Для подготовки работы использовалась SPSS версии 28.0.1.0 и база данных исследования ВЦИОМ на тему: «Изучение информированности и восприятия населением РФ Конституции Российской Федерации» (2018 год)
1. Окно «Вывод». Для вывода частотных таблиц или таблиц сопряженности надо на верхней панели выбрать опцию «Анализ», далее пункт «Описательные статистики», затем – нужные опции «Частоты» или «Таблицы сопряженности».
2. Алгоритм построения частотных таблиц и таблиц сопряженности.
Частотные таблицы дают возможность вычислять статистики и строить диаграммы, полезные для описания нужных в исследовании типов переменных. Например, выявить количество наблюдений, в которых признак принимает определенное значение или находится в определенном интервале.
Для построения частотной таблицы необходимо выбрать одну или несколько категориальных или количественных переменных.
В поле «Вывести частотные таблицы» должна обязательно стоять галочка.
Дополнительно можно выбрать определенные статистики (пункт «Статистики») и тип диаграмм представления результатов (пункт «Диаграммы»), задать порядок, в котором будут выводиться результаты (пункт «Формат»), задать условия для автоматического изменения свойств сводных таблиц для конкретных условий (пункт «Стиль»).
Затем нажать кнопку «Ок» и получить соответствующие частотные таблицы в открывшемся окне вывода.
Таблицы сопряженности нужны для вычисления целого ряда критериев и мер силы связи для двумерных и многомерных таблиц. Например, они показывают совместное распределение переменных в номинальной и порядковой шкале, помогают найти значимые различия между наблюдаемым и ожидаемым, а также выявить наличие (отсутствие) взаимосвязи между переменными.
Для построения таблицы сопряженности необходимо выбрать одну или несколько переменных для строк и одну или несколько переменных для столбцов (выбор зависит от исследовательской гипотезы того, что является причиной, а что – следствием), а также при необходимости задать слой (для вывода таблицы сопряженности для трех и более переменных).
Дополнительно можно выбрать определенные статистики (пункт «Статистики») и тип диаграмм представления результатов (пункт «Диаграммы»), задать порядок, в котором будут выводиться результаты (пункт «Формат»), задать условия для автоматического изменения свойств сводных таблиц для конкретных условий (пункт «Стиль»).
Затем нажать кнопку «Ок» и получить соответствующие таблицы сопряженности в открывшемся окне вывода.
3. Алгоритм построения частотных таблиц и таблиц сопряженности для вопросов со множественными ответами
Для построения таких таблиц необходимо вначале задать один или несколько наборов множественных ответов. Последовательный выбор опций «Анализ», «Множественные ответы», «Задать наборы множественных ответов».
Далее в открывшемся окне выбрать один или несколько наборов множественных ответов.
Для построения частотных таблиц и таблиц сопряженности с использованием наборов множественных ответов применяется следующий алгоритм действий: «Анализ», «Множественные ответы», далее выбор «Частоты» или «Таблицы сопряженности».
Далее логика построения примерно такая, какая используется для построения обычных частотных таблиц или таблиц сопряженности без использования наборов множественных ответов.
В результате получаем:
4. Статистики для частотного анализа
Алгоритм выбора статистик (используются для анализа непрерывных данных): «Анализ», «Описательные статистики», «Частоты», «Статистики».
Положения центра распределения (среднее значение, медиана, мода, сумма)
Центр распределения – типическое значение для набора данных (наилучшим образом описывает все значения признака из набора данных)
Среднее значение – сумма всех значений, отнесенная к общему числу наблюдений
Медиана – среднее по порядку значение
Мода – наиболее часто встречающееся значение переменной
Сумма - Сумма или итог для всех значений по всем наблюдениям, имеющим непропущенные значения
Характеристики нормального распределения (ассиметрия, эксцесс), описывающие форму и симметричность распределения
Ассиметрия - показывает, в какую сторону относительно среднего сдвинуто большинство значений распределения (если равно 0, то значит распределение симметрично относительно среднего значения; если больше 0, то указывает на сдвиг распределения в сторону меньших значений; если меньше 0, то указывает на сдвиг распределения в сторону больших значений; в пределах от -1 до 1 – распределение считается нормальным)
Эксцесс - является мерой «сглаженности» распределения (если равно 0, то значит распределение близко к нормальному)
Разброс значений распределения относительно среднего (дисперсия, диапазон, минимум, максимум, стандартное и среднеквадратическое отклонения)
Дисперсия – равна сумме квадратов отклонений каждого значения от среднего, деленной на N, где N - число значений в распределении
Диапазон - разность между наибольшим и наименьшим значениями числовой переменной
Минимум – равен наименьшему из значений распределения
Максимум – равен наибольшему из значений распределения
Стандартное отклонение – мера дисперсии вокруг среднего, выраженная в тех же единицах измерения, что и наблюдения. Равно корню квадратному из дисперсии (при нормальном распределении 68% наблюдений укладываются в одно стандартное отклонение от среднего и 95% - в два стандартных отклонения)
Среднеквадратическое отклонение –?
Пример:
Интерпретация результатов:
Средний возраст - 46 лет
Медиана - 47 лет
Мода - 60 лет (наиболее часто встречаемый возраст респондентов)
Дисперсия равна 270,504 (свидетельствует о большом возрастном разбросе респондентов)
Минимум – 18 лет (минимальный возраст респондентов)
Максимум – 96 лет (максимальный возраст респондентов)
Диапазон – 78 лет
Стандартное отклонение – 16 лет (68% респондентов имеют возраст от 30 до 62 лет)
Асимметрия – 0,207 (сдвиг распределения в сторону больших значений (возрастных респондентов больше, чем молодых), в целом распределение является нормальным)
Эксцесс - отрицательный, но по модулю не превышает 1, поэтому и по этому параметру можно говорить о нормальности распределения