تحليل المتغيرات الفئوية بشكل منفصل
أثناء تحليل بياناتك ربما ترغب في اكتساب نظرة ثاقبة على المتغيرات بشكل منفصل , إن الخطوة الأولى في القيام بذلك هي إنشاء الجداول والمخططات المناسبة , يوضح هذا الموضوع التعليمي المقدم من المجلة العربية للعلوم ونشر الأبحاث كيفية القيام بذلك للمتغيرات ثنائية التفرع أو الفئوية , و نوصيك بالمتابعة عن طريق تنزيل وفتح smartphone_users.sav
تحليل المتغيرات الفئوية
جداول التكرار في SPSS
نرغب في معرفة العلامات التجارية للهواتف الذكية الأكثر شيوعًا في عام 2011 , تحتوي بياناتنا على متغير وهو علامة تجارية في 2011 وتحتوي على البيانات ذات الصلة.
نظرًا لأن هذا متغير فئوي ، فإن الجدول المناسب هنا هو جدول تكرار بسيط كما تم الحصول عليه باستخدام التكرارات او الترددات FREQUENCIES. يوضح إنشاء الأمر أدناه كيفية تشغيله.
|
النتيجة
تحليل المتغيرات الفئوية
عندما نتكلم عن النتيجة فهي ما نحصل عليه اما عن طريق الأمر الخاص بهذا الغرض او عن طريق النقر فوق القوائم الموجودة في برنامج SPSS
لاحظ أن هناك بعض القيم التي يفتقدها النظام. بافتراض حدوث ذلك بسبب عدم استخدام المستجيبين للهاتف الذكي في المقام الأول ، فسنقوم بالإبلاغ عن الأرقام ضمن “النسبة المئوية”. الخلاصة: في عام 2011 ، استخدم 33٪ من المستطلعين هاتفًا ذكيًا من سامسونج ، مما جعله العلامة التجارية الأكثر شهرة خلال ذلك العام.
الرسوم البيانية الشريطية (العامودية) في SPSS (المتغيرات الفئوية)
يزودنا جدول التردد الخاص بنا بالمعلومات الضرورية ولكننا نحتاج إلى النظر إليه بعناية لاستخلاص النتائج. يتم تسهيل القيام بذلك إلى حد كبير من خلال إنشاء مخطط شريطي بسيط بأشرطة تمثل التكرارات. أسرع طريقة للقيام بذلك هي تضمينه في أمر التكرارات FREQUENCIES الخاص بنا ولكن هذا لا يسمح لنا بإضافة عنوان. لذلك سنفعل ذلك بشكل مختلف كما هو موضح في لقطات الشاشة أدناه.
تحليل المتغيرات الفئوية
تحليل المتغيرات الفئوية
مثال على انشاء مخطط عامودي عبر الاوامر
|
النتيجة
تحليل المتغيرات الفئوية
الآن لدينا مخطط شريطي أساسي , للحصول على تقرير مميز ، ربما تريد مخططًا أفضل مظهرًا.
قيم النظام المفقودة System Missing Values
حتى الآن ، تجاهلنا القيم المفقودة للنظام التي رأيناها في جدول التردد الخاص بنا. بالنسبة للمتغيرات الاسمية ، يتمثل النهج البديل في تضمينها كمجرد فئة إجابة أخرى. الصيغة أدناه تفعل ذلك تمامًا لجميع متغيرات العلامة التجارية. سنقوم أولاً بفحص القيم الموجودة. بعد ذلك ، سنقوم بإعادة تشفير النظام المفقود إلى قيمة لم تكن موجودة بعد. في حالتنا سيكون ذلك 6 .
مثال على انشاء امر اعادة الترميز
|
النتيجة
تحليل المتغيرات الفئوية
لاحظ أن جدول التردد ( التكرار ) الخاص بنا لم يعد يتضمن أي قيم مفقودة.
لقد تم تحويلها إلى 6 ، والتي تسمى “(بلا إجابة)” وتحدث 30 مرة لهذا المتغير.
نرى أن القيم المفقودة في نظام إعادة الترميز تجعل جداول التكرار الخاصة بنا تبدو أفضل ولكن هناك ميزة أخرى: نظرًا لأن متغيرات العلامة التجارية لم تعد تحتوي على قيم مفقودة ، فإن مخططاتها الشريطية ستعتمد جميعها على نفس عدد المستجيبين.
هذا يتجنب الحاجة إلى تحديد أعداد مختلفة من المستجيبين في عناوينهم ؛ يمكننا إنشائها بسهولة شديدة عن طريق نسخ ولصق وتحرير البنية التي استخدمناها سابقًا. يوضح الشكل أدناه الفكرة.
مثال انشاء مخطط عامودي بواسطة انشاء الاوامر
|
سنحصل على النتيجة التالية في الشكل التالي
تحليل المتغيرات الفئوية
عودة إلى فهرس دليل استخدام SPSS
