cursul 1 managementul datelor brute

5/25/2018 Cursul 1 Managementul Datelor Brute

1/23

Cursul 1.

SPSSprezentare general.

Managementul datelor brute

Aplicaii computerizate ale datelor

Lector univ. dr. Ana-Maria Cazan


2/23


3/23

Folosirea SPSS

(Everitt & Howell, 2005)


4/23

Mituri despre SPSS

Cu SPSS nu trebuie s tii statistic

SPSS face tot Cu SPSS statistica devine o joac de

copil

Statistica este OK dar SPSS complictotul


5/23

Rolul SPSS

SPSS-ul este nu doar o interfa, ci un nod care leagdatele interne ale cercettorului motivaii, deprinderi,cunotine de cultura domeniului su, de statistic i dedezvoltrile foarte actuale ale acesteia.

Scopul

nelegerea realitii complexe a naturii umane, a relaiilorsociale i educaiei,

oferirea unor puternice mijloace de aciune practic, deverificare i de control a acesteia.


6/23

SPSS aspecte generale

SPSS: pachet de programe destinat analizei statistice adatelor

programe similare: SAS, Statistica for Windows, Minitab,

Systat, GraphPad MS Excel, care are i el funcii statistice

SPSS se distinge prin structurarea riguroas i uurinautilizrii, chiar i pentru nceptori

Cea mai nou versiune: IBM SPSS 22


7/23

i acum ce fac cu

datele?


8/23

Folosirea SPSS

pentru crearea bazei de dateDeschidei o baz de date nou.

Type in data.

OK.

Selectai Variable view.

Definii numele (Name), tipul variabilei (TypeNumericpentru date numerice, Stringpentru cele nominale).

Completai cmpurile Width iDecimals cu valorilecorespunztoare datelor pe care trebuie s le introducei.

Completai laLabel numele complet al variabilei.

Valueseste util pentru variabilele msurate pe scalenominale, pentru c fiecrei categorii i atribuim o valoarenumeric.

De laMeasures alegem scala de msur adecvat:Nominal, Ordinal sau Scale.


9/23


10/23

Paii analizei statistice cu SPSS1. Introducerea datelor

2. Pregtirea datelor

3. Selectarea procedurii statistice

4. Selectarea variabilelor ce urmeaz a fi supuseprelucrrii

5. Rularea procedurii

6. Analiza rezultatelor n Viewer

7. Editarea rezultatelor


11/23


12/23


13/23

Funcii SPSS

managementul bazelor de date

transformarea datelor analiza datelor

prezentarea datelor(grafice,

tabele)


14/23

Reguli de baz ale organizrii

datelor1. Datele trebuie s fie, pe ct posibil, numerice.

2. Fiecare variabil trebuie s ocupe aceeai locaie(poziie) pentru fiecare caz

3. Toate codurile pentru o variabil trebuie s fie reciprocexclusive

4. Fiecare variabil va fi codificat astfel nct s obinem

un maximum de informaie5. Pentru fiecare caz al fiecrei variabile trebuie s existe

un cod numeric


15/23

Managementul datelor

adugare cazuri, adugare variabile,combinare, scriere a fiierelor

sortarea cazurilor selectarea cazurilor(conditiont sau

aleator)

crearea de fiiere agregate saurezumate


16/23

Transformarea datelor

transformri numerice creare de variabile noi recodificarea variabilelor existente

transformri pe iruri de caractere transformri de date temporale-

calendaristice


17/23

Categorii de variabile

Primare

includ valori rezultate direct din cercetare si care au fostintroduse, de regul, de la tastatura;

Secundare

rezult prin transformrile aplicate variabilelorprimare

Recomandare important se va evita modificarea valorilor unei variabile primare!


18/23

Situaii n care sunt necesare transformri

Avem mai multe variabile primare care contin raspunsurile lantrebarile unei scale de tip Lickert si suntem interesati sa calculam

suma raspunsurilor la toate sau la o parte a ntrebarilor;

Avem un numar de variabile primare n care se afla rezultatulpartial pentru fiecare minut din cele 10 cte dureaza un test de calcul

aritmetic: dorim sa cream o noua variabila (secundara) n care sa avem

media performantei pe cele 10 minute

sau constanta (prin abaterea standard) a performantei pe cele 10minute, pentru fiecare subiect;

Avem o variabila care contine data nasterii si dorim sa cream pebaza ei o alt variabila, care sa contina vrsta;

Dorim sa transformam valorile unei variabile cantitative n valoricategoriale (gruparea de frecvene).


19/23

Organizarea datelor pentru

analiza

Sortarea bazei de datemprirea bazei de date n subgrupuri

Selectarea unor seturi de date Concatenarea bazelor de dateAdugarea de variabile

Adaugarea de cazuri Inversarea liniilor cu coloanele


20/23

Managementul datelor lips

1.

Nu inem cont de datele lips i eliminm rezultatele subiectuluirespectiv (Posibil numai dac sunt puine date lips iar

absena lor este aleatorie!)

2.

Dac avem multe date lips:mprim fiierul n dou eantioane: cu date lips i fr date

lipsDac exist diferene semnificative ntre cele dou grupe n ceeace privete variabile importante pentru studiu, nu se recomandeliminarea cazurilor


21/23

Estimarea valorilor lips


22/23

Exemplificri transformarea i

recodificarea datelor

Data:

Sort Cases

Transpose Merge Files Split File Select Cases

Transform

Compute

Recode Replace Missing values Rank Cases


23/23

cursul 1 managementul datelor brute

Documents