Истомина О.А. Методические указание к курсу Компьютерные методы в психодиагностике

Подождите немного. Документ загружается.

Решение статистических задач различного типа возможно при помощи

целого ряда компьютерных программ, как стандартных (представленных в

Microsoft Office), так и специализированных. Полный обзор существующих

на данный момент статистических пакетов представлен в книге Ю. Н. Тюри-

на и А. А. Макарова (см. рекомендуемую литературу). Авторы в том числе

описывают русскоязычные статистические пакеты, которые, во-первых, пре-

имущественно выполнены в MS-DOS и, во-вторых, к сожалению, не получи-

ли широкого распространения, в отличие от англоязычных программ, таких

как SPSS и Statistica.

В данном разделе рассмотрены элементы обработки данных в про-

грамме Microsoft Excel, SPSS 11.5 for Windows Russian version и Statistica 6.0

Russian version. В «русских» версиях программ SPSS и Statistica, по сути,

русскими являются только команды и подкоманды меню, которые, к сожале-

нию, не всегда удачно переведены; результаты статистического анализа вы-

водятся на английском языке

Работа с программой Microsoft Excel

Решение ряда задач с помощью программы Microsoft Excel иногда яв-

ляется более простым и удобным способом обработки данных, менее «хло-

потным», чем работа со статистическими пакетами (конечно, когда речь не

идет о множественных обсчетах массива данных с применением большого

диапазона статистических средств). В данном параграфе рассмотрен алго-

ритм расчета одного из наиболее распространенных статистических критери-

ев – критерия χ

К. Пирсона. Однако прежде, чем приступить к описанию

данного алгоритма, необходимо осветить несколько правил математических

операций в Excel.

Правила ввода формул: 1. Формула может быть введена в любую ячейку листа Micro-

soft Excel; 2. Формула может быть введена с помощью иконки формул (функций – fx), а

может быть введена «вручную»; 3. Формула всегда начинается со знака «=», а заканчи-

вается нажатием на клавишу Enter; 4. Формула отображается в «строке формул» (под

Это имеет два следствия: во-первых, в данном разделе команды описываются одновременно на русском и

английском языках; во-вторых, в более новых версиях программ русский перевод может не соответствовать

описанным здесь версиям (тогда как порядок английских команд остается стабильным).

панелью инструментов), введя курсор в которую, можно вносить корректировки; 5. В

формулу можно вводить числа «от руки», можно вводить «ячейки», а между ними – ма-

тематические операторы (например, если нужно суммировать значения ячейки А1 и

ячейки А2, то (после знака =) необходимо мышкой один раз щелкнуть на ячейке А1, за-

тем с клавиатуры ввести +, щелкнуть на ячейке А2 (и нажать Enter)); 6. Математические

операторы в формулу вводятся с клавиатуры (калькулятор на правой стороне клавиа-

туры включается клавишей Num Lock), виды операторов: * (умножить), / (делить), +

(прибавить), – (отнять); возведение значения ячейки в квадрат можно произвести, ум-

ножив ее «на саму себя», другие степени вводятся с помощью значка ^ (английский

алфавит, цифра 6 с Shift), например, при возведении в куб выражение выглядит «^3»; 7.

При необходимости рассчитать некий показатель по диапазону данных сначала ставит-

ся открывающаяся скобка (, затем мышкой выделяется диапазон, затем ставится за-

крывающаяся скобка ); 8. При написании формул пробелы не ставятся; 9. Формулу

можно «протягивать» с помощью курсора +; 10. При протяжке формул происходит сдвиг

(например, в ячейку В1 можно ввести формулу А1*100%, затем потянуть вниз, при

сдвиге в ячейке В2 окажется формула А2*100%, в ячейке В3 окажется А3*100% и т. д.);

11. Предыдущее правило имеет ограничение – например, при необходимости вычесть

из значений ячеек В1:В10 значение, содержащееся в ячейке А1 (если формула введена

именно путем щелчков на ячейки, в отличие от вписывания «от руки» числа, содержа-

щегося в ячейке А1), благополучно операция будет произведена только для ячейки В1,

потому что из ячейки В2 будет уже вычитаться значение ячейки А2 (и так далее, из В10

будет, соответственно, вычитаться значение ячейки А10). Избежать этого можно двумя

способами: либо вводить число от руки (что несложно, если оно невелико), либо фик-

сировать значение (в данном примере – А1) с помощью значков $ (ставится после бук-

вы и после цифры); в данном примере вводимая изначально формула будет выглядеть

следующим образом: В1-

А$1$ (значки $ ввести можно только из «строки формул»).

Рассмотрим некоторые формулы и математические операции, наиболее

часто востребованные в работе с психодиагностическими данными (табл. 9).

Таблица 9.

Формулы в программе Microsoft Excel и их назначение.

Формула, введение Назначение

Сумма: выделить диапазон данных (по го-

ризонтали или по вертикали), которые не-

обходимо суммировать, нажать Σ на пане-

ли инструментов.

Самая простая и расхожая формула, не

требующая специфического алгоритма

введения. Назначение очевидно.

Среднее арифметическое: =Σ/N (числи-

тель – выделяется ячейка с суммой, зна-

менатель – количество измерений (чаще

всего – величина выборки, то есть количе-

ство человек)).

Среднее арифметическое является мерой

центральной тенденции, используется во

множестве расчетов при обработке ре-

зультатов психодиагностики по той или

иной шкале.

Дисперсия: =дисп(диапазон) (диапазон

выделяется мышкой – вся совокупность

полученных данных по шкале).

Дисперсия является наиболее часто ис-

пользующейся мерой рассеяния случай-

ной величины.

Стандартное отклонение:

=корень(дисперсия) (в скобочках – мышкой

выделяется ячейка с дисперсией).

Стандартное отклонение обозначается

символом σ. С помощью описанной фор-

мулы извлекается квадратный корень из

любого значения.

Вычисление процента: =ячейка*100/N

(ячейка – выделяется мышкой, N – коли-

чество измерений, чаще – количество че-

ловек или величина выборки).

Таким образом вычисляются разного рода

процентные отношения (например, какой

процент выборки обладает высокими по-

казателями по шкале «гипертимности»).

Подсчет удовлетворяющих условию слу-

чаев: =счетесли(диапазон;«=число») (диа-

пазон выделяется мышкой, число вводит-

Очень полезная функция, позволяющая

подсчитывать данные, удовлетворяющие

определенному условию (в фильтре Excel

ся от руки).

Вместо знака равно может быть любой

другой оператор (>, >=, <, <=); точка с за-

пятой и кавычки в формуле обязательны.

такой счет невозможен) – например, коли-

чество людей в выборке, обладающих вы-

раженной акцентуацией по шкале «демон-

стративности» («>=18»). Важно, что вме-

сто чисел можно вводить слова (например,

посчитать людей, у которых уровень ин-

теллекта «средний» («=средний»)). Таким

образом, с помощью данной функции воз-

можны даже элементы контент-анализа.

Нормирование данных в программе Microsoft Excel

С помощью критерия χ

К. Пирсона производится сравнение эмпириче-

ского распределения с теоретическим (нормальным). Если проверка с помо-

щью данного критерия подтверждает тот факт, что эмпирическое распреде-

ление нормально (соответствует параметрам нормального распределения),

то, во-первых, по отношению к полученным в исследовании данным стано-

вится возможным применение параметрических критериев, во-вторых, для

этих психодиагностических данных могут быть рассчитаны нормы (посколь-

ку данное распределение рассматривается как устойчивое и репрезентатив-

ное по отношению к генеральной совокупности)

Если параметры эмпирического распределения оказались далеки от

«нормальных», это имеет несколько следствий: во-первых, к полученным

данным применимы только непараметрические критерии; во-вторых, расчет

норм (если это является необходимым) производится с помощью других, бо-

лее сложных средств

; в-третьих, это означает некую асимметрию в полу-

ченных результатах (см. выше параметры нормального распределения), что

должно стать предметом специального анализа (определения характера

асимметрии, поиска фактора (причины, детерминанты), влияющего на ре-

зультаты респондентов подобным образом).

Есть несколько нюансов, которые необходимо учитывать при этом: 1) величина выборки – многие исследо-

ватели склоняются к тому, что о «нормах» можно говорить на основании диагностики выборки, составляющей

около 100 человек (минимум); 2) специфика (рандомизация) выборки – в зависимости от особенностей вы-

борки могут быть различные виды норм (локальные, профессиональные и др.) – см. рекомендуемую литера-

туру.

См. рекомендуемую литературу (например, С. А. Данченко).

Математически 

-критерий представляет собой сумму квадратов отклоне-

ний эмпирических частот (P

) от теоретических или ожидаемых (P

), отнесенную к

теоретическим частотам:





– P

)

i =1

Расчет эмпирического значения 

-критерия (

эмп.

) в Excel осуществ-

ляется при помощи «разложения» формулы на ряд простых последователь-

ных операций. Для того, чтобы это стало возможным, сначала раскрывается

значение и способы вычисления всех элементов формулы.

– эмпирическая частота – рассчитывается по полученным психодиагностическим

данным (см. описание эмпирического распределения); P

– теоретическая частота –

рассчитывается по формуле: P

N · h

∙

φ (U i) , U

X – Xср. , k – количество раз-

рядов признака, N – выборка

σ σ (количество человек), X – возмож-

ные значения

признака (разряды), Xср. – среднее арифметическое, σ – стандартное отклонение, h –

величина интервала (высота или шаг), φ (U i) – «ординаты нормальной кривой» (значе-

ния смотрятся по соответствующей таблице – Приложение 2).

Далее в Excel подготавливается таблица (табл. 10), в которую впо-

следствии заносятся те значения, которые не требуют арифметических дей-

ствий, либо считаются с помощью стандартных формул.

Таблица 10.

«Подготовка к процедуре нормирования».

Параметр Знач. Параметр Знач.

Выборка (N) Среднее арифметическое (Xcр.)

Интервал (шаг, высота, h) Дисперсия (Sx

)

Число разрядов признака (k) Стандартное отклонение (σ)

Степени свободы (υ = k – 1)

Выражение N · h / σ

Затем в лист вносятся значения респондентов по конкретной шкале

(рис. 5). После чего прописывается последовательность шагов расчета 

эмп.

виде заголовков (слева направо). Проводится сортировка эмпирических дан-

ных по шкале (по возрастанию), автоматическая нумерация. Далее начинает

выполняться алгоритм расчета критерия 

(табл. 11).

A B C D E F G H I J K

Выборка

(N)

Среднее

арифме-

тическое

(Хср.)

Интер-

вал (вы-

сота,

шаг, h)

Диспер-

сия (Sx

)

100,12

Число

разрядов

признака

(k)

Стан-

дартное

отклоне-

ние (σ)

Степени

свободы

(υ =

k – 1)

Выраже-

ние N · h

1,798

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

№ Данные

ЭМ

Х Pex X - Xср.

дел. на

ст. откл.

таблица

Pt Pex - Pt

возвес-

ти в

квадрат

делить

на Pt

1 0 0 1

-11 -1,0994

0,2203 0,396307

0,603693

0,364445

0,919604

2 1 1 2 -10 -0,9994

2 -9 -0,8995

4 2 3 3 -8 -0,7995

0 -7 -0,6996

6 3 5 0 -6

2 -5

8 3 7 0 -4

0 -3

10 6 9 0 -2

0 -1

12 21 11 0 0

1 1

14 21 13 0 2

0 3

16 24 15 0 4

0 5

18 24 17 0 6

сумма 198

0 7

19 0 8

0 9

21 3 10

0 11

23 0 12

4 13



эмп.

Рис. 5. Общий вид окна Microsoft Excel при нормировании данных.

Формулы по расчету среднего арифметического, дисперсии, стандарт-

ного отклонения вводятся сразу в соответствующие ячейки (D1, D2, D3).

Единственной формулой, подсчет который производится «отдельно», являет-

ся сумма.

Таблица 11.

Алгоритм расчета эмпирического значения критерия 

К. Пирсона.

Подготовительный этап

1. Внесение данных по шкале, сортировка

по возрастанию.

В примере данные по шкале «эмотивно-

сти» (опросник Г. Шмишека) заняли диапа-

зон ячеек В9:В26

2. Автоматическая нумерация (А9:А26). Часто исходные данные по шкале «пере-

путаны» (поскольку первоначально дан-

ные сортируются по фамилиям либо по

порядку кодов), поэтому необходимо рас-

положить их от минимума до максимума

3. Внести цифру в графу «выборка» коли-

чество измерений (А26 – показатель).

В данном случае – 18 человек протестиро-

вались по данной шкале

4. Определить интервал (шаг, высоту). Можно смотреть по шкале методики, либо

– по эмпирическим данным. В данном слу-

чае –

1, внести в соответствующую ячейку

(А2)

5. Посчитать сумму. Ячейка В27

6. Посчитать среднее арифметическое – в

ячейку D11 ввести формулу.

В данном примере формула выглядит так:

=В27/18

7. Посчитать дисперсию. В данном примере выделяемый диапазон

будет В9:В26

8. Посчитать стандартное отклонение. В данном примере формула в D3:

=корень(D2)

9. Посчитать выражение N · h / σ.

В данном примере формула в D4:

=В1*В2/D3

Основной этап

первый и второй шаги (см. А6 и В6) опускаются в описании

3. Внести в графу «Х» все возможные зна-

чения признака (от минимума до максиму-

ма через соответствующий интервал).

Производится с помощью функции «авто-

матической нумерации».

Установить число разрядов признака в

ячейку А3 (см. по колонке «Х»), опреде-

лить количество степеней свободы (А4).

Минимум по шкале «эмотивность» – 0,

максимум – 24, шаг интервала – 1. Два

правила: 1) если в выборке не встречают-

ся «крайние» значения (разряды), их мож-

но не вписывать; 2) если не встречаются

«внутренние» значения (разряды), они все

равно пишутся в обязательном порядке.

4. Посчитать эмпирическую частоту

(сколько раз в данном исследовании

встречается каждое значение признака).

Произвести проверку правильности под-

счета эмпирической частоты (сумма эмпи-

рических частот должна равняться вели-

чине выборки).

Небольшое количество случаев можно

считать визуально. В случае больших ко-

личеств это производится с помощью

мышки: выделить область (например, все

«3»): если количество менее 20 шт., то оно

высвечивается слева от строки формул

(клавишу не отпускать), если более 20 – в

«подсказке» слева от курсора (кол-во R).

5. В 1-ю ячейку колонки (Х – Хср.) ввести

формулу, протянуть ее курсором + (до

Е33).

Формула вставляется в ячейку Е9. Выде-

ляется первое значение колонки «Х» мыш-

кой, Хср. вводится от руки: =С9-11

[Это – числитель в формуле Ui]

6. Разделить значения предыдущей колон-

ки на значение стандартного отклонения,

протянуть формулу (до F33).

[результат - Ui]

Здесь и далее выделяется «параллель-

ное» (по горизонтали) значение предыду-

щей колонки. Значения стандартного от-

клонения ввести от руки: =Е9/10

7. Найти по таблице «ординаты нормаль-

ной кривой» (Приложение 2) значения φ (U

i).

Данная колонка – «таблица» – заполняет-

ся вручную. Правила работы с таблицей в

Приложении 2: смотрят первое значение

Ui (в данном случае –1,0994)

, затем в

таблице по вертикали ищут целое и деся-

тую долю (здесь 1,0), а по горизонтали –

сотую долю (здесь 9). В ячейке на их пе-

ресечении и находится φ (U i). Вписывает-

ся в рабочий лист следующим образом: 0,

и дальше – остальные 4 цифры. В данном

случае 0,2203.

8. Посчитать теоретическую (ожидаемую)

частоту: умножить φ (U i) на выражение N ·

h / σ (в «заготовке»).

В ячейке Н9 формула: =G9*1,798, протя-

нуть. [Результат – посчитана теоретиче-

ская частота для каждого Х].

9. Вычесть из эмпирических частот значе-

ния теоретических частот.

[числитель – фрагмент основной форму-

лы: P

- P

В ячейке I9 формула: =D9-H9, протянуть.

10. Возвести в квадрат разницу между эм-

пирическими и теоретическими частотами

[числитель основной формулы: (P

- P

)

В ячейке J9 формула: =I9*I9, протянуть.

11. Разделить квадрат разницы эмпириче-

ских и теоретических частот на теоретиче-

скую частоту.

[полная формула для каждого Х: (P

- P

)

]

В ячейке K9 формула: =J9/H9, протянуть.

12. Суммировать показатели в последней

колонке.

[готово: Σ ((P

- P

)

/ P

) от 1-го до послед-

него Х].

Выделить диапазон К9:К26, нажать Σ. По-

лученное значение и есть искомое эмпи-

рическое значение критерия хи-квадрат

(

эмп.

Последующие действия, интерпретация

1. Найти критическое значение критерия хи-квадрат (

кр.

). для данных степеней свобо-

ды (υ ) по таблице «Критические значения критерия 

для уровней статистической зна-

чимости p < 0,05 и p < 0,01 при разном числе степеней свободы υ» Приложения 2.

Поскольку выборка мала, следует выбрать низший уровень статистической значимости

(0,05). Соответственно, критическое значение критерия хи-квадрат в данном случае

равно 36,415.

2. Сравнить 

эмп.

с 

кр.

Если 

эмп.

< 

кр.

, принимается гипотеза Но об отсутствии разли-

чий между эмпирическим и теоретическим распределением, соответственно, эмпириче-

ское распределение подчиняется закону нормального распределения.

3. Если эмпирическое распределение нормально, то по отношению к нему можно ис-

пользовать параметрическую статистику, можно рассчитать нормы (в данном случае –

тестовые нормы для шкалы «эмотивность» опросника Г. Шмишека).

4. Формула расчета нормы: Хср. + σ. В данном случае нормальными для исследуемой

выборки («средними») будут следующие показатели по шкале «эмотивность»: [1; 21].

Соответственно, для данной выборки низкими являются результаты в 0 баллов, сред-

ними – от 1 до 21 балла, высокими – от 22 до 24 баллов

Работа ведется «по модулю» - то есть не зависит от того, положительное ли или отрицательное значение Ui

Дальнейшая обработка может заключаться в подсчете количества респондентов, обладающих низкими,

средними и высокими показателями (в рамках своей выборки) по данной шкале и пр. Отдельно анализирует-

ся вопрос о характере полученных норм, возможности экстраполяции полученных выводов и пр.

Аналогичным образом в программе Microsoft Excel могут быть пред-

ставлены самые различные математические критерии.

Работа с программой SPSS 11.5 for Windows Russian version

В данном разделе больше внимания уделено программе SPSS 11.5 for Win-

dows, чем программе Statistica. Различные статистические программы во многом

похожи. Если сравнить две программы между собой, то можно подчеркнуть пре-

имущества каждой из них: в программе SPSS значительно большие возможности

предоставляются пользователю с точки зрения фильтров на выборку

, при этом

программа Statistica предоставляет более мощные и разнообразные графические

возможности

. С точки зрения возможностей импорта-экспорта они примерно

одинаковы (например, данные из Microsoft Excel в обе программы можно внести с

помощью простого копирования-вставки). В целом, овладев навыками работы с

обеими программами, можно эффективно использовать ту или другую в зависимо-

сти от целей и характера статистической обработки данных.

1. Общие положения

В программе SPSS есть два типа файлов – «базы данных» и «результаты об-

счета». Порядок работы с программой таков: 1) создается база данных, в которую

вводятся данные и задаются их параметры (похоже на базу данных Access); этот

файл (расширение .sav) с данными является «основой», исходным материалом, по

которому производятся обсчеты, и сохраняется постоянно (на период обработки); 2)

находясь «внутри» базы данных пользователь производит различные расчеты, ко-

торые сохраняются не в базе данных, а как отдельные документы (название output,

расширение .spo, возможность быстрого экспорта в форматы .htm, .txt, .xls, .doc).

Запуск программы

. Пуск

→

Программы

→

SPSS

for

Windows

→

SPSS

11.5

for

Windows

Откр

ы-

вается диалоговое окно, которое предлагает выбор: 1) запустить обучение (излагаются основы

работы с SPSS на английском языке), 2) вводить данные (создание нового файла данных), 3)

выполнить запрос (ранее сформированный запрос на импорт в программу данных другого фор-

мата), 4) создать новый запрос (на импорт в программу данных другого формата с использова-

нием соответствующего мастера), 5) открыть уже существующий файл данных SPSS, с которым

Возможности быстро и легко обсчитывать массивы, каждый раз задавая новые условия, которым должны соответство-

вать данные, что является немаловажным в деятельности психолога, производящего обработку психодиагностических

данных.

В программе Statistica также более легко считается «описательная статистика», однако с последующим ее

использованием возникают определенные трудности.

вы недавно работали. Выбрать 2-й вариант → ok. Открывается окно, в котором создается база

данных – «редактор данных» (Data Editor). При первом открытии после установки программы на

компьютер редактор может открыться с «козябриками» → изменить шрифт (см. выше).

2. Создание базы данных (работа с редактором данных)

В редакторе данных есть два «листа» (внешне похожи на листы в Excel, пере-

ход между ними осуществляется также – щелчком мышкой на нужном, но листы

добавлять нельзя): 1) Переменные (Variable View

) – аналог «конструктора» Access,

в котором задаются параметры данных; 2) Данные (Data View) – «вместилище» са-

мих данных (именно сюда вводится вручную, либо с помощью импорта информа-

ция – так же, как в «режиме таблицы» Access). Если занесение в лист «данные» ин-

формации, полученной в ходе психодиагностики (коды обследованных, пол, воз-

раст, данные по конкретным методикам и пр.) не требует специфических знаний, то

заполнение листа «переменные» требует отдельного рассмотрения

1. Работа с листом «переменные» производится так же, как с «конструктором» Access – то есть

заполнение ведется «по горизонтали», но при этом задаются свойства столбцов листа «дан-

ные», то есть – вертикали.

2. В листе «переменные» 10 разделов-столбцов: имя (name), тип (type), знаков (width), знаков

(decimals), подпись (variable label), значение (value labels), потерянные (missing values), столбцов

(column format), выравнивание (alignment), измерение (measurement), каждый из которых имеет

свою функцию и каждый из которых необходимо заполнить:

имя (name) – название переменной (можно вводить не более 8 символов; примеры: «код»,

«пол», «возраст», «ГП», «ПД», «Рокич» и т. д.);

тип (type) – тип данных (аналогично описанным типам в Access – текстовые (не считаются), чи-

словые и т. д.; примеры: «код» – текстовый, остальные – числовые). При активировании ячейки

появляется в правом углу серый квадрат (нажать →«окошко выбора»): числовой (numeric) стоит

1-м в списке, текстовый (string, строка) – последним (7-м);

знаков (width) – количество знаков (в числовых данных) до запятой (по умолчанию – 8, можно

изменить – например, если данные будут только 2-значными числами, тогда в случае ошибки

при заполнении листа «данных» программа сможет ее предотвратить);

знаков (decimals) – количество знаков (в числовых данных) после запятой (по умолчанию – 2,

можно изменить – например, если данные будут всегда целыми числами);

подпись (variable label) – метка переменной (расшифровка для пользователя – может быть не

более 256 символов, примеры: «код» – «код респондента», «ГП» – «гипертимность» и т. д.

Первое название – русское в версии SPSS 11.5 (в других русских версиях может называться по-другому),

второе – английское.

По сути, это основная работа, от которой зависит корректность производимой в дальнейшем обработки

данных.

В отличие от Access, где это носит только характер «памятки», данные метки удобны в дальнейшей работе

при оперировании данными во время обработки (тогда поля видно не просто по цифрам, но и «по содержа-

нию»); рекомендуется заполнять.

значение (value labels) – метки значений, преимущественно используются для данных, измерен-

ных в шкале наименований: например, в поле «пол» цифре «1» приписывается метка «жен-

ский», цифре «2» – метка «мужской», либо в поле «возраст» цифра «1» – лицам, которым от 18

до 25 лет, цифра «2» – которым от 26 до 35 лет и т. д. Функция носит не прикладной, а прямой

(необходимый для работы) характер, поскольку в файлах «результатов обсчета» (output) пропи-

сываются не номера (названия) переменных (которые потом еще надо перекодировать), а сразу

– «категории» («мужчины», «женщины» и т. д.).

Порядок работы: войти (серый квадрат) → откроется диалоговое окно: в разделе «подпись к

значениям» (value labels) в графу «значение» (value) вводится цифра (пример – 1), в графу «под-

пись» (value label) вводится подпись (пример – женский) → нажать «добавить» (add), затем про-

цедура повторяется (2-мужской) → ok (continue).

потерянные (missing values) – можно определить, какие именно значения считать «пропущен-

ными» (по умолчанию программа считает пропущенными незаполненные ячейки). Есть несколь-

ко тонкостей: если психолог-диагност ставил цифру «0» (как результат методики) тем респон-

дентам, которые обследование по данной методике не проходили, это необходимо указать в

программе (поскольку 0 в ней является полноценной цифрой, участвующей в подсчете). При

открытии окна: флажок стоит на «нет пропущенных значений» (no missing values). Дальше мож-

но выбрать: «отделить потерянные значения» (discrete missing values, то есть дискретные значе-

ния

– можно задать до трех цифр, в приведенном примере 0 вписывается именно в эту графу);

«интервал + одно опциональное потерянное»: подразделы «от», «до», «дискретное» (range of

missing values: low, high + discrete value) (здесь – возможность убрать «крайние» значения, на-

пример, при нормировании – ниже, чем … и выше, чем … + задать одно дискретное число);

столбцов (column format) – формат столбца (оформление, количество символов в столбце-

колонке: по умолчанию – 8, можно изменить);

выравнивание (alignment) – выравнивание символов в столбцах-колонках с данными (по центру,

слева, справа);

измерение (measurement) – один из наиболее важных показателей – определение типа шкалы, в

которой измерены вносимые данные (см. выше): номинативной, порядковой или интервальной.

Порядок работы – нажать выбор: выбрать «масштаб» (scale, интервальная шкала), «порядко-

вая» (ordinal, порядковая или ранговая шкала), «номинальная» (nominal, номинальная, в том

числе дихотомическая, шкала). Примеры: «код», «пол», «возраст» – номинальная шкала; «ГП»,

«ПД» – интервальная шкала, «Рокич» – порядковая шкала

После заполнения листа «переменные» можно заполнять лист «данные»

–

либо вручную, либо с помощью импорта (производится с помощью мастера анало-

гично программе Access).

Практическая работа. Импортировать в SPSS тренировочный файл «ППО» из Excel,

задать параметры данных в листе «переменные».

После создания базы данных (установки параметров и ввода информа-

ции), в случае, если все процедуры выполнены корректно, ее содержание

можно вообще не менять (поскольку все манипуляции при обработке произ-

водятся отдельно). Единственная (и очень важная) функция, которая может

понадобиться здесь – фильтр, постановка условий на выборку.

Некорректный перевод – здесь и далее порядок – «оригинал» русской версии программы, затем – англий-

ское название, затем – смысловое содержание.

Процедура ранжирования данных (Преобразование (Transform) → Категория Выборки (Rank cases)), как и

ряд других, в данной работе не рассматривается (см. рекомендуемую литературу, например, С. И. Калинин).

Переход на лист «Данные» – щелчок по нему в нижнем левом углу. Окно выглядит похоже на лист Microsoft

Excel, но названия (введенные в листе «переменные») прописаны в названии столбцов (на сером фоне) –

также, как в программе Microsoft Access.