cate un rand (cu valorile celor cinci note pe fiecare rand) pentru fiecare dintre cei 20 de elevi.
Daca ai adunat sase caracteristici (de exemplu, venit mediu pe familie, numar mediu de copii,� )
pentru 80 de tari, ai folosi cate un rand pentru fiecare dintre cele 80 de tari (cu toate cele sase caracteristici pe un rand).
ExempluDezvoltara unui profil al persoanelor care frecventeaza o cantina in orasul tau. Pentru a face acest lucru, ai colectat urmatoarele informatii de la un esantion aleatoriu ce numara 50 de persoane care frecventeaza cantina.
Persoana Sex VarstaNumar de
frati / suroriPuncte
sanatatePuncte
personalitatePuncte
activitate
1 Masculin 70 0 16.64 15 -4
2 Feminin 28 3 60.83 22 4
3 Masculin 39 0 44.25 18 2
4 Masculin 47 1 49.13 36 0
5 Feminin 56 0 30.67 25 -1
... - - - - - -
50 Masculin 59 0 35.92 31 2
Alte aspecte de retinutPe masura ce introduci datele, va fi nevoie sa indeplinesti urmatorii pasi.- Creeaza cate un rand separat pentru fiecare caz, care, in cazul de fata, este reprezentat de o persoana.- Creeaza cate o coloana pentru fiecare variabila de interes. In acest exemplu, vom folosi sapte coloane, cate una pentru fiecare dintre urmatoarele variabile (persoana,sex, varsta, numar de frati si surori, puncte sanatate, puncte personalitate, puncte activitate). Nota - crearea unei coloane pentru numarul de identificare al persoanei poate sa nu fie esentiala, insa vom face acest lucru pentru a ne ajuta sa tinem o evidenta a datelor.
- Dezvolta un cod numeric pentru variabila de sex. In cazul de fata, vom asigna valoarea 1 femeilor si valoarea 2 barbatilor.
Crearea fisierului de dateIn aceasta sectiune, vom descrie, pas cu pas, procedura pentru crearea fisierului tau de date.
Pasul 1. Observa, in coltul din stanga jos al ecranului, ca poti accesa fie fereastra Data View (Vizualizare date), fie Variable View (Vizualizare variabile). Pentru a vizualiza o fereastra sau alta, da pur si simplu click pe ea. Pentru moment, in vederea stabilirii variabilelor si a caracteristicilor acestora, trebuie sa lucrezi in fereastra Variable View.
Fereastra Variable View
Pasul 2. In spatiul alocat Numelui (Name), introdu numele dorit pentru variabila respectiva, care poate avea o lungime maxima de 8 caractere. Primul caracter trebuie sa fie alfabetic; restul pot fi alfabetice si/sau numerice, iar numele nu poate include si spatii. Asa ca, in acest caz tastam "persoana."
Pasul 3. In continuare, apasa tasta Tab si vei remarca faptul ca SPSS asigneaza valori automate tuturor setarilor. Ar trebui sa parcurgi coloana relevanta pentru variabila respectiva. Dand click pe o coloana vei obtine adesea o zona umbrita. Poti da click pe aceasta pentru a-ti urma optiunile.
Mai jos, prezentam functiile coloanelor precum si valorile predefinite.
Schimba setariValoare
predefinita
Type � iti permite sa definesti tipul de variabila Numeric
Width � numar total de caractere 8
Decimals � numar de caractere dupa virgula de zecimale 2
Label � iti permite sa atasezi o etichet mai extensiva variabilei tale. Numele de variabile de opt caractere sunt dificil de retinut, iar noi recomandam sa exerciti intotdeauna optiunea de a specifica o eticheta mai descriptiva.
Nici una
Value � iti permite sa furnizezi etichete pentru diverse niveluri ele unei variabile Nici una
Missing Values � iti faciliteaza desemnarea anumitor inregistrari ca absente. Nici una
Columns � iti permite sa schimbi numarul maxim pe caractere dintr-o coloana. 8
Align � iti permite sa stabilesti tipul de aliniere al coloanei tale drept
Measure � iti permite sa precizezi tipul de scara pentru o anumita variabila scara
In acest exemplu, pentru ca nu exista zecimale in variabila noastra de pesoana, da click pe portiunea gri imediat dupa Numeric si schimba Decimal Places in 0. De asemenea, da click pe Label si tasteaza o eticheta de genul "numarul de participant" in spatiul Variable Label. Ia aminte ca am fi putut exersa si alte optiuni, precum modificarea latimii coloanei (width) sau modul in care apar numerele - aliniere la stanga, aliniere la dreapta, aliniere dreapta, sau centrate.
Pasul 4. Acum ar trebui sa configurezi urmatoarea variabila. Da click pe randul 2 al coloanei Nume, pe urmatoarea coloana var si tasteaza "sex". Deoarece am ales sa utilizam codurile 1 si 2 pentru a reprezenta femeile si barbatii, respectiv, poti da click pe Decimals pentru a schimba locul zecimalelor in 0 (ia aminte ca ai fi putut sa faci acest lucru si din coloana Type). In continuare, da click pe Label pentru a asigura o eticheta pentru variabila ta - de exemplu ai putea scrie "sexul participantilor".
In acest caz, deoarece am specificat codurile numerice corespunzatoare diferitelor valori pentru variabila noastra si pentru ca este posibil sa le uitam in timp, ar trebui sa specificam Values (valori). In campul corespunzator lui Value, tasteaza un "1", iar in campul pentru Label, introdu o eticheta de genul "femei." Apoi creeaza eticheta "barbati" pentru valoarea "2." In acest stadiu, fereastra ta ar trebui sa arate precum cea de mai jos.
Fereatra curenta de vizualizare a variabilelor
Pasul 5. Acum ar trebui sa definesti fiecare dintre cele patru variabile ramase. Dupa ce ai facut acest lucru, da click pe fereastra Data View (Vizualizare date - din coltul stanga-jos). Ar trebui sa vezi toate numele de variabile pe care le-ai introdus, ca in figura de mai jos.
Fisierul de date Data File (Data View)
Pasul 6. Acum, introdu datele pentru primele sase persoane din foaia noastra de date. Incepe prin a da click in coloana situata cel mai la stanga din primul rand si introdu numarul persoanei (de exemplu, "1"), iar apoi apasa tasta Tab sau sageata catre dreapta si introdu sexul primei pesoane (de exemplu, "2"). Continua astfel pana ce datele sunt introduse. Mai jos, prezentam o copie a fisierului de date pe care l-am creat.
Fisier de date ce contine primele sase randuri de date
Pasul 7. Cand ai introdus toate datele in fisier, ar trebui sa il salvezi. Da click pe File si pe Save si introdu un nume de fisier (de exemplu, "cantina"). Fii atent la faptul ca SPSS adauga in mod automat sufixul ".sav" la numele fisierului tau. Acesta este sufixul SPSS care se foloseste pentru desemnarea fisierelor de date.
II. Introducerea datelor si calculul statistic descriptiv
Introducerea datelor, calcul statistic descriptiv, transformarea si selectarea datelorIn cea de-a doua lectie se vor introduce date pentru prima oara. SPSS poate citi fisiere deja existente in alte programe, cum ar fi Excel sau Lotus
Calcularea mediilor si a abaterilor standard
Odata ce ai introdus datele, efectuarea procedurilor statistice este relativ simpla. Pentru a-ti da o idee
despre cum sa faci asta, precum si despre cum sa accesezi unele dintre cele mai puternice unelte SPSS
pentru analizarea datelor,vom parcurge impreuna mai multe exemple.
In primul exemplu, vom calcula media si abaterile standard pentru fiecare dintre variabilele studiului
nostru asupra utilizatorilor cantinei. In cel de-al doilea, vom face acest lucru separat pentru barbati si
pentru femei. In sfarsit, in al treilea exemplu, vom calcula o noua variabila, care este o combinatie intre
punctajele de sanatate, activitate si personalitate, si vom calcula media si abaterea standard pentru
aceasta masura.
Calcularea mediei si a abaterii standard pentru toate punctajele
Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi Descriptive Statistics, apoi Descriptives.
Pasul 2. Evidentiaza fiecare dintre variabilele pentru care esti interesat sa realizezi calcule statistice
descriptive (de exemplu, varsta, numar de frati si surori, puncte sanatate, puncte personalitate, si
puncte activitate) si muta-le in coloana de variabile - Variable(s). Ia aminte ca poti muta toate acest
variabile odata, dand click pe elementele pe care doresti sa le selectezi si tarandu-le.
Pasul 3. Da click pe Options si selecteaza calculele statistice dorite. Trebuie sa selectezi minimum
Mean (medie) si Std. deviation (abatere standard ). Acum, da click pe Continue si apoi pe OK.
Pasul 4. Iesirile tale ar trebui sa arate ca mai jos. Se poate sa ai mai putine sau mai multe statistici, in
functie de ce ai selectat in meniul Options. Ia aminte ca etichetele de variabile apar pe Printout.
Iesire din analiza (Analysis)
Pasul 5. Daca vrei o copie pe suport fizic a acestei iesiri, o poti lista dand click pe iconul de print din bara de instrumente. De asemenea, poti salva rezultatele dand click pe iconul de salvare. Ia aminte ca SPSS adauga in mod automat sufixul ".spo" la numele fisierului tau de iesiri.
Calcularea mediilor si a abaterilor standard pentru barbati si femei, separatPasul 1. Din ecranul de iesiri, nu poti ajunge la toate optiunile care te-ar putea interesa. Daca optiunea care te intereseaza nu este disponibila, da click pe Window, si apoi pe SPSS Data Editor pentru a te intoarce la fereastra Data Editor. Vei avea nevoie sa faci asta pentru a rezolva urmatoarele exercitii.Pasul 2. Mai intai da click pe Data si apoi pe Split File. Acest lucru iti permite sa imparti fisierul dupa o anumita variabilasi sa efectuezianalize separate pentru fiecare nivel al variabilei.Pasul 3. In continuare, trebuie sa selectezi Organize< output by groups ("organizeaza iesirile pe grupe") si muta Sex din lista de variabile in lista Groups Based on (bazata pe grupe). Cand ai terminat, da OK.Pasul 4. Acum, da click pe Analyze, Descriptive Statistics, si Descriptives. Selecteaza variabilele dorite si Options.Pasul 5. Ia aminte ca, in iesirile tale, exista doua seturi de rezumate - unul pentru femei, unul pentru barbati.
Calcularea unei noi variabile si aplicarea ulterioara a statisticii descriptiveSa presupunem ca, in plus fata de interesul pentru calcularea mediilor si a abaterilor standard pentru variabilele alese, dorim sa calculam un punctaj compus care sa reprezinte aproximativ o
masura de ansamblu a sanatatii fizice si psihice. Mai exact, sa presupunem ca dorim sa calculam media si abaterea standard pentru o noua variabila de stare generala a sanatatii, care reprezinta media dintre punctajul santatii si punctajul de personalitate, pentru fiecare persoana in parte. Poti face acest lucru urmand urmatorii pasi.
Pasul 1. Da click pe Transform si apoi pe Compute. Din acest pas ar trebui sa rezulte ecranul de mai jos.
Ecran de calculare a variabilei
Pasul 2. Introdu numele variabilei pe care doresti sa o creezi (in cazul de fata, o vom numi �sanatgen�) in campul Target Variable. Acum, ai nevoie sa introduci calculul pe care doresti sa il efectuezi, in campul Numeric Expression. Poti folosi toate operatiile listate in partea de jos a ecranului, si este important sa stii ca operatiile din paranteza sunt primele efectuate. Deci, daca dorim sa calculam media dintre punctajele pentru sanatate si personalitate, avem nevoie sa le aducem pe acestea la un loc inainte sa impartim la 2.
Pentru a face asta, tastam pur si simplu (sau mutam) numele variabilelor pentru punctajele de sanatate si personalitate si le inchidem intre paranteze. In continuare, dam click pe butonul / (sau il tastam � acesta este simbolul pentru impartire) si procedam la fel cu numarul "2." Campul variabilei tale tinta si al expresiilor numerice ar putea arata astfel:
Target Variable (variabila tinta) Numeric Expression (expresie numerica)
sanatgen = (sanatate+personal)/2
Pasul 3. Acum ar trebui sa dai click pe campul Type&Label .Acesta te va ajuta sa creezi o eticheta mai lunga pentru variabila ta si sa modifici tipul si dimensiunea variabilei. Odata ce ai facut asta, apasa Continue. Apoi apasa OK.Pasul 4. Odata ce ai facut asta, de remarcat faptul ca noua variabila apare in fisierul tau de date. Acum esti gata sa calculezi media si abaterea standard pentru aceasta noua variabila, folosind
procedurile prezentate mai sus.
Un alt exemplu, pentru a te ajuta sa exersezi crearea unui fisier de date pentru un set de dateDaca doresti mai multa practica in crearea unui fisier de date si in calculul statistic descriptiv, lucreaza urmatorul exemplu. Se presupune ca ai efectuat un experiment pentru a stabili daca nou-nascutii prefera stimuli obisnuiti sau planificati conform unor tipare. In cadrul studiului, 10 bebelusi au fost confruntati atat cu figuri obisnuite, cat si in serie.
S-a masurat timpul petrecut de catre acestia privind fiecare tip de stimul. In plus, s-plus, s-au inregistrat rasa si varsta (in zile). Foaia de date pentru acest experiment este data mai jos.
Participant Rasa Varsta Timp de vizualizare
a figurii in serie Timp de vizualizarea figurii obisnuite
1 Indian Am 3 15 7
2 Asiatic 7 13 8
3 Alb 4 17 9
4 Alb 6 10 11
5 Afr. Amer. 6 14 7
6 Hispanic 5 16 9
7 Alb 3 9 7
8 Alb 4 14 12
9 Asiatic 7 21 6
10 Afr. Amer. 7 13 9
Mai jos se afla prezentata o modalitate de a-ti crea fisierul de date. Ia aminte ca trebuie sa creezi un cod numeric pentru variabila �rasa�, si in acest caz am folosit 1 = indian american, 2 = Asiatic, 3 = African-American, 4 = Hispanic, and 5 = Alb. Odata ce ai completat fisierul cu date, compara-l cu cel de mai jos. Apoi, incearca sa calculezi mediile si abaterile standard pentru variabilele timpului de vizualizare a figurii in serie si celui de vizulizarii figurii obisnuite. Rezultatele ar trebui sa arate precum cele din fisierul de iesiri de mai jos.
Fisier de date pentru experimentul de stimulare vizuala a bebelusilor
Fisier de date pentru datele culese
Fisierul de iesiri pentru date
III. Calcularea unui test T26.06.2008
Acest test este folosit pentru a examina efectele unei variabile independente asupra uneia sau a mai multe variabile dependente, iar folosirea sa este rezervata compararii a doua conditii sau grupe (doua niveluri ale variabilei independente)
Acest test este folosit pentru a examina efectele unei variabile independente asupra uneia sau a mai
multe variabile dependente, iar folosirea sa este rezervata compararii a doua conditii sau grupe (doua
niveluri ale variabilei independente). Rezultatele acestui test te ajuta sa descoperi daca doua metode
difera in mod semnificativ. Doua modele experimentale de baza, intersubiective si intrasubiective, pot
fi analizate cu un test t.
In aceasta lectie, vom descrie cum se analizeaza rezultatele unor modele inter-subiective. Este
important sa se faca distinctia intre aceste doua tipuri de modele, intrucat ele necesita versiuni diferite
ale testului t. (pentru aceia dintre voi care sunteti familiarizati cu statistica si cu SPSS, testul t cu
esantioane independente se foloseste pentru modele intersubiective, iar testul t cu esantioane-
pereche se foloseste pentru modele intrasubiective.)
Un model intersubiectiv cu doua grupe este unul in care participantii au fost asociati in mod aleatoriu
celor doua niveluri ale variabilei independente. In acest model, fiecare participant este asignat unei
singure grupe, si, in consecinta, cel doua grupe sunt independente una fata de cealalta. De exemplu,
sa presupunem ca esti interesat de studierea efectelor a doua tipuri de medicamente (X,Y) in privinta
timpului de reactie. Daca afiliezi aleatoriu anumiti participanti grupei Medicament X, iar pe ceilalti
grupei Medicament Y, atunci folosesti un model intersubiectiv. (intr-un model intrasubiectiv, fiecare
participant va primi ambele medicamente)
Experiment privind Implicarea Parentala
Sa presupunem ca ai studiat efectele implicarii parentale (variabila independenta) asupra notelor
elevilor (variabila dependenta). Jumatate dintre elevii unei clase a treia au fost asignati aleatoriu grupei
de implicare parentala. Invatatoarea a contactat parintii acestor copii pe parcursul anului si le-a
comunicat obiectivele educationale ale clasei. In continuare, invatatoarea le-a dat parintilor anumite
metode pentru a incuraja activitatile educationale ale copiilor lor.
Cealalta jumatate a elevilor clasei a fost asignata grupei de non-implicare parentala. Notele primite cu
ocazia primuli test au fost prezentate in forma tabelara pentru toti copii, iar tabelele corespunzatoare
sunt evocate mai jos.
Elev Starea implicarii parentale Test 1
1 Implicare 78.6
2 Implicare 64.9
3 Implicare 100.0
4 Implicare 83.7
5 Implicare 94.0
6 Implicare 78.2
7 Implicare 76.9
8 Implicare 82.0
9 Non-implicare 81.0
10 Non-implicare 69.5
11 Non-implicare 73.8
12 Non-implicare 66.7
13 Non-implicare 54.8
14 Non-implicare 69.3
15 Non-implicare 73.5
16 Non-implicare 79.4
Foaie de date pntru experimentul de implicare parentala
Crearea fisierului de date: punct cheie
Exista un punct cheie care trebuie tinut minte in momentul crearii unui fisier de date pentru un test t cu
esantioane independente. Acela este ca trebuie sa creezi o coloana pentru conditia variabilei
independente. In cazul de fata, aceasta este conditia de implicare parentala, iar tu ar trebui sa creezi
un cod numeric care sa permita lui SPSS sa cunoasca conditia de implicare parentala in care se
situeaza rezultatul testului.
Asa ca, prima parte a fisierului tau de date ar putea arata precum cel de mai jos, cu trei variabile - una
pentru numarul de ordine al elevului, una pentru starea de implicare parentala (folosind codul �1�
pentru implicare si �2� pentru non-implicare), precum si nota la testul 1. Tine minte ca, in crearea
unui fisier de date, ar trebui sa creezi cate o variabila Label- eticheta pentru fiecare variabila, precum
si cate o eticheta Value pentru variabila de implicare parentala. Fisierul tau de vizualizare a
variabilelor ar trebui sa arate astfel:
Fisier de vizualizare a variabilelor pentru experimentul de implicare parentala
Calcularea testului t pentru experimentul de implicare parentala
Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi pe Compare Means (compara metode), apoi Independent
Samples T-Test (test t pentru esanioane independente).
Pasul 2. Acum, muta variabila dependenta (in acest caz, etichetata "test1") in campul Test Variable
(variabila de testare).
Pasul 3. Muta variabila independenta (in acest caz, "implicare") in campul Grouping Variable
(variabila de grupare).
Pasul 4. Vei remarca faptul ca exista semne de intrebare intre paranteze, dupa variabila ta
independenta din campul Grouping Variable. Acest lucru se intampla pentru ca ai nevoie sa definesti
anumite grupe pe care doresti sa le compari. Pentru a indeplini acest lucru, da click pe Define Groups
(defineste grupe), si indica valorile numerice pe care le reprezinta fiecare grupa. In cazul de fata, vei
dori sa pui un "1" in campul etichetat ca Group 1 si un "2" in campul etichetat ca Group 2. Odata ce
ai facut acest lucru, da click pe Continue. Ecranul tau de test t pe esantioane independente ar trebui
sa arate precum cel de mai jos.
In acest exemplu, pentru ca nu exista zecimale in variabila noastra de pesoana, da click pe portiunea
gri imediat dupa Numeric si schimba Decimal Places in 0. De asemenea, da click pe Label si
tasteaza o eticheta de genul "numarul de participant" in spatiul Variable Label. Ia aminte ca am fi
putut exersa si alte optiuni, precum modificarea latimii coloanei (width) sau modul in care apar
numerele - aliniere la stanga, aliniere la dreapta, aliniere dreapta, sau centrate.
Pasul 5. Acum ar trebui sa configurezi urmatoarea variabila. Da click pe randul 2 al coloanei Nume, pe
urmatoarea coloana var si tasteaza "sex". Deoarece am ales sa utilizam codurile 1 si 2 pentru a
reprezenta femeile si barbatii, respectiv, poti da click pe Decimals pentru a schimba locul zecimalelor
in 0 (ia aminte ca ai fi putut sa faci acest lucru si din coloana Type). In continuare, da click pe Label
pentru a asigura o eticheta pentru variabila ta - de exemplu ai putea scrie "sexul participantilor".
Acest test este folosit pentru a examina efectele unei variabile independente asupra uneia sau a mai multe variabile dependente, iar folosirea sa este rezervata compararii a doua conditii sau grupe (doua niveluri ale variabilei independente)
In acest caz, deoarece am specificat codurile numerice corespunzatoare diferitelor valori pentru
variabila noastra si pentru ca este posibil sa le uitam in timp, ar trebui sa specificam Values (valori). In
campul corespunzator lui Value, tasteaza un "1", iar in campul pentru Label, introdu o eticheta de
genul "femei." Apoi creeaza eticheta "barbati" pentru valoarea "2." In acest stadiu, fereastra ta ar
trebui sa arate precum cea de mai jos.
Figura cu esantioanele independente ale testului t
Pasul 5. Acum da click pe OK pentru a rula testul t. Ai putea de asemenea dori sa dai click pe Paste pentru a crea o inregistrare a ceea ce ai facut.
Iesirile din procedura testului t
Dupa cum poti vedea mai jos, iesirile dintro-o procedura de test t sunt relativ explicite.
Iesiri din testul t pe esantioane independente
1. Primul tabel listeaza numarul de participanti (N), media, abaterea standard,si eroarea standard pentru fiecare dintre grupurile tale. De remarcat faptul ca etichetele valorilor sunt listate, precum si etichetele de variabila pentru variabilele tale.
2. Cel de-al doilea tabel va ofera mai intai un test F (testul lui Levene pentru egalitatea varianţelor) care evalueaza prezumtia de baza a testului t, aceea ca variantele celor doua grupe sunt aproximativ egale (omogenitatea variantei). Daca valoarea raportata F este foarte ridicata, iar nivelul de semnificatie este foarte coborat � de obicei mai coborat de .05 sau .01), atunci prezumtia de omogenitate a varianţei a fost incalcata.
Daca acesta este si cazul de fata, ar trebui sa folosesti testul t in jumatatea inferioara a tabelului, in timp ce, daca nu ai incalcat prezumtia de omogenitate, ar trebui sa aplici testul t in jumatatea superioara a tabelului.
3. In acest caz, poti vedea ca prezumtia de omogenitate nu a fost incalcata, si ar trebui sa folosim un t de 2.356, gradul de libertat 14, si nivelul de semnificatie de .034. Astfel, datele noastre arata ca implicarea parentala are un efect semnificativ asupra notelor, t(14) = 2.356, p < .05.
Pentru exersare: extinderea experimentului asupra implicarii parentale
Sa presupunem ca cursul cuprindea trei teste, iar tu ai dorit sa examinezi efectele implicarii parentale
asupra tuturor celor trei teste, precum si pe media de sfarsit de semestru. Deci, pentru a face acest
lucru, ia ca atare rezultatele la primul test, pe care deja le ai in fisierul de date.
Adauga rezultatele de la testul 2 si 3 (aratate mai jos in fisierul de date) pentru fiecare dintre cei 16
elevi. Odata ce ai facut acst lucru, incearca sa efectuezi cu SPSS cele patru teste t - cate unul pentru
ficare dintre cele trei note obtinute in cursul semestrului, si unul pentru media finala dintre aceste note.
Nota: ia aminte ca poti calcula media de semestru prin intermediul SPSS, cu ajutorul meniului Transform
Compute (transforma-calculeaza)
Fisier de date cu testele 2 si 3 adaugate
Daca intampini dificultati in rezolvarea acestui exemplu, ar trebui sa urmaresti pasii de mai jos:
Pasul 1. Pentru a realiza o noua variabila care sa reprezinte media celor trei teste, da click pe Transform, apoi pe Compute. Tasteaza numele variabilei pe care doresti sa o creezi (de exemplu: �medie�) in campul Target Variable (variabila rezultanta). In campul Numeric Expression (expresie numerica), introdu (sau da click pe caracterul adecvat) expresia care reprezinta media. In cazul de fata, ai putea introduce urmatoarea expresie
Variabila rezultanta Expresie numerica
Medie (test1 + test2 + test3)/3
Ia aminte ca cele trei rezultate sunt incluse intre paranteze.acest lucru este necesar in virtutea faptului ca SPSS indeplineste cu prioritate operatiile care se regasesc intre paranteze, si ca dorim sa adunam numerele inainte de a efectua impartirea. Asigura-te ca ai creat si o eticheta pentru noua variabila. Odata ce ai creat expresia adecvata, da click pe OK, iar aceasta actiune ar trebui
sa duca in editorul de date SPSS, unde ar trebui sa vezi o noua coloana care reprezinta media celor trei rezultate.
Pasul 2. Acum da click pe Statistics, apoi pe Compare Means (compara metode), apoi pe Independent Samples t-test (testul t pe esantioane independente).apoi ar trebui sa muti cele patru variabile dependente (test1, test2, test3, medie) in campul Test Variable (variabile de test). In continuare, muta variabila independenta (adica implicare) in campul Grouping Variable (variabila de grupare). Apoi, da click pe Define Groups (definire grupe) si indica cele doua niveluri ale variabilei tale implicare. Cand ai terminat, da click pe OK. Prima parte a iesirilor tale ar trebui sa arate ca mai jos.
Iesiri pentru variabila medie
SPSS
Intr-o sesiune SPSS tipica, este foarte probabil sa lucrezi cu trei tipuri de ferestre, al caror continut
necesita salvarea. Fereastra Data Editor, (Editor date), prima fereastra pe care o vei intalni, este
folosita pentru a defini si pentru a introduce datele, precum si pentru a efectua proceduri statistice.
Rezultatele testelor statistice apar in fereastra Output (Iesiri).
Fereastra Syntax poate fi folosita pentru a tine o evidenta a operatiilor pe care le efectuezi asupra
datelor tale. Aceasta fereastra se va deschide automat atunci cand dai click pe o functie Paste. Asa ca,
de exemplu, cand selectezi anumite cazuri in vederea analizei, cand transformi datele sau cand
calculezi o corelatie, accesarea functiei Paste va stoca o inregistrare a ceea ce s-a operat (in limbaj de
comanda).
In afara faptului ca serveste ca inregistrator pentru operatiile tale, mai exista si posibilitatea de a rula
comenzi din fereastra Syntax ; nu vom discuta fereastra de sintaxa in acest tutorial; pentru a afla cum
se procedeaza, te poti informa citind comenzile din Help.
Poti salva orice fel de ferestre. Pentru a salva o fereastra, activeaza respectiva fereastra. Poti activa o
fereastra folosind meniul Window. Odata ce ai activat ferastra dorita, da click pe File si apoi Save.
Continutul fiecareia dintre aceste ferestre poate fi si listat, prin activarea ferestrei si dand apoi click pe
iconul Printer (Imprimanta) (sau, poti deschide meniul File si apoi click pe Print).
SPSS adauga in mod automat un sufix de trei litere la sfarsitul numelui fisierului (".sav" pentru fisierele
de editare date, ".spo" pentru fisierele de iesiri, si ".sps" pentru fisierele de sintaxa). Astfel, la un
anumit set de date, este probabil de preferat sa folosesti un singur nume pe post de prefix pentru toate
celor trei fisiere si sa lasi sufixul sa faca distinctia intre tipurile diferite de fisiere.
Informatii de baza despre aceste fisiere sunt prezentate sumar mai jos:
FERESTREEXTENSIA
FISIERULUIFUNCTIA FISIERULUI
Editor .sav Pentru a defini, introduce, si edita datele si pentru a rula teste statistice
Output (iesiri)
.spo Contine rezultatele procedurilor statistice
Syntax .sps
Aceasta fereastra se activeaza atunci cand dai click pe functia Paste (Alipire) si salveaza o inregistrare a operatiilor care sunt �"lipite." Desi depasim astfel scopul acestor lectii, te-ar putea interesa sa stii ca comenzile SPSS pot fi rulate din aceasta fereastra.
Primul pas in lucrul cu SPSS este sa introduci datele si sa creezi un fisier SPSS de date. Desi vom porni
de la premisa ca in aceasta lectie iti vei introduce datele pentru prima data, este bine sa stii ca SPSS
poate de asemenea citi fisiere deja existente in alte programe, cum ar fi Excel si Lotus 1-2-3.
Atunci cand deschizi prima data SPSS in Windows, ti se va cere sa iei o decizie in legatura cu rularea
tutorialului, introducerea datelor noi, deschiderea unui fisier existent, etc.Intrucat vei crea un nou fisier
de date, da click pe Type in data (Introdu date), si apoi pe OK. Acest pas trebuie sa te intoarca la
ecranul initial cu editorul de date.
Ecranul initial SPSS de editare de date
Etapa cheieCheia pentru a-ti introduce datele este sa iti dai seama ca datele din fiecare caz sau participant trebuie introduse pe cate un rand separat. Asa ca, de exemplu, daca te intereseaza sa analizezi cele cinci rezultate obtinute in urma testelor sustinute de cei 20 de elevi dintr-o clasa, ai folosi cate un rand (cu valorile celor cinci note pe fiecare rand) pentru fiecare dintre cei 20 de elevi.
Daca ai adunat sase caracteristici (de exemplu, venit mediu pe familie, numar mediu de copii,� ) pentru 80 de tari, ai folosi cate un rand pentru fiecare dintre cele 80 de tari (cu toate cele sase caracteristici pe un rand).
ExempluDezvoltara unui profil al persoanelor care frecventeaza o cantina in orasul tau. Pentru a face acest lucru, ai colectat urmatoarele informatii de la un esantion aleatoriu ce numara 50 de persoane care frecventeaza cantina.
Persoana Sex VarstaNumar de
frati / suroriPuncte
sanatatePuncte
personalitatePuncte
activitate
1 Masculin 70 0 16.64 15 -4
2 Feminin 28 3 60.83 22 4
3 Masculin 39 0 44.25 18 2
4 Masculin 47 1 49.13 36 0
5 Feminin 56 0 30.67 25 -1
... - - - - - -
50 Masculin 59 0 35.92 31 2
Alte aspecte de retinutPe masura ce introduci datele, va fi nevoie sa indeplinesti urmatorii pasi.- Creeaza cate un rand separat pentru fiecare caz, care, in cazul de fata, este reprezentat de o persoana.- Creeaza cate o coloana pentru fiecare variabila de interes. In acest exemplu, vom folosi sapte coloane, cate una pentru fiecare dintre urmatoarele variabile (persoana,sex, varsta, numar de frati si surori, puncte sanatate, puncte personalitate, puncte activitate).
Nota - crearea unei coloane pentru numarul de identificare al persoanei poate sa nu fie esentiala, insa vom face acest lucru pentru a ne ajuta sa tinem o evidenta a datelor.
- Dezvolta un cod numeric pentru variabila de sex. In cazul de fata, vom asigna valoarea 1 femeilor si valoarea 2 barbatilor.
Crearea fisierului de dateIn aceasta sectiune, vom descrie, pas cu pas, procedura pentru crearea fisierului tau de date.
Pasul 1. Observa, in coltul din stanga jos al ecranului, ca poti accesa fie fereastra Data View (Vizualizare date), fie Variable View (Vizualizare variabile). Pentru a vizualiza o fereastra sau alta, da pur si simplu click pe ea. Pentru moment, in vederea stabilirii variabilelor si a caracteristicilor acestora, trebuie sa lucrezi in fereastra Variable View.
Fereastra Variable View
Pasul 2. In spatiul alocat Numelui (Name), introdu numele dorit pentru variabila respectiva, care poate avea o lungime maxima de 8 caractere. Primul caracter trebuie sa fie alfabetic; restul pot fi alfabetice si/sau numerice, iar numele nu poate include si spatii. Asa ca, in acest caz tastam "persoana."
Pasul 3. In continuare, apasa tasta Tab si vei remarca faptul ca SPSS asigneaza valori automate tuturor setarilor. Ar trebui sa parcurgi coloana relevanta pentru variabila respectiva. Dand click pe o coloana vei obtine adesea o zona umbrita. Poti da click pe aceasta pentru a-ti urma optiunile.
Mai jos, prezentam functiile coloanelor precum si valorile predefinite.
Schimba setari Valoare
predefinita
Type � iti permite sa definesti tipul de variabila Numeric
Width � numar total de caractere 8
Decimals � numar de caractere dupa virgula de zecimale 2
Label � iti permite sa atasezi o etichet mai extensiva variabilei tale. Numele de variabile de opt caractere sunt dificil de retinut, iar noi recomandam sa exerciti intotdeauna optiunea de a specifica o eticheta mai descriptiva.
Nici una
Value � iti permite sa furnizezi etichete pentru diverse niveluri ele unei variabile
Nici una
Missing Values � iti faciliteaza desemnarea anumitor inregistrari ca absente. Nici una
Columns � iti permite sa schimbi numarul maxim pe caractere dintr-o coloana. 8
Align � iti permite sa stabilesti tipul de aliniere al coloanei tale drept
Measure � iti permite sa precizezi tipul de scara pentru o anumita variabila scara
In acest exemplu, pentru ca nu exista zecimale in variabila noastra de pesoana, da click pe portiunea gri imediat dupa Numeric si schimba Decimal Places in 0. De asemenea, da click pe Label si tasteaza o eticheta de genul "numarul de participant" in spatiul Variable Label. Ia aminte ca am fi putut exersa si alte optiuni, precum modificarea latimii coloanei (width) sau modul in care apar numerele - aliniere la stanga, aliniere la dreapta, aliniere dreapta, sau centrate.
Pasul 4. Acum ar trebui sa configurezi urmatoarea variabila. Da click pe randul 2 al coloanei Nume, pe urmatoarea coloana var si tasteaza "sex". Deoarece am ales sa utilizam codurile 1 si 2 pentru a reprezenta femeile si barbatii, respectiv, poti da click pe Decimals pentru a schimba locul zecimalelor in 0 (ia aminte ca ai fi putut sa faci acest lucru si din coloana Type). In continuare, da click pe Label pentru a asigura o eticheta pentru variabila ta - de exemplu ai putea scrie "sexul participantilor".
In acest caz, deoarece am specificat codurile numerice corespunzatoare diferitelor valori pentru variabila noastra si pentru ca este posibil sa le uitam in timp, ar trebui sa specificam Values (valori). In campul corespunzator lui Value, tasteaza un "1", iar in campul pentru Label, introdu o eticheta de genul "femei." Apoi creeaza eticheta "barbati" pentru valoarea "2." In acest stadiu, fereastra ta ar trebui sa arate precum cea de mai jos.
Fereatra curenta de vizualizare a variabilelor
Pasul 5. Acum ar trebui sa definesti fiecare dintre cele patru variabile ramase. Dupa ce ai facut acest lucru, da click pe fereastra Data View (Vizualizare date - din coltul stanga-jos). Ar trebui sa vezi toate numele de variabile pe care le-ai introdus, ca in figura de mai jos.
Fisierul de date Data File (Data View)
Pasul 6. Acum, introdu datele pentru primele sase persoane din foaia noastra de date. Incepe prin a da click in coloana situata cel mai la stanga din primul rand si introdu numarul persoanei (de exemplu, "1"), iar apoi apasa tasta Tab sau sageata catre dreapta si introdu sexul primei pesoane (de exemplu, "2"). Continua astfel pana ce datele sunt introduse. Mai jos, prezentam o copie a fisierului de date pe care l-am creat.
Fisier de date ce contine primele sase randuri de date
Pasul 7. Cand ai introdus toate datele in fisier, ar trebui sa il salvezi. Da click pe File si pe Save si introdu un nume de fisier (de exemplu, "cantina"). Fii atent la faptul ca SPSS adauga in mod automat sufixul ".sav" la numele fisierului tau. Acesta este sufixul SPSS care se foloseste pentru desemnarea fisierelor de date.
Calcularea mediilor si a abaterilor standard
Odata ce ai introdus datele, efectuarea procedurilor statistice este relativ simpla. Pentru a-ti da o idee
despre cum sa faci asta, precum si despre cum sa accesezi unele dintre cele mai puternice unelte SPSS
pentru analizarea datelor,vom parcurge impreuna mai multe exemple.
In primul exemplu, vom calcula media si abaterile standard pentru fiecare dintre variabilele studiului
nostru asupra utilizatorilor cantinei. In cel de-al doilea, vom face acest lucru separat pentru barbati si
pentru femei. In sfarsit, in al treilea exemplu, vom calcula o noua variabila, care este o combinatie intre
punctajele de sanatate, activitate si personalitate, si vom calcula media si abaterea standard pentru
aceasta masura.
Calcularea mediei si a abaterii standard pentru toate punctajele
Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi Descriptive Statistics, apoi Descriptives.
Pasul 2. Evidentiaza fiecare dintre variabilele pentru care esti interesat sa realizezi calcule statistice
descriptive (de exemplu, varsta, numar de frati si surori, puncte sanatate, puncte personalitate, si
puncte activitate) si muta-le in coloana de variabile - Variable(s). Ia aminte ca poti muta toate acest
variabile odata, dand click pe elementele pe care doresti sa le selectezi si tarandu-le.
Pasul 3. Da click pe Options si selecteaza calculele statistice dorite. Trebuie sa selectezi minimum
Mean (medie) si Std. deviation (abatere standard ). Acum, da click pe Continue si apoi pe OK.
Pasul 4. Iesirile tale ar trebui sa arate ca mai jos. Se poate sa ai mai putine sau mai multe statistici, in
functie de ce ai selectat in meniul Options. Ia aminte ca etichetele de variabile apar pe Printout.
Iesire din analiza (Analysis)
Pasul 5. Daca vrei o copie pe suport fizic a acestei iesiri, o poti lista dand click pe iconul de print din bara de instrumente. De asemenea, poti salva rezultatele dand click pe iconul de salvare. Ia aminte ca SPSS adauga in mod automat sufixul ".spo" la numele fisierului tau de iesiri.
Calcularea mediilor si a abaterilor standard pentru barbati si femei, separatPasul 1. Din ecranul de iesiri, nu poti ajunge la toate optiunile care te-ar putea interesa. Daca optiunea care te intereseaza nu este disponibila, da click pe Window, si apoi pe SPSS Data Editor pentru a te intoarce la fereastra Data Editor. Vei avea nevoie sa faci asta pentru a rezolva urmatoarele exercitii.Pasul 2. Mai intai da click pe Data si apoi pe Split File. Acest lucru iti permite sa imparti fisierul dupa o anumita variabilasi sa efectuezianalize separate pentru fiecare nivel al variabilei.Pasul 3. In continuare, trebuie sa selectezi Organize< output by groups ("organizeaza iesirile pe grupe") si muta Sex din lista de variabile in lista Groups Based on (bazata pe grupe). Cand ai terminat, da OK.Pasul 4. Acum, da click pe Analyze, Descriptive Statistics, si Descriptives. Selecteaza variabilele dorite si Options.
Pasul 5. Ia aminte ca, in iesirile tale, exista doua seturi de rezumate - unul pentru femei, unul pentru barbati.
Calcularea unei noi variabile si aplicarea ulterioara a statisticii descriptiveSa presupunem ca, in plus fata de interesul pentru calcularea mediilor si a abaterilor standard pentru variabilele alese, dorim sa calculam un punctaj compus care sa reprezinte aproximativ o masura de ansamblu a sanatatii fizice si psihice. Mai exact, sa presupunem ca dorim sa calculam media si abaterea standard pentru o noua variabila de stare generala a sanatatii, care reprezinta media dintre punctajul santatii si punctajul de personalitate, pentru fiecare persoana in parte. Poti face acest lucru urmand urmatorii pasi.
Pasul 1. Da click pe Transform si apoi pe Compute. Din acest pas ar trebui sa rezulte ecranul de mai jos.
Ecran de calculare a variabilei
Pasul 2. Introdu numele variabilei pe care doresti sa o creezi (in cazul de fata, o vom numi �sanatgen�) in campul Target Variable. Acum, ai nevoie sa introduci calculul pe care doresti sa il efectuezi, in campul Numeric Expression. Poti folosi toate operatiile listate in partea de jos a ecranului, si este important sa stii ca operatiile din paranteza sunt primele efectuate. Deci, daca dorim sa calculam media dintre punctajele pentru sanatate si personalitate, avem nevoie sa le aducem pe acestea la un loc inainte sa impartim la 2.
Pentru a face asta, tastam pur si simplu (sau mutam) numele variabilelor pentru punctajele de sanatate si personalitate si le inchidem intre paranteze. In continuare, dam click pe butonul / (sau il tastam � acesta este simbolul pentru impartire) si procedam la fel cu numarul "2." Campul variabilei tale tinta si al expresiilor numerice ar putea arata astfel:
Target Variable (variabila tinta) Numeric Expression (expresie numerica)
sanatgen = (sanatate+personal)/2
Pasul 3. Acum ar trebui sa dai click pe campul Type&Label .Acesta te va ajuta sa creezi o
eticheta mai lunga pentru variabila ta si sa modifici tipul si dimensiunea variabilei. Odata ce ai facut asta, apasa Continue. Apoi apasa OK.Pasul 4. Odata ce ai facut asta, de remarcat faptul ca noua variabila apare in fisierul tau de date. Acum esti gata sa calculezi media si abaterea standard pentru aceasta noua variabila, folosind procedurile prezentate mai sus.
Un alt exemplu, pentru a te ajuta sa exersezi crearea unui fisier de date pentru un set de dateDaca doresti mai multa practica in crearea unui fisier de date si in calculul statistic descriptiv, lucreaza urmatorul exemplu. Se presupune ca ai efectuat un experiment pentru a stabili daca nou-nascutii prefera stimuli obisnuiti sau planificati conform unor tipare. In cadrul studiului, 10 bebelusi au fost confruntati atat cu figuri obisnuite, cat si in serie.
S-a masurat timpul petrecut de catre acestia privind fiecare tip de stimul. In plus, s-plus, s-au inregistrat rasa si varsta (in zile). Foaia de date pentru acest experiment este data mai jos.
Participant Rasa Varsta Timp de vizualizare
a figurii in serie Timp de vizualizarea figurii obisnuite
1 Indian Am 3 15 7
2 Asiatic 7 13 8
3 Alb 4 17 9
4 Alb 6 10 11
5 Afr. Amer. 6 14 7
6 Hispanic 5 16 9
7 Alb 3 9 7
8 Alb 4 14 12
9 Asiatic 7 21 6
10 Afr. Amer. 7 13 9
Mai jos se afla prezentata o modalitate de a-ti crea fisierul de date. Ia aminte ca trebuie sa creezi un cod numeric pentru variabila �rasa�, si in acest caz am folosit 1 = indian american, 2 = Asiatic, 3 = African-American, 4 = Hispanic, and 5 = Alb. Odata ce ai completat fisierul cu date, compara-l cu cel de mai jos. Apoi, incearca sa calculezi mediile si abaterile standard pentru variabilele timpului de vizualizare a figurii in serie si celui de vizulizarii figurii obisnuite. Rezultatele ar trebui sa arate precum cele din fisierul de iesiri de mai jos.
Fisier de date pentru experimentul de stimulare vizuala a bebelusilor
Fisier de date pentru datele culese
Fisierul de iesiri pentru date
Acest test este folosit pentru a examina efectele unei variabile independente asupra uneia sau a mai
multe variabile dependente, iar folosirea sa este rezervata compararii a doua conditii sau grupe (doua
niveluri ale variabilei independente). Rezultatele acestui test te ajuta sa descoperi daca doua metode
difera in mod semnificativ. Doua modele experimentale de baza, intersubiective si intrasubiective, pot
fi analizate cu un test t.
In aceasta lectie, vom descrie cum se analizeaza rezultatele unor modele inter-subiective. Este
important sa se faca distinctia intre aceste doua tipuri de modele, intrucat ele necesita versiuni diferite
ale testului t. (pentru aceia dintre voi care sunteti familiarizati cu statistica si cu SPSS, testul t cu
esantioane independente se foloseste pentru modele intersubiective, iar testul t cu esantioane-
pereche se foloseste pentru modele intrasubiective.)
Un model intersubiectiv cu doua grupe este unul in care participantii au fost asociati in mod aleatoriu
celor doua niveluri ale variabilei independente. In acest model, fiecare participant este asignat unei
singure grupe, si, in consecinta, cel doua grupe sunt independente una fata de cealalta. De exemplu,
sa presupunem ca esti interesat de studierea efectelor a doua tipuri de medicamente (X,Y) in privinta
timpului de reactie. Daca afiliezi aleatoriu anumiti participanti grupei Medicament X, iar pe ceilalti
grupei Medicament Y, atunci folosesti un model intersubiectiv. (intr-un model intrasubiectiv, fiecare
participant va primi ambele medicamente)
Experiment privind Implicarea Parentala
Sa presupunem ca ai studiat efectele implicarii parentale (variabila independenta) asupra notelor
elevilor (variabila dependenta). Jumatate dintre elevii unei clase a treia au fost asignati aleatoriu grupei
de implicare parentala. Invatatoarea a contactat parintii acestor copii pe parcursul anului si le-a
comunicat obiectivele educationale ale clasei. In continuare, invatatoarea le-a dat parintilor anumite
metode pentru a incuraja activitatile educationale ale copiilor lor.
Cealalta jumatate a elevilor clasei a fost asignata grupei de non-implicare parentala. Notele primite cu
ocazia primuli test au fost prezentate in forma tabelara pentru toti copii, iar tabelele corespunzatoare
sunt evocate mai jos.
Elev Starea implicarii parentale Test 1
1 Implicare 78.6
2 Implicare 64.9
3 Implicare 100.0
4 Implicare 83.7
5 Implicare 94.0
6 Implicare 78.2
7 Implicare 76.9
8 Implicare 82.0
9 Non-implicare 81.0
10 Non-implicare 69.5
11 Non-implicare 73.8
12 Non-implicare 66.7
13 Non-implicare 54.8
14 Non-implicare 69.3
15 Non-implicare 73.5
16 Non-implicare 79.4
Foaie de date pntru experimentul de implicare parentala
Crearea fisierului de date: punct cheie
Exista un punct cheie care trebuie tinut minte in momentul crearii unui fisier de date pentru un test t cu
esantioane independente. Acela este ca trebuie sa creezi o coloana pentru conditia variabilei
independente. In cazul de fata, aceasta este conditia de implicare parentala, iar tu ar trebui sa creezi
un cod numeric care sa permita lui SPSS sa cunoasca conditia de implicare parentala in care se
situeaza rezultatul testului.
Asa ca, prima parte a fisierului tau de date ar putea arata precum cel de mai jos, cu trei variabile - una
pentru numarul de ordine al elevului, una pentru starea de implicare parentala (folosind codul �1�
pentru implicare si �2� pentru non-implicare), precum si nota la testul 1. Tine minte ca, in crearea
unui fisier de date, ar trebui sa creezi cate o variabila Label- eticheta pentru fiecare variabila, precum
si cate o eticheta Value pentru variabila de implicare parentala. Fisierul tau de vizualizare a
variabilelor ar trebui sa arate astfel:
Fisier de vizualizare a variabilelor pentru experimentul de implicare parentala
Calcularea testului t pentru experimentul de implicare parentala
Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi pe Compare Means (compara metode), apoi Independent
Samples T-Test (test t pentru esanioane independente).
Pasul 2. Acum, muta variabila dependenta (in acest caz, etichetata "test1") in campul Test Variable
(variabila de testare).
Pasul 3. Muta variabila independenta (in acest caz, "implicare") in campul Grouping Variable
(variabila de grupare).
Pasul 4. Vei remarca faptul ca exista semne de intrebare intre paranteze, dupa variabila ta
independenta din campul Grouping Variable. Acest lucru se intampla pentru ca ai nevoie sa definesti
anumite grupe pe care doresti sa le compari. Pentru a indeplini acest lucru, da click pe Define Groups
(defineste grupe), si indica valorile numerice pe care le reprezinta fiecare grupa. In cazul de fata, vei
dori sa pui un "1" in campul etichetat ca Group 1 si un "2" in campul etichetat ca Group 2. Odata ce
ai facut acest lucru, da click pe Continue. Ecranul tau de test t pe esantioane independente ar trebui
sa arate precum cel de mai jos.
In acest exemplu, pentru ca nu exista zecimale in variabila noastra de pesoana, da click pe portiunea
gri imediat dupa Numeric si schimba Decimal Places in 0. De asemenea, da click pe Label si
tasteaza o eticheta de genul "numarul de participant" in spatiul Variable Label. Ia aminte ca am fi
putut exersa si alte optiuni, precum modificarea latimii coloanei (width) sau modul in care apar
numerele - aliniere la stanga, aliniere la dreapta, aliniere dreapta, sau centrate.
Pasul 5. Acum ar trebui sa configurezi urmatoarea variabila. Da click pe randul 2 al coloanei Nume, pe
urmatoarea coloana var si tasteaza "sex". Deoarece am ales sa utilizam codurile 1 si 2 pentru a
reprezenta femeile si barbatii, respectiv, poti da click pe Decimals pentru a schimba locul zecimalelor
in 0 (ia aminte ca ai fi putut sa faci acest lucru si din coloana Type). In continuare, da click pe Label
pentru a asigura o eticheta pentru variabila ta - de exemplu ai putea scrie "sexul participantilor".
In acest caz, deoarece am specificat codurile numerice corespunzatoare diferitelor valori pentru
variabila noastra si pentru ca este posibil sa le uitam in timp, ar trebui sa specificam Values (valori). In
campul corespunzator lui Value, tasteaza un "1", iar in campul pentru Label, introdu o eticheta de
genul "femei." Apoi creeaza eticheta "barbati" pentru valoarea "2." In acest stadiu, fereastra ta ar
trebui sa arate precum cea de mai jos.
Figura cu esantioanele independente ale testului t
Pasul 5. Acum da click pe OK pentru a rula testul t. Ai putea de asemenea dori sa dai click pe Paste pentru a crea o inregistrare a ceea ce ai facut.
Iesirile din procedura testului t
Dupa cum poti vedea mai jos, iesirile dintro-o procedura de test t sunt relativ explicite.
Iesiri din testul t pe esantioane independente
1. Primul tabel listeaza numarul de participanti (N), media, abaterea standard,si eroarea standard pentru fiecare dintre grupurile tale. De remarcat faptul ca etichetele valorilor sunt listate, precum si etichetele de variabila pentru variabilele tale.
2. Cel de-al doilea tabel va ofera mai intai un test F (testul lui Levene pentru egalitatea varianţelor) care evalueaza prezumtia de baza a testului t, aceea ca variantele celor doua grupe sunt aproximativ egale (omogenitatea variantei). Daca valoarea raportata F este foarte ridicata, iar nivelul de semnificatie este foarte coborat � de obicei mai coborat de .05 sau .01), atunci prezumtia de omogenitate a varianţei a fost incalcata.
Daca acesta este si cazul de fata, ar trebui sa folosesti testul t in jumatatea inferioara a tabelului, in timp ce, daca nu ai incalcat prezumtia de omogenitate, ar trebui sa aplici testul t in jumatatea superioara a tabelului.
3. In acest caz, poti vedea ca prezumtia de omogenitate nu a fost incalcata, si ar trebui sa folosim un t de 2.356, gradul de libertat 14, si nivelul de semnificatie de .034. Astfel, datele noastre arata ca implicarea parentala are un efect semnificativ asupra notelor, t(14) = 2.356, p < .05.
Pentru exersare: extinderea experimentului asupra implicarii parentale
Sa presupunem ca cursul cuprindea trei teste, iar tu ai dorit sa examinezi efectele implicarii parentale
asupra tuturor celor trei teste, precum si pe media de sfarsit de semestru. Deci, pentru a face acest
lucru, ia ca atare rezultatele la primul test, pe care deja le ai in fisierul de date.
Adauga rezultatele de la testul 2 si 3 (aratate mai jos in fisierul de date) pentru fiecare dintre cei 16
elevi. Odata ce ai facut acst lucru, incearca sa efectuezi cu SPSS cele patru teste t - cate unul pentru
ficare dintre cele trei note obtinute in cursul semestrului, si unul pentru media finala dintre aceste note.
Nota: ia aminte ca poti calcula media de semestru prin intermediul SPSS, cu ajutorul meniului Transform
Compute (transforma-calculeaza)
Fisier de date cu testele 2 si 3 adaugate
Daca intampini dificultati in rezolvarea acestui exemplu, ar trebui sa urmaresti pasii de mai jos:
Pasul 1. Pentru a realiza o noua variabila care sa reprezinte media celor trei teste, da click pe Transform, apoi pe Compute. Tasteaza numele variabilei pe care doresti sa o creezi (de exemplu: �medie�) in campul Target Variable (variabila rezultanta). In campul Numeric Expression (expresie numerica), introdu (sau da click pe caracterul adecvat) expresia care reprezinta media. In cazul de fata, ai putea introduce urmatoarea expresie
Variabila rezultanta Expresie numerica
Medie (test1 + test2 + test3)/3
Ia aminte ca cele trei rezultate sunt incluse intre paranteze.acest lucru este necesar in virtutea faptului ca SPSS indeplineste cu prioritate operatiile care se regasesc intre paranteze, si ca dorim sa adunam numerele inainte de a efectua impartirea. Asigura-te ca ai creat si o eticheta pentru noua variabila. Odata ce ai creat expresia adecvata, da click pe OK, iar aceasta actiune ar trebui sa duca in editorul de date SPSS, unde ar trebui sa vezi o noua coloana care reprezinta media
celor trei rezultate.
Pasul 2. Acum da click pe Statistics, apoi pe Compare Means (compara metode), apoi pe Independent Samples t-test (testul t pe esantioane independente).apoi ar trebui sa muti cele patru variabile dependente (test1, test2, test3, medie) in campul Test Variable (variabile de test). In continuare, muta variabila independenta (adica implicare) in campul Grouping Variable (variabila de grupare). Apoi, da click pe Define Groups (definire grupe) si indica cele doua niveluri ale variabilei tale implicare. Cand ai terminat, da click pe OK. Prima parte a iesirilor tale ar trebui sa arate ca mai jos.
Iesiri pentru variabila medie
IV. Analiza variantei pentru modele cu o variabila independenta
Aceasta lectie descrie modul de calcul al analizei variantei pentru modele inter-subiective care contin doar o variabila independenta.
Scop
Aceasta lectie descrie modul de calcul al analizei variantei pentru modele inter-subiective care contin
doar o variabila independenta. Aceasta analiza este folosita pentru a determina daca doua sau mai
multe medii de grupe difera semnificativ. In cazul modelelor cu doua grupe, prezinta acelasi grad de
probabilitate ca si procedura testului t. Coeficientul F reprezinta calculul statistic efectuat, iar un F
semnificativ indica faptul ca cel putin mediile a doua grupe difera.
Un exemplu: cursurile de pregatire si randamentul testului de aptitudine scolara (SAT)
In calitate de cercetator educational, sa presupunem ca ai dirijat un experiment pentru a testa daca
cursurile de pregatire (variabila independenta) se rasfrang asupra randamentului la Testul de Aptitudine
Scolara (SAT) (variabila dependenta). Anume, 5 elevi de gimnaziu (in mod normal, ar trebui sa folosesti
mai multi elevi insa noi vom folosi doar 5 in scop demonstrativ) au fost asignati aleatoriu fiecareia dintre
urmatoarele trei conditii de studiu:
1. 0 ore de lucru in cadrul cursului de pregatire
2. 20 ore de lucru in cadrul cursului de pregatire
3. 40 ore de lucru in cadrul cursului de pregatire
Dupa ce activitatea de curs s-a incheiat, toti cei 15 elevi au sustinut un SAT, iar rezultatele lor la
sectiunile de oral si de matematica sunt listate mai jos.
Elev Grupa de studiu (ore) Rezultat SAT oral Rezultat SAT matematica
1 0 350 500
2 0 480 520
3 0 395 450
4 0 440 510
5 0 385 470
6 20 500 560
7 20 490 540
8 20 560 580
9 20 495 590
10 20 495 550
11 40 550 610
12 40 590 630
13 40 580 620
14 40 550 590
15 40 620 580
Acum ar trebui sa creezi un fisier de date care sa cuprinda aceste date. Nu uita ca trebui sa pui datele
care corespund fiecarui participant pe un singur rand si ca trebuie sa creezi o variabila pentru grupa de
studiu. Ai putea crea un fisier de date care sa arate precum cel de mai jos. De asemenea, vei avea
nevoie sa creezi un cod numeric pentru variabila ta independenta. In cazul de fata, putem asocia 1 cu
categoria 0 ore de activitate de curs, 2 cu 20 de ore de activitate de curs, 3 cu 40 de ore de activitate de
curs.
Fisier de vizualizare a variabilelor pentru experimentul SAT
Fisier de date pentru experimentul SAT
Efectuarea analizei
Exista cateva moduri de calculare a analizei variantei in SPSS. Vom folosi o procedura numita One-Way
ANOVA.
Pasul 1. Da click pe Analyze (analizeaza), apoi Compare Means (compara metode), apoi One-Way
ANOVA.
Pasul 2. Muta parametrul dependent pe care doresti sa il analizezi in campul Dependent List (lista
dependentelor). Sa analizam datele pentru SAT-ul oral si pentru SAT-ul la matematica, asa ca muta atat
"satoral" cat si "satmate" in acest camp. Apoi, ar trebui sa muti variabila independenta in campul Factor.
In cazul nostru, aceasta este variabila "grupstudiu". Acum ca click pe Options si selecteaza calcul
statistic descriptiv - Descriptive statistics. Odata ce ai facut asta, da click pe Continue si apoi pe OK.
Pasul 3. De asemenea ai putea dori sa calculezi un rezultat total al SAT (folosind meniul Transform si
Compute � transforma si calculeaza) si apoi sa efectuezi o analiza a variantei pe acest rezultat total.
Examinarea iesirilor
Vei remarca faptul ca SPSS iti asigura mai multe tipuri de informatie in cadrul iesirilor corespunzatoare
analizei variantei.
Iesiri ANOVA
1. In primul rand, ti se ofera calculul statistic f pentru fiecare analiza pe care ai solicitat-o. In cazul de fata, ai cerut o analiza a variantei pentru parametrul SAT oral si una pentru parametrul Sat-ului la matematica. Daca F-ul tau are un nivel ridicat, iar nivelul de semnificatie este redus (in principiu mai mic de .05 sau .01), atunci poti concluziona ca rezultatele tale nu sunt intamplatoare. In acest caz, pregatirea din cadrul cursului a avut o influenta semnificativa aupra rezultatelor la SAT-ul oral, F (2, 12) = 24.90, p < .05. Ia aminte caun alt nume pentru Mean Square Within Groups (media patratica in cadrul grupurilor) este media patratica a termenului de eroare-Error Term. 2. Deoarece am cerut calcul statistic descriptiv, media si numarul de participanti valizi din fiecare conditie este prezentat.
Crearea tabelelor pentru datele tale
Daca doresti ca SPSS sa listeze informatii descriptive cu privire la grupele tale in forma tabelara, poti
face acest lucru prin comanda Tables. Sa presupunem ca am dori sa avem media, abaterea standard, si
eroarea stndard pentru rezultatele la testul oral, pentru fiecare dintre cele trei grupe ale noastre.
Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi pe Custom Tables, apoi Basic Tables.
Pasul 2. Muta parametrul variabilei dependente ("satoral") in campul Summaries.
Pasul 3. Muta variabila independenta ("grupstudiu") in campul Subgroups Down (subgrupuri- jos).
Pasul 4. Da click pe Statistics si da Add la statisticile pe care doresti sa le vizualizezi. Pentru acest
exemplu, calculeza media, abaterea standard si eroarea standard a mediei (S. E. Mean), iar apoi orice
alte statistici pe care ai dori sa le vezi.
Pasul 5. Da click pe Continue si apoi pe OK. Statisticile ar trebui sa apara intr-un tabel precum cel de
mai jos. Ia aminte ca etichetele de valori vor aparea in iesirile tale (adica, daca ai specificat eticheta de
valoare atunci cand ai introdus variabilele datelor).
Returnarea unui tabel
Crearea unui grafic simplu cu bare
Datele sunt de obicei cel mai eficient comunicate in forma vizuala. SPSS dispune de o varietate de
grafice pe care le poti folosi pentru a-ti afisa datele. Poti realiza un grafic simplu cu bare care sa figureze
acest expriment, urmand pasii listati mai jos.
Pasul 1. Da click pe Graphs, apoi pe Bar.
Pasul 2. In meniul Bar Charts (diagrame cu bare), da click pe Simple si apoi pe Define (defineste).
Pasul 3. In meniul Define Simple Bar , selecteaza mai intai functia de sumar Other (aceasta iti
faciliteaza trasarea graficului mediilor grupelor tale) si apoi selecteaza-ti parametrul variabilei
dependente ("satoral") si muta-l in campul Variable. In mod predefinit se va calcula media pentru
variabila respectiva, insa tu poti modifica acest lucru (pentru a selecta media, procedeul, sau alt calcul
statistic de sumar) dand click pe Change Summary. Avand in vedere ca doim sa calculam media, va
trebui sa lasam setarea asa cum se afla.
Pasul 4. Acum muta variabila independenta ("grupstudiu") in campul Category Axis (axa categoriei).
Pasul 5. Daca doresti sa creezi un titlu pentru figura ta, da click pe Titles, si tasteaza un titlu.
Pasul 6. Cand esti gata, da click pe OK, si compara figura ta cu cea de mai jos.
Figura initiala
Pasul 7. SPSS foloseste optiuni predefinite in crearea graficului tau si il poti modifica dand dublu click pe el. Aceasta actiune iti va accesa editorul de diagrame- SPSS Chart Editor. In graficul de mai jos, poti vedea ca titlul nu se potriveste cu dimensiunea automata de font. De asemenea,ai putea dori sa schimbi fontul, dimensiunea, si locatia etichetelor axelor X si Y. Cu putina editare, poti graficul sa arate ca cel de mai jos.
Figura modificata
Pasul 8. Ar trebui sa iei aminte ca, atunci cand te afli in SPSS Chart Editor (editorul de diagrame SPSS), poti salva setarile pe care le-ai creat in graficul tau dand click pe File si apoi pe Save Chart Template (salveza profil diagrama). Prin aceasta actiune vei reusi sa iti salvezi preferintele pentru diverse optiuni de configurare a graficului (de exemplu, marimea fontului, centrarea vs. Alinierea etichetelor la stanga sau la dreapta) si te va ajuta sa le aplici la grafice pe care le vei realiza in viitor.
V. Calcularea unei corelatii si trasarea unei diagrame de dispersie
Aceasta lectie iti explica cum sa obtii coeficientii Pearson de corelatie produs-moment (r-urile), pentru perechi de variabile, si testele de semnificatie ale acestor coeficienti.
Scop
Aceasta lectie iti explica cum sa obtii coeficientii Pearson de corelatie produs-moment (r-urile), pentru
perechi de variabile, si testele de semnificatie ale acestor coeficienti. Acest lucru iti permite sa afli
gradul de relatie care exista intre oricare doua variabile continue din studiul tau. Vom descrie de
asemenea modul in care poti reprezenta grafic relatiile dintre variabilele tale (adica, sa creezi diagrame
de corelatie).
Un exemplu: sondaj cu privire la dormitoarele de camin
Sa presupunem ca ai adunat raspunsuri de la chestionarele a cinci intrebari privind conditiile din
dormitoarele de camin de la 10 studenti de anul I. (in mod normal ar fi trebuit sa ai un esantion mai
larg, insa cel restrans falosit in acest caz este util pentru exemplificare.) Chestionarul evalueaza
atitudinea fata de zgomot, mobila, zona de studiu, si intimitatea. Sa presupunem ca ai evaluat si nivelul
venitului parintilor acestor studenti, si ai dori sa iti testezi ipoteza ca gradul de satisfactie fata de
mediul de locuit al universitatii este corelat cu situatia materiala (venitul pe familie).
Chestionarul contine cinci intrebari despre satisfactia fata de diverse aspecte ale �zgomotului�,
�mobilei,� �spatiului�, �studiului�, �sigurantei� si �intimitatii� dormitorului. Acestora li s-au
dat raspunsuri pe o scara de 5 puncte gen Likert (de la foarte nemultumit pana la foarte multumit),
care sunt codate de la 1 la 5. Foaia de date pentru acest studiu este data mai jos.
Student Venit Zgomot Mobila Zona de studiu Siguranta Intimitate
01 19 5 5 4 5 5
02 39 3 3 5 5 4
03 55 2 1 2 2 2
04 25 5 3 4 4 5
05 75 1 2 2 1 2
06 95 1 1 1 1 1
07 47 3 2 4 3 3
08 28 4 4 5 4 4
09 120 2 2 1 1 1
10 35 3 4 5 4 4
In crearea fisierului de date, vei avea nevoie sa creezi cate o coloana pentru fiecare dintre diferitele
variabile. In interesul de a tine evidenta a ceea ce reprezinta variabilele, ar trebui de asemenea sa
introduci o eticheta foarte descriptiva pentru fiecare dintre variabilele tale. Incearca sa iti completezi
fisierul de date SPSS si apoi sa il compari cu cel de mai jos.
Fisier de date pentru studiul asupra dormitoarelor
Calcularea corelatiei Pearson produs-moment pentru sondajul asupra dormitoarelor de camin
Pasul 1. Da click pe Analyze (analizeaza), apoi Correlate (coreleaza), apoi Bivariate (bidimensional).
Pasul 2. Muta variabilele pe care doresti sa le corelezi in campul Variables (variabile).
Pasul 3. Daca doresti sa listezi mediile si abaterile standard, da apoi click pe Options si selecteaza
statisticile dorite. Apoi da click pe Continue si apoi pe OK.
Examinarea iesirilor
Mai jos se afla marea parte a iesirilor din urma corelatiilor efectuate asupra sondajului cu privire la
dormitoare. Vei vedea ca primul tabel contine statisticile descriptive cu privire la variabilele tale. Ia
aminte ca SPSS calculeaza toate corelatiile posibile pe care le-ai specificat. Corelatiile sunt listate in
prima treime a tabelului, nivelurile de semnificatie sunt listate in cea de-a doua treime a tabelului, iar
numarul valid de perechi de rezultate sunt listate in ultima parte a tabelului.
Fisierul de iesiri pentru studiul cu privire la dormitoare
Crerea unei diagrame de dispersie pentru perechi de variabile
O diagrama de dispersie este o reprezentare grafica bi-dimensionala a relatiei dintre doua variabile.
Acest grafic te ajuta sa evaluezi natura si gradul de relatie dintre variabilele tale.
Pasul 1. Pentru a crea o diagrama de dispersie pentru datele tale, sa spunem intre variabila de venit si
cea de zgomot, da click pe Graphs (grafice) si apoi pe Scatter (disperseaza).
Pasul 2. In meniul Scatterplot, da click pe Simple si apoi pe Define (defineste).
Pasul 3. Acum muta variabilele pe axele potrivite. In cazul de fata, ai putea dori sa muti variabila de
zgomot in campul axei Y iar variabila de venit in campul axei X. Odata ce ai facut asta, da click pe OK,
si, asa cum se arata mai jos, aceasta actiune ar trebui sa produca o diagrama de dispersie care evoca
relatia dintre cele doua variabile. Dupa cum poti vedea, acest grafic tinde sa indice o satisfactie
descrescatoare pe masura ce venitul pe familie al participantului creste.
Graficul initial al diagramei de dispersie
Pasul 4. Dupa cum poti vedea, optiunile predefinite SPSS pentru etichetarea acestui grafic nu sunt
tocmai ideale. Iti poti modifica graficul dand dublu click pe el, si astfel vei avea acces la editorul de
diagrame SPSS- SPSS Chart Editor. Odata ce te afli in editorul de diagrame SPSS Chart Editor, poti
centra eticheta pe axa Y si poti trece cuvintele cu majuscule la inceput dand dublu click pe eticheta si
apoi modificand elementele adecvate. Poti face titlul sa incapa dand click pe el si apoi pe Format, iar
apoi pe Text. Cu putina munca, graficul tau poate arata precum cel de mai jos.
Graficul diagramei de dispersie modificat
Pasul 5. Ar trebui sa iti dai seama ca poti salva modelul cu optiunile tale favorite selectand File si apoi Save Chart Template. Acest lucru iti va facilita aplicarea acestor optiuni pentru viitoarele grafice.
VI. Calcularea unei analize a variantei pentru un model factorial
Pentru a folosi acest program, toate VI-urile (variabilele independente) tale trebuie manipulate inter-subiectiv.
Pentru a folosi acest program, toate VI-urile (variabilele independente) tale trebuie manipulate inter-
subiectiv.
Pasul 1. Creeaza-ti fisierul de date. Aminteste-ti ca ai nevoie de o coloana pentru fiecare VI, precum si
cate o coloana pentru fiecare variabila sau rezultat dependent. De exemplu, sa presupunem ca ai
testat efectele la diferitele tipuri de violenta (desene animate, real-action) si la diversele cantitati de
violenta (10 minute, 20 de minute) asupra comportamentului agresiv al copiilor. Acesta constituie un
model factorial 2 X 2, in care 10 dintre copii au vizionat 10 minute de violenta in desene animate, 10
copii au vizionat 20 de minute de violenta in desene animate, 10 copii au vizionat 10 minute de
violenta real-action, iar 10 au vizionat 20 de minute de violenta real-action. Dupa ce au fost expusi
respectivelor filme, tuturor li s-a permis sa se joace cu alti copii, iar numarul de gesturi agresive a fost
inregistrat.
Atunci cand construiesti fisierul SPSS pentru acest studiu, ar trebui sa ai cel putin trei coloane: (1) o
coloana care sa corespunda primei variabile independente- sa folosim "tipvio" pentru tipul de violenta
(acesta ar fi codat cu 1 sau cu 2, in functie de ceea ce i s-a oferit copilului: violenta in desen animat sau
real-action), (2) o coloana pentru cea de a doua variabila independenta- sa spunem "cantvio" pentru
cantitatea de violenta (aceasta ar fi codata cu 1 sau 2, in functie de cate minute a fost expus copilul la
violenta: 10 sau 20), si (3) o coloana pentru variabila dependenta- sa folosim "agres" pentru numarul
de gesturi agresive (si care se codeaza prin numarul propriu-zis de gesturi agresive).
Pasul 2. Da click pe Analyze, apoi pe General Linear Model (model liniar general) si apoi Univariate
(unidimensional).
Pasul 3. Muta masura ta dependenta in fereastra Dependent Variable.
Pasul 4. Acum muta-ti variabilele independente in fereastra Fixed Factor(s) (factori ficsi).
Pasul 5. Da click pe Options si muta toate elementele din box-ul din partea stanga (Factor(s) and
Factor Interactions)� factor(i) si interactiuni dintre factori � in box-ul din dreapta (Display Means
For)� returneaza medii pentru. In urma acestei actiuni, SPSS va lista mediile pentru toate fenomenele
tale.
VII. Calcularea analizei variantei pentru un model factorial mixt
Acest capitol va descrie acum modul de calculare al analizei variantei pentru un model care contine doua sau mai multe variabile independente, iar cel putin una dintre variabilele independente este diferita intra-subiectiv.
Acest capitol va descrie acum modul de calculare al analizei variantei pentru un model care contine
doua sau mai multe variabile independente, iar cel putin una dintre variabilele independente este
diferita intra-subiectiv (adica, este o variabila independenta cu masuri repetate).
Ca exemplu, sa presupunem ca ai sustinut un experiment in care ai fost interesat de masura in care
distragerea vizuala afecteaza capacitatile de invatare si de memorare ale persoanelor tinere si mai in
varsta. Pentru a face acest lucru, ai obtinut un grup de adulti tineri si inca un grup de adulti mai in
vasta, pe care i-ai pus sa invete in trei moduri (cu ochii inchisi, cu ochii deschisi uitandu-se la un fond
uni, si cu ochii deschisi uitandu-se la un fond cu poze). Acesta este un model factorial mixt 2 (varsta) x
3 (conditiile de distragere). Rezultatele de pe foaia de date de mai jos reprezinta numarul de cuvinte
amintite, dintr-un total de zece, in fiecare conditie de distragere.
Foaia de date pentru experimentul realizat asupra imbatranirii si distragerii.
Intervalul de varsta Ochii inchisi Distragere simpla Distragere complexa
Tanar 8 5 3
Tanar 7 6 6
Tanar 8 7 6
Tanar 7 5 4
Mai in varsta 6 5 2
Mai in varsta 5 5 4
Mai in varsta 5 4 3
Mai in varsta 6 3 2
Crearea fisierului tau de date:
Nu uita, in crearea fisierului tau de date, trebui sa creezi minimum o coloana pentru variabila
independenta inter-subiectiva (intervalul de varsta) si o coloana pentru fiecare dintre nivelurile
variabilei tale intra-subiective (pentru masurile repetate). Deci, in acest caz, vei avea nevoie de o
coloana pentru intervalul de varsta, rezultatul cu ochii inchisi, rezultatul obtinut in conditii de distragere
simpla, si rezultatul in conditii de distragere complexa. Prin urmare, ai putea dori sa creezi un fisier de
date precum cel de mai jos.
Fisier de date privitor la experimentul de distragere
Calcularea analizei variantei pentru experimentul privitor la distragere
Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi pe General Linear Model (model liniar general),apoi pe Repeated
Measures (masuri care se repeta).
Pasul 2. Vei avea nevoie sa creezi un nume pentru factorul tau intra-subiectiv. In box-ul cu eticheta
Within-subject Factor Name (numele factorului intra-subiectiv), introdu un nume care sa reprezinte
conditia de distragere. De exemplu, ai putea dori sa introduci "conddist." In continuare, introdu
numarul de nivele pentru aceasta variabila independenta� in cazul de fata, este vorba despre "3."
Odata ce ai terminat, da click pe box-ul Add, intrucat nu avem decat o variabila independenta intra-
subiectiva, iar acum putem inainta si defini (Define) nivelurile variabilei independente. Asa ca, in
continuare da click pe box-ul Define.
Pasul 3. Acum trebuie sa definesti ceea ce desemneaza variabilele ca fiind nivelul 1, 2, si 3 al
variabilei independente, a conditiei de distragere. Un mod variabila "inchisi" pe prima pozitie, variabila
"simpla" in a doua pozitie, iar variabila "complexa" pe a treia pozitie.
Pasul 4. Acum ar trebui sa indici variabila independenta inter-subiectiva. Pentru a face asta, da click
pe "intvarst" si muta-o in box-ul Between-Subjects Factor(s) (factor(i) inter-subiectivi).
Pasul 5. Da click Options si muta toate elementele din box-ul din partea stanga (Factors and Factor
Interactions: factori si interactiuni dintre factori), in box-ul din partea dreapta (Display Mean for:)�
returneaza medie pentru:. Prin aceasta actiune vei determina SPSS sa listeze toate mediile pentru
fenomenele tale.
Pasul 6. Da click pe Continue si apoi pe OK.
Studierea iesirilor
Iesirile din aceasta analiza au un caracter complex. In majoritatea cazurilor, tot ceea ce ai nevoie este
sa examinezi cutiile "testelor fenomenelor intra-subiective" si "testelor fenomenelor inter-subiective".
Dupa cum se arata in iesirile de mai jos, aceste rezultate indica un fenomen major sigur de reflectare a
conditiilor de distragere, F(2,12) = 19.5, MSE = .778, p < .05, un efect major generat de varsta, F(1,6)
= 15.78, MSE = 1.278, p < .05, si nici o interactiune sigura intre aceste doua variabile, F < 1.
Iesiri partiale din experimentul asupra distragerii
Poti evalua tendinta acestor fenomene examinand mediile din box-uri, de la finalul iesirilor. De exemplu, poti vedea ca oamenii mai tineri (M = 6.00) au dat un randament mai bun decat oamenii mai in varsta (M = 4.17).
