Описательный анализ и линейные распределения, проводимые с помощью SPSS
Статистический анализ данных — основное предназначение SPSS и на сегодняшний день это одна из лучших программ для проведения профессионального статистического анализа в самых разных областях человеческой деятельности: бизнесе, политологии, медицине и т. д.
В этом смысле предлагаемое общепринятое разделение методов статистического анализа на описательный анализ, анализ различий, ассоциативный и классификационный анализ весьма условно и отражает лишь общие тенденции их использования именно в маркетинговых исследованиях.
Работая со статистическими функциями в SPSS, необходимо свободно оперировать основными понятиями статистики. Одним из центральных понятий является статистическая значимость (р).
Именно на основании статистической значимости в большинстве процедур SPSS проверяется практическая пригодность построенных моделей. По сути, статистическая значимость – это вероятность наступления или ненаступления исследуемого события.
Уровень р ≤ 0,05 часто используется в качестве критерия установления статистической значимости. Данная запись означает, что с вероятностью 95 % можно утверждать: исследуемое событие произошло неслучайно, то есть связано с какой-то системой. В таблице 5 представлен наиболее распространенный способ интерпретации различных уровней значимости в маркетинговых исследованиях.
В некоторых случаях (например, t-тесты) статистическая значимость в SPSS может быть одно- или двухсторонней. Двухсторонняя значимость показывает, отличается ли значительно среднее значение первой исследуемой переменной от среднего значения второй — без указания направления этого различия, положительного или отрицательного.
Второй тип значимости (односторонняя) при анализе данных маркетинговых исследований используется редко, и именно двухсторонняя значимость выводится SPSS по умолчанию. Таким образом, на практике нет необходимости обращать внимание на тип значимости, выводимой SPSS: она всегда будет показывать статистическую значимость исследуемого события.
Целью описательного анализа является систематизация имеющихся данных. В рамках данной задачи происходит построение линейных распределений, а также характеристика переменных в различных статистических аспектах: расчет среднего, медианы, моды и т. п. Линейные (общие) распределения позволяют подсчитать количество респондентов, указавших тот или иной вариант ответа на рассматриваемый вопрос.
Построение линейных распределений обычно является первым шагом в статистическом анализе данных. При помощи линейных распределений становится возможным систематизировать ответы респондентов.
- Анализ различий с помощью SPSS
- SPSS линейные распределения для многовариантных вопросов
- Линейные распределения для одновариантных вопросов
- Подсчет значений переменных
- Вычисление новых переменных
- SPSS автоматическое перекодирование переменных
- Перекодирование с образованием новых переменных
- SPSS перекодирование внутри одной переменной
- SPSS сортировка данных
- Оформление отчета по практике по ГОСТу 2021/2022
- Оформление ВКР по ГОСТу
- Как составить бизнес-план своими силами
- Оформление эссе по ГОСТу
- Оформление презентации по ГОСТу
- Оформление статьи по ГОСТу
- Оформление дипломной работы по ГОСТ 2021/2022
- Оформление курсовой работы по ГОСТу
- Оформление контрольной работы по ГОСТу