SPSS Програмны дэлгэрэнгүй тайлбар

Нэгдүгээр бүлэг. SPSS-ийн зохион байгуулалт, зарчмууд

1.2 SPSS-ийн товч танилцуулга

Тоон мэдээллийг статистик аргаар боловсруулдаг BMDF, SAS, SPSS,

STATGRAPHIC зэрэг олон программ байдгаас, социологйин хэрэглээнд зориулагдаж

түгээмэл тархсан нь SPSS юм. Эл программ нь бидний ашиглаж заншсан Windows

программ шиг цонхны зохион байгуулалттай, хэрэглэхэд хялбар, программчлалын нарийн

мэргэжил шаарддаггүй тул судлаач, социологич, сэтгэл зүйчдын талархлыг хүлээж дэлхий

даяар дэлгэрэн мэдээллийг боловсруулахад өргөн хэрэглэгдэх болсон билээ. Энэ систем нь

дээхэн үеийн тооцоолон бодох том машинаас (ЭВМ) улбаатай агаад өнөөгийн персонал

компьютерт зохицон өөрчлөгдсөөр иржээ. SPSS нь MS DOS дээр суурилсан байснаа

Windows хангамжтай болохдоо 6.0,7.0, 7.5, 8.0, 9.0 гэсэн хэдэн хувилбарыг дамжин

байрлалт, зохион байгуулалтын хувьд улам боловсронгуй болон шинэчлэгдсээр байна.

1.2. SPSS-ийн үндсэн цонх (Window)

Бидний авч үзэж буй SPSS-ийн сүүлийн үеийн хувилбарууд Widows-ийн дэмжлэгтэй

болохоор зохион байгуулалт ба ажиллах зарчим нь Windows-тэй төстэй. Тухайлбал цонхны

зохион байгуулалт, идэвхжүүлэлт, мэдээлэл хувилах, оруулах, оруулах, солих, хадгалах

үйлдлүүд нь бичиг баримтын хяналтын Microsoft Word-тай адил. Програмд орохын тулд

Start, Programs, SPSS-ийнхээ тэмдгийг сонгож дарна. Тэгэхэд дэлгэц дээр хоосон хүснэгттэй

цонх гарч ирнэ. SPSS-ийн 8.0, 9.0 дугаар хувилбарууд нь бас танд шинэ мэдээлэл оруулах,

хадаглагдаж буй файлыг ашиглах зэрэг үйл ажиллагааны хэлбэрийг сонгох санал болгоно.

6.0, 7, 7.5 дугаар хувилбарт хоосон хүснэгт бий болгоно.

Зураг 1.1 SPSS-руу ороход гарч ирдэг цонх (Data Editor)

Үүнд шинэ мэдээлэл шивж, хадгалаж буй файлыг нээн өөрчилж болно. Харин хоосон

хүснэгтэнд шинэ мэдээлэл оруулбал файлдаа нэр өгч хадгалахаа мартуузай. Тоо хийх

тохиолдолд заавал урьдчилан аливаа нэгэн файл (мэдээлэл бүхий хүснэгт) өгөгдсөн байх

ѐстой.

SPSS систем нь 3 үндсэн цонхноос бүрддэг.

Data Editor – (мэдээлэл хянах цонх)

Viever window – (гагах цонх)

Syntax – ( биелүүлэх даалгавар-үйлдлээ бичдэг цонх)

Аливаа статистик программ нь үндсэндээ мэдээлэл оруулах, боловсруулах, дүнгээ гаргах ба

харах гэсэн гурван үетэй байдаг бөгөөд SPSS-д үе болгон нь тусгай цонхонд байрладаг.

Иймээс цонхыг мэдээлэлтэй харилцах хэлбэр гэж ойлгож болох юм.

Програм руу ороход хамгийн түрүүнд гарч ирдэг, мэдээллийг шивэх, засварлах,

өөрчлөх, боловсруулах зориулалттай энэхүү цонхыг SPSS-ийн хэллэгээр Data Editor-

мэдээллийг хянах цонх гэх бөгөөд үүнд ажиллаж буй идэвхтэй файлын мэдээлэл барлана.

Зураг 1.2 Data Editor – мэдээлэл хянах цонхы дүрслэл

Тухайлбал, эл зураг дээрх Data Editor нь Jagai 99 гэсэн файлтай ажиллаж байгааг харж

болно. Бодсон дүн, гаргасан хүснэгт (нэг хэмжээст, хоѐр хэмжээст г.м статистик

үзүүлэлтүүд), графикууд нь тооцоо хийх даалгавар хийхэд өөрөө гарч ирдэг гаргах (Viever

window, Output гэсэн гарчигтай) цонхонд агуулагдана. Гаргах цонх (Output)-ыг ажил

дууссаны дараа шинэ файл үүсгэн хадгалж болно.

Зураг 1.3 Viewer-ын дүрслэл

Гаргах цонхны зүүн талд нь биелүүлсэн даалгаваруудын тойм, баруун талд нь гарч ирсэн

хүснэгт, графикууд байрлана. Таны ажиллаж, дэлгэцэнд харагдаж байгаа зүйлийг идэвхтэй

цонх гэдэг. Цонхнуудын талаарх мэдээлэл дэлгэцний доод талд байдаг ба нэгээс нөгөө цонх

руу шилжихийн тулд доор байрлах цонхны хаягийг идэвхжүүлнэ. Тухайлбал, SPSS Viewer

– т ажиллаад мэдээллээ харах хэрэгтэй бол дэлгэцний хамгийн доод талд орших Data Editor

гэсэн товчлуур дээр дарна.

Зураг 1.4 Цонхны талаарх мэдээллийн байрлал

Энэ үндсэн хоѐр цонхноос гадна бас хэдэн төрлийн гаргах цонх байдаг. Үүнд

Draft Veiwer – нэгтгэсн дүнг хүснэгтээр бус ердийн хэлбэрээр гаргэх цонх

Pivot Table Editor- гаргах цонхонд буй болсон хүснгэтээ засах цонх. Гаргах

цонх (output) –ын хүснэгт (pivot tables) –ийг сонгож хулганаар (mouse) хоѐр

удаа хурдан дарахад идэвхждэг эл хүснэгтийн засварлэгч (pivot table editor)

цонхонд хүснэгтийг мөр,багана,өнгө, бичгийн хэлбэр , үсгийн хэлбэрийг

сонгох (фонд),Олон хэмжээст болгох, гарчиг нэмэх зэрэг олон знзаар

засан өөрчилж болно.

Chart Editor- график засварлахад хэрэглэддэг гарагх цонхны өөр нэг төрөл . Үр

дүнгээ график хэлбэрээр гаргасан бол уг цонход Та графикийнхаа өнгө, үсгийн

фонд , гурвах хэмжээст болгож, хэлбэр дүрсийг хь хүртэл засаж залруулах

бололцоотой юм.

Text Output Editor- бичиг засдаг гаргах цонх.

1.3 Цэс (menus)- ийн зохион байгуулалт

Программ руу үрмогц мэдээлэл хяналтын цонх(data editor) идэвхжиж хамгийн дээр нь

хэдэн товчлуур – цэс гарч ирнэ. Энэ цэс файлаа дуудаж ажилуулах , мэдээллээ хэрхэн

боловсруулах зэрэг бүх үйлдлүүдийг тодорхойлно.

Зураг1.6 SPSS –ийн цэсийн дүрслэл

Цэсийн ерөнхий зохион байгуулалт , зарчим нь мөн Microsoft word –тэй төсөөтэй ч

анхаарууштай зарим нэг ялгааг авч үзеь. File, edit, veiw , хэмээх гурван товчлуур

ерөнхийдөө mictosoft word -тай адил байдаг.

File- аар хадгалах, хэвлэхээс гадна шинэ , хуучин файлын төрөл , ( команд бичих ,

гаргах , мэдээллийн – хүснэгтийн зохион байгуулалт, хаанаас авах )г,м -ийг томъѐолно

. edit-ын option –оор бүх цонхны зохион байгуулалтыг тодорхойлно. Харин data

transform, statics, graphs, utilities, зэрэг нь зөвхөн. Spss -д хамааралтай үйлдлүүдийг

тусгасан. data нь хувьсагч ( variable), тохиолдол (case) –той харилцах , хувьсагчийн

нэрийг оруулх , өөрчлөх файлаа нийлүүлэх , тодорхой тохиолдол (case)-ийг сонгох зэрэг

үйлдлүүдийг хийнэ. transform –аар мэдээллийг бүлэглэж , тодорхой тооцооний үндсэн

дээр шинэ хувьсагч үүсгэж болдог. statistics – нь тооцоооний аргыг тодорхоилно.

graphs нь төрөл бүрийн график гаргах үйлдлүүдийг багтаана. Utilities нь хувьсагч

файлын тухай мэдээлллийг агуулна. Бид цаашид data, transform, st sastistics,

graphs –ын зарим үндсэн үйлдлүүдийг үзэх болно.

Даалгавараа хэрхэн өгөх вэ?

Команд даалгаврыг цэсээс зааагдсан үйлдлйиг товчлуур дарах байдлаар эсвэл

программ зохиож байгаа маягаар тусгай цонхонд өөрөө бичих хоѐр аргаар \өгч болох

бөгөөд хоѐрдугаар тохиолдолд гэх команд бичдэг цонхыг ашиглана. Эхний

хувилбаруудад энэ цонх идэвхтэй ашиглагддаг байсан боловч сүүлдээ товчлуур

дардаг хэлбэр зонхилох болсон. өөрөөр хэлбэл , туршлагагүй хэрэглэгчийн

сонирхолыг давуу таньж программыг хялбаршуулан, командаа бичихгүйгээр заавраа

уншиж товчлуур дараад тооцоо хийх бололцоотой болгосон.

Товчлуур дардаг бэлэн командуудыг харилцах хайрцаг (dialog box) -аас сонгодог.

Харилцах хайрцгийг хэрэглэвэл та компьютертайгаа үргэлж интрактив байдлаар

ажиллах шаардлагагтай. Нэг үйлдлээ сонгно зохих товчлуурыг дараад дараагын

үйлдлээ тодорхойлох зэргээр spss – байнга харилцаатай ажиллана. Нэг талаас үйл

ажиллагааны хувьд харилцдаг , нөгөө талаас хайрцаг шиг дөрвөлжин хэлбэртэй

болохоор харилцах хайрцаг гэж нэрлэх болсон юм. ( Хувьсагчын туйлын давтамжыг

бодох харилцах нэг хайрцагны жишээг зураг 1.7 –с хар)

Зураг 1.7 харилцах цонхны жишээ

Та тодорхой хэдэн командаа тогтмол ашигладаг бол үүнийг (dialog box) харилцах

хайрцгаас paste оруулах товчлуураар syntax- ийн цонхруу шилжүүлж шинэ файл

болгон хадгалаад цаашид хэрэглэж болно. Бүх командуудаа бичээд гүйцэтгэ гэж

заасны дараа spss өөрөө бүгдийг гаргах учраас syntax -ыг ашиглах нь цаг хэмнэх

давуу талтай.

1.4 spss –ээр мэдээллийг шинжлэх дараалал

I шат II шат III шат IV шат

1. хувьсагч үүсгэж (spss-ийн хэллэгээр dictinory-толь) мэдээллээ (анкет) шивэх

data editor-ын цонхонд ажлын файл үүсгэх

2. хийх үйлдлээ ( тооцоо хүснэгт график ) зохих цэсээс сонгох

3. хувьсагчидтай зүүн цонхноос хувьсагчаа (variables) сонгон идэвхжүүлэх

тодруулж цонхнуудын дунд орших суман дээр дарвал баруун гар талын

Мэдээллээ

Data Editor-д

оруулах

Цэсээс

өгөх команд

сонгож авна

Шинжлэх

хувьсагчийг

сонгох

Output-д

гарсан

үр дүнгээ

шинжих

хоосон цонхруу шилжинэ. Дараа нь шаардлагатай статистик тооцоо гаргах

хэлбэрээ сонгож гүйцэтгэ буюу ( ok ) гэсэн товчлуур дээр дарна.

4. гаргах цонх (viewer window output) -д гаргасан үр дүнгээ шинжлэх . үр дүн

нь хүснэгт эсвэл төрөл бүрийн графикийн хэлбэрээр гарч болно.

Хоѐрдугаар бүлэг. Мэдээллийг компьютерт оруулах, өөрчлөх аргачлал

2.1 Мэдээлэл оруулах аргууд

Мэдээлэлийг компьютерт дараах гурван агаар оруулж болно.

1. Мэдээлэл оруулахад ашиглагддаг Data Entry II гэдэг тусгай программ хэрэглэж

болно. Энэ программ нь MS DOS дээр суурилсан, SPSS-ийн нэг хэсэг мөн боловч

системээс гадна байдаг. Иймээс та SPSS-тэй боловч үүнийг компьютертаа бас давхар

суулгах хэрэгтэй болно. Анкетаа оруулж дуусахад мэдээлэл тань тусгай файл болох

ба үүнийг SPSS систем рүү шилжүүлнэ.

2. Excel, dBase, Access зэрэг хүснэгт хийхэд зориулагдсан програмаар мэдээлэл оруулж

болно. Тухайлбал,SPSS Excel хоѐр програм харилцан хөрвөдөг учраас Excel дээр

бичигдсэн мэдээлэлийг SPSS төвөггүй уншина. Data Entry II програм байхгүй

тохиолдолд энэ аргыг хэрэглэх боломжтой.

3. SPSS системийг хэрэглэж болно. Ингэхдээ мэдээллээ Data Editor мэдээлэл хяналтын

цонхны хүснэгтэнд шууд ирнэ.

2.2. Хувьсагч үүсгэх тодорхойлох арга

Хувьсагчийн төрөл

Тоо, үсэг, цаг хугацаа, мөнгөн тэмдэгт зэрэг олон төрлийн хувьсагч байдаг. Тоон

хувьсагчийг Numeric ба үсгэн хувьсагчийг string variables гэнэ. Жишээлбэл, 7 дугаар

хуудсан дээр байгаа Data Editor-ийн дүслэлээс (зураг 1.2) 1-р багана –тоо 2, 3, 4-р багана

үсэг, 5-р багана тоо г. м хувьсагчуупд байгааг харж болно. Харилцах хайрцгаас харахад

хувьсагчийн төрөл болгон өөрийн гэсэн тэмдэгтэй бөгөөд тоон хувьсагч #, үсгэн нь А гэж

тэмдэглэнэ.

Зураг 2.1 Хувьсагчийн тэмдэглэл

Хувьсагч үүсгэх,тодорхойлох арга

Мэдээлэл оруулахын өмнө анкетын асуултуудыг бичих бас нэг ажил байдаг.Хувьсагчийн

нэр,утгыг тодорхойлохдоо мэдээлэл оруулах гуравдугаар арга буюу spss-ын системийг

хэрэглэе.

Data editor буюу хоосон хүснэгтийн мөрөнд нэг анкет буюу тухайн респондентын дугаар

орно.Энэ мөрийг case-тохиолдол гэх бөгөөд хувьсагч байрлах баганыг variables гэнэ.Зураг

2.2-аас үүнийг харж болно.

Зураг 2.2.Тохиолдол,хувьсагчийн байрлал

Хувьсагч

Хүснэгтэн мэдээллийн 1 дүгээр багананд респондентын дугаар,хоѐрдугаарт

нас,гуравдугаарт нь хүйс,цаашилбал,оршин суугаа газар,сууц зэрэг хувьсагчууд

оржээ.Мөрөнд нь респондентын нэр буюу анкетын дугаар байна.3 дугаар мөрийг үзвэл 3

дугаар анкет-(тохиолдол),16 настай,хөдөө гэрт амьдардаг эрэгтэй хүүхдийн хариулт юм.Уг

жишээнээс хувьсагчид тоогоор бас зарим нь үсгээр илэрхийлэгдсэнийг та анзаарсан байх.

Хувьсагчаа хэрхэн үүсгэх вэ?

Хувьсагчаа хэрхэн үүсгэж болно.

1.Data цэсээс Define variables үйлдэл сонгоно.

Зураг 2.3.Хувьсагч үүсгэх үйлдлийг цэсээс олох нь

2.Data Editor-ын хүснэгтээс өөрчлөх гэж байгаа хувьсагчийнхаа эхний нүд дээр хоѐр удаа

хурдан дарна.Тэгэхэд дараах харилцах хайрцаг гарч ирнэ.

Зураг 2.4 Хувьсагч тодорхойлох харилцах хайрцаг

(зураг орно)

Variables name гэдэг нүдэн дотор нэрийг нь оруулна.Жишээлбэл ,хүйс гэж бичье.

Measurement хувьсагчийн шкалыг(нэрлэсэн,эрэмбийн,тоон), Type нь хувьсагчийн төрөл

хэлбэрийг заана.Үсгэн хэлбэрээр оруулах бол үүнд String гэснийг сонгоно,бид хүйсийг

тоон хэлбэрээр илэрхийлэх учир Numeric гэж тодорхойлов.

Зураг 2.5.Хувьсагчийн төрлийг тодорхойлох нь

Column format хувьсагчийн эзлэх зай,байрлалыг заана, Missing values нь хувьсагчийн

хариулагдаагүй утгыг тэмдэглэнэ. Labels (шошго) нь хувьсагчийг тодорхойлж өгнө.Үүний

тулд labels товчлуур дээр дараад Define labels-руу орно.

Зураг 2.6. Шошго (labels)- ор хувьсагчийг тодорхойлох нь


Дээд талын нүдэнд хүйс гэж бичээд эрэгтэйг 1, эмэгтэйг 2 гэсэн тоогоор тэмдэглэе.

Add товчуурыг дарж үйлдлээ баталгаажуулааад continue дээр дарж definr variable руу

буцаж ороод ok товчлуурыг дарна. (бидний энэ сая хийсэн үйлдэл нь харилцах хайрцагийг

хэрэглэх бас нэг жишээ болно.)

Мэдээлэлийг data editor-д хэрхэн оруулах вэ?

Ердийн тоон мэдээлэлийг компьютерт хялбархан оруулдаг. Хүснэгтээсээ оруулах нүдээ

сонгож идэвхжүүлээд тоогоо бичнэ. Тоо нь хянах дээд талын хоосон зайнд гарч ирнэ.

Зураг 2.7.

Enter дарж баталгаажуулахад эл тоо тэр нүдэнд орж ирнэ . та хувьсагчдаа тусгайлан нэр

өгөөгүй бол data editoр өөрөө var 001, var 002 (хувьсагч 001,002) гэх мэтээр дугаарлаж нэр

өгнө.

Зураг 2.8.

Шинэ хувьсагч оруулах нь

Data editor өөрөө хувьсагчийг дугаарлаад var ,001 002, гэх мэт үүсгэх боломжтой хувьсагч

оруулах шаардлагатай болбол яах вэ?

Шинэ хувьсагч оруулахын тулд урд талын хувьсагчийн баганыг идэвхжүүлсний дараа data

цэснээс insert variables үйлдлийг сонгоно. (зураг 2,3-с үз) тэгэхэд data editor –ын хүснэгт

дээр шууд хувьсагч –var ....гээд data editor оруулах бол ү01 хувьсагчийн баганыг

идэвхжүүлэх хэрэгтэй

Зураг 2.9. шинэ хувьсагч оруулсан байдал

Та шинэ хувьсагчийн нэрийг өөрчлөхдөө дээр үзсэн хоѐр аргыг алийг нь ч хэрэглэж болно.

Тохиолдлуудын дунд шинэ тохиодол оруулах бол data цэснээс insert case –г сонгоно.

Delete, copy, paste зэрэг үйлдлээр хувьсагч , тохиолдлыг арилгаж, зөөж, засварлаж болно.

2.3 хувьсагчтйг өөрчлөх арга

Data editor –тухай ярьж байхдаа хувьсагчаа хэрхэн тодорхойлох тухай авч үзсэн бол одоо

энэ хувьсагчийн утгыг өөрчлөх мэдээллээ дахин нэгтгэх аргатай танилцая.

Байгаа хувьсагчаа өөрчлөх , нэгтгэх

Социологийн судалгаанд хуучин хувьсагчийн утгыг өөрчлөх өөр янзаар бүлэглэн нэгтгэх

тохиолдол их гардаг. Spss –д энэ үйлдэл төвөгүй хийгддэг учир та мэдээллээ дэлгэрэнгүй

байдлаар оруулах нь зүйтэй . жишээлбэл , респодеитын насыг нээлттэй асуултаар аваад ,

түүнийгээ компьютерт оруулж бүлэглэж болно. Энэ нь уг программын бас нэг давуу тал

юм.

Үүний тулд : та data editor -ын цэснээс transform өөрчлөх

Record Дээр дарахад into same variables (тухайн хувьсагч руу)

Into different variable (өөр хвьсагч руу)

хуучин хувьсагчаа дотор нь бүлэглэх, өөр хувьсагч болгон өөрчлөх гэсэн заалтуур гарч

ирнэ.

Зураг 2.10

Шинэ нэр өгөлгүй хуучнаар нь байлгах бол (into same variable) эхний заалтан дээр

дарна.Хувьсагчаа өөр нэрээр өөрчлөх бол хоѐр дахь заалтыг сонгоно.Адил нэртэй хувьсагч

болгон (into same variables) өөрчлөх өд товчлуур дээр дарахад хоѐр цонхтой харилцах

хайрцаг бий болно.

Зураг 2.11

.Дараа нь та хэрэгтэй хувьсагчийнхаа нэрийг идэвхжүүлээд хоѐр цонхны дунд байрлах

суман дээр хоосон цонхруугаа оруулна.Нөхцөл болзол өгөгдөх тохиолдолд if (хэрэв)-ээр

зааж old and new values(шинэ ба хуучин утга)-ыг бүлэглээд add ,Continue дарж буцаж ороод

гүйцэтгэ (Ok)гэсэн товчлуур дарна

.Зураг 2.12 Шинэ ба хуучин утгыг тодорхойлох (насаар)

(Зураг орно)

if (хэрэв )болзол ,нөхцлөө заахдаа эхлээд if-дээр дарахад баруун талдаа хувьѐагчийн нэр

бүхий ,зүүн талдаа хоосон хоѐр цонхтой харилцах хайрцаг нээгдэнэ.Дээрээ include all cases

(бүх тохиолдлоо сонгох),include if satisfies condition(нөхцөл биөлэгдвэл

оруулах)заалтуудаас сүүлчийнхийг идэвхжүүлээд баруун цонхноос хувьсагчаа ,доод талаас

логик үйлдэл эсвэл арифметик ,статистик томьѐогоо заагаад continue-г дарна.

Зураг 2.13 Хэрэв болзол заах харилцах хайрцаг


Насыг (v01-р хувьсагч)25 хүртэл гэж хязгаарлахад 25-аас дээш настай хүмүүсийн хариулт

тооцогдохгүй болно.

Өөр нэртэй хувьсагч болгон (into different variables)өөрчлөх into Different Variables гэсэн

товчлуур дарахад мөн хоѐр цонх гарч ирнэ. Дээрээ Input variables-Output variables гэсэн

бичэгтэй хоосон цонхонд өөрчлөх шаардлагатай хувьсагчийн нэрийг өөрөө бичиж буюу

сумаар оруулаад зүүн талд байрлах Output variables хаягтай нүдэнд шинэ хувьсагчийн

нэрийг бичиж Change товчлуурыг дарахад input variables-Output variables цонхонд хуучин

(input)ба шинэ (Output)хувьсагчдын нэрс бий болно.

Зураг2.14 Хувьсагчийг өөр нэрээр өөрчлөх


Болзол заах эсвэл дотор нь бүлэглэх тохиолдолд Input variables-Output variables цонхны

доор байрлах Хэрэв (if) ба шинэ хуучин утга (Old and New values) командуудыг хэрэглэнэ.

Энэ даалгаварыг Syntax-ын цонхоор хэрхэн өгөгхийг харуулъя.

v01 хэмээх респондентын насыг тодорхойлж буй хувьсачийг өөрчилье.

RECODE v01(lowest thru 20=1) (21 thru 40=2) (41 thru 60=3) (61 thru Highest=4)

INTO Age.Execute.

Гэсэн заавраар v01 буюу бүлэглэгдээгүй орсон насыг илэрхийлсэн хувьсагч нь

20 хүрэл – 1

21-ээс 40 хүртэл-2

41-ээс 60 хүртэл-3

61-ээс дээш – 4

Гэсэн дөрвөн бүлэг болж нэгтгэхдээ Age нэртэй шинэ хувьсагчийг үүсгэнэ.

Үүнд: lowest thru нь хувьсагчийн утгийн хамгийн доод хил

Thru- хувьсагчийн утгын дундын дээд,доод хил

Thru Highest – хувьсагчийн утгын хамгийн дээд хил

EXECUTE- гүйцэтгэ хэмээх үгс юм.

Гуравдугаар бүлэг. Нэг хэмжээст тархалт

3.1 Нэг хэмжээст тархалтын цуваа

Хувьсагч нь явар шкалаар хэмжигдэж байгаагаас хамааран тухайн нэг хэмжээст

тархалтын хувьд харилцан адилгүй параметр, хэмжигдэхүүнийг боддог. Хувьсагчийг

хэмждэг шкалыг дараах 3 хэв маягт хувааж болно.

Нэрлэсэн шкал нь хувьсагчийн утгыг ямар нэгэн анги бүлэгт багтаахыг үзүүлнэ.

Жишээ нь эрэгтэй, эмэгтэй гэх мэт. Энд үүссэн анги нь эрэмбэлэгдэхгүй.

Эрэмбийн шкал нь хувьсагчийг утгаар нь ангилаад зогсохгүй, эрэмбэ дараалалд

оруулна. Тухайлбал сайн, муу, дунд гэсэн гурван утга өгч болно.

Тоон ( интервал) шкал нь утгуудыг эрэмбэлэх төдийгүй бие биенээс ялгагдах

хэмжээг тодорхойлно. Тухайлбал гэр бүлийг орлогоор нь ангилж, тэдний хоорондох

ялгааг тогтооно.

Шкал тус бүрт статистик боловсруулалтын янз бүрийн арга хэрэглэнэ. Тухайлбал хувьагч

нэрлэсэн шкалтай бол медиан, дундажийг бодож болохгүй, харин моодыг олж хэрэглэж

болно. Хувьсагч эрэмбийн шкалтай үед моод, медианыг, харин тоон шкалтай бол ямар ч

статистик арга хэрэглэж болох жишээтэй.

Хувьсагч ямар ч шкалтай байсан эхлээд бүх төрлийн давтамжуудийг бодож болно. Нэг

хэмжээст тархалтыг бодох даалгаврыг харилцах хайрцаг, Syntax зэргийг ашиглан хоѐр

янзаар өгч болно. Харилцах хайрцаг хэрэглэвэл:

Data Editor- мэдээлэл хянах цонхны дээр байрлах цэснээс Statistics, Summarize,

Frequencies гэсэн товчлуурууд дээр дарахад хувьсагчийн нэр бүхий ба хоосон хоѐр

цонхиой харилцах хайрцаг гарна.

Зураг 3.1. Нэг хэмжээст тархалтын харилцааны хайрцаг

Тоолох шаардлагатай хувьсагчийн нэрийг идэвхжүүлж хоосон сумаар зөөгөөд OK товчлуур

дарахад гарах цонх Output-д хувьсагчийн нэг хэмжээст тархалтыг үзүүлсэн хүснэгт гарч

ирнэ. Хэрэв та энэхүү тархалтыг хүснэгтээс гадна ба графикаар дүрслэх хэрэгтэй бол Ok

гэж дарахын өмнө доор байрлах charts гэсэн товчлуур дээр дарж түүнээс графикийн

хэлбэрийг сонгоод Continue товчлуур дээо дарна. Тархалтын параметрийг тодорхойлох

тохиолдолд charts- ын хажууд байрлах Statistics үйлдлээр арифметикийн дундаж, хазайлт

зэрэг олон үзүүлэлтүүдийг бодож болно. Format үйлдлээр багаас ихрүү, ихээс багаруу

зэрэг хүснэгтэд гарах тооны эрэмбийг тодорхойлно. Энэ даалгаварыг Syntax-ын цонхоор

хэрхэн өгөхийг үзье.

v01 v02 v03 нэртэй хувьсагчдын давтамжийг бод гэсэн команд дараах байдлаар бичиглэнэ:

FREQUENCIES VARIABLE = v01,v02,v03.

Тухайлбал FREQUENCIES/VARIABLE sex.

Гэсэн командаар судалгаанд оролцогсдын хүйсний талаарх дараахи хүснэгт гарч ирнэ.

Нэг хэмжээст тархалт (хүйсээр)

Хүснэгт 1

Sex

frequency Percent Valid

Percent

Commulative

Percent

Valid male

Female

Total

Missing System

Total

1014

1064

2078

5

2083

48.7

51.1

99.8

0.2

100.0

48.8

51.2

100.0

48.8

100.0

Ualue label – гэсэн эхний багананд хувьсагчийн авах утга бичигдэнэ

Frequency – гэсэн багананд тухайн утгын давтамж бичигдэнэ

Persent - гэсэн багананд давтамжийн хувь гарч ирнэ

Valid Percent - гэсэн багананд хариулт өгсөн хүний тоонд бодсон хувь

Commulative Percent - гэсэн багананд тухайн утга болон түүний өмнөх утгуудад харгалзах

давтамжийн нийлбэр хувь буюу хуримтлагдсан давтамж бодогдоно.

Хүснэгтээс харвал судалгаанд хамрагдсан 2083 хүний 1014 нь буюу 48,7 хувь нь эрэгтэй,

хариулаагүй хүмүүсийг хасвал 48,8 хувь болно.

Статистик хэмжигдэхүүнийг бодох

Хувьсагчийн интервал буюу тоон шкалаар хэмжигдсэн бол статистик хэмжигдэхүүнийг

хэрхэн бодох вэ?

Тоон шкалаар илэрхийлэгдсэн хувьсагчийг статистикийн олон аргаар хэмжиж үзэж болох

бөгөөд үүний тулд өмнө өгүүлсний дагуу адил хийнэ. Харилцах хайрцаг хэрэглэж байгаа

бол Statistics товчлуур дээр дараад хүссэн үйлдлээ сонгож Continue , дараа нь нэг хэмжээст

тархалтын үнсэн хайрцгын ok-г дарна.

Зураг 3.2. Нэг хэмжээт тархалтын статистик хэмжигдэхүүнийг харилцах хайрцаг

Syntax-ийг ашиглаж байгаа тохиолдолд командаа бичихдээ тодорхой зааж өгөх эсвэл

бүгдийг нь үзье гэвэл:

FREQUENCIES/VARIABLES (нэр)/ STATISTICS ALL. Гэсэн даалгаварыг бичнэ. Энэ

дашрамд Syntax цонхыг ашиглахад даалгавар бичсэнийхээ дараа цэг заавал байх

шаардлагатайг анхаарах хэрэгтэй.

Ямар статистик үзүүлэлтийг хэмжиж болох гэдгийг дурдья.

Minimum- хувьсагчийн хамгийн бага утга

Maximum- хамгийн утга

Median- түүврийг хоѐр тэнцүү хэсэгт хувааж буй утга

Mode- хамгийн их тохиолдож буй утга

Std.Dev- дундаж квадрат нь дисперсиэс язгуур гаргасантай тэнцүү

Variance- Дисперси

Kurtosis- эксцесс. Тархалтын муруйн орой нь байрласныг үзүүлнэ. Хэвийн тархалтын үед

E=0 байх ба эксцессыг бодохдоо хэвийн тархалтын муруйтай харьцуулан гаргана. Төвийн

m эрэмбийн момент

m

n

k

i

im

i

xxn 0

)(1

34

4

sE

эксцесс нь E=… гэсэн томьѐогоор бодогдоно. Үүнд: М4 – дөрөвдүгээр эрэмбийн төвийн

момент, S4 дундаж квадрат хазайлтын дөрвөн зэрэг. Хэрэв E>0 бол тархалтын муруй хурц

оройтой, өөрөөр хэлбэл утгууд дундаждаа ойр байрласан, E<0 бол муруй мохоо оройтой

байна. E-ийн доод хязгаар нь 2 байх ба энэ үед бие даасан хоѐр муруй үүсэж, тархалтын

цуваа нэг төрөл бус байгааг үзүүлнэ.

Skewness- асимметрия. Тэгш хэмгүй байдал буюу дундаж нь аль нэг тийшээ хэрхэн

шилжсэнийг үзүүлнэ. Хэвийн тархалтын үед энэ хэмжигдэхүүн тэгтэй тэнцүү.

Зураг 3.3 Тэгш хэмгүй тархалт

Зүүн тийшээ тэгш хэмгүй Баруун тийш тэгш хэмгүй

Тэгш хэмгүй байдлын коэффициент болгон гуравдугаар эрэмбийн нормчлогдсон моментыг

хэрэглэнэ.

0; 33

3

3 rs

r

Бол зүүн талдаа тэгш хэмгүй, r3<0 бол баруун талруугаа тэгш хэм алдарсан байна.

Түүнчлэн статистик командаар тухайн хувьсагчийн дундаж, түүний алдаа, итгэмжийн

интервал зэргийг тооцож болно.

Жишээлбэл: Та хэдэн настай вэ? Гэсэн асуулт (мэдээлэл хяналиын цонхонд v01 гэж

тэмдэглэсэн )-ын нэг хэмжээст тархалт, статистик хэмжигдэхүүн, графикийг авч үзье.

Харилцах цонхоор өгвөл цэсээс

Statistics, Summarize, Frequencies, v01 хувьсагчийнхээ нэрийг хоосон цонх руу зөөгөөд

Charts –аас графикийнхээ хэлбэр (гистограммыг), Statistics-аас шаардлагатай статистик

хэмжигдэхүүнийг, Format-аас өгсөх, уруудах дарааллыг сонгож авна.

Тархалтын гистограммыг гаргаж авах нь сонирхолтой байдаг. Гистограмм нь ажиглалтын

тоотой пропорциональ урт бүхий баганаар дүрслэгдэнэ. Тасралтгүй хувьсагчийн хувьд

HISTOGRAM хэрэглэнэ. Энэ тохиолдолд утгын бүх тэнхлэг заагдсан алхамтай интервал

хуваагдана. Дараа нь баганын уртыг тухайн интервалд байгаа ажиглалтын утгын

нийлбэртэй пропорциональ байхаар сонгож авна.

Syntax-аар өгвөл дараах командыг бичнэ.

FREQUENCIES/v01/STATISTICS ALL /HISTOGRAM NORMAL.

Эсвэл статистик үзүүлэлтийг хэмжих бүх даалгавраа дурьдвал

VARIABLES=v01/ STATISTICS =STDDEV VARIANCE RANGE MINIMUM MAXIMUM

SEMEAN MEAN MEDIAN MODE SUM SKEWINES SESKEW KURTOSIS SEKURT/

HISTOGRAM NORMAL.

Тэгэхэд дараах статистик хэмжигдэхүүн, хүснэгт, график гарч ирнэ.

Нэг хэмжээст тархалт, статистик үзүүлэлт (насаар)

Хүснэгт 2

Age

Frequency Percent Valid

Percent

Cumulative

Percent

Valid 9.00 7 0.3 0.3 0.3

10.00 139 6.7 6.7 7.0

11.00 82 3.9 3.9 11.0

12.00 142 6.8 6.8 17.8

13.00 219 10.5 10.5 28.3

14.00 286 13.7 13.7 42.0

15.00 338 16.2 16.2 58.3

16.00 308 14.8 14.8 73.1

17.00 196 9.4 9.4 82.5

18.00 165 7.9 7.9 90.4

19.00 188 9.0 9.0 99.5

20.00 11 0.5 0.5 100.0

total 2081 99.9 100

Missing System 2 0.1

Total 2083 100.0

Statistics

N Valid Missing 2081

Mean 2

Std Error of Mean 14.8976

Median 5.547E-02

Mode 15.0000

Std.Deviation 2.5303

Variance 6.4025

Skewness -0.184

Std Error of Skewness 0.054

Kurtosis -0.644

Std Error of Kurtosis 0.107

Range 11.00

Minimum 9.00

Maximum 20.00

Sum 31002.00

Зураг 3.4. Гистограммыг хэвийн тархалтын графиктай харьцуулан үзүүлсэн нь ( насаар)

Дөрөвдүгээр бүлэг. Хувьсагчдын хоорондын хобоо, хамаарал

Солбицуулсан хүснэгт

Солбицуулсан хүснэгт гаргахын тулд CROSSTABS командыг хэрэглэнэ:

Харилцах хайрцгаар эл команд өгөх бол:

Statistics

Summarize

Crosstabs гэсэн (хүснэгт 3.1-ийг үз) товчлуур дээр дарахад нэг талдаа хувьсагчийн

нэр бүхий цонх нөгөө талд гурван цонхтой дараах харилцах хайрцаг гарна.

Зураг 4.1 Хоѐр хэмжээст тархалтын харилцах хайрцаг

Харьцуулах хувьсагчдын мөр (Row), багана (Column)- д байрлуулна. Cells гэсэн

товчлуураар гаргах цонхны хүснэгтийн нүдэнд байх үзүүлэлт, тоо, хувь (мөр-Row,

Зураг 4.2. Хоѐр хэмжээст тархалтын Cells харилцах цонх

баганаар-Column гаргах эсэх)-ийг Continue, дараа нь үндсэн харилцах хайрцагтаа ok гэж

дарна. (Зөвхөн туйлын давтамжийг бодох үед Cells-руу орохгүй Statistics товчлуурыг

дарвал хувьсагч хоорондын хамаарлыг бодох харилцах хайрцаг гарч ирнэ. ) Тэгэхэд гаргах

цонх Output –дээр хувьсагчдыг харьцуулсан хүснэгт гарч ирнэ. Тухрайлбал, 1999 онд өсвөр

насны хүүхдийн дунд явуулсан судалгааны дүнгээс эцгийн мэргэжлийг хүүхдийн мэргэжил

сонголттой харьцуулж үзье. Эцгийн мэргэжил v7_fath, хүүхдийн мэргэжил сонголтыг

v12_oc гэж тэмдэглэсэн бол Syntax-ын цонхонд v7_fath хувьсагчийн утгыг v12_oc

хувьсагчийн утгатай харьцуул гэсэн даалгавар дараах байдлаар өгөгдөх болно.

CROSSTABS/TABLES=v7_fath BY v12_oc

/FORMAT=AVALUE TABLES/CELLS=COUNT ROW COLUMN. Дараа нь цэсээс RUN

(гүйцэтгэ) товчлуур дарахад хоѐр хувьсагчийг харьцуулан туйлын давтамж, тохиолдлын

хувийг мөр баганаар нь үзүүлсэн солбицуулсан хүснэгт гарч ирнэ.

Хүснэгт 3

Хоѐр хэмжээст тархалт

Эцгийн мэргэжлийг хүүхдийн мэргэжил сонголттой харьцуулсан нь

Хүүхдийн мэргэжил сонголт бүгд

Эцгийн Малчин Тоогоор

Мэргэжил Мөрөөр

Баганаар

Ажилчин Тоогоор

Мөрөөр

Баганаар

Албан Тоогоор

Хаагч Мөрөөр

Баганаар

Хувийн Тоогоор

Бизнес Мөрөөр

Баганаар

Бүгд Тоогоор

Мөрөөр

Баганаар

Хүснэгтээс үзвэл эцэг нь мал малладаг, өөрөө малчин болох хүсэлтэй хүүхдүүд 64 байна.

Эхний мөрөнд малчин эцэгтэй хүүхдүүдийн хариулт байх бөгөөд тэдний 26.6% нь эцгийн

мэргэжлийг сонгох сонирхолтой гэжээ. Тэгвэл малчин болох сонирхолтой хүүхдүүдийг

илэрхийлж буй нэгдүгээр баганаас тэдний 82% нь малчин эцэгтэй байгаа харагдаж байна.

Олон хэмжээст хүснэгт

Социологид хоѐроос дээш тооны хувьсагчдыг харьцуулан бүлэглэж, олон хэмжээст хүснэгт

нь судлагдахуунаа ангилах, логик зүй тогтлыг илрүүлэх, хоорондын холбоо хамаарлыг

тодорхойлох үндэс суурь болж өгнө.

Өсвөр үеийнхний хэрэгцээг судалсан судалгаанд архи, тамхи, мансууруулах бодисыг

хэрэглэдэг (буюу хэрэглэж үзсэн) эсэхийг сонирхсон юм. Тэдгээрийн гурван хэмжээст

солбицуулсан хүснэгт зохиоѐ.

Харилцах хайрцгийг хэрэглэвэл: Statistics, Summarize, Crosstabs

гэж ороход дээрх 4.1. дугаар зураг гарч ирнэ. Row- мөр гэсэн эхний нүдэнд архины хэрэглээ

v46_1, column –багана гэсэн хоѐр дахь нүдэнд тамхины хэрэглээ –v 46_2,Layer- давхар мөр

гэсэн гурав дахь нүдэнд мансууруулах бодисыг хэрэглэж үзсэн –v46_3-р хувьсагчдыг

оруулж зөвхөн туйлын давтамжийг үзье гэж бодож Cells-д юм тэмдэглэлгүй ok гэж дарна.

Syntax-ийн цонхыг ашиглавал:

CROSSTABS/TABLES=v46_1 BY v46_2 BY v46_3/FORMAT=AVALUE TABLES

/CELLS=COUNT. гэж бичнэ.

Гарч ирсэн хүснэгт 4-ыг харвал нүдэнд хавьгүй дан тоо-туйлын давтамж байна. Гурван

хэмжээст солбицуулсан хүснэгт (туйлийн давтамжаар)

Хүснэгт 4

Архи, тамхи, мансууруулах бодисын хэрэглээний харьцуулалт

Сount

Хүснэгт оруул

Хүснэгтээс архи, тамхи, мансууруулах бодисыг алийг нь ч хэрэглэдэггүй, хэрэглэж үзээгүй

гэж 1636 хүүхэд хариулсан бол, гурвууланг хэрэглэдэг гэж 9 хүүхэд хариулжээ. Мөн архи,

тамхи хоѐуланг хэрэглэгч 150, зөвхөн архийг уудаг гэсэн нь 108, зөвхөн тамхи татдаг нь 140

байна. Энэхүү гурван хэмжээст хүснэгтэд тулгуурлан судлагдагсдыг логик аргаар ангилж

болно.Энэ мэтээр 4,5 г.м хэмжээст солбицуулсан хүснэгт зохиож болно. Энэ мэтээр 4,5 г.м

хэмжээст солбицуулсан хүснэгт зохиож болно.

Хамааралгүй болох тухай таамаглал шалгах нь

Солбицуулсан m x n мөр, багана бүхий хүснэгтийг ашиглан хоѐр хувьсагчийн хооронд

холбоо хамаарал байгаа эсэхийг шалгахдаа тэдгээрийн хооронд хамаарал байхгүй гэсэн тэг

таамаглал дэвшүүлж, Хи квадрат шалгуур хэрэглэнэ.

Харилцах хайрцгаар хийвэл:

Statistics,

Summarize гээд

Crosstabs-руу орж Statistics гэсэн доод товчлуур дээр дарахад хэдэн хэдэн статистик

хамаарлын хэмжигдэхүүний нэр гарна.

Зураг 4.3. Хамаарал шалгах харилцх хайрцаг

Тэндээс Chi-Square гэснийг сонгоод Continue дээр дарна.

Бусад үйлдлүүдийг нь хоѐр хэмжээст тархалтын өгөгдөлтэй адил хийгдэнэ.

Syntax-ийг ашиглах бол:

CROSSTBAS /TABLAS=v7_fath BY v12_oc

/FORMAT=AVALUE TABLES

/STATISTIC=CHISQ.

гэж Syntax-ийн цонхонд бичнэ. Энд бичигдсэн хувьсагчдийг бид собицуулсан хүснэгтийн

жишээн дээр авч үзсэн болохоор утгыг нь санаж байгаа байх..Тэгэхэд дараах хоѐр хүснэгт

гарч ирнэ. Бид энэ жишээн дээр

/CELLS=COUNT ROW COLUMN. гэж команд өгөөгүй учраас зөвхөн туйлийн давтамж гарч

буйг анзаараарай. Нүдэнд мөр баганаар нь хувь бод гэж даалгавар өгсөн бол хүснэгт 2 гарч

ирэх байсан.

Солбицуулсан хүснэгт Хүснэгт 5

Crosstabs

v7_fath*v12_oc Crosstabulation

Count

V12 oc

1.00 2.00 3.00 4.00

V7_fath 1.00 64 112 31 33 240

2.00

3.00 34 29 12 75

4.00 7 210 101 73 391

Total 78 602 257 162 1095

Хүснэгт 6

Эцгийн мэргэжил, хүүхдийн мэргэжил сонголтын хамаарал (Хи квадрат)

Chi-Square Tests

Df Asymp

Sig. (2 sided)

Pearson Chi-Square 202 163a

9 0.000

Likelihood 167.912 9 0.000

Linear-by-Linear

Associatian

45.066 1 0.000

N of Valid Cases 1099

a. 0 cell (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5.32.

6-р хүснэгтийн Pearson гэсэн мөрийг авч үзье. Энэ мөрөнд Хи квадратын статик утга, хи-

квадрат тархалтын чөлөөт зэргийн тоо , итгэлцүүрийн учир холбогдлын түвшин

(Significance) гэсэн 3 тоо бичигдсэн байна. Учир холбогдлын түвшин нь 0,05-тай тэнцүү

юмуу бага байвал , X,Y хамааралгүй болох тухай таамаглал няцаагдана. Энэ шалгуур

хүлээж буй бүх утгууд нь 5-тай тэнцүү буюу их байх тохиолдолд үйлчилнэ. Хүснэгтийн

төгсгөлд хамгийн бага хүлээгдэж буй утгын тоо гардаг. Хи квадрат хүснэгтээс үзэхэд 0

гарсан тул дээрх хоѐр хувьсагч ( эцгийн мэогэжил, хүүхдиын мэргэжил сонголт) хоорондоо

хамааралгүй байн гэж үзнэ. Хи квадратын үнэний хэвинй итгэлцүүр дараагийн мөрөнд

бодогджээ. Түүнийг логарифмын шугаман загварын статистик шалгуур болгон хэрэглэнэ.

Сүүлчийн итгэлцүүр нь зөвхөн тоон хувьсагчийн хувьд ашиглагдана. Энэ мэт шкалын хэв

маягт тохирсон бусад олон статистик шалгуур хэрэглэж болно.

4.4 Корреляцийн коэффициент

X, Y хоѐр хувьсагчийн хамаарлыг дараах томъѐогоор боддог.

),( yxcor

Х ба Y хамааралгүй болох (X,Y)=0 юмуу тэгд ойрхон өөрөөр хэлбэл 0.1Y)//cor(X, болно.

Харин X ба Y хамааралгүй бол 1Y)//cor(X, эсвэл 1-д ойр тухайлбал, 0.9Y)//cor(X,

байна. Энэ томъѐо X,Y хоорондоо шугаман хамааралтай эсэхийг тогтооно. Шугаман

тэгшитгэл нь

Y=K*X+b; Үүнд:

K=Sy/Sx

Sy, Sx стандарт хазайлт, yx нь х ба у-ын дундаж юм. в= SxSyyy /*

Хоѐр хувьсагчийн хоорондох корреляцийн коэффициент бодохдоо: даалгаварыг харилцах

хайрцгаар өгөх бол цэсээс

Statistics,

Correlate,

Bovariate гэж дараад

Зураг 4.4.

Нээгдсэн харилцах цонхноос

Зураг 4.5

Variables- хувьсагчдыг, Correlation Coeffifients- бодох коэффициентыг, шаардлагатай бол

Option –оос давхар тоолох статистик хэмжигдэхүүнийг тэмдэглэж ok-г дарна.

Тоон хувьсагч нь хэвийн тархалттай бол Пирсоныг, тархалт нт хэвийн бус юмуу, эсвэл

эрэмблэгдсэн хувьсагчтай бол Кендаллийн Тауг давтамжийн их багаар олон дугааруудын

хоорондох холбоог ольѐ гэвэл Спирмены коэффициентыг сонгож хэрэглэнэ. Нэрлэсэн

шкалын хувьд зарим статистик арга тохиромжгүй. Харин давтамжийг ихээс багаруу (эсвэл

багаас ихрүү) дэс тоогоор дугаарлан эрэмбийн шкалд шилжүүлбэл илүү үр дүнд хүрнэ. Энэ

үйлдлийг дараах даалгавар хийнэ. Харилцах хайрцгаар:

Data Editor-ын цэсээс

Transform, Rank Cases…

Гээд хувьсагчдыг сонгоод Ties дээр шиэн дугаарлагдаж буй хувьсагчийн үүсгэх аргыг,

Rank-дээр хувьсагчийн утгыг бодох аргыг тодорхойлж ok дарна.

Syntax-аар:

RAN K

VARIABLES =хувьсагчийн нэр (A) BY хувьсагчийн нэр /RANK/ PRINT=YES

/TIES=MEAN.

Тэгэхэд SPSS систем өөрөө заасан аргуудын дагуу Data Editor-ын цонхонд шинэ хувьсагч

үүсгэж хувьсагчийн нэрийн өмнө r гэсэн үсэг нэмж нэрлэж болно.

Зураг 4.6.

Дугаарлагдсан хувьсагчийг ашиглан Спирмены рангийн корреляци бодож болно.

Жишээлбэл: v12 гэсэн хувьсагчийг v7 хувьсагчийн дагуу эрэмблэ гэсэн даалгавар өгөөд

тэдний хоорондох рангийн корреляцийг бодохдоо Syntax-д

Syntax-аар:

RAN K

VARIABLES =v12 (A) BY v7 /RANK/ PRINT=YES

/TIES=MEAN.

/ VARIABLES=rv12v7

/PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NODIG

/MISSING=PAIRWISE. Гэж бичнэ.

/ VARIABLES=v12v7 гэсэн мөрөнд эрэмбэлэгдсэн байгааг анхаарна уу?

Хувьсагчдын хоорондох корреляцийн матриц нь тэгш хэмтэй, квадрат хэлбэртэй юм. (6-р

бүлгээс хүснэгт –ыг үз)

Тавдугаар бүлэг. Кластер шинжилгээ

Кластер шинжилгээг тохиолдол болон шинж тэмдгүүдийг ангилан нэг төрөл бүлэг үүсгэхэд

хэрэглэдэг. SPSS багц програмд шаталсан хийгээд К-дунджийн гэсэн 2 аргаар кластер (нэг

төрөл бүлэг) байгуулж болно. Нэг бүлэгт орох тохиолдол болон хувьсагчийг тодорхойлход

“зай” гэсэн ойлголтыг оруулж ирдэг. Тохиолдлоор бүлэг байгуулахдаа Eвклидын зай,

Химмингийн зай зэрэг зайн олон хувилбарыг хувьсагчаар кластер үүсгэе гэвэл корреляцийн

төрөл бүрийн коэффициентийг хоѐр хувьсагчийн хоорондох зай болгон хэрэглэж болно.

Иймээс кластер шинжилгээ хийхийн тулд эхлээд зайн матриц эсвэл корреляцийн матриц

байгуулна.

Шаталсан кластер нь тухайн К тохиолдол ( эсвэл К хувьсагч)-оос эхлээд хамгийн ойр

байгаа хоѐр тохиолдол (эсвэл хувьсагч)-ыг олж, К-1 кластер үүсгэх зэргээр 1 кластер болтол

зайн матрицыг шат дараалан байгуулж, үр дүнг дендрограммаар дүрслэнэ.

Тэгвэл К дунджийн арга эхлээд к тохиолдлуудыг кластеруудын төв болгон авч үе шат

бүхэнд хамгийн ойрхон төвүүдтэй кластерыг нэгтэх зэргээр ижил үйлдэл давтаж,

кдастерын төвүүд өөрчлөгдхөө болих юмуу ижил үйлдлийн давтамж дээд хэмжээндээ

хүртэл энэ үйл явц үргэлжилнэ.Кластерын тоог урьдчилан өгч болно. К дунджийн аргыг

тохиолдлын тоо олон байхад хэрэглэнэ. Шаталсан кластерын тохиолдол, хувьсагчийн

алинийг нь ч нэг төрөл бүлэг болгон хуваахад ашигладаг бол К дунджийн аргаар зөвхөн

тохиолдлыг ангилах боломжтой.

Кластер шинжилгээний дээрх төрлүүд объектыг нэгигэх олон янзын шалгууртай байдаг.

Кластер шинжилгээг тоон болон дихотоми (тий, үгүй гэсэн хоѐр утгатай) хувьсагчид

хэрэглэнэ. Хэрэв хувьсагч нт харилцан адилгүй нэгжээр хэмжигдсэн бол, нормчилсон

(стандарт) хувьсагчид шилжүүлдэг.

Түүврийн хэмжээ бага байхад SPSS системээр хийх кластер шинжилгээний горим нь зайг

бодох, ангилах үйл явцыг эрэх аргачлалыг удирдах олон боломжтой авч, бид том хэмжээтэй

түүвэрт хийгддэг хялбарчилсан горимыг авч үзье.

Том түүврийн үед (200 ажиглалтаас их) CLUSTER горимоор ажиллахад бэрхшээлтэй

болдог. Ийм түүвэрт QUICK CLUSTER горим хэрэглэнэ. Энэ горимоор ажиллахдаа

зайлшгүй гарагх кластерийн тоог тодорхой зааж өгөх хэрэгтэй болдог. Түүнчлэн

кластерийн төвийг (нэг кластерт орсон ажиглалтуудын дундаж утга) тодорхойлж болно.

Хичнээн кластер байж болохыг урьдчилан хэлж мэдэхгүй бол, уг олонлогоос санамсаргүй

аргаар ялгаж авсан бага хэмжээний дэд түүвэрт CLUSTER горимыг хэрэглэн бүлгийн тоог

тодорхойлж болно.

Командын хялбар хувидбарыг авч үзвэл:

QUICK CLUSTER (хувьсагчийн нэр)

Хоорондоо хамгийн их зайтай хоѐр ажиглалтыг (объектыг) олж, дээрхи утгуудыг хоѐр өөр

кластерын төв болгон кластер шинжилгээг эхэлнэ. Мөн түүнээс өөр түүврийг ольѐ гэвэл

дараах командыг өгнө.

QUICK CLUSTER /хувьсагчийн нэр/ CRITERIA=CLUSTERS(n)

/METHOD=KMEANS(NOUPDATE).

n- нь кластерийн төвийн тоо болой.

Энэ төвүүд нь бие биеэс хамгийн их алслагдсан n объект байна. Кластерийн төвүүдийг бас

зааж болно. Ингэсэн тохиолдолд заагдсан төвүүд өөрчлөглдөхгүй үлдэнэ.

Үүний үр дүнд кластер болон хуваагдаж буйг үзүүлсэн шинэ хувьсагчийг гаргаж болно.

Энэ хувьсагч нь 1-ээс К хүртэл утга авна. К-кластерын тоо. Ажиглалт бүрийн хувьд энэ

хувьсагчийн утга тухайн ажиглалт харьяалагдаж буй кластерын дугаартай тэцүү байна.

Харилцах хайрцгаар даалгавараа өгвөл: Цэсээс

STATISTICS,

Classity,

K-Means Cluster

Зураг 5.1. Цэсээс К дунджийн кластер шинжилгээний даалварын сонгох нь

гэж ороод хувьсагчдын нэр, бүлэглэх арга зэргийг тодорхойлно.

Зураг 5.2.

Syntax-ийн цонхонд хувьсагчдаар кластер үүсгэхийн тулд

QUICK CLUSTER

Хувьагчдын нэр

/MISSING=LISTWISE

/CRITERIA=CLUSTER(2) MXITER(10) CONVERGE(0)

/METHOD=KMEANS(NOUPDATE)

/PRINT INITIAL.

FREQVENCIES group/BARCHART. Команд хэрэглэнэ.

Сүүлчийн команд нь хувьсагчийн шугаман тархалт, түүний гистограммыг байгуулж

өгдөг.

Жишээ 1. 39-р хувьсагч (V39) буюу баян болоход юу чухал гэж та боддог вэ? гэсэн

асуултын хариултаар кластер шинжилгээг хийе.

Хүснэгт 7

Баян болох арга замын тухай өсвөр насныхны төсөөлөл (нэг хэмжээст тархалт)

№ Их

нөлөөтэй

Нөлөөтэй Дунд

зэрэг

Бараг

нөлөөгүй

Нөлөөгүй

1. Зүтгэл 68.8 12,5 10,4

2. Аз

туршилт

19.7 15,5 22,8

3. Эрдэм

боловсрол

75.2 13,6 4,7

4. Аз 27.8 18,1 20,4

5. Ураг

төрлийн

22.2 24,3 22,5

холбоо

6. Харилцан

ойлголцох

чадвар

34.0 23,2 16,6

7. Хээл

хахууль

11.8 12,2 13,8

8. Улс төрд

оролцох

21.2 20,0 19,5

9. Гадаад

гарч

ажиллах

36.4 19,2 17,9

v39_1 v39_2 v39_3 v39_4 v39_5 v39_6 v39_7 v39_8 v39_9

/MISSING=LISTWISE

/CRITERIA=CLUSTER(3) MXITER (10) CONVERGE(0

/METHOD=KMEANS(NKUPDATE)

/SAVE CLUSTER DISTANCE

/PRINT INITIAL ANOVA CLUSTER DISTAN.

Гэж өгөхөд дараахи хүснэгтүүд гарна.

Хүсхэгт 8

К-дунджийн аргаар хийсэн кластер шинжилгээний дүн

Quick Cluster

Intial Cluster centers

Cluster

1 2 3

Factors to become rich-

diligence

5.00 1.00 1.00

Risk 5.00 5.00 1.00

Education 5.00 1.00 5.00

Luck 5.00 5.00 1.00

Relatives 5.00 1.00 5.00

Mutual understanding 5.00 1.00 1.00

Bribe 5.00 4.00 1.00

Enter in politics 5.00 1.00 4.00

Work abroud 5.00 3.00 2.00

Iteration history

iteration Change in cluster centers

1 2 3

1 4210 3.750 4.528

2 902 356 588

3 504 227 291

4 309 216 215

5 227 113 9.242E-02

6 142 122 6.980E-02

7 7.578E-02 4.976E-02 6.592E-02

8 5.232E-02 1.594E-02 4.012E-02

9 1.776E-02 2.419E-02

10 3.185E-02 1.502E-02

Харилцах цонхоор энэ даалгаварыг өгвөл:

Statistics,

Classify

Hierarchical cluster гэж сонголт хийнэ.(Зураг 5.1. үз)

Зураг 5.3. Шаталсан кластер шинжилгээний харилцах хайрцаг

Variables: 37(1), 37(2),………………… 37(9),

Cluster гэсэн мөрөөс энэ удаа хувьсагчдыг сонгоѐ.

Variables

Тохиолдлуудыг бүлэглэх бол Save as variables гэсэн үйлдлээр үүсгэсэн бүлэг, бүлэглэгдсэн

тохиолдлуудыг шинэ хувьсагч болгон хадгалж болно. Эл шинэ хувьсагчийг хэв шинж

үүсгэх, өөр харьцуулалт хийхэд хэрэглэдэг.

Statistics……

Зураг 5.4. Шаталсан кластер шинжилгээний харилцах хайрцаг

Agglomeration schedule. Шат бүрээр нь бүлэглэлтийн үйл явцыг үзүүлнэ

Proximity matrix. Хоорондох зай ойр холыг тодорхойлно

Cluster Membership. Кластерын бүрэлдэхүүнийг үзүүлнэ (кластерын тоог 3-р хязгаарлав)

Plots……..

Зураг 5.5. Шаталсан кластер шинжилгээний дүрсийг тодорхойлох нь

Кластерын тухай мэдээлэл дендрограмм, lceccicle (айсикл) зэрэг хэлбэрээр дүрслэгдэнэ.

Method…….

Зураг 5.6. Шаталсан кластер шинжилгээний аргыг сонгох

Measure:

Pearson correlation,

Transfrom Measures

Absolute values гэж өгч болно.

Syntax-аар л командыг бичвэл:

PROXIMITIES v37_ 1v37_ 2v37_ 3v37_ 4v37_ 5v37_ 6v37_ 7v37_ 8v37_9

/MATRIX OUT („C:\WINDOWS \ TEMP\ spssclus.tmp‟)

/MEASURES= ABSOLUTE CORRELATION / PRINT NONE

/STANDARDIZE= NONE.

CLUSTER/MATRIX IN („C:\WINDOWS\TEMP\spssclus.tmp‟)

/METHOD BAVERAGE/PRINT SCHEDULE CLUSTER (3)

/PLOT DENDROGRAM HICICLE.ERASE FILE= „C:\WINDOWS\TEMP\spssclus.tmp‟.

Тэгэхэд дараах хүснэгтүүд гарч ирнэ.

Кластер шинжилгээний дүн

Cluster

Average Linkage (Between Groups

Proximity Matrix

Case Matrix File Input

Trust in

parents

Trust in

teachers

Trust in

social

worker

Trust in

doctors

Trust in

police

Trust in

politicia

ns

Trust

in

priest

Trust in

friends

Trust

other

trust in

parents

0.309 0.162 0.259 0.248 0.161 0.099 0.364 0.138

Trust in

teachers

0.309 0.179 0.245 0.175 0.138 0.166 0.273 0.006

Trust in

social

worker

0.162 0.179 0.318 0.267 0.328 0.190 0.204 0.136

Trust in

doctors

0.259 0.245 0.138 0.479 0.268 0.234 0.301 0.165

Trust in

police

0.248 0.175 0.267 0.479 0.321 0.327 0.227 0.153

Trust in

politicians

0.161 0.138 0.328 0.268 0.321 0.302 0.107 0.003

Trust in

priest

0.099 0.166 0.190 0.234 0.327 0.302 0.070 0.083

Trust in

friends

0.364 0.273 0.204 0.301 0.227 0.107 0.070 0.107

Trust

other

0.138 0.006 0.136 0.165 0.153 0.003 0.081 0.107

Agglomeration Schedule

Stage Cluster Combined Coefficients Stage Cluster First

Appears

Next

Stage

Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2

1 4 5 0.479 0 0 4

2 1 8 0.364 0 0 5

3 3 6 0.328 0 0 4

4 3 4 0.294 3 1 6

5 1 2 0.291 2 0 7

6 3 7 0.263 4 0 7

7 1 3 0.183 5 6 8

8 1 9 0.099 7 0 0

Зургаадугаар бүлэг. Хүчин зүйлийн шинжилгээ

FACTOR ANALYSIS- Олон шинж тэмдэгийг хүчин зүйл гэж нэрлэгдэх цөөн шинж

тэмдгээр солиход хүчин зүйлийн шинжилгээг хэрэглэдэг. Ингэхдээ хүчин зүйлүүд

хоорондоо хамаарал багатай, харин нэг хүчин зүйлд орсон шинж тэмдгүүд өөр хоорондоо

илүү холбоотой байна гэж үзнэ.

SPSS багц програм хүчин зүйлийг илрүүлэхдээ гол бүрдүүлэгч (principal

components), шинжлэгдээгүй хамгийн бага квадрат (unweighted teast squares), хамгийн их

үнэний хувийн (maximum likelihood) гэх зэрэг 7 аргаас сонголт хийдэг. Ингэхдээ

корреляцийн буюу ковариацийн матрицыг хэрэглэнэ.

Хүчин зүйлийн шинжилгээ нь хувьсагчдыг хүчин зүйлүүдийн шугаман хослол

хэлбэрээр илэрхийлэх бөгөөд ерөнхйи загварыг дараах томъѐогоор илэрхийлж болно. Үүнд:

22111 FaFaZ jj □ jmjm UFa

1Z стандарчлагдсан хувьсагчид

1F эгэл хүчин зүйл

m хүчин зүйлийн тоо

1U дурдсан хүчин зүйлээр үл тайлбарлагдах шинжийн хэлбэлзлийн утгыг тодорхойлох

өөр хүчин зүйл

jia хүчин зүйлийн ачаалал (жин)

Хүчин зүйлийн шинжилгээний олон аргуудаас varimax эргүүлэлт бүхий гол бүрдүүлэгчийн

арыг хэрэглэж, дүнг тайлбарлае.

Үүний тулд цэсээс дараах командыг сонгож хэрэглэнэ.

Зураг 6.1. Хүчин зүлийн шинжилгээг цэсээс олох нь

Зураг 6.2. Хүчин зүлийн шинжилгээний харилцах хайрцаг

Variables: Хувьсагчдын нэр бичигдэнэ.

Descriptives…

Univariable descriptives

Correlation Matrix

Cofficients

Extraction…

Зураг 6.3.

Display

Scree plot

Rotation…

Зураг 6.4.

Method

Varimax

Display

Loading plots

Scores…

Зураг 6.5.

Options…

Зураг 6.6.

Coefficient Display Format

Sorted by size

Solute values less than

Жишээ 3. Өмнөх бүлэгт дурдсан v39. Баян болоход юу чухал гэж та боддог вэ? Гэсэн

асуултын хариултыг ашиглан хүчин зүйлийн хийж үзье.

FACTOR

/VARIABLES v39_1 v39_3 v39_4 v39_5 v39_6 v39_7 v39_8 v39_9 / MISSING

LISTWISE /ANALYSIS v39_1 v39_3 v39_4 v39_5 v39_6 v39_7 v39_8 v39_9

/PRINT UNIVARIATE CORRELATION EXTRACTION ROTATION FSCORE

/FORMAT SORT BLANK (.30)/PLOT EIGEN ROTATION

/CRITERA MINEIGEN (1) ITERATE (25)/EXTRACTION PC/CRITERIA ITERATE(25)

/ROTATION VARIMAX/SAVE REG(ALL)/METHOD=CORRELATION.

Дээрх командаар дараах хүснэгтүүд гарч ирнэ.

Хүснэгт 11

Хүчин зүйлийн шинжилгээний дүн

Factor Analysis

Descriptive Statistics

Mean Std.

Deviation

Analysis N

Factors to become

Rich-diligence

1.6007

1.0713 1808

Risk 3.0808 1.3949 1808

Education 1.4397 0.9560 1808

luck 2.7732 1.4121 1808

relatives 2.8103 1.3813 1808

Mutual

understanding

2.4906 1.4044 1808

bribe 3.6881 1.4115 1808

Enter in politics 2.9972 1.4311 1808

Work aboard 2.5348 1.4436 1808

Correlation Matrix

Factors

to

become

Rich-

diligence

Risk Edu

cation

luck Relat

ives

Mutual

underst

anding

bribe Enter

in

politics

Work

aboard

Corre

lation

Factors to

become

Rich-

diligence

1.0000

0.022 0.317 0.081 0.036 0.223 -

0.030

0.103 0.023

Risk 0.022 1.000 -0.074 0.301 0.135 0.013 0.199 0.090 0.104

Education 0.317 -

0.074

1.00 0.015 0.018 0.213 -

0.100

0.078 0.013

luck 0.081 0.301 0.015 1.0 0.150 0.107 0.096 0.062 0.039

relatives 0.036 0.135 0.018 0.150 1.00 0.180 0.063 0.117 0.063

Mutual

understanding

0.223 0.013 0.213 0.107 0.180 1.000 -

0.021

0.166 0.073

bribe -0.030 0.199 -0.100 0.096 0.063 -0.021 1.000 0.197 0.154

Enter in

politics

0.103 0.090 0.078 0.062 0.117 0.166 0.197 1.000 0.333

Work aboard 0.022 0.104 0.013 0.039 0.061 0.073 0.154 0.331 1.000


Com

pone

nt

Matr

ixa

Extra

ction Method: Principal Component Analysis.

a. 3 components extracted

Communalities

Extraction

Factors to become rich-diligence 491

Risk 563

Education 542

Luck 585

Relatives 275

Mutual understanding 443

Bribe 410

Enter in politics 625

Work abroad 584

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component

1 2 3

Enter in politics 604 -504

Mutual understanding 497 438

Risk 450 -439 409

Relatives 440

Education 682

Factors to become rich-diligence 393 574

Bribe 370 -492

Luck 464 578

Work abroad 482 -558

Total Variance Explained

Component Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

Total % of

variance

Cumulative % Total % of

variance

Cumulative %

1 1.824 20.267 20.267 1.582 17.580 17.580

2 1.506 16.728 36.995 1.469 16.321 33.901

3 1.189 13.207 50.203 1.467 16.301 50.203


Rotated Component Matrixa

Component

1 2 3

Education 728

Factors to become rich-diligence 696

Mutual understanding 629

Work abroad 763

Enter in politics 761

Bribe 512

Luck 757

Risk 726

Relatives 482


Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

a. Rotation converqed in 5 iterations.

Component Transformation Matrix

Component 1 2 3

1 493 626 604

2 869 -315 -383

3 049 -714 699




Component Score Coefficient Matrix

Component

1 2 3

Factors to become rich-diligence 441 -038 036

Risk -115 001 502

Education 468 -038 -091

Luck 040 -148 542

Relatives 100 -005 324

Mutual understanding 390 039 092

Bribe -191 335 144

Enter in politics 101 525 -078

Work abroad -009 542 -117



Component Scores

Component Score Coefficient Matrix

Component 1 2 3

1 1000 000 000

2 000 1000 000

3 000 000 1000



Component Scores

Шинжилгээний дүнгээс үзэхэд боловсрол, зүтгэл, харилцан ойлголцох чадвар гэсэн

шинжүүд нэгдүгээр; гадаадад гарч ажиллах, улс төрд оролцох, хээл хахууль авах нь

хоѐрдугаар; аз туршилт, аз, ураг төрлийн холбоо гуравдугаар; хүчин зүйлийг үүсгэж

байна. Улс төрд оролцох, хээл хахууль авах гэсэн шинжүүд нэг хүчин зүйл орсон нь

сонирхолтой бөгөөд шударга бус замыг төлөөлж байгаа бололтой. Хүчин зүйлийг 1.өөрийн

зүтэл

2. тойруу дам арга, 3. бусдад найдах арга хэмээн нэрлэж болно.

Жишээ 4. Хүчин зүйлийн шинжилгээг дараах жишээн дээр хийснийг үзнэ үү?

1-р жишээ. Чи дараах зүйлтэй санал нийлэх үү? (хариулт нь: тийм, үгүй)

1. Эцэг эх намайг ойлгодоггүй

2. Эцэг эх маань намайг хайхардаггүй

3. Миний саналыг манай эцэг эх үргэлж хүндэлж үздэг

4. Би гэртээ аз жаргалтай байдаг

5. Би иэхэвчлэн сэтгэл тогтворгүй байдаг.

6. Би голдуу ганцаардмал байдаг

7. Би амьдралдаа сэтгэл хангалуун байдаг

8. Би өөртөө итгэлтэй байдаг

9. Манай эцэг эх надаас дэндүү ихийг шаарддаг.

Factor Analysis

Communalities

Initial Extraction

Parents don‟t understand

me

1.000 0.473

Parents don‟t care me 1.000 0.559

Parents respects my opinion 1.000 0.430

I feel happy 0.558

I feel uncomfortable 1.000 0.353

I feel alone 1.000 0.335

I feel satisfied with life 1.000 0.516

I feel confident 1.000 0.377

Parents request too much 1.000 0.353

Extraction Method: Principal Component Analysis

Total Variance Explained

component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Loadings

Rotation Sums of Squared

Loading

total % of

Variance

Cumulative Total % of

Variance

Cumulative total % of

Variance

Cumulative

1 2.454 27.267 27.267 2.454 27.267 27.267 2.041 22.682 22.68

2 1.500 16.669 43.936 1.500 16.669 43.936 1.913 21.254 43.93

3 0.916 10.173 54.108

4 0.842 9.352 63.460

5 0.788 8.753 72.212

6 0.704 7.819 80.031

7 0.677 7.520 87.551

8 0.596 6.623 94.174

9 0.524 5.826 100.000


Component Matrixa

component

1 2


me

0.519 0.452

Parents don‟t care me 0.535 0.523

Parents respects my opinion -0.522 0.398

I feel happy -0.605 0.438

I feel uncomfortable 0.557

I feel alone 0.521

I feel satisfied with life -0.495 0.520

I feel confident -0.424 0.444

Parents request too much 0.504 0.316

Rotated Component Matrixa

component

1 2


me

0.747

Parents don‟t care me 0.688

Parents respects my opinion 0.587

I feel happy 0.558

I feel uncomfortable 0.555

I feel alone 0.728

I feel satisfied with life 0.717

I feel confident 0.643

Parents request too much 0.613


Rotation Method:Varimax with Kaiser Normalization

a.Rotation converged in 3 iterations.

Component Transformation Matrix

component 1 2

1 0.753 -0.658

2 0.658 0.753


Rotation Method:Varimax with Kaiser Normalization

Эргүүлэлт хийсэн матрицаас үзвэл эцэг эх намайг ойлгодоггүй, хайхардаггүй, тэд надаас

дэндүү ихийг шаарддаг, би ихэвчлэн сэтгэл тогтворгүй байдаг, голдуу ганцаардмал байдаг

гэсэн гэр бүлийн дотоод харилцааны сөрөг хандлагыг харуулах шинж тэмдгүүд нь

хоѐрдугаар хүчин зүйлийг тодорхойлж байна.

Долоодугаар бүлэг. Графикийн арга

Графикийн арга нь статистик шинжилгээний дүнг нийтэд илүү тодорхой ойлгоход

хялбар дөхөм болгодог. SPSS систем нь график байгуулдаг тусгай хавсралт програмтай ч

үндсэн багц програмаараа төрөл бүрийн график байгуулах бололцоотой.

Зураг 7.1. SPSS –ийн графикийн төрөл

Цаашид үндсэн зарим нэгийг нь сонирхоѐ.

График байгуулах үйл явц (bar-ын жишээн дээр).

График байгуулахдаа Data Editor-ын дээрх цэсээс Graphs-ийг сонгож, байгуулах

графикийн төрлийг заана. Тэгэхэд дараагийн шатны харилцах хайрцаг гарч, дүрслэгдэх

хэлбэр, тоологдох объектийг дахин сонгоно.

Зураг7.2. Bar-ын хэлбэрийг тодорхойлох харилцах хайрцаг.

Main chart gallery

Interactive chart gallery

Bar Scatter

Line Histogram

Area Normal P-P

Pie Normal Q-Q

High-Low Sequence

Pareto

Boxplots

Жишээ нь: Bar-ыг сонгосны дараа Simple, Clustered, Stacked гэсэн гурван төрлийн

нэгийг тэмдэглэж, мэдээллийг хэрхэн боловсруулахыг тохиолдлоор юмуу хувьсагчаар эсвэл

хувьсагчийн утгын давтамжаар график байгуулах уу гэдгийг нь зааж Define дээр дарна.

Зураг7.3. Нэг хэмжээст тархалтыг bar-аар үзүүлэх нь

Define Simple Bar:

Summaries for groups of cases Гарах график

Category axis-т хувьсагчийн нэрийг оруулж, Bar represent-ээс туйлын давтамж, хувь,

кумулятив хувь, өөр ямар статистик гаргахыг, Titles, Templates, Options дотор графикийн

гарчиг, давхар гарчиг, эх сурвалж, мөр, баганын нэрийг хаана байрлуулахыг болон

хариулагдаагүй тохиолдлыг заана. Мөн графикийн өнгө, зураас, үсгийн шрифт, текстийн

байрлалыг сонгох төдийгүй графикт сум, зураг зэргийг нэмж оруулж болно.

Хоѐр хэмжээст тархалтын график.

Шинж тэмдгийн холбоо хамаарлыг шугаман графикаар эсвэл диаграммаар

илэрхийлж болно. Энд эдгээрээс нэг нь (цөөн утгатай) эрэмбийн, нэрлэсэн эсвэл интервал

шкалтай байвал тохиромжтой.

Харьцуулсан график.

Хоѐр хэмжээст тархалтын цувааны графикийг 4-р бүлэгт дурьдсан жишээн дээр бүлэглэсэн

(Clustered) bar-aaр байгуулъя. (Зураг 7.4.)

Үүний тулд дараах үйлдлүүдийг гүйцэтгэнэ.

Graphs

Bar, Clustered, Summaries for groups of cases, Define

гээд хамаарах хувьсагчийг Category axis-д

үл хамаарах хувьсагчийг Define Clusteres by-д оруулаад Bars Represent- ээс N of cases-ийг

сонгоход дараах бүлэглэсэн график гарна.

Зураг 7.4.

Clustered Bar Гарах график

Define Clustered Bar

Summaries for groups of cases

Харьцуулсан графикийг олон аргаар байгуулж болно.

Өмнөх жишээг Stacked Bar-аар хэрхэн байгуулахыг үзье.

Зураг 7.5.

Define Stacked Bar: Гарах график

Summaries for groups of Cases

Chart Editor-оор байгуулсан графикийнхаа хэлбэр, дүрс, өнгө, чиглэл зэргийг сольж болох

тул хувилбаруудыг нь дараах зургаас харна уу?

Зураг 7.6.

Талайн (area) график Шугаман (Line) график

Байгуулсан зургуудаас үзэхэд хүүхдүүд уламжлалт албан хаагчийн (багш, эмч, инженер

г.м.) ажлыг илүү үнэлж байна. Шинэчлэлтэй холбоотой мэргэжлийг (менежер, брокер г.м.)

ихэвчлэн албан хаагчдын хүүхдүүд сонирхож, малчин эцэгтэй хүүхдүүдийн дунд

уламжлалт албан хаагч, малчин болох хүсэлтэй өсвөр үеийнхэн илүүтэй байгаа юм.

График байгуулах ерөнхий зарчим нь болохоор түгээмэл хэрэглэгддэг Bar-ыг илүү

анхаарсан билээ. Нэг, хоѐр хэмжээст тархалтыг, хувь, туйлын давтамжаар үзүүлсэн

графикийг авч (Summaries for groups of Cases) үзлээ. Харин интервал шкалаар хэмжигдсэн

хэдэн хувьсагчийн арифметик дунджаар график гаргах шаардлагатай бол Summaries of

separate variables үйлдлийг ашиглана.

Зураг 7.7.

Define Stacked Bar: Гарах график

Summaries for separate variables

Define Simple Bar, Summaries for separate variables харилцах хайрцгаас Change Summary

гэсэн товчлуур дээр дарж бодогдож гарах үзүүлэлтийг тодохойлно.

Зураг 7.8.

Секторон диаграмм

Чанарлаг шинж тэмдгийн тархалтыг багана, тууз, секторон диаграммаар үзүүлж болно.

Секторон диаграмм хэрэглэхдээ

Graphs, Pie, Define, Variables-ийг болон графикийн хэмжээг сонгон

Зураг 7.9. Хүүхдийн мэргэжлийн сонголтыг секторон диаграммаар байгуулсан нь

Define Pie: Нэг хэмжээст тархалт (хувиар)

Summaries for groups of cases

Шугаман график (Полигон)

Шинж тэмдэг нь тасралтгүй өөрчлөлтийг харуулсан интервал шкалтай бол шугаман

графикийг ашиглаж болно. Шугаман графикийг байгуулахдаа Graphs, Line гээд Line Chart-

аас

Зураг 7.10. Шугаман графикийн төрлийг сонгох нь

Шаардлагатай зурагтай цонхыг, тоологдох объектын хамт тэмдэглэнэ. Бид Multiple

Summaries of separate variables сонголоо. Define товчлуурыг дарахад шугаман графикийн

харилцах хайрцаг нээгдэж, түүнээс хувьсагчид болон шаардлагатай хэмжигдэхүүн зэргийг

тодорхойлно.

Зураг 7.11.

Баян болох замын тухай төсөөллийг настай харьцуулан полигон байгуулъя.

Variable-г сонгоод Category Axes, Line Represents гэсэн нүд рүү зөөнө.

Line Represents-ын доорр Change Summary гэсэн товлуур дараад шаардлагатай

хэмжигдэхүүнийг сонгоно. Бид Mean арифметикийн дундажийг сонголоо.

Зураг 7.12. Шугаман графикийн жишээ:

Хавсралт

Статистикийн зарим томъѐо, түүний товч тайлбар

VARIABLE- хувьсагчийн (асуултын) дугаар

VALUE LABEL - Хувьсагчийн нэр

VALUE - Хувьсагчийн авах утга

FREQUENCE - Бүх утгын давтамж

PERCENT - Давтамжийг ажиглалтын нийт тоонд харьцуулсан хувь

VALID PERCENT -Давтамжыг хариулт өгсөн ажиглалтын тоонд харьцуулсан хувь

TOTAL -Бүгд буюу давтамжийн нийлбэр дүн

VALID CASES - Хариулт өгсөн тохиолдлын тоо

MISSING CASES - Хариулт өгөөгүй тохиолдлын тоо

MEAN - Арифметик дундаж

Std Err - Дундажийн стандарт алдаа гэдэг бол эх нийлбэрээс n

хэмжээтэй авсан хязгааргүй тооны түүврийн дунджийн

стандарт (дундаж квадрат) хазайлт юм. 95%-ийн итгэмжийн

интервал нь Mean 2.58 Std err гэсэн томъѐогоор бодогдоно.

MEDIAN - Эрэмбэлэгдсэн цувааны яг дунд байрлаж буй шинж тэмдгийн

утга буюу түүврийг хоѐр тэнцүү хэсэгт хувааж буй утга.

MODE - Шинж тэмдгийн хамгийн их тохиолддог утга.

VARIANCE - Дундаж квадрат хазайлтын квадратыг дисперси гэнэ.

1

2

2

n

nxxS

Std Dev(S) - Дундаж квадрат хазайлт (стандарт хазайлт) нь дисперсээс квадрат язгуур

гаргасан эерэг утгаар тодорхойлогдоно. Стандарт хазайлт нь

хувьсагчийн утга дунджаасаа хэр зэрэг хэлбэлзэж байгааг үзүүлдэг.S

бага байвал уг бүлэг нэг төрөл бас дундаж хэмжигдэхүүн илүү

найдвартай байна гэсэн үг юм.

ANOVA -Нэг ба олон хүчин зүйлийн дисперсийн шинжилгээ хийх горим

MEANS -Горим нь дэд бүлгүүдийн арифметик дундаж, дисперсийг бодоход

хэрэглэгддэг. Үүний тусламжжтайгаар бүх үл хамааран хувьсагчид

эрэмбийн шкалаар хэмжигдсэн тохиолдолд нэг хэмжээст дисперсийн

шинжилгээ хийж болно.

T-test -шалгуураар Стьюдентийн t-коэффициентийн тусламжтайгаар хоѐр

түүврийг хооронд нь харьцуулж, дунджийн хоорондох ялгааны учир

холбогдлыг тогтоодог.

Cluster - Кластер шинжилгээний команд нь төрөл объект болон хувьсагчдийн

бүлгийг үүсгэнэ. Эхлээд нэг төрөл байх нөхцлийг хангаж буй объект

болон хувьсагчдыг нэг кластерт нэгтгэж дараа нь хоѐр, гуравдугаар

кластерыг байгуулах зэргээр үйлдлийг давтана. Энэ горим К дундажийн

болон шаталсан кластер шинжилгээ, дискриминантын шинжилгээ гэсэн

аргуудаар нэг төрөл бүлэг үүсгэдэг.

CORRELATE - Горим нь хосын, хэсгийн корреляцийн коэффициент, зайн

функцийг бодож учир холбогдлын түвшинг заадаг. Корреляцийн

матрицыг бусад горим, тухайлбал кластер болон хүчин зүйлийн

шинжилгээнд ашиглаж болно.

REGRESSION - Шулуун болон муруй шугаман регрессийн тэгшитгэл байгуулж,

тохирох статистикийг бодно.

PROBIT - Нэг буюу хэдэн хувьсах хэмжигдэхүүнүүд дихотоми хувьсагчид

нөлөөлөх байдлыг үнэлж, Логистик регрессийн загвар байгуулна.

DESCRIPTIVES - нь Frequencies горимтой төстэй боловч стандарт хувьсагчийг олдог, бас

тасралтгүй хувьсагчлын статистик бодоход илүү үр нөлөөтэй байдаг

онцлогтой.

DISCRIMINANT - Ажиглалтын хоѐр юмуу түүнээс илүү бүлгийн хоорондох ялгааг олоход

хэрэглэдэг хувьсагчийн шугаман хослолын статистик арга техник.

FACTOR - Хүчин зүйлийн шинжилгээний алгоритмыг хэрэгжүүлэх горим.

LOGLINEAR - Нэрлэсэн шкал бүхий хувьсагчдын гол бүрдүүлэгч болгодог аливаа

загварын параметрийг үнэлэхэд хэрэглэдэг, логарифмын шугаман

шинжилгээний ерөнхий горим.

Plot - Хувьсагчийн хоѐр хэмжээст тархалтын графикаар дүрслэхэд хэрэглэдэг горим.

Ном зүй

1. Черенков А.А “Основы статистического анализа в программнрй системе SPSS”,

Москва.,1994

2. Ростегаева Н.И. “Введенив в использование системы для статистического анализа

социологических данных - SPSS”, M.,1990.

3. “SPSS Base 8.0 Applications Guide”, Chicago.,1998.

4. “SPSS Base 8.0 User‟s Guite”, Chicago.,1998.

Documents

SPSS Програмны дэлгэрэнгүй тайлбар