SlideShare a Scribd company logo
1 of 8
SPSS. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Представление данных в SPSS
Данные представляются в виде матрицы, строкам которой соответствуют объекты (анкеты),
а столбцам - признаки (отдельные вопросы и подвопросы анкеты). Синонимом слова
"признак" является слово "переменная”.

Столбцы – переменные с закодированными ответами на вопросы анкеты (variables).
1 столбец = 1 переменная
Строки – единицы наблюдения: респондент, пациент, предприятие, товар и т.п. (case)
1 строка = 1 наблюдение
Имя переменной (Variable Name) - это последовательность букв и цифр, начинающаяся с
буквы, длиной не более 8 символов. Применяются буквы только латинского алфавита.
Внутри имени можно использовать знаки . @ # _ $.
Метка переменной (Variable Label) используется для пояснения смысла переменной.
Например, переменная с именем populath имеет метку “Численность населения в тыс.
чел.”, а переменная с именем Urban - метку “Процент городского населения”. Метки
переменных могут быть длиной до 256 знаков. Их можно записывать кириллическим
шрифтом.
Окна в SPSS
1. Окно приложения SPSS - содержит главное меню системы, используемое для работы с файлами, для
выбора статистических процедур и т.п., а также панель инструментов, служащую для ускорения доступа к
ресурсам.
2. Окно редактора данных содержит в себе два листа с ярлычками Data View и Variable View. На листе Data
View отображается содержимое текущего файла данных, а на листе Variable View – описание структуры
файла данных. С помощью редактора данных можно создавать новые файлы данных или корректировать
старые. Окно редактора данных открывается автоматически при запуске SPSS , и в нем отображается
пустой файл данных. При сохранении на внешних устройствах файлы данных получают расширение .SAV.
3. Окно вывода - в него попадают все результаты работы с системой: сообщения об ошибках, описательные
статистики, таблицы сопряженности, диаграммы, графики, отчеты и пр. Окна вывода могут быть сохранены в
файлах с расширением SPV.
4. Окно синтаксиса - текстовое окно - оно позволяет
•
- написать программу статистической обработки на специальном языке команд SPSS и выполнить ее,
вместо того, чтобы работать в диалоговом режиме через меню, это удобно тогда, когда нужно много раз
повторять одну и ту же последовательность действий, однако это требует знания командного языка;
•
- автоматически сохранить в виде команд последовательность действий, выполняемых через меню, с тем,
чтобы потом не повторять эти действия, а только запустить запомненную программу, возможно при
необходимости немного ее изменив!!!!!
Автоматическое сохранение команд делается с помощью кнопки PASTE, которой снабжено большинство
диалоговых команд, кроме того, в системе идет автоматическое сохранение всех выполняемых команд в
специальном системном журнале. Окна синтаксиса сохраняются в файлах с расширением SPS.
Data View - содержимое текущего файла данных
Variable View – описание структуры файла данных
Шкалы измерения переменных (Type и Measure)

Номинальная шкала (Nominal).
1 вариант: тип переменной (Type) – символьный (String). “мужской” или “женский”, или “муж” и ”жен”
2 вариант: тип переменной (Type) – числовой (Numeric). 1, если респондент мужчина, и 2 - если женщина.
Эти числа являются всего лишь кодами категорий, к ним не могут применяться никакие свойства чисел, такие как
относительное значение, сложение или умножение.
Порядковая, ординальная или ранговая шкала (Nominal или Ordinal)
Это упорядоченная номинальная шкала. Каждая категория находится в позиции выше или ниже по отношению к другой.
Классификация работников на клерков, менеджеров и высшее руководство; работа "интересна", "безразлична" или "не
интересна”.
Здесь неизвестно, насколько выше та или иная категория: расстояние между категориями невозможно измерить. Упорядочение
- единственная математическая операция, применимая к порядковой шкале.
Интервальная шкала (Ordinal)
Можно определить не только порядок значений, но и расстояние между значениями.
Не имеет смысла рассматривать, во сколько раз одно значение больше другого. Интервальная шкала не имеет определенной
нулевой отметки, в разных системах измерения температуры ноль определен по-разному, и нельзя сказать, что 80оС в два
раза горячее, чем 40оF.
Шкала отношений (Scale)
Позволяет измерять порядок и расстояние между значениями, но и пропорции значений. Зарплата, рост, вес.
К этой шкале могут применяться любые математические операции.
Кодирование данных (Values)
и пропущенных данных (Missing values)

Как правило, "затрудняюсь ответить", "отказ от ответа" и "нет ответа“ кодируются кодами 997, 998 и 999 соответственно.
(7, 8, 9) или (97, 98,99) в зависимости от принятого количества знаков.
Вопросы для самопроверки.
Маленькие хитрости
Вопрос

Шкала

Тип
переменной

Имя
переменной
(Variable name)

1.Фамилия

Номинальная
(nominal)

Символьный

Name

2. Пол

Номинальная

Числовой
(целый)

Sex

3. Возраст

Интервальная
(scale)

Числовой

Age

4. Образование

Порядковая
(ordinal)

Числовой
(целый)

Educ

Метка
переменной
(Variable label)
Фамилия
респондента
Пол
респондента

Метки значений
(Value label)
Нет
1 –мужской
2- женский

Возраст

Нет

Образование

1- Незаконченное
среднее
2 - Среднее
3 - Незаконченное
высшее
4 - Высшее

Если бы в опросе
участвовали
респонденты
из 10 городов,
то какой тип
надо было бы
присвоить
переменной
с именем City и
меткой
переменной
“Город”?

NB! Если присвоить символьный тип, то при вводе, сколько было
респондентов из Владивостока, столько раз и придется набирать
название города. Лучше уж каждому городу присвоить номер и вместо
названия города вводить его номер, правда, нужно помнить, какому
городу соответствует какой номер, но SPSS подскажет это, если вместо
ввода номера города нажать стрелку в углу ячейки и выбрать город из
вывалившегося списка, тогда номер метки сам окажется в ячейке.
Попробуйте это с полом респондента.
У переменных есть значения и есть метки значений, в ячейках же
показывается либо то, либо другое, управляет этим команда:

View
Value Label
Попробуйте.
Возможность выбирать при вводе из списка работает
только при включенном режиме Value Label

More Related Content

What's hot

использование встроенных функций
использование встроенных функцийиспользование встроенных функций
использование встроенных функцийguest083efda
 
электронные таблицы основные параметры электронных таблиц основные типы и ...
электронные таблицы   основные параметры электронных таблиц  основные типы и ...электронные таблицы   основные параметры электронных таблиц  основные типы и ...
электронные таблицы основные параметры электронных таблиц основные типы и ...guest8851ad2
 
радченко и мухина
радченко и мухинарадченко и мухина
радченко и мухинаPN07091993
 
0014
00140014
0014JIuc
 
Lesson10 Num Seq
Lesson10 Num SeqLesson10 Num Seq
Lesson10 Num Seqguest6adc64
 
ACCESS связывание таблиц на схеме данных
ACCESS связывание таблиц на схеме данныхACCESS связывание таблиц на схеме данных
ACCESS связывание таблиц на схеме данныхTatjana Amerhanova
 

What's hot (14)

Stat 4 alpha
Stat 4 alphaStat 4 alpha
Stat 4 alpha
 
использование встроенных функций
использование встроенных функцийиспользование встроенных функций
использование встроенных функций
 
Word
WordWord
Word
 
Microsoft excel 2007
Microsoft excel 2007Microsoft excel 2007
Microsoft excel 2007
 
электронные таблицы основные параметры электронных таблиц основные типы и ...
электронные таблицы   основные параметры электронных таблиц  основные типы и ...электронные таблицы   основные параметры электронных таблиц  основные типы и ...
электронные таблицы основные параметры электронных таблиц основные типы и ...
 
Stat 5 alpha
Stat 5 alphaStat 5 alpha
Stat 5 alpha
 
радченко и мухина
радченко и мухинарадченко и мухина
радченко и мухина
 
0014
00140014
0014
 
Занятие 1 Представление Excel
Занятие 1 Представление ExcelЗанятие 1 Представление Excel
Занятие 1 Представление Excel
 
Excel05
Excel05Excel05
Excel05
 
Excel11
Excel11Excel11
Excel11
 
Lesson10 Num Seq
Lesson10 Num SeqLesson10 Num Seq
Lesson10 Num Seq
 
Excel
ExcelExcel
Excel
 
ACCESS связывание таблиц на схеме данных
ACCESS связывание таблиц на схеме данныхACCESS связывание таблиц на схеме данных
ACCESS связывание таблиц на схеме данных
 

Viewers also liked

Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)
Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)
Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)Gleb Zakhodiakin
 
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозированияПрогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозированияGleb Zakhodiakin
 
Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...
Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...
Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...Gleb Zakhodiakin
 
New opensource geospatial software stack from NextGIS
New opensource geospatial software stack from NextGISNew opensource geospatial software stack from NextGIS
New opensource geospatial software stack from NextGISMaxim Dubinin
 
OpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проекты
OpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проектыOpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проекты
OpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проектыMaxim Dubinin
 
Язык R: анализ и визуализация данных
Язык R: анализ и визуализация данныхЯзык R: анализ и визуализация данных
Язык R: анализ и визуализация данныхMatrunich Consulting
 
Openstreetmap: Инфраструктура неокартографии
Openstreetmap: Инфраструктура неокартографииOpenstreetmap: Инфраструктура неокартографии
Openstreetmap: Инфраструктура неокартографииMaxim Dubinin
 
Социальные картографические сервисы: кто, как и зачем их использует
Социальные картографические сервисы: кто, как и зачем их используетСоциальные картографические сервисы: кто, как и зачем их использует
Социальные картографические сервисы: кто, как и зачем их используетMaxim Dubinin
 
Metro4All - Метро для всех
Metro4All - Метро для всехMetro4All - Метро для всех
Metro4All - Метро для всехMaxim Dubinin
 
Место Postgres/PostGIS в экосистеме открытого ПО
Место Postgres/PostGIS в экосистеме  открытого ПОМесто Postgres/PostGIS в экосистеме  открытого ПО
Место Postgres/PostGIS в экосистеме открытого ПОMaxim Dubinin
 
Dubinin opengov geodata
Dubinin opengov geodataDubinin opengov geodata
Dubinin opengov geodataMaxim Dubinin
 
MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?
MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?
MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?Maxim Dubinin
 
Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)
Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)
Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)Maxim Dubinin
 
OpenStreetMap address base: ready for prime time?
OpenStreetMap address base: ready for prime time?OpenStreetMap address base: ready for prime time?
OpenStreetMap address base: ready for prime time?Maxim Dubinin
 
Качество открытых государственных геоданных
Качество открытых государственных геоданныхКачество открытых государственных геоданных
Качество открытых государственных геоданныхMaxim Dubinin
 
R - как инструмент обработки и анализа пространственных данных
R - как инструмент обработки и анализа пространственных данныхR - как инструмент обработки и анализа пространственных данных
R - как инструмент обработки и анализа пространственных данныхMaxim Dubinin
 
Открытые ГИС: понемногу обо всём
Открытые ГИС: понемногу обо всёмОткрытые ГИС: понемногу обо всём
Открытые ГИС: понемногу обо всёмMaxim Dubinin
 
В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...
В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...
В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...ЗПШ СПбГУ
 

Viewers also liked (20)

Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)
Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)
Прогнозирование - Лекция 5. Методология Бокса-Дженкинса (модели ARIMA)
 
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозированияПрогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
 
Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...
Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...
Прогнозирование - Лекция 6. Использование инструментов подготовки данных и пр...
 
New opensource geospatial software stack from NextGIS
New opensource geospatial software stack from NextGISNew opensource geospatial software stack from NextGIS
New opensource geospatial software stack from NextGIS
 
OpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проекты
OpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проектыOpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проекты
OpenStreetMap и краудсорсинговые тематические проекты
 
Язык R: анализ и визуализация данных
Язык R: анализ и визуализация данныхЯзык R: анализ и визуализация данных
Язык R: анализ и визуализация данных
 
Openstreetmap: Инфраструктура неокартографии
Openstreetmap: Инфраструктура неокартографииOpenstreetmap: Инфраструктура неокартографии
Openstreetmap: Инфраструктура неокартографии
 
Социальные картографические сервисы: кто, как и зачем их использует
Социальные картографические сервисы: кто, как и зачем их используетСоциальные картографические сервисы: кто, как и зачем их использует
Социальные картографические сервисы: кто, как и зачем их использует
 
Metro4All - Метро для всех
Metro4All - Метро для всехMetro4All - Метро для всех
Metro4All - Метро для всех
 
Место Postgres/PostGIS в экосистеме открытого ПО
Место Postgres/PostGIS в экосистеме  открытого ПОМесто Postgres/PostGIS в экосистеме  открытого ПО
Место Postgres/PostGIS в экосистеме открытого ПО
 
Dubinin opengov geodata
Dubinin opengov geodataDubinin opengov geodata
Dubinin opengov geodata
 
MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?
MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?
MapsWithMe. Котяра, когда название пришлешь!?
 
Metro4All
Metro4AllMetro4All
Metro4All
 
Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)
Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)
Открыть или не открыть .... (государственные геоданные)
 
OpenStreetMap address base: ready for prime time?
OpenStreetMap address base: ready for prime time?OpenStreetMap address base: ready for prime time?
OpenStreetMap address base: ready for prime time?
 
Esri и opensource
Esri и opensourceEsri и opensource
Esri и opensource
 
Качество открытых государственных геоданных
Качество открытых государственных геоданныхКачество открытых государственных геоданных
Качество открытых государственных геоданных
 
R - как инструмент обработки и анализа пространственных данных
R - как инструмент обработки и анализа пространственных данныхR - как инструмент обработки и анализа пространственных данных
R - как инструмент обработки и анализа пространственных данных
 
Открытые ГИС: понемногу обо всём
Открытые ГИС: понемногу обо всёмОткрытые ГИС: понемногу обо всём
Открытые ГИС: понемногу обо всём
 
В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...
В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...
В,Л. Волохонский "Исследования в промышленном масштабе: сбор данных, обработк...
 

Similar to 1 spss общие сведения

Типы данных
Типы данныхТипы данных
Типы данныхOlgaDask
 
Робота в Excel Excel 2007
Робота в Excel Excel 2007 Робота в Excel Excel 2007
Робота в Excel Excel 2007 irina tolstikova
 
Запись алгоритмов на языках программирования
Запись алгоритмов на языках программированияЗапись алгоритмов на языках программирования
Запись алгоритмов на языках программированияssusere39acb
 
Электронные таблицы
Электронные таблицыЭлектронные таблицы
Электронные таблицыAndrey Dolinin
 
презентация лекции №2
презентация лекции №2презентация лекции №2
презентация лекции №2student_kai
 
Базы данных лекция №7
Базы данных лекция №7Базы данных лекция №7
Базы данных лекция №7Vitaliy Pak
 
Язык программирования Паскаль
Язык программирования ПаскальЯзык программирования Паскаль
Язык программирования ПаскальOlgaDask
 
Java. Строки. Класс String.
Java. Строки. Класс String.Java. Строки. Класс String.
Java. Строки. Класс String.Unguryan Vitaliy
 
Уровни проектирования информационной системы (обзор материалов портала wiki....
Уровни проектирования информационной системы  (обзор материалов портала wiki....Уровни проектирования информационной системы  (обзор материалов портала wiki....
Уровни проектирования информационной системы (обзор материалов портала wiki....Media Gorod
 
007
007007
007JIuc
 
правила заполнения отчётов эмкпмо
правила заполнения отчётов эмкпмоправила заполнения отчётов эмкпмо
правила заполнения отчётов эмкпмоVictor Filimonov
 
базы данных.назаров
базы данных.назаровбазы данных.назаров
базы данных.назаровDifferent_56
 
базы данных.назаров
базы данных.назаровбазы данных.назаров
базы данных.назаровDifferent_56
 
методические указания к выполнению лабораторных работ в Excel
методические указания к выполнению лабораторных работ в Excelметодические указания к выполнению лабораторных работ в Excel
методические указания к выполнению лабораторных работ в ExcelMKoryakina
 
Базы данных лекция №5
Базы данных лекция №5Базы данных лекция №5
Базы данных лекция №5Vitaliy Pak
 

Similar to 1 spss общие сведения (20)

Типы данных
Типы данныхТипы данных
Типы данных
 
Робота в Excel Excel 2007
Робота в Excel Excel 2007 Робота в Excel Excel 2007
Робота в Excel Excel 2007
 
Запись алгоритмов на языках программирования
Запись алгоритмов на языках программированияЗапись алгоритмов на языках программирования
Запись алгоритмов на языках программирования
 
Excel
ExcelExcel
Excel
 
Электронные таблицы
Электронные таблицыЭлектронные таблицы
Электронные таблицы
 
презентация лекции №2
презентация лекции №2презентация лекции №2
презентация лекции №2
 
Chislovie
ChislovieChislovie
Chislovie
 
Базы данных лекция №7
Базы данных лекция №7Базы данных лекция №7
Базы данных лекция №7
 
Язык программирования Паскаль
Язык программирования ПаскальЯзык программирования Паскаль
Язык программирования Паскаль
 
Java. Строки. Класс String.
Java. Строки. Класс String.Java. Строки. Класс String.
Java. Строки. Класс String.
 
Module 5 1
Module 5 1Module 5 1
Module 5 1
 
Уровни проектирования информационной системы (обзор материалов портала wiki....
Уровни проектирования информационной системы  (обзор материалов портала wiki....Уровни проектирования информационной системы  (обзор материалов портала wiki....
Уровни проектирования информационной системы (обзор материалов портала wiki....
 
Лекция №3
Лекция №3Лекция №3
Лекция №3
 
007
007007
007
 
правила заполнения отчётов эмкпмо
правила заполнения отчётов эмкпмоправила заполнения отчётов эмкпмо
правила заполнения отчётов эмкпмо
 
базы данных.назаров
базы данных.назаровбазы данных.назаров
базы данных.назаров
 
базы данных.назаров
базы данных.назаровбазы данных.назаров
базы данных.назаров
 
clasification
clasificationclasification
clasification
 
методические указания к выполнению лабораторных работ в Excel
методические указания к выполнению лабораторных работ в Excelметодические указания к выполнению лабораторных работ в Excel
методические указания к выполнению лабораторных работ в Excel
 
Базы данных лекция №5
Базы данных лекция №5Базы данных лекция №5
Базы данных лекция №5
 

1 spss общие сведения

  • 2. Представление данных в SPSS Данные представляются в виде матрицы, строкам которой соответствуют объекты (анкеты), а столбцам - признаки (отдельные вопросы и подвопросы анкеты). Синонимом слова "признак" является слово "переменная”. Столбцы – переменные с закодированными ответами на вопросы анкеты (variables). 1 столбец = 1 переменная Строки – единицы наблюдения: респондент, пациент, предприятие, товар и т.п. (case) 1 строка = 1 наблюдение Имя переменной (Variable Name) - это последовательность букв и цифр, начинающаяся с буквы, длиной не более 8 символов. Применяются буквы только латинского алфавита. Внутри имени можно использовать знаки . @ # _ $. Метка переменной (Variable Label) используется для пояснения смысла переменной. Например, переменная с именем populath имеет метку “Численность населения в тыс. чел.”, а переменная с именем Urban - метку “Процент городского населения”. Метки переменных могут быть длиной до 256 знаков. Их можно записывать кириллическим шрифтом.
  • 3. Окна в SPSS 1. Окно приложения SPSS - содержит главное меню системы, используемое для работы с файлами, для выбора статистических процедур и т.п., а также панель инструментов, служащую для ускорения доступа к ресурсам. 2. Окно редактора данных содержит в себе два листа с ярлычками Data View и Variable View. На листе Data View отображается содержимое текущего файла данных, а на листе Variable View – описание структуры файла данных. С помощью редактора данных можно создавать новые файлы данных или корректировать старые. Окно редактора данных открывается автоматически при запуске SPSS , и в нем отображается пустой файл данных. При сохранении на внешних устройствах файлы данных получают расширение .SAV. 3. Окно вывода - в него попадают все результаты работы с системой: сообщения об ошибках, описательные статистики, таблицы сопряженности, диаграммы, графики, отчеты и пр. Окна вывода могут быть сохранены в файлах с расширением SPV. 4. Окно синтаксиса - текстовое окно - оно позволяет • - написать программу статистической обработки на специальном языке команд SPSS и выполнить ее, вместо того, чтобы работать в диалоговом режиме через меню, это удобно тогда, когда нужно много раз повторять одну и ту же последовательность действий, однако это требует знания командного языка; • - автоматически сохранить в виде команд последовательность действий, выполняемых через меню, с тем, чтобы потом не повторять эти действия, а только запустить запомненную программу, возможно при необходимости немного ее изменив!!!!! Автоматическое сохранение команд делается с помощью кнопки PASTE, которой снабжено большинство диалоговых команд, кроме того, в системе идет автоматическое сохранение всех выполняемых команд в специальном системном журнале. Окна синтаксиса сохраняются в файлах с расширением SPS.
  • 4. Data View - содержимое текущего файла данных
  • 5. Variable View – описание структуры файла данных
  • 6. Шкалы измерения переменных (Type и Measure) Номинальная шкала (Nominal). 1 вариант: тип переменной (Type) – символьный (String). “мужской” или “женский”, или “муж” и ”жен” 2 вариант: тип переменной (Type) – числовой (Numeric). 1, если респондент мужчина, и 2 - если женщина. Эти числа являются всего лишь кодами категорий, к ним не могут применяться никакие свойства чисел, такие как относительное значение, сложение или умножение. Порядковая, ординальная или ранговая шкала (Nominal или Ordinal) Это упорядоченная номинальная шкала. Каждая категория находится в позиции выше или ниже по отношению к другой. Классификация работников на клерков, менеджеров и высшее руководство; работа "интересна", "безразлична" или "не интересна”. Здесь неизвестно, насколько выше та или иная категория: расстояние между категориями невозможно измерить. Упорядочение - единственная математическая операция, применимая к порядковой шкале. Интервальная шкала (Ordinal) Можно определить не только порядок значений, но и расстояние между значениями. Не имеет смысла рассматривать, во сколько раз одно значение больше другого. Интервальная шкала не имеет определенной нулевой отметки, в разных системах измерения температуры ноль определен по-разному, и нельзя сказать, что 80оС в два раза горячее, чем 40оF. Шкала отношений (Scale) Позволяет измерять порядок и расстояние между значениями, но и пропорции значений. Зарплата, рост, вес. К этой шкале могут применяться любые математические операции.
  • 7. Кодирование данных (Values) и пропущенных данных (Missing values) Как правило, "затрудняюсь ответить", "отказ от ответа" и "нет ответа“ кодируются кодами 997, 998 и 999 соответственно. (7, 8, 9) или (97, 98,99) в зависимости от принятого количества знаков.
  • 8. Вопросы для самопроверки. Маленькие хитрости Вопрос Шкала Тип переменной Имя переменной (Variable name) 1.Фамилия Номинальная (nominal) Символьный Name 2. Пол Номинальная Числовой (целый) Sex 3. Возраст Интервальная (scale) Числовой Age 4. Образование Порядковая (ordinal) Числовой (целый) Educ Метка переменной (Variable label) Фамилия респондента Пол респондента Метки значений (Value label) Нет 1 –мужской 2- женский Возраст Нет Образование 1- Незаконченное среднее 2 - Среднее 3 - Незаконченное высшее 4 - Высшее Если бы в опросе участвовали респонденты из 10 городов, то какой тип надо было бы присвоить переменной с именем City и меткой переменной “Город”? NB! Если присвоить символьный тип, то при вводе, сколько было респондентов из Владивостока, столько раз и придется набирать название города. Лучше уж каждому городу присвоить номер и вместо названия города вводить его номер, правда, нужно помнить, какому городу соответствует какой номер, но SPSS подскажет это, если вместо ввода номера города нажать стрелку в углу ячейки и выбрать город из вывалившегося списка, тогда номер метки сам окажется в ячейке. Попробуйте это с полом респондента. У переменных есть значения и есть метки значений, в ячейках же показывается либо то, либо другое, управляет этим команда: View Value Label Попробуйте. Возможность выбирать при вводе из списка работает только при включенном режиме Value Label