Введение (стр. 10 )

Рис. 2.3. Диалоговое окно Charts

 

Для иллюстрации нашего примера выберем сортировку по численности возраст­ных групп по убыванию Descending counts и закроем диалоговое окно Format, щелк­нув на кнопке Continue.

Рис. 2.4. Диалоговое окно Format

 

После щелчка на кнопке ОК в главном диалоговом окне Frequencies откроется окно SPSS Viewer, в котором будут представлены частотные таблицы, а также другая ин­формация, указанная нами на подготовительном этапе.

В таблице Statistics (рис. 2.5) отражаются общие параметры линейного распреде­ления. Здесь представлены:

■ количество респондентов, ответивших на вопрос Возраст (строка Valid), — 1002 че­ловека;

■ количество анкет, в которых на данный вопрос не было получено ответа (стро­ка Missing), — 1 человек;

■ мода (строка Mode), то есть наиболее многочисленная возрастная группа рес­пондентов (в нашем случае вариант 3: лица от 36 до 60 лет).

Следующая таблица, озаглавленная меткой анализируемой переменной (Возраст), отражает количество респондентов, которые указали тот или иной вариант ответа (столбец 2, Frequency), отсортированный по убыванию (рис. 2.6). Также в этой таб­лице представлен процент лиц, указавших данные варианты ответа от общего чис­ла респондентов (столбец 3, Percent) и от числа ответивших на анализируемый во­прос Возраст (столбец 4, Valid Percent). Последний столбец 5 (Cumulative Percent)

отражает кумулятивные проценты (то есть вклад каждого варианта ответа в об­щую сумму). Так же как и в таблице Statistics, здесь указано общее количество от­ветивших (строка Valid Total) и не ответивших (строка Missing System) на данный вопрос, а также общее количество респондентов (строка Total, в нашем случае 1003).

Statistics

 

N	Valid	1002
	Missing	1
Mode		3

Возраст

Рис. 2.5. Таблица Statistics

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	36-60 лет	408	40,7	40,7	40,7
	19-35 лет	321	32,0	32,0	72,8
	Старше 60 лет	207	20,6	20,7	93,4
	16-18 лет	66	6,6	6,6	100,0
	Total	1002	99,9	100,0
Missing	System	1	,1
Total	Рис. 2.6. Таблица Возраст	1003	100,0

На подготовительном этапе анализа мы указали на необходимость построения сектограммы по рассматриваемой переменной. Она представлена в результатах ли­нейных распределений после таблицы Возраст (рис. 2.7). Несмотря на то, что мы прямо указали SPSS вывести на диаграмме проценты каждой возрастной группы, программа проигнорировала это указание: в построенной сектограмме указаны только названия категорий.

Рис. 2.7. Диаграмма Возраст

 

К сожалению, графическая подсистема SPSS весьма слаба и не выдерживает срав­нения со средствами Microsoft Office. Поэтому рекомендуем пользоваться ею, только когда это действительно оправдано (например, в дисперсионном анализе). Во всех остальных случаях предпочтительнее копировать выводимые таблицы в Mi­crosoft Excel и уже там строить по полученным данным диаграммы.

В рассматриваемом случае, чтобы исправить ситуацию и вывести проценты, дваж­ды щелкните мышью по диаграмме Возраст в окне SPSS Viewer. Откроется специаль­ное окно SPSS Chart Editor, предназначенное для редактирования простых диаграмм (simple charts)1. В нем выберите меню Chart ► Options. Откроется диалоговое окно Pie Options, в котором следует указать параметр Percents в области Labels (рис. 2.8). Далее щелкните на кнопке ОК и закройте окно SPSS Chart Editor. В окне SPSS Viewer к построенной диаграмме будут добавлены проценты каждой возрастной группы.

Рис. 2.8. Диалоговое окно Pie Options

 

Существует еще один способ построения диаграмм по линейным распределениям. Он применяется в случае, если вы уже построили частотную таблицу, но не указа­ли на подготовительном этапе на необходимость вывести диаграмму. В такой си­туации следует дважды щелкнуть мышью на данной таблице в окне SPSS Viewer, a затем выделить тот ее столбец, по которому необходимо построить диаграмму. Например, выделите столбец Valid Percent (значения во всех четырех строках, обо­значающих варианты ответа на вопрос Возраст). Затем щелкните правой кнопкой мыши и в открывшемся контекстном меню выберите пункт Create Graph ► Pie для построения сектограммы по долям каждой возрастной группы. В результате после частотной таблицы будет выведена соответствующая круговая диаграмма.

В разделе 1.2 было показано, как рассчитывается статистическая ошибка для ве­личин, выраженных в процентах. Теперь, после того как мы изучили линейные распределения и основные описательные статистики, можно рассмотреть форму­лу для расчета статистической ошибки значений, выраженных в абсолютных ве­личинах (например, средние значения). Напомним, что статистическая ошибка для данной категории величин рассчитывается для каждой из них в отдельности.

В качестве примера рассмотрим линейное распределение оценок на вопрос Оцени­те, пожалуйста, качество сухих строительных смесей марки X по пятибалльной шкале: от 1 (очень плохо) до 5 (отлично). При этом в диалоговом окне Statistics (см. рис. 2.2) не­обходимо выбрать параметры: Mean (среднее арифметическое) и Variance (диспер­сия). После окончания расчетов в окне SPSS Viewer будет выведена следующая таблица (рис. 2.9).

Statistics

 

N	Valid	6762
	Missing	1406
Mean		3,89
Variance		,634

Рис. 2.9. Таблица Statistics

Формула для расчета статистической ошибки величин, выраженных в абсолютных показателях, имеет следующий вид:

где z — статистическая константа для выбранного доверительного уровня (см. табл. 1.1); — дисперсия (строка Variance в таблице Statistics на рис. 2.9); n — раз­мер выборки для данного вопроса (строка Valid в таблице Statistics на рис. 2.9).

Таким образом, для нашего случая и стандартного для маркетинговых иссле­дований доверительного уровня в 95 % статистическая ошибка выборки будет равна:

то есть средняя оценка качества ССС варьируется в пределах от 3,87 балла (3,89 --0,02) до 3,91 (3,89+ 0,02).

2.2. Линейные распределения

для многовариантных вопросов

Как было сказано выше (см. раздел 1.4.2), в SPSS все многовариантные вопросы рассматриваются как совокупность одновариантных переменных, обозначающий варианты ответа. Иными словами, многовариантный вопрос, содержащий три варианта ответа, в SPSS представляется как три дихотомические переменные, принимающие два значения-флага: отмечено/не отмечено.

Наиболее распространены два формата представления многовариантных переменных. В первом случае переменные, представляющие варианты ответа многовариантной переменной, принимают значение 1 (выбрано) или 0 (не выбрано); во втором случае — 1 (выбрано) или System Missing (не выбрано).

Как показывает опыт, первый способ предпочтительнее. Второй способ использу­ется в специфических случаях (например, если необходимо использовать SPSS в качестве клиента автоматизации построения распределений при помощи программ на Sax Basic). Чтобы указать SPSS, какие переменные являются вариантами отве­та для многовариантной переменной, наиболее часто используется описываемый далее способ, при котором после формирования многовариантной переменной ее можно использовать для построения линейных и перекрестных распределений.