Az IBM SPSS Statistics programrendszer Gazdasginformatikus MSc A

Az IBM SPSS Statistics programrendszer Gazdaságinformatikus MSc

A termék nevének eredete Statistical Package for Social Scientics Statistical Product and Service Solutions SPSS PASW IBM SPSS Statistics 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 2

11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 3

IBM SPSS Statistics SPSS Server Sample. Power Smart. Reader Smart. Viewer Web Server SPSS Web. App Framework Report Writer Sample. Power Data Entry Amos Víz Designer Core System Base Statistics Custom Tables Advanced Statistics Regression Exact Tests Bootstapping Categories Forecasting Conjoint Decision Trees Neural Networks Direct Marketing Missing Values Data Preparation Complex Samples Programmability Extension IBM SPSS Modeller 13 Text Mining for Clementine Web Mining for Clementine Predictive Claims Clementine Server Predictive Call Center Predictive Marketing IBM SPSS Deployment Predictive Enterprise Services • Enterprise Manager • Enterprise Repository IBM SPSS Data Collection mr. Interview mr. Paper mr. Studio mr. Dialer mr. Translate mr. Scan mr. Tables 11/25/2020 Copyright 2010, SPSS Hungary. Ketskeméty László IBM SPSS Statistics Desktop Author Desktop Reporter 4 4

Data View üzemmód 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 5

Az adatmátrix 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 6

A mátrix egy adott sora (esete) a többváltozós minta egy eleme 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 7

A mátrix minden oszlopa (változója) statisztikai minta-realizáció, vagy egy idősor realizációja 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 8

11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 9

A Variable View üzemmód 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 10

A változó típusa (type) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 11

A változó címkéje (label) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 12

Értékcímkék megadása I. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 13

Értékcímkék megadása II. (value labels) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 14

Hiányzó adatok definiálása 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 15

Hiányzó adatok definiálása 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 16

A hiányzó adat I. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 17

A hiányzó adat II. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 18

11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 19

11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 20

A mérési szint I. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 21

Mérési szintek II. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 22

11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 23

11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 24

Adatok beolvasása: File/Open/Data 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 25

Adatok beolvasása 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 26

Adatok beolvasása 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 27

Output szerkesztő ablak (Viewer) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 28

Pozícionáló fa 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 29

Output elemek log 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 30

Output elemek diagrammok, ábrák oszlopdiagramm 11/25/2020 tortadiagramm Ketskeméty László IBM SPSS Statistics boxplot-ábra 31

Output elemek diagrammok, ábrák szóródás ábra 11/25/2020 hisztogramm Ketskeméty László IBM SPSS Statistics P-P grafikon 32

Output elemek táblázatok Jelentés a feldolgozott változókról 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 33

Output elemek táblázatok 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Kereszt-gyakoriság táblázat Statistics 34

Output elemek táblázatok Statisztikák listája 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 35

Output elemek táblázatok Gyakoriságtáblázat 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 36

Az adatok rendezése 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 37

Az adatok rendezése Rendezzük át az állományt a kor szerint növekvő sorrendbe! 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 38

Az adatok rendezése Növekvő sorrendet állítunk be 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 39

Az adatok rendezése A legfiatalabb esettel kezdődik a felsorolás. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 40

Új változók létrehozása • Új változó számítása (compute variable) • Átkódolás (recode into same variable) • Átkódolás más változóba (recode into different variable) • Automatikus átkódolás (automatic recode) • Kategorizálás (binning) • Rangszámképzés (rank cases) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 41

Új változók számítása 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 42

Kiszámítjuk az egy főre eső jövedelmet, ami egy új változó lesz (target variable). income= a családi jövedelem (ezer dollár) reside= az egy családban élők száma 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 43

A kifejezés képletének megadásakor használhatjuk a kalkulátort és a változó listát. „Direktben” is megadhatjuk a képletet a klaviatúráról. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 44

A képletekhez függvényeket is felhasználhatunk egy listából. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 45

A kiszámításhoz feltételeket is beállíthatunk: csak azoknál az eseteknél számol, aminél a beállított feltétel „igaz” értéket vesz fel. 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 46

Függvény csoportok • Arithmetic Functions • Statistical Functions • String/Numeric Conversion Functions • Date and Time Functions • Random Variable and Distribution Functions • Missing Value Functions • Logical Functions • LAG Function • VALUELABEL Function • Scoring Expressions (PASW Statistics Server) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 47

Átkódolás (recode into same variable) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 48

Átkódolás (recode into same variable) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 49

Átkódolás (recode into same variable) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 50

Átkódolás más változóba 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 51

Átkódolás más változóba 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 52

Átkódolás más változóba 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 53

Automatikus átkódolás 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 54

Automatikus átkódolás Pl. 4 1 7 2 11 3 215 4 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 55

Kategorizálás (binning) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 56

Kategorizálás (binning) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 57

Kategorizálás (binning) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 58

Kategorizálás (binning) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 59

Kategorizálás (binning) 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 60

Rangszámképzés 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 61

Rangszámképzés 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 62

Rangszámképzés 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 63

Rangszámképzés 11/25/2020 Ketskeméty László IBM SPSS Statistics 64

Az adatok szűrése

Az adatok szűrése Nincs szűrés, mindegyik esettel számolni akarunk

Az adatok szűrése Feltételtől függő szűrést aktivizálunk

Az adatok feltételes szűrése Csak a férfiak (m=male) eseteivel akarunk számolni

Az adatok szűrése Véletlentől függő szűrést aktivizálunk

Az adatok véletlenszerű szűrése Az esetek véletlenszerűen kiválasztott negyedével akarunk foglalkozni

Az adatok szűrése Az adatok csak egy kijelölt szeletét akarjuk vizsgálni

Az adatok egy részének kijelölése Csak az 50. esettől a 250. esetig számolunk

Az adatok szűrése Szűrőváltozót alkalmazunk. Azokat az eseteket hagyjuk el, ahol a szűrőváltozó 0 -s, vagy hiányzó adat.

Az adatok szűrése Alul is kapunk figyelmeztetést, hogy az állományt szűrtük!

Az adatok szűrése Csak szűrünk, de az adatok a mátrixban maradnak.

Az adatok szűrése A kiszűrt állományt elmenthetjük

Az adatok szűrése A kiszelektált eseteket törölhetjük az adatmátrixból. Ezek az adatok elvesznek.

Leíró statisztikák lehívása

Leíró statisztikák lehívása A diszkrét (kategória) változókat vegyük fel a listába! Gyakoriság táblázatot is kérünk. (Ez az alapértelmezett. )

Leíró statisztikák lehívása

A statisztikák táblázata

Gyakoriságtáblázat

Grafikonok kérése

Oszlopdiagramm

Tortadiagramm

A táblázatok beállítása

Folytonos változók esete Elmenthetjük új változókba a standardizáltakat

Folytonos változók esete

Két új változó keletkezett, a standardizált változók

Az EXPLORE parancsdoboz

EXPLORE táblázatok

EXPLORE grafikonok hisztogrammok

EXPLORE grafikonok P-P grafikonok

EXPLORE grafikonok dobozdiagramm

Kereszttáblázat

Aránystatisztikák

Az adatok centrális helyzetét leíró statisztikák mode a változó esetei közül a leggyakrabban előforduló érték. Ha több ilyen is van az adatban, azok közül a legkisebb. Ordinális és intervallum-skálás típusú adatoknál nem mindig van értelme. Tipikusan diszkrét változók centrumára jellemző statisztikáról van szó.

Az adatok centrális helyzetét leíró statisztikák

A szóródás mértékei

Ferdeség (skewness)

Csúcsosság (kurtosis)

Kvartilisek

Szár-és-levél ábra

Kontingencia-táblázat crosstabulation (kontingencia-táblázat, kereszttábla) Ez egy olyan táblázat, amelynek sorai egy változó (a sorváltozó) értékeihez, az oszlopai egy másik változó (az oszlopváltozó) értékeihez tartoznak. A táblázat egy eleme (cellája) a megfelelő sorváltozó érték és oszlopváltozó érték együttes előfordulási gyakoriságát jelenti az adott mintában. Tehát ha az rxs -es táblázat (i, j) cellájában k érték van, az azt jelenti, hogy a mintában éppen k db olyan eset van, ahol a sorváltozó az értékkészletének i-edik, az oszlopváltozó pedig j -edik elemét veszi fel.

Kontingencia-táblázat Két diszkrét (kategória) változó közötti összefüggés jellemzésére használt gyakoriság-táblázat: Az ij gyakiráság megmutatja, hogy az (yi, xj) párból hány van az adatmátrixban.

Kontingencia-táblázat 35 menedzser tanult 16 évig

Kontingencia-táblázat Ennyi lenne a gyakoriság, ha a változók függetlenek lennének!

Kontingencia-táblázat A sor % azt jelenti, hogy a tartalmazott gyakoriság a sor celláiban található össz-gyakoriság hány %-a. Az oszlop % a gyakoriságot a cellával egy oszlopban lévő gyakoriságösszeghez arányítja. A teljes % a cellagyakoriság és a mintanagyság hányadosa. A cellákban álló teljes %-ok összege a táblázatban 100%.

Kontingencia-táblázat A menedzserek a 16 évig tanuló dolgozók 59, 3%-át teszik ki (sor %) A menedzserek 41, 7%-a tanul 16 évig (oszlop %) A teljes állomány 7, 4 %-át teszik ki a 16 évig tanuló menedzserek teljes %)

Kontingencia-táblázat

2 -próba Pearson-féle 2 -statisztika a táblázat (i, j) cellájának gyakorisága,

2 -próba A sor és oszlopváltozók nem lehetnek függetlenek a kicsi szignifikancia szint miatt

Egyéb függetlenségi tesztek A többi teszt is elutasítja a függetlenséget!

Grafikus illeszkedésvizsgálat A lehetséges eloszlások: béta, Chi-négyzet , exponenciális, gamma, fél-normális, Laplace, Logisztikus, Lognormál, normális, pareto, Student-féle t, , Weibull, és egyenletes. A P-P ábrán az elméleti eloszlásfüggvény és az empirikus eloszlásfüggvény van összehasonlítva. A Q-Q ábrán látható pontok vízszintes tengelyhez tartozó koordinátái a változó tapasztalati kvantilisei, a függőleges tengelyen pedig a tesztelt eloszlás kvantilisei állnak. A jó illeszkedés esetén a pontok közel szóródnak az ábrán meghúzott egyenes körül!

Grafikus illeszkedésvizsgálat

Illeszkedésvizsgálat próbával

Illeszkedésvizsgálat próbával Az illeszkedés nem fogadható el!

A táblázatok formázása Az eredeti, alapértelmezett formázású kereszttábla

Az egér jobb gombjával tehetjük szerkesztő módba a táblázatot.

A táblázatok formázása A „gyári” beállításokat itt érjük el.

A táblázatok formázása A listából kiválasztunk egy megfelelő formázatot.

A táblázatok formázása

A táblázatok formázása A táblázat feliratait átírhatjuk

A grafikonok típusai

Oszlopdiagrammok Az egyszerű oszlopdiagrammok három típusa: A: Summaries for groups of cases B: Summaries of separate variables C: Values of individual cases

A gépkocsi típusok gyakoriságai Háztartási eszközök gyakoriságainak összehasonlítása CD eladásai hetenként

Oszlopdiagrammok A csoportosított oszlopdiagrammoknak is három típusa van. A: Summaries for groups of cases B: Summaries os separate variables C: Values of individual cases

Oszlopdiagrammok Gépkocsi típusok gyakoriságai az alkalmazás időtartama szerint A PC és PDA előfordulás összehasonlítása az alkalmazás időtartama szerint A CD reklámújságjainak heti száma és a webes letöltések heti száma

Oszlopdiagrammok A ragasztott oszlopdiagrammoknak is három típusa van. A: Summaries for groups of cases B: Summaries os separate variables C: Values of individual cases

Oszlopdiagrammok Gépkocsi típusok az alkalmazás hosszának függvényében A PC-k és PDA-ák összehasonlítása Az alkalmazás hossza szerint A szórólapok száma és a webes letöltések száma hetenként

3 D oszlopdiagrammok

3 D oszlopdiagrammok B tipusú grafikon, var 1=salary, var 2=salbegin, var 3=jobcat szereposztásban

Vonaldiagrammok

Vonaldiagrammok A kilenc különböző vonalgrafikon típus, amit elő lehet állítani

Vonaldiagrammok A CD eladások hetenként

Terület diagrammok

Terület diagrammok A hat lehetséges terület grafikon tipus

Tortadiagrammok A három tortaábra tipus

Tortadiagrammok (pie charts) A gépkocsi típusok összehasonlítása tortadiagrammon

Terjedelem ábrák

Terjedelem ábrák High-Low grafikon a kezdőfizetés és a fizetés különbségének szemléltetésére beosztásonként Az átlag és medián különbségek grafikonja a fizetés és kezdőfizetés esetén, beosztások szerint