ყუთების ნაკვეთები, ღეროვანი და ფოთლოვანი ნაკვეთები და ნორმალური Q-Q ნაკვეთები მნიშვნელოვანი საძიებო იარაღებია, რომლის საშუალებითაც შეგიძლიათ წარმოიდგინოთ თქვენი მონაცემების განაწილება სტატისტიკური ანალიზის დროს. ამას გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს, რადგან ის საშუალებას გაძლევთ გაეცნოთ თქვენი მონაცემების განაწილების ფორმას და მოძებნოთ საზღვრები, რომლებიც შეიძლება საფრთხეს შეუქმნას თქვენი სტატისტიკური ტესტების გაუქმებას. SPSS– ს შეუძლია სწრაფად და მარტივად შექმნას ამ სამივე ნაკვეთი თქვენი მონაცემებიდან.
გახსენით თქვენი მონაცემები SPSS- ში. "ანალიზი" მენიუდან აირჩიეთ "აღწერითი სტატისტიკა", შემდეგ "გამოკვლევა".
შეარჩიეთ ცვლადები თქვენი მონაცემებიდან, რომლის შესწავლაც გსურთ და დააჭირეთ მარცხენა მიმართულებით ისარს, რომ გადაადგილდეთ თითოეული მათგანი "დამოკიდებული" ყუთში (ის ზედა მარჯვენა ნაწილში).
დააჭირეთ ღილაკს "კარგი". SPSS გამოიმუშავებს თქვენი მონაცემების ყუთის ნაკვეთს, ღეროვან და ფოთლოვან ნაკვეთს და ორ ნორმალურ Q-Q ნაკვეთს (ერთი შემცირებულია, მეორე - არა). თქვენ ასევე ნახავთ აღწერილთა ცხრილს, მათ შორის რამდენიმე აღწერილ სტატისტიკას, რომელიც არ არის ხელმისაწვდომი ნორმალურიდან " აღწერილობითი ”ფანჯარა მენიუში, მაგალითად, ინტერკვარციალური დიაპაზონი, 5 პროცენტიანი გათლილი საშუალო და 95 პროცენტიანი ნდობის ინტერვალი საშუალო.
Რჩევები
- Extreme Values ცხრილი ასახავს ყველაზე მაღალ და ყველაზე დაბალ ნიშნებს თითოეული ცვლადისთვის, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ ვიზუალურად შეძლოთ შეამოწმეთ ისინი, ხომ არ არის მათი მნიშვნელობები გონივრული, ან შეიძლება ისინი გამომდინარეობდეს გაზომვიდან შეცდომა
ავტორის შესახებ
ეს სტატია დაწერა პროფესიონალმა მწერლის მიერ, რედაქტირებულია და ფაქტები გადამოწმებულია მრავალპუნქტიანი აუდიტის სისტემის საშუალებით, რათა ჩვენი მკითხველი მხოლოდ საუკეთესო ინფორმაცია მიიღოს. თქვენი კითხვების ან იდეების წარსადგენად, ან უბრალოდ მეტი ინფორმაციის მისაღებად, იხილეთ ჩვენს შესახებ გვერდი: ბმული ქვემოთ.
ფოტო კრედიტები
Hemera Technologies / Photos.com / Getty Images