Использование SPSS в маркетинговых исследованиях
Дипломная работа - Иностранные языки
Другие дипломы по предмету Иностранные языки
?ппах; в противном случае отвергается.
В том случае, если данные не удовлетворяют требованиям t-критерия (например, невозможно установить, что групповые дисперсии равны), можно использовать непараметрические критерии. Наиболее подходящим непараметрическим критерием, заменяющим t-критерий, является критерий Манна-Уитни (обозначается буквой U). Для расчета значения критерия подгруппы ранжируются; нулевая гипотеза состоит в том, что суммы рангов в обеих группах должны быть равными, и рассчитываемый уровень вероятности показывает вероятность этой гипотезы.
Для расчета значения критерия применяются пункты меню (рис. 2.18): Statistics Nonparametric Tests 2 Independent Sample
выбор переменных Test Variable List, Grouping Variable Define Variable Mann-Whitney U
Рис. 2.18. Вычисление критерия Манна-Уитни
Интерпретация результатов совершенно аналогична интерпретации результатов вычисления t-критерия. Если symp. Sig. (2-tailed) рассчитанный уровень вероятности, - 0.05, то нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
Хотя непараметрический критерий Манна-Уитни менее мощный, чем t-критерий, поскольку он использует меньше информации о данных, этот критерий часто используется в тех случаях, когда нет уверенности в том, что данные соответствуют условиям применимости t-критерия.
2.6. Регрессионный анализ.
Линейный регрессионный анализ позволяет получить предсказание значений зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Линейный регрессионный анализ является достаточно сложной статистической процедурой. Поэтому здесь ограничимся рассмотрением случая одной зависимой и одной независимой переменной и будем использовать процедуру простой линейной регрессии.
Для расчета линейной модели регрессии необходимо использовать пункты меню (см. рис. 2.19):
Statistics Regression - Linear
выбрать переменную и поместить ее в окно Dependent (зависимая переменная) выбрать переменную и поместить ее в окно Independet(s) (независимые переменные).
Нажав кнопку StatisticsтАж можно задать расчет ряда коэффициентов регрессии, нажав кнопку PlotsтАж - вид выводимых графиков в процедуре линейной регрессии (см. рис. 2.20), можно задать сохранение результатов процедуры "Линейная регрессия" (кнопка SaveтАж) и параметры процедуры регрессии (кнопка OptionsтАж)
Рис. 2.19. Вычисление регрессионной модели
Рис. 2.20. Задание на расчет коэффициентов регрессии и вида графиков
При интерпретации результатов, полученных в окне вывода программы SPSS, необходимо учитывать, что некоторые выходные данные требуются только при построении сложных регрессионных моделей. Поэтому рассмотрим только основные элементы выходных данных. В сноске к таблице Model Summary дается информация, которая показывает, насколько хорошо можно представить значение зависимой переменной на основе независимой:
R коэффициент корреляции между переменными;
R-square - квадрат коэффициента корреляции (показывает, какая часть изменчивости зависимой переменной может быть объяснена независимой переменной).
При интерпретации выходных данных необходимо учитывать значимость коэффициентов (столбец Sig. таблицы ANOVA): линейная регрессионная модель зависимости является надежной, если уровень значимости не превышает 0.05 (5%).
В таблице Coefficients (коэффициенты) приводятся рассчитанные коэффициенты регрессионной модели: регрессионный коэффициент (тангенс угла наклона прямой), а также постоянная прямой. Значение в первой строке столбца В таблицы (Constant) постоянная, во второй (где приведено имя переменной) коэффициент (тангенс угла наклона прямой). С помощью этих чисел можно записать уравнение прямой:
Зависимая переменная = Коэффициент * Независимая
переменная + Постоянная
Теперь, используя это уравнение, можно по заданному значению независимой переменной вычислять значения (предсказанные) зависимой переменной.
В столбце Sig. таблицы Coefficients представлен уровень значимости для каждого регрессионного коэффициента. При 5%-ном уровне значимости можно считать неравными нулю только те коэффициенты, для которых значение Sig. не превышает 0.05.
2.7. Редактирование таблиц и графиков в окне Навигатора Вывода.
Результаты выполнения процедур SPSS выводятся в окно, называемое Output Navigator (Навигатор Вывода). Непосредственно в окне Навигатора можно отредактировать выводимые результаты и создать документ, содержащий именно то, что необходимо исследователю для создания полноценного отчета о результатах анализа опросных листов.
Навигатор вывода можно использовать для того, чтобы:
- просматривать выводимые данные;
- показывать или скрывать выбранные таблицы и диаграммы;
- изменять порядок следования элементов вывода;
- переходить к Редактору Таблиц, Редактору Текста или Редактору Диаграмм;
перемещать объекты SPSS в другие приложения (например, документ текстового редактора Word).
Окно навигатора (см. рис. 2.21) разделено на две части - в левой находится схема вывода, в правой - сами результаты (статистические таблицы, диаграммы, текст). Пользователь может передвигать границу между этими частями, если он захочет изменить ширину левой или правой части.
Содержимое окна Навигатора может быть сохранено в документе во внутреннем формате SPSS - *.spo, для чего необходимо использовать:
File - Save (Save As тАж),
а для сохранения вывода во внешних фор?/p>