SPSS-Psicometria: appunti

IMPORTA il file «dati1_2.csv».

Cartella gialla alto a sinistra cerca nome del file scaricato apri file

→ →

- File importa dati

→

- Trascino file direttamente nel programma

-

Si apre la finestra di anteprima dove posso selezionare le funzioni che mi servono

Simbolo di punto rosso+ punto blu +a→ variabile stringa (variabile i cui valori sono caratteri)→

- quando c’è nel file, posso selezionare di rimuovere spazi iniziali e spazi finali (per togliere

eventuali errori di battitura)

ETICHETTARE la variabile: assegnare un numero a una variabile

Vista variabile→ vai sulla riga di genere valori inserisci i valori corrispondenti

→ →

VALORI «ERRATI» in una variabile: dichiarali come mancanti.

Controlla da vista dati i dati sbagliati vista variabile riga della variabile errata mancante/i

→ → → →

valori mancanti discreti

Tasto destro sulla variabile ordino i valori dal minore al maggiore vedo minimo e

→ →

- massimo (facilita vedere i valori mancanti)

Sismiss: tipo di valore mancante indicato con un . non dichiaro che è mancante perché SPSS lo sa,

→

è un mancante di sistema

Riduci il numero di DECIMALI

Vista variabile riga della variabile decimali

→ →

SALVA (nel tuo spazio personale) l’editor dei dati in formato .sav

Seconda icona da sinistra→ salva

File salva con nome

→

CALCOLA VARIABILE: nuova variabile come risultato di un’espressione numerica

Trasforma calcola variabile

→

Variabile di destinazione: inserisco il nome della variabile nuova

- Espressione numerica: inserisco l’espressione per calcolare la variabile nuova

- Lista delle variabili: sono variabili che ho già, scelgo quella di cui mi servono i valori

- Tastierino numerico e operazioni: asterisco=elevamento a potenza di cui metto poi il numero a

- fianco

Gruppo di funzioni

- Condizione di selezione dei casi facoltativi: calcolo su un gruppo d’interesse

- Tipo di etichetta: specifico il nome della variabile e il tipo di scala

- Conversione delle misure

- racchiudo nell’espressione numerica la trasformazione dell’unità di misura

o faccio 2 step: calcolo la prima variabile con sostituzione della misura uso la variabile

→

o nuova per calcolare la variabile finale

RICODIFICA cambio la natura della variabile (es. creo delle classi, cambio la scala...)

Menu trasforma ricodifica nelle stesse variabili / ricodifica in variabili differenti

→

Posso fare REVERSE CODING: ribalto i valori che traggo da un esperimento (devo ribaltarli tutti)

Ricodifica nelle stesse variabili i valori nuovi sovrascrivono quelli vecchi (si modificano i valori

della variabile che ho già)

variabili: variabile da ricodificare

- valori vecchi: della variabile inserita

- valori nuovi: della nuova variabile

-

Ricodifica in variabili differenti si crea una nuova variabile e rimane anche quella di partenza

FILE SUDDIVISO condurre analisi statistiche per i livelli di 1 o più variabili di raggruppamento

Menu dati / 6 icona da destra confronta gruppi (una sola tabella) / organizza output per gruppi

→

(tante tabelle quanti sono i valori) vedo nella barra dello stato la suddivisione vista dati tasto

→ → →

destro sul nome della variabile vedo le statistiche e le tabelle

→

per lavorare di nuovo senza avere suddivisioni ritorno in suddividi file analizza tutti i casi

→

- (tolgo il filtro)

SELEZIONA CASI (5 icona da destra): Permette di condurre analisi su un

SOTTOINSIEME DI CASI.

Opzione 1 tutti i casi

Opzione 2 se la richiesta è soddisfatta

Si apre finestra come ‘calcola variabile’

Tastierino numerico

- Gruppo di funzioni

-

Inserire regola logica per selezionare i casi a cui si è interessati

Es. analisi statistiche solo sulle femmine

Seleziono variabile sesso la inserisco nel box sesso = 0 (i valori contenuti nella variabile sesso

→ →

sono 0 o 1 e 0 sono le femmine) continua in output posso gestire come riportare la selezione dei

→ →

casi Escludi casi non selezionati: nell’editor spariscono tutti i maschi

- Copia casi selezionati in nuovo dataset. Il sotto campione femminile viene inserito in un nuovo

- editor

Elimina casi non selezionati: i maschi vengono eliminati dal dataset e non recuperabili

-

Una volta finito 5 icona da destra→ tutti i casi ok

→ →

STATISTICHE DESCRITTIVE

Insieme di metodi e tecniche per l’esplorazione, la descrizione e la sintesi dell’evidenza empirica

STATISTICHE

8 pulsante da destra

quando lo si usa bisogna dichiarare il livello di misurazione per avere una statistica più esatta

-

OPPURE

Analizza statistiche descrittive

→

frequenze: per tutte le scale di misura

- descrittive: per variabili su scala a intervallo o rapporto

- esplora: per variabili su scala a intervallo o rapporto

-

Informazioni nella tabella

Numerosità

- Casi validi

o Casi mancanti

o

FREQUENZE

Analizza statistiche descrittive frequenze seleziono variabili nel box di sinistra statistiche

→ → → →

(seleziono l’indice che mi interessa calcolare) / grafici / formato

Statistiche

Valori percentili (in base a un tipo di valore percentile corrisponde un valore per la variabile es.

- la mediana è un valore percentile perché il valore della mediana accomuna il 50% più basso del

campione – il valore percentile potrebbe essere un altro valore, non il 50

es se ho valore 12 nel reddito valore percentile 10→ significa che il 12% del

▪ →

campione ha un valore uguale o inferiore a 10 )

Quartili

o Punti di divisione: decido valore che mi interessa per il gruppo

o Percentili inserisco valore aggiungi

→ →

o

Dispersione

- Deviazione standard

o Varianza

o Intervallo

o Minimo

o Massimo

o Errore standard della media E.S. media

o

Tendenza centrale

- Media

o Medana

o Moda

o Somma

o

Distribuzione

- Asimmetrica

o Curtosi

o

Variabile sesso. Nominale richiedo la moda moda continua

→ → →

Grafici Nessuno

- Grafici a barre

- Grafici a torta

- Istogramma

- Mostra curva normale: vedo quanto i dati si discostano dalla distribuzione normale

o

Formato: indico come voglio che siano ordinati i valori delle variabili in output

Ordina per

- Valori crescenti

o Valori decrescenti

o Conteggi crescenti

o Conteggi decrescenti

o

Variabili multiple: in caso in cui si analizzano più variabili indico come mostrare le tabelle di

- ogni variabile (= funzione a suddividi file)

Confronta variabili: tabelle una accanto all’altra di ogni variabile

o Organizza l’output per variabili: tabelle di ogni variabile distinte una sotto l’altra

o

Elimina tabelle con molte categorie

- es. se ho una variabile età che ha molti valori diversi e per alcuni valori il conteggio è

o inferiore al valore che metto, SPSS non le inserisce

visualizza tabelle delle frequenze: costruisce la tabella per le variabili inserite

crea tabella di stile APA: stile American Psychological Association (serie di regole di formattazione che

i ricercatori usano per i risultati delle ricerche)

in generale non si seleziona perché alcuni dettagli vengono tralasciati per essere conformi allo

- stile APA

ok→ tabella degli indici statistici richiesti (vedo che ci sono casi validi e non validi→ le frequenze sono

calcolate solo sui casi validi) / tabella delle frequenze (informazione dei conteggi in termini

percentuali) / grafico a torta

DESCRITTIVE per variabili a scala a intervalli o a rapporto

Es. numero di eventi sociali nell’ultimo anno

Analizza statistiche descrittive descrittive→ box di destra opzioni / stile

→ →

se si ville la lista con i nomi delle variabili→ tasto di destra visualizza nomi variabili

→

-

opzioni

indici statistici minori rispetto alla frequenza: sono indici indicati per descrivere scale a intervallo e

rapporto

trasformare in punti z la variabile eventi→ salva valori standardizzati come variabile si crea nuova

→

colonna con valori in punti z (rapporto della differenza di punteggio da media fratto deviazione

standard della variabile)

ESPLORA consente di fare statistiche in modo diverso. Consente di analizzare le variabili per i livelli

di un'altra variabile

Analizza→ statistiche descrittive→ esplora

Elenco dipendenti: inserire la variabile oggetto dell’analisi→ in output vengono mostrate le

- statistiche

Elenco dei fattori: posso inserire un’altra informazione, vengono usati i livelli di questa

- variabile per calcolare quella d’interesse

Etichetta in base a: non ha influenza (non lo usiamo)

-

Esplora→ statistiche

Descrittive: pacchetto di indici statistici predeterminati

- Stimatori M

- Valori anomali: distribuzione di valori che si discostano in maniera sospetta dalla

- distribuzione di una variabile

Percentili

-

Esplora→ grafici

Grafici a scatole- box plot

- Livelli dei fattori insieme: tutte le variabili in un grafico

o Dipendenti insieme: variabili in grafici diversi

o

Descrittive

- Grafici a normalità con test

-

Esplora→ opzioni

Valori mancanti

Escludi casi listwise: opzione che va bene di default

- Escludi casi painwise

- Valori del report: valori mancanti considerati come gruppo separato

-

COSTRUZIONE DI GRAFICI

Esempio: se devo creare un istogramma per una variabile, posso usare la funzione GRAFICI→

BUILDER DI GRAFICO→ finestra di warning per impostare il livello di misurazione per le variabili e

definire le etichette dei valori OK

→

Alto a sinistra: elenco delle variabili

- Area centrale: area di anteprima del grafico

- Area sottostante: elementi principali per costruire il grafico

- Galleria

o Diverse tipologie di grafico sulla sinistra (seleziona da:)

▪

Elementi di base

o ID gruppi/punti

o Titoli

o

seleziono il tipo di grafico e lo trascino nell’area di anteprima inserisco nei box dell’anteprima le

→

variabili da rappresentare

nel tab proprietà elemento: posso inserire statistiche, sovrapporre, creare curva normale, cambiare

lo stile del grafico, inserire e cambiare colori

IL T-TEST

Test in cui si confrontano le medie→ probabilità per cui le medie che si confrontano sono uguali o

differenti tra loro in maniera statistica

Distanza tra la media del campione e la media della popolazione secondo H . Le inferenze sono basate

0

sulla distribuzione di t di Student (famiglia di distribuzioni, che dipende dalla numerosità del campione)

ANALIZZA→ CONFRONTA LA MEDIA

Test t a campione singolo o a campione unico: verifica di ipotesi sulla media della

- popolazione nel caso di varianza ignota

Molte volte non si sa come la variabile si distribuisce→ la varianza è ignota e si fanno

o solo inferenze sulla distribuzione t di Student

Determinare se la media osservata nel campione è uguale o diversa dalla media che si

o immagina sia della popolazione

Es. Accettereste o rifiutereste l’ipotesi nulla per cui la media della popolazione per

o l’Università A è uguale a 14? H0: μ = 14 H1 : μ ≠ 14

SELEZIONA CASI→ se la condizione è soddisfatta→ università= “Uni_A”→

CONTINUA→ OK

ANALIZZA→ CONFRONTA MEDIA→ T TEST A CAMPIONE SINGOLO

N.B. tra le variabili non avrò mai le variabili stringa→ se mi servono devo trasformarle assegnando

valori numerici Inserisco la variabile punteggio→ VALORE TEST: ipotesi nulla=14→ inserisco

valore 14→ tengo flaggata STIMA DIMENSIONI DELL’EFFETTO→ OPZIONI

Posso modificare l’intervallo di confidenza (generalmente 95%)

▪ Valori mancanti: posso escluderli va bene di default escludi casi analisi per

▪ →

analisi

IN OUTPUT

N.B. se il Pvalue (che vedo nella seconda tabella in output) è più piccolo dello 0,05 allora il test è

significativo→ posso rifiutare l’i