Анализ социологических данных с применением пакета SPSS. Пошаговая исследовательская модель анализа данных, страница 4

Группа	Среднее значение возраста	Стандар. откл-е	Кол-во объектов	Стандартная ошибка среднего	Расчет 95% ДИ среднего
м	43,05	17,27	449 (21,19)	17,27/ sqrt (449)	(2*0,815) = 1,63 +(-)
ж	45,80	16,83	726 (26,94)	-	1,25 +(-)

Таблица 4 Пример расчет 95% интервала значений признака

Группа	Среднее значение возраста	Стандар. откл-е	Расчет границ 95% интервала значений	Нижняя граница	Верхняя граница
м	43,05	17,27	(+/-)2*17,2 = 34,54	8,51	77,59
ж	45,80	16,83	(+/-) 2*16,83	12,14	79,46

Таблица 5. Тест Колмогорова-Смирнова: проверка нормальности выборочного распределения признака «возраст» (TestsofNormality)

Пол	Kolmogorov-Smirnov
	значение статистики Statistic	степень свободы df	эмпирический уровень значимости Sig.
м	0,096	449	0,000
ж	0,085	726	0,000

 

Рис.1Ящичковая диаграммаРис. 2График Q-Q с исключенным трендом

признака «возраст» в группе женщин

Рис.3Гистограмма распределения                                     Рис. 4 Гистограмма распределения натурального    возраста в группе женщин (с наложением                          логарифма возраста в группе женщин кривой нормального распределения)                                  (с наложением кривой нормального   распределения)

Операции с файлами данных

(Процедура DATA)

Меню DATA содержит различные возможности для преобразования массива данных. На практике часто используется процедура агрегирования данных, заключающаяся в укрупнении объектов анализа. Последовательность шагов этого процесса представлена на рис. 1 – 4.

В табл. 1 отражены результаты «ремонта выборки» с помощью весовых коэффициентов.

Агрегирование данных

(Aggregate)

Рис. 1 Исходный массив (объекты – респонденты)

Рис. 2 Процедура Aggregate

Рис. 3 Создание новых (агрегированных) переменных

Per. above – процент объектов, у которых переменная принимает значения большие указанного (включительно).

Per. below – процент объектов, у которых переменная принимает значения меньшие указанного (включительно).

Frac. above – доля объектов, у которых переменная принимает значения большие указанного (включительно).

Frac. below – доля объектов, у которых переменная принимает значения меньшие указанного (включительно).

Per. inside – процент объектов, у которых значение переменной находится в указанном интервале (интервал закрытый).

Рис. 4. Агрегированный массив данных

Процедура взвешивания данных

(Weight cases)

Таблица 1. Структура выборки до и после взвешивания

Район	Структура до взвешивания	Структура генеральной совокупности	Весовой коэффициент	Структура после взвешивания
Дзержинский	10,2	11,0	1,1	11,3
Железнодорожный	8,0	4,4	0,6	4,8
Заельцовский	10,4	9,7	0,9	9,4
Калининский	10,0	12,2	1,2	12,0
Кировский	10,0	11,9	1,2	12,0
Ленинский	14,7	19,2	1,3	19,3
Октябрьский	10,0	12,4	1,2	12,0
Первомайский	8,4	5,0	0,6	5,1
Советский	9,7	9,2	0,9	8,8
Центральный	8,7	5,1	0,6	5,2
ВСЕГО	100,0	100,0	-	100,0