خريطة تحليل بيانات SPSS

0
7
تحليل بيانات SPSS
المجلة العربية للعلوم ونشر الأبحاث

خريطة تحليل بيانات SPSS

 

 في هذا الموضوع سنتحدث عن ما يلي (تحليل بيانات SPSS) :

  • إعداد مجلد المشروع وفتح البيانات ؛
  • فحص ملف بيانات SPSS ؛
  • فحص عن المتغيرات الفئوية SPSS ؛
  • فحص المتغير المتري SPSS ؛
  •  تحرير البيانات ؛
  • اختيار وتشغيل الجداول و الرسوم البيانية و الاختبارات.

 

 

أولاً: إعداد مجلد المشروع وفتح البيانات

ربما يكون أكبر إهدار للوقت والجهد في برنامج SPSS هو عدم تنظيم المشاريع , فمن الأخطاء الشائعة عدم عمل نسخ احتياطية بانتظام من المشروع بأكمله.

ويتم تجنب ذلك من خلال البدأ بإعداد مجلد مشروع يحتوي على جميع بياناتك ( الأصلية والمحررة ) وملفات البنية والملفات الاساسية و النتائج و المخرجات.

وهنا نوصي بعدم تعديل بياناتك الأصلية مطلقًا والاحتفاظ بها في مكان آمن.

بالنسبة لي ، عادةً ما يكون هذا مجلدًا فرعيًا يسمى اوري “ori” ، اختصارًا لـ “البيانات الأصلية” . تأكد من أن المشروع يحتوي على جميع الملفات التي تريد نسخها احتياطيًا – ولا شيء آخر.

هل انتهيت من إعداد مجلد مشروع لائق؟ اذن دعنا نذهب ونفتح البيانات.

 

تحليل بيانات SPSS

 

لقد وفر لي الحفاظ على هذا المشروع منظمًا بشكل جيد وقتًا طويلا يمكن ان استخدمه في انجاز الكثير من الاعمال .

 

 

ثانياً: فحص ملف بيانات SPSS (تحليل بيانات SPSS)

في هذه المرحلة ، نعرف أي المتغيرات في بياناتنا يمكن ان نستخدمها او ربما سنستخدمها بالفعل .

الطريقة السليمة للمضي قدمًا هنا هي فحص بياناتنا بصريًا ,  بعض الأشياء التي نحتاج إلى معرفتها هي :

  • هل هناك معرّف حالة فريد unique case identifier ؟
  • هل هناك أسماء متغيرات طويلة بشكل مفرط؟
  • هل توجد أية متغيرات سلسلة غير مرغوب فيها؟
  • هل جميع المتغيرات والقيم موضحة بوضوح؟ هل من الواضح تمامًا ما يعنيه كل شيء ؟ إذا لم يكن كذلك ، فلا تخمن او تاخذ باعتقادك , و بدلاً من ذلك ، احصل على هذه المعلومات – ويفضل عبر البريد الإلكتروني من الشخص المسؤول عن تقديم بيانات دقيقة وكاملة إليك.

إذا واجهت أيًا من هذه المشكلات ، فقم بإصلاحها على الفور , و كلما أسرعت في استكشاف مثل هذه المشكلات وإصلاحها ، قل الوقت والجهد الذي ستكلفك.

 

تحليل بيانات SPSS

 

يؤدي تقصير اسماء المتغيرات هذه وتطبيق هذه التسميات كما هو موضح إلى توفير مجهود أكبر من التكاليف.

 

في هذه المرحلة ، يجب أن تكون بياناتنا بالترتيب من الناحية الفنية , إذن ماذا عن محتويات متغيراتنا؟ أقترح عليك التحقق بعناية من هذه المتغيرات الفئوية والمتغيرات المترية بشكل منفصل.

 

ثالثاً: فحص المتغير الفئوي لــ SPSS (تحليل بيانات SPSS)

نفحص المتغيرات الفئوية من خلال:

  • تشغيل جداول التكرار التي تعرض القيم وتسميات القيمة
  • فحص المخططات العامودية المقابلة.

 

يكفي أمر تكرار في سطر واحد للعديد من المتغيرات دفعة واحدة , و القضايا التي نبحث عنها عادة هي:

  • هل يوجد متغيرات ترتيبية مشفرة بشكل عكسي (تشير القيم المنخفضة إلى درجات أعلى)؟ إذا كان الأمر كذلك ، فراجع SPSS – ما هي أفضل طريقة لعكس متغيرات الشفرة؟
  • هل يجب تحديد أي قيم مفقودة للمستخدم؟
  • هل جميع توزيعات التكرار مقبولة؟ أي ، هل كل المتغيرات منطقية؟

 

تحليل بيانات SPSS

متغيرات الترميز العكسي ليست خاطئة ولكنها تعرض صورة للاستفتاء وهذه الصورة لسيت سهلة او غير مريحة للباحث وللشخص المستفتي .

 

في حالة وجود أي من هذه المشكلات ، فحاول إصلاحها , اما إذا لم يكن بالإمكان إصلاحها ، فربما تدون بعض الملاحظات حتى لا تواجه أي مفاجآت سيئة لاحقًا.

 

رابعاً: فحص متغير متري SPSS (تحليل بيانات SPSS)

نحن نفحص المتغيرات المترية من خلال :

  • تشغيل الرسوم البيانية الأساسية عليها
  • فحص جداول الوصف البسيطة.

 

لاحظ أنه يمكنك تشغيل العديد من الرسوم البيانية باستخدام أمر تكرار مكتوب بسطر واحد كما هو موضح في تكوين الرسوم البيانية في SPSS.

تخبرك الرسوم البيانية بشكل أساسي بكل ما تحتاج إلى معرفته , اما القضايا التي يجب البحث عنها فهي:

  • هل كل التوزيعات معقولة؟ ماذا عن الوسائل والانحرافات المعيارية؟
  • هل هناك أي قيم متطرفة – سواء كانت كبيرة جدًا أو صغيرة جدًا – يجب تحديدها كمستخدم مفقود؟
  • هل هناك متغيرات بها العديد من القيم المفقودة في النظام؟

 

يكون الجدول الوصفي الأساسي مفيدًا للتحقق من اكتمال مجموعة من المتغيرات و سيسمح أيضًا بإجراء مقارنة سريعة للوسائل والانحرافات المعيارية.

بعد الانتهاء من هذه الخطوات ، يمكننا أن نكون على ثقة من أن بياناتنا سليمة.

لا شيء غير صحيح أو غير عادي يمكن أن يفسد أي متغيرات تم إنشاؤها حديثًا أو نتائج اختبار بعد الآن.

الآن فقط – يجب أن تواصل تحرير أو تحليل بيانات SPSS.

خامساً: تحرير البيانات (تحليل بيانات SPSS)

ربما تتعلق أسئلة البحث الخاصة بك بالمتغيرات التي لا تزال بحاجة إلى الإنشاء أو التعديل.

حسنًا ، هذه هي اللحظة المناسبة للقيام بذلك , إن أكثر البرامج التعليمية فائدة حول تعديلات البيانات هي :

  • البرنامج التعليمي لمتغيرات التاريخ في SPSS
  • كيف تحسب العمر في SPSS؟
  • SPSS IF الأمر
  • أمر recode SPSS
  • كيف تحسب المتوسط في SPSS؟

 

تحليل بيانات SPSS

اضبط بياناتك إذا لزم الأمر.

ينتج عن هذا غالبًا إخراج أفضل بكثير بجهد أقل.

 

سادساً: اختيار وتشغيل الجداول والمخططات والاختبارات

أولاً ، ما هي الجداول والمخططات والاختبارات المناسبة هو سؤال معقد ليس له إجابة بسيطة , و في كثير من الأحيان ، يمكن الدفاع بنفس القدر عن الأساليب المختلفة.

 

على أي حال ، فإن أبسط تقنيات التحليل تفحص كل متغير على حدة.

تسمى هذه التحليلات أحادية المتغير (“أحادية المتغير” تعني “لمتغير واحد”) , كما هو موضح أدناه ، يجب علينا على الأقل التمييز بين المتغيرات الفئوية والمتغيرات المترية.

 

نظرة عامة على الحد الأدنى من التحليلات أحادية المتغير

 

الاختبار المخطط التصنيف المستوى
اختبار ذو الحدين (فئتين)

اختبار جودة الملائمة (3 فئات)

ترددات الرسم البياني الشريطي الترددات الشكل
اختبار تي لعينة واحدة (المتوسط)

اختباركولموغوروفسميرنوف (التوزيع)

الرسم البياني وصفي القياس

 

تحليل بيانات SPSS

تحليل بيانات SPSS

 

قد تكون الخطوة التالية هي فحص ما إذا كان هناك متغيرين مرتبطين بأي طريقة .

يتضمن ذلك تحليلات ثنائية المتغير (“ثنائي المتغير” يعني “لمتغيرين”).

 التمييز الفئوي من المتغيرات المترية مرة أخرى ، وصلنا إلى نظرة عامة بسيطة أدناه.

 

 

نظرة عامة على الحد الأدنى من تحليل رابطة المتغيرين

 

الاختبار المخطط التصنيف المتغير ب المتغير أ
اختبار مربع كاي المستقل النسب المئوية للرسم البياني الشريطي المرصوص جدولي الشكل الشكل
عينات اختبار تي المستقلة (فئتين)

انوفا اتجاه واحد (3 فئات)

متوسط الرسم البياني الشريطي حسب الفئة المتوسط الشكل القياس
اختبار الارتباط (غير موجه)

الانحدار الخطي البسيط (موجه)

مبعثر ترابطي القياس القياس

تحليل بيانات SPSS

تحليل بيانات SPSS

 

إذا فهمت هذه الاختبارات بشكل صحيح ، فستبدأ في رؤية أن معظم الاختبارات الإحصائية عبارة عن اختلافات في هذه الاختبارات الخمسة الكبيرة , على سبيل المثال ما يلي  ::

 

  • الانحدار المتعدد هو انحدار بسيط مع أكثر من متنبئ ؛
  • الانحدار اللوجستي هو مجرد انحدار مع متغير نتيجة ثنائي التفرع ؛
  • اختبار Kruskal-Wallis هو في الأساس اختبار ANOVA أحادي الاتجاه على الدرجات المرتبة.

 

هل هذا كل شيء؟ لا ليس تماما.

أولاً ، ذكرنا فقط المتغيرات الفئوية والمتغيرات المترية. من الناحية المثالية ، كما يجب ان نميز ما يلي :

  • متغيرات ثنائية التفرع
  • المتغيرات الاسمية
  • المتغيرات الترتيبية 
  • المتغيرات المترية.

 

لا نحتاج دائمًا إلى التعامل مع كل هذه الأمور بشكل منفصل ولكن القيام بذلك ينتج عنه نظرة عامة أكثر اكتمالاً. نحن نعمل على ذلك لكن الأمر سيستغرق بعض الوقت.

في الوقت الحالي ، ربما يمكنك الرجوع إلى اختبارات المقارنة الإحصائية ذات النظرة العامة البسيطة ، والتي يظهر جزء منها أدناه. لسوء الحظ ، تقتصر هذه النظرة العامة على اختبارات الأهمية الإحصائية ولا تشير إلى الجداول والرسوم البيانية التي يجب استخدامها.

 

مجموعتين من الحالات متغير النتائج
اختبار z  للنسب المستقلة او اختبار مربع كاي المستقل ثنائي التفرع
اختبار مربع كاي المستقل شكلي
اختبار مان ويتني او اختبار المتوسط لمتوسطين مستقلين ترتيبي
اختبار تي لعينات مستقلة قياسي
نظرةعامة بسيطة لاختبارات المقارنة الإحصائية

 

 

عودة إلى فهرس دليل استخدام SPSS

 

أمر Crosstabs في SPSS

أمر Crosstabs في SPSS

أمر Crosstabs في SPSS