HARJOITUSKERTA 1: SPSS-OHJELMAN PERUSKÄYTTÖ JA MUUTTUJAMUUNNOKSET

Transkriptio

1 HARJOITUSKERTA 1: SPSS-OHJELMAN PERUSKÄYTTÖ JA MUUTTUJAMUUNNOKSET OHJELMAN KÄYNNISTÄMINEN Käynnistääksesi ohjelman valitse All Programs > > IBM SPSS Statistics 2x, tai käynnistä ohjelma työpöydän kuvakkeesta. Dataeditori (havaintomatriisi) -ikkuna aukeaa. Jotta ohjelma toimisi, dataeditorissa täytyy olla aineisto. Jo olemassa olevan aineiston voi avata valitsemalla File > Open > Data. Dataeditorin informaatio koostuu muuttujista ja havaintoyksiköistä. - Data View -näkymässä sarakkeet ovat muuttujia ja rivit havaintoyksiköitä, -Variable View -näkymässä jokainen rivi on muuttuja ja sarake muuttujan vaihdettavissa oleva ominaisuus Output-ikkunassa näkyvät analyysien tulokset. Se aukeaa automaattisesti, kun tilastoanalyysejä tehdään. Kolmas tärkeä ikkuna on nimeltään Syntax Editor (Syntaksieditori-ikkuna). Tähän ikkunaan voit syöttää ohjelmalle komentoja sen komentokielellä tai siirtää valikoista valitun komennon Paste-käskyllä syntaksieditoriin, missä sitä voi muokata tai sen voi tallentaa. NUMEERISEN DATAN SYÖTTÖ Ota esimerkkikyselylomake ja tutustu siihen. Valitse Variable View dataeditori-ikkunan alalaidasta. Määrittele matriisisi muuttujat. Tässä esimerkkitehtävässä käytetään seuraavia määrittelyjä: Name Type Widt Decim Label Values Missing Column Align Measure h als s Lomakkee Numeric 8 2 Kyselylomakkeen - nnumero numero Sukupuoli Numeric = nainen, 2 = mies Ikä Numeric 8 2 Aiktilaopi n Numeric 8 2 Aikaisemmat tilastotieteen opinnot 1= ei mitään 2= lukiokursseja 3 = jne.

2 Asenne1 Numeric 8 2 Tilastotiede on vaikeaa 5 = tsm 4 = jne. Kun matriisin muuttujien määrittelytiedot on annettu, aineisto voidaan syöttää. Avaa aineisto Asennetietotilastopohja.sav kokeillaksesi aineiston syöttämistä. Siirry Data View näkymään aineiston syöttöä varten. MUUTTUJAMUUNNOKSET Ennen kuin päästään varsinaisiin tutkimusongelmiin vastaamisessa tarvittaviin tilastoanalyyseihin, täytyy data usein valmistella tekemällä erilaisia muuttujamuunnoksia. Avaa havaintoaineisto Asennetietotilasto.sav. Dataeditoriikkunassa voit käyttää COMPUTE- tai RECODE-komentoja muuttujamuunnoksiin. Tavallisimmat muunnokset ovat (1) muuttujan luokittelu, (2) summamuuttujan eli yhdistetyn mittauksen laatiminen, (3) muuttujan kääntäminen ja (4) muuttujan teoreettisen tai empiirisen vaihteluvälin muunnos. Joskus joudutaan myös pisteyttämään muuttujien raakaarvoja. Muuttujamuunnokset Recode-komennolla (luokittelu) Recode-toiminto mahdollistaa muuttujien luokittelun nykyistä harvalukuisempiin arvoluokkiin tai muut mahdolliset rekoodaukset. Voit esimerkiksi luokitella ikämuuttujan, jossa arvot vaihtelevat välillä muuttujaksi, jossa on vain viisi kategoriaa. 1. Valitse Transform/Recode/Into Different Variables. 2. Vasemmalla näet muuttujalistan. Valitse muunnoksen perustana oleva muuttuja listasta ja siirrä se nuolipainikkeella keskimmäiseen kenttään. 3. Anna Output Variable -kohtaan ainakin uuden muuttujan nimi ja valitse Change. 4. Valitse Old and New Values. Tässä ruudussa on useita rekoodausmahdollisuuksia. 5. Valitse Add ja määrittele muut rekoodaussäännöt. 6. Valitse Continue ja Recode-ruudussa Ok.

3 Muuttujamuunnokset Compute variable -komennolla (summamuuttuja) Compute variable -komennolla voit luoda uusia muuttujia vanhoista käyttämällä matemaattisia ja tilastollisia funktiota. Muodostetaan esimerkkinä uusi summamuuttuja Kokonaispistemäärä matriisissa jo olevista muuttujista. Valitse Transform/Compute variable, laita Target variable -kohtaan uuden muuttujan nimeksi Kokonaispistemäärä ja kirjoita Numeric expression -ruutuun alla olevan kuvan mukainen lauseke. Valitse OK, jos haluat muunnoksen tapahtuvan heti tai Paste kopioidaksesi muutoksen syntaksieditoriin. Seuraavat kohdat voidaan sivuuttaa harjoituksessa, mutta tarvittaessa löydät ohjeet näihin toimenpiteisiin tästä monisteesta. Demonstraatio: likert-muuttujan kääntäminen:

4 PUUTTUVIEN HAVAINTOJEN KORVAAMINEN Esimerkiksi muuttujassa Asenne4 on puuttuvia tietoja. Puuttuvien tietojen korvaaminen eli aineiston imputoiminen on oma tutkimusalansa, joka on tuottanut paljon hienostuneita menetelmiä. Käytetään tässä vanhaa ja yksinkertaista vähintään välimatka-asteikollisen muuttujan puuttuvan tiedon korvaamista keskiarvolla. Valitse Transform > Replace Missing Values: OSA-AINEISTON POIMINTA JA MATRIISIN SPLITTAUS Usein tilastollisessa analyysissa tulee eteen tilanteita, joissa tietty toimenpide halutaan tehdä vain osalle aineistosta (esim. vain naisille). Tätä varten SPSS-ohjelmassa on poiminta- ja splittaustoiminto. Valitse Data > Select Cases: Itsenäiset tehtävät (tallenna näiden tekemisen jälkeen havaintomatriisisi ja palauta se Optiman palautuskansioosi nimellä harjoitus1.sav): 1. Luo Transform/Compute variable toiminnon avulla asennemuuttujista (yhteensä 9 muuttujaa, Asenne1k- Asenne9) summamuuttuja Asennekokonaisuus, joka kuvaa koko asenteen positiviisuutta, ja joka vaihtelee välillä 1-5 (teoreettinen vaihteluväli), kuten alkuperäiset asennemuuttujat. Voit tehdä sen alla olevilla valinnoilla:

5 2. Luokittele edellä tehty summamuuttuja Asennekokonaisuus kolmeen luokkaan: korkeintaan 1,5 arvokseen saaneet, yli 1,5 mutta alle 3,5 arvokseen saaneet ja vähintään 3,5 arvokseen saneet saaneet. Tee tämä luokittelu uuteen muuttujaan Asennekokonaisuusluokat. Nimeä luokkia vastaavat arvot (Variable View-näkymässä Value Labels toiminnon avulla) 1, 2 ja 3 nimillä negatiivinen, neutraali ja positiivinen. 3. Lisätehtävä (ei pakollinen): Jos teit tehtävän 1 oikein, Asennekokonaisuuden pienin arvo on 1,11 ja suurin arvo 4,56 (eli ko. muuttujan empiirinen vaihteluväli on (1,11, 4,56). Miten voisit muuttaa kyseessä olevan muuttujan empiirisen vaihteluvälin väliksi (4,10)? Millaisen funktion avulla muunnos tapahtuisi? Jos keksit sopivan funktion, voit käyttää Tranform > Compute Variable toimintoa ja luoda uuden muuttujan Asennekokonaisuus410 matriisiisi.