Использование SPSS в маркетинговых исследованиях
Дипломная работа - Иностранные языки
Другие дипломы по предмету Иностранные языки
чения данных.
Рис. 2.4. Опции редактора данных (пункт меню Edit)
В программе SPSS имеются также средства для работы с файлами данных в различных форматах. В частности, программа обеспечивает доступ к электронным таблицам, созданным в Lotus 1-2-3 или Excel, к файлам баз данных, созданным в системе dBASE и различных форматах SQL, к текстовым файлам данных.
2.2. Возможности SPSS по использованию методов описательной статистики
Для анализа результатов маркетинговых исследований может быть использовано множество методов математической статистики, реализованных в программе SPSS. В данной работе рассмотрены основы работы с основными методами.
К методам описательной статистики относится, в частности, построение частотных таблиц. Выбираем пункты меню:
Statistics Summarize Frequencies выбор дискретной переменной (переменных).
В диалоговом окне процедуры Frequencies (Частоты) исследователь может (cм. рис. 2.5):
- нажав кнопку Statistics, задать вычисление максимального, минимального и среднего значения, моды, медианы, среднеквадратического отклонения для количественных переменных;
- кнопкой Charts задать вид графиков столбиковая или круговая диаграммы, гистограмма;
- кнопкой Format задать порядок, в котором будут выводиться результаты
Рис. 2.5. Диалоговое окно процедуры Частоты
Для непрерывных переменных может использоваться обобщающая статистика:
Statistics Summarize Descriptives.
Процедура Descriptives осуществляет вывод одномерных статистик для нескольких переменных в одной таблице, а также вычисляет нормированные значения переменных. Переменные могут быть упорядочены по величине их средних значений (в порядке возрастания или убывания), по алфавиту или в порядке, в котором пользователь выбирает переменные (используется по умолчанию).
Например, если каждое наблюдение в анализируемых данных содержит итоги дневных объемов продаж для одного из дистрибьюторов компании в течение нескольких месяцев, то эта процедура поможет рассчитать средний дневной объем продаж для каждого дистрибьютора и расположить полученные результаты от наиболее высоких к низким.
Методы проверки статистических гипотез позволяют получить ответ на вопрос, являются ли обнаруженные закономерности подлинными, или же их можно объяснить случайными особенностями выборки. В частности, важным является вычисление стандартной ошибки среднего значения. Стандартная ошибка среднего значения необходима, чтобы определить, в какой области значений лежит истинное среднее значение генеральной совокупности. Для ее вычисления необходимо использовать пункты меню:
Statistics Summarize Frequencies - Statistics S.E.Mean
(S.E.Mean standard error Mean).
Для непрерывной переменной, как уже говорилось выше, вместо стандартной ошибки среднего используются нормированные значения (z-значения) и необходимо использовать:
Statistics Summarize Descriptives
- выбор переменных Save standartized values as variably.
Для проверки нормальности распределения кривая нормального распределения может быть наложена на гистограмму. Для этого в программе SPSS требуется использовать пункты меню: Statistics Summarize
Frequencies Charts Histograms With normal curve (см. рис. 2.6)
Рис. 2.6. Окно задания графиков в процедуре Frequencies
Таким образом, гипотеза нормальности может быть проверена графически.
Для проверки нормальности распределения могут использоваться показатели асимметрии (Skewness) и экiесса (Kurtosis). Асимметрия показывает "скошенность" кривой распределения относительно нормальной кривой, а экiесс замеряет "заостренность" кривой (положительный заостренная кривая, отрицательный "тупая"). Стандартная ошибка Std.Error позволяет оценить значимость асимметрии и экiесса. Для вычисления этих показателей необходимо использовать пункты меню:
Statistics Summarize Frequencies Statistics Skewness, Kurtosis
Рис. 2.7. Задание вычисления асимметрии и экiесса в процедуре Frequencies
Для предварительного вычисления многих параметров описательной статистики (минимум, максимум, среднеквадратическое отклонение, усеченное среднее и т.п.), можно использовать разведочный анализ - процедуру Explore:
Statistics Summarize Explore
выбор переменной - StatisticsтАж
Для проверки нормальности в этой процедуре вычисляются асимметрия, экiесс, изображается диаграмма Stem-and-leaf - "ствол и листья", позволяющая оценить распределение:
Statistics Summarize Explore
выбор переменной - PlotsтАж- Stem-and-leaf
(Stem Width ширина "ствола").
При интерпретации результатов необходимо учитывать, что диаграмма Stem-and-leaf в окне вывода программы SPSS располагается с наклоном 90о (см. рис. 2.8).
Age of Respondent Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
12,00 1 . 899
143,00 2 . 000011111111222222233333344444
150,00 2 . 5555556666666777777888888899999
187,00 3 . 00000001111111222222222333333334444444
195,00 3 . 555555555556666666777777788888889999999
167,00 4 . 0000000111111112222223333333444444
113,00 4 . 5555667777778888889999
87,00 5 . 000011122223334444
78,00 5 . 555667778888999
87,00 6 . 00011112223333444
84,00 6 . 555566677778888999
95,00 7 . 0001111222233333444