Aplicatii SPSSSPSS prezentare generala"SPSS for Windows" este un pachet de programe destinat analizei statistice a datelor. Desi exista o varietate de programe de acest gen (SAS, Statistica for Windows, GraphPad, MS Excel, care are si el functii statistice), SPSS se distinge prin structurarea riguroasa si usurinta utilizarii, chiar si pentru ncepatori. Cea mai recenta versiune disponibila la aceasta data este SPSS 12.0. Acest manual nu acopera n mod special o anumita versiune, ci face referire n general la versiunile sub Windows. n esenta, toate versiunile sub Windows ofera acelasi pachet de functii statistice iar diferentele, chiar daca sunt, nu sunt relevante la nivelul unui curs introductiv de statistica. Simbolul care precede aceasta propozitie indica introducerea unei informatii importante, care se impune a fi retinuta. Ne vom axa pe o prezentare sintetica, axata pe esential, considernd cunoscute elementele de baza de operare n mediul Windows.Functii de baza ale SPSS

editarea datelor (construirea bazelor de date, transformari ale variabilelor) prelucrarea statistica a datelor (statistici descriptive, teste de semnificatie) prezentarea rezultatelor, sub forma numerica sau grafica realizarea unor proceduri proprii de prelucrare sau de a modifica procedurile standard SPSS. Aceasta optiune este rezervata utilizatorilor avansati si nu va face obiectul prezentarii n acest manual.

Domeniile de lucru n SPSS Particularitatea principala a interfetei de lucru cu SPSS este aceea ca rezerva fiecareia dintre functiile de mai sus un domeniu special ("ecran", sau "fereastra"). Astfel, la lansarea programului, acesta deschide automat o fereastra rezervata editarii datelor (Data Editor) si una afisarii rezultatelor (Viewer). Putem numi aceste ferestre si domenii de lucru, deoarece la nivelul fiecaruia avem la dispozitie o varietate de functii si optiuni specifice. Ca sa ntelegem mai bine, trebuie sa ne imaginam "domeniile de lucru" ca fiind "ferestre" distincte, similare celor ale documentelor Word, cu deosebirea ca, n acest caz, fiecare fereastra acopera functii specifice. Trecerea de la o fereastra la alta se face ntr-unul din urmatoarele moduri: Din meniul SPSS/Windows, prin alegerea ferestrei dorite; Utiliznd butoanele din bara de comenzi directe a ferestrei SPSS; Utiliznd butoanele de pe bara de sarcini a sistemului de operare (din partea de jos a ecranului).

Domeniul bazei de date (Data Editor)

La lansarea programului SPSS se deschide fereastra domeniului de editare a datelor (SPSS Data Editor). Ea se prezinta ca n imaginea de mai jos, avnd caracteristicile obisnuite ale unei ferestre Windows, cu o structura de linii si coloane: -

pe coloane sunt variabilele (de ex., cod_sub, rezultat) pe linii sunt cazurile (n acest caz, cinci subiecti)

O sesiune de lucru cu SPSS presupune, n mod necesar, existenta unei baze de date.

SPSS opereaza cu o singura baza de date la un moment dat. Pentru a deschide o alta baza de date, sau a crea una noua, cea aflata n lucru va fi nchisa. Programul solicita salvarea ei prealabila, daca acest lucru nu a fost deja efectuat. Daca vrem sa prelucram date aflate n baze de date (fisiere) diferite, este necesara aducerea lor n aceeasi baza de date (procedura DATA-Merge files, care va fi descrisa mai trziu).

Meniurile ferestrei Data Editor nu se vor activa integral dect atunci cnd va exista cel putin o variabila definita si valori pentru cel putin un caz.

Baza de date SPSS poate fi creata direct, cu ajutorul structurii (ferestrei) Data Editor, sau poate fi deschisa cu ajutorul comenzii File-Open, asa cum vom exemplifica mai trziu.

Domeniul afisarii rezultatelor (Viwer) SPSS depune rezultatele prelucrarilor ntr-o sectiune aparte a domeniului de lucru. Aceasta cuprinde toate tipurile de rezultate, att de tip numeric ct si de tip grafic. Fereastra respectiva (Viewer) este organizata n doua zone distincte: una pentru navigare (n partea stnga) si alta pentru afisarea rezultatelor (n partea dreapta).

Fisierul rezultat prin salvarea acestei ferestre are extensia .SPO Un fisier cu rezultate SPSS nu poate fi deschis dect din SPSS Daca se doreste transmiterea rezultatelor n afara SPSS se va proceda fie la "exportul" rezultatelor cu procedura corespunzatoare din meniul File/Export, fie la transferarea prin Select/Copy/Paste ntr-un editor grafic de tipul MS Word.

Domeniul de editare a procedurilor directe (Syntax) SPSS permite, n afara operarii prin intermediul mediurilor, si lucrul direct cu proceduri definite de utilizator. Aceasta se face n interiorul unei ferestre speciale, care permite, pe de o parte, editarea procedurilor, iar pe de alta parte, lansare lor n executie. Imaginea de mai jos reda comenzile SPSS pentru calcularea procedurii de calcul indicatorilor statistici descriptivi, redati mai sus, n fereastra SPSS Viewer.

Utilizarea directa a procedurilor impune aprofundarea SPSS Se poate seta afisarea procedurilor curente n SPSS Viewer, concomitent cu rezultatele. (Edit/Options/Viewe/Display commands in the log) Meniurile SPSS Meniurile de tip lista se aseamana cu meniurile altor programe sub Windows. Fara a intra n amanunte, iata o prezentare succinta a meniurilor pentru fereastra DATA EDITOR: Meniul File Edit Functii principale Operatii de deschidere si salvare de fisiere Operatii de Select/Copy/Cut/Paste, Find si, cel mai important, setarea caracteristicilor de lucru ale SPSS (Options-n versiunile pt. Win 9X) n cazul ferestrei Data Editor, seteaza modul de afisare: cu sau fara bara de butoane, cu sau fara liniile despartitoare ale celulelor. Functii de operare cu variabilele; definire, inserare, stergere, selectare, sortare, aditionare de fisiere, etc. Functii de modificare a datelor prin calculare, recodificare. Grupeaza procedurile de calcul statistic (Analyze) Observatii

View

Data

Importante pentru pregatirea datelor n vederea prelucrarii Importante pentru pregatirea datelor n vederea prelucrarii Prin optiunile fiecarei proceduri se pot obtine si reprezentari grafice specifice

Transform Statistics

Meniul Graph Utilities Window

Functii principale Grupeaza procedurile de reprezentare grafica Informatii despre variabile, structurare pe seturi de variabile Lista ferestrelor deschise cu posibilitatea de selectie

Observatii

Help

Informatii de ajutor

Aici se afla un tutorial extrem de sugestiv de operare cu SPSS, iar de la versiunea 7.5 n sus, o procedura de sprijin n alegerea tipului de prelucrare statistica (Statistic Coach)

Pasii analizei statistice cu SPSSn principiu, prelucrarea datelor cu SPSS presupune urmatoarele etape: Optiuni: (a) Introducerea directa a datelor n DATA EDITOR 1 Introducerea datelor (b) Deschiderea unui fisier de date SPSS (extensia .SAV) (c) Importarea unui fisier de format diferit (se alege din caseta File open/File of type) Corectia erorilor, selectii, recodificari, transformarea variabilelor prin calcule, declararea valorilor lipsa, combinarea datelor din doua fisiere diferite (meniurile Data, Transform) Meniurile Statistics (sau Analyze) si Graphs n conformitate cu configuratia casetei de dialog care este afisata la fiecare procedura Se actioneaza butonul OK din caseta de dialog a procedurii 5 Rularea procedurii Butonul devine activ numai atunci cnd sunt ntrunite conditiile presupuse de procedura respectiva Rezultatele prelucrarilor sunt afisate ntr-o fereastra specifica (SPSS Viewer), cu functiuni de editare grafica sau de tip text, n functie de versiune. Se editeaza rezultatele afisate n Viewer, aducndu-le la forma dorita sub aspect grafic Dublu clic pe un element din Viewer conduce la intrarea

2

Pregatirea datelor Selectarea procedurii satistice Selectarea variabilelor ce urmeaza a fi supuse prelucrarii

3

4

6 7

Analiza rezultatelor Editarea rezultatelor

8

Inserarea datelor ntr-un document

elementului respectiv n regim de editare) Rezultatele din SPSS Viewer se preiau cu Select/Copy si se depun cu Paste n orice tip de editor de documente.

SPSS este un program puternic de analiza statistica a datelor. Utilizarea lui optima presupune, n mod necesar, stapnirea de catre operator a cunostintelor teoretice de statistica. Asa cum un program de editare grafica nu compenseaza lipsa de talent la desen, nici SPSS nu poate fi cu adevarat exploatat de catre cei care nu au cunostinte de statistica. n lipsa acestora, nici alegerea procedurilor si nici interpretarea rezultatelor nu va fi cu adevarat posibila.

Editarea datelorO baza de date n SPSS este o structura formata din linii si coloane, la intersectia carora se formeaza celulele care contin, fiecare, o anumita unitate de informatie. Existenta unei baze de date deschisa n fereastra Data Editor este o conditie obligatorie pentru operarea cu SPSS SPSS opereaza numai cu o singura baza de date deschisa la un moment dat

n principiu, o baza de date SPSS se obtine pe una din urmatoarele cai: a) b) c) Crearea ei prin operatiunea de definire a variabilelor si introducerea datelor de la tastatura; Deschiderea unei baze de date SPSS, existente pe un suport de memorie; Importarea unei baze de date din alt format dect SPSS

n continuare, vom trata pe rnd, fiecare din cele trei situatii: a) Crearea unei baze de date SPSS

n linii generale, pentru crearea unei baze de date proprii n SPSS, se procedeaza astfel: Se lanseaza SPSS Se definesc variabilele bazei de date n domeniul Data Editor Se introduc datele pentru fiecare caz (subiect) n parte Se salveaza baza de date (extensia specifica este *.sav)

Definirea variabilelor se actioneaza Define variable din meniul Data solutie mai directa este dublu clic pe capul de coloana

n versiunile de SPSS mai recente, editarea variabilelor se face ntr-o fereastra speciala. Cu toate acestea, elementele de baza ramn aceleasi ca al versiunile anterioare. Ca urmare a operatiei de mai sus, apare o caseta de dialog ca n imaginea de mai jos (forma ei nu difera substantial de la o versiune de SPSS la alta). Daca privim caseta, vom observa urmatoarele elemente:

Variable Name: zona de declarare a numelui de variabila. VAR00001 este numele implicit al primei variabile. Acesta se sterge, pentru a fi nlocuit cu numele pe care dorim sa l dam variabilei.

Variable Description, este o zona informativa n care sunt afisate caracteristicile predefinite ale noii variabile. Aceste caracteristici se pot seta n Edit-Options (sau Preferences, la unele versiuni). Change Settings, este o zona care cuprinde butoane de comenzi pentru modificarea setarilor implicite: n zona Measurement, se permite declararea tipului de masurare specific variabilei: Scale (Interval/Raport); Ordinal; Nominal Butoanele OK (pentru finalizarea definirii variabilei, Cancel (pentru renuntarea la definirea variabilei, Help (informatii legate de definirea variabilelor)

n versiunile mai recente de SPSS editarea variabilei nu presupune acest tip de caseta, dar toatele elementele ei constitutive se regasesc. Numele variabilei: Orice variabila SPSS trebuie sa aiba un nume. Cele mai importante aspecte legate de denumirea variabilelor sunt urmatoarele: Trebuie sa fie format din minim 1, maxim 8 caractere, Nu sunt suportate caractere "speciale" cum ar fi spatiu sau semne de punctuatie n cazul utilizarii unor caractere improprii, apare un mesaj de eroare si se permite corectarea numelui. Alegerea numelui este la latitudinea operatorului. Respectarea anumitor conventii poate fi, nsa, extrem de utila, mai ales daca avem de a face cu o baza de date cu multe variabile. Iata cteva recomandari utile n acest sens (ele nu sunt obligatorii): Numele sa exprime, pe ct posibil, continutul variabilei Pentru variabile "nrudite", se va utiliza o schema de denumire care sa exprime acest lucru. De exemplu, daca avem variabile care cuprind valori ale timpului de reactie masurat n mai multe conditii, putem declara variabilele TR_1, TR_2, TR_3 s.a.m.d., caracterul underscore este recomandabil ca separator n cadrul numelui de variabila). Daca ntr-o situatie de acest gen am avea 10 sau mai multe "momente", este de preferat sa se declare nume de genul TR_01, TR_02,...TR_10, etc., deoarece ulterior SPSS aranjeaza alfabetic variabilele n listele de selectie si, astfel, se pastreaza ordinea dorita.

ntr-o baza de date nu pot exista doua variabile cu acelasi nume! Exista o serie de cuvinte "rezervate", a caror utilizare ca nume de variabile nu este acceptata de program. Acestea sunt: ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NE, NOT, OR, THRU, TO, WITH.

Definirea "tipului" de variabila

Tipul de variabila se refera la Se actioneaza butonul Type de pe caseta Define Variable Apare caseta Define Variable Type

, unde se marcheaza tipul variabilei si se declara caracteristicile acesteia (Width, Decimal Places, n cazul variabilelor numerice) Se actioneaza butonul Continue, pentru a se reveni la caseta Define Variable.

Asa cum se observa n caseta Define Variable Type din imaginea de mai sus, SPSS poate opera cu o varietate de tipuri de variabile. Fiecarui tip i corespund anumite proprietati (caracteristici) care trebuie definite de operator. Cele mai uzuale sunt tipurile: [Numeric], care cuprind valori de tip numeric cu sau fara zecimale. Proprietati: EXEMPLE: Pentru o variabila n care vom introduce vrsta n ani mpliniti, vom defini Type Numeric cu Width 2 (presupunnd ca nu avem subiecti cu vrsta peste 100 de ani) si Decimal Places 0. Pentru o variabila n care vom introduce rezultatul la un test exprimat n scoruri T cu o zecimala, definim Type Numeric cu Width 2 si Decimal Places 1. [Caracter] (String), care cuprind valori exprimate sub forma de caractere alfanumerice (litere sau chiar cifre). numarul de cifre necesare pentru exprimarea "ntregilor" numarul de "zecimale"

Proprietati numarul de caractere rezervat, care este fixat implicit la 8, dar poate fi modificat dupa dorinta.

SPSS face distinctie ntre variabile de tip caracter "scurte" (Short string) si "lungi" (Long string). Primele au maxim 8 caractere si pot fi incluse n unele proceduri statistice (semnificatia diferentei ntre medii, de exemplu), pe cnd celelalte nu pot fi utilizate dect n operatii de listare (cazul variabilei de genul "nume", de ex.). Desi permisa, utilizarea variabilelor "string" nu este de preferat. Toate variabilele care suporta codificari vor fi, de preferinta, introduse cu valori numerice. Utilizarea acestora n proceduri statistice nu este limitata de nici o restrictie. Unitati de timp calendaristic sau orar [Date], care pot include valori de timp ntr-un format specificat, asa cum se vede n imagine. Proprietati formatul de ntroducere, care poate fi unul din cele evidentiate n caseta Define Variable Type/Date

Exemplu: dd-mmm-yyyy presupune introducerea unor valori de genul "21-FEB-2001" (luna fiind scrisa obligatoriu dupa prescurtarea ei n engleza).

Exista o mare varietate de formate pentru acest tip de variabila, acoperind, practic, orice cerinta posibila din partea utilizatorului. Variabilele de tip Date beneficiaza de functii speciale de tratare si analiza n SPSS. Nu vom prezenta si celelalte tipuri de variabile, ele fiind mai putin folosite, dar facem precizarea ca semnificatia lor poate fi gasita n Help-ul casetei Define Variable Type. Tipul unei variabile poate fi schimbat ulterior prin simpla redefinire a acesteia. Se va acorda atentie mesajelor care pot sa apara si care avertizeaza asupra eventualelor pierderi de informatie prin schimbarea tipului.

Optiunile din zona Measurement (Scale, Ordinal, Nominal), care se regasesc doar la versiuni SPSS de la 7.0 n sus, nu au ntotdeauna o utilitate practica dar marcarea lor corecta este necesara pentru anumite proceduri statistice sau grafice. Etichetarea variabilelor si a valorilor Etichetarea este o forma de descriere explicita a continutului variabilei (avnd n vederea ca numele variabilei nu poate fi mai mare de 8 caractere). Etichetarea se poate practica att la nivelul variabilei dar si la valorile pe care le contine, n cazul variabilelor de tip nominal sau ordinal. Pentru etichetare se apasa butonul Labels de pe caseta Define Variable. Se deschide o noua caseta (Define Labels), care contine spatii pentru eticheta variabilei (Variable Label) si pentru etichetele valorilor (Value labels). Eticheta variabilei nu se supune restrictiilor pentru nume, putnd contine oricte caractere (max. 255), dar si spatii sau alte semne grafice tiparibile. Etichetele pentru valori vor fi introduse una cte una, astfel: se plaseaza valorea etichetatan zona Value se introduce eticheta corespunzatoare n zona Value label se actioneaza butonul Add Operatiunea se reia pentru toate valorile pe care dorim sa le etichetam.

Imaginea prezinta etichetarea valorilor unei variabile care se refera la calificativul la un examen. Se observa ca valoarea 1 are eticheta SLAB, valoarea 2, eticheta MEDIU iar valoarea 3, eticheta BUN (nca nu a fost actionat butonul Add pentru a fi finalizata declaratia etichetei acestei valori).

Desi nimic nu ne obliga sa aplicam etichete variabilelor si valorilor, este foarte recomandabil ca ele sa fie atribuite.

Etichetele ajuta la citirea mai usoara a rezultatelor (deoarece apar alaturi de acestea). n plus, etichetele sunt asociate prelucrarilor grafice (histograme, bare, etc.) fapt care reduce necesitatea de a le introduce ulterior prin editarea respectivelor grafice. Pentru a sti cum sa declaram etichetele, este bine sa ni le imaginam ca fiind nscrise pe axele de referinta ale unui grafic. Daca "se potrivesc", atunci au fost bine definite. Oricum, ele vor putea fi modificate ulterior sau editate direct n SPSS Viewer. Declararea valorilor lipsa (missing values) Valorile lipsa sunt de doua tipuri: valori lipsa de sistem (system missing values) adica valori care lipsesc din baza de date (nu au fost introduse). Forma lor de evidentiere pe ecran este un punct plasat n celula respectiva. valori lipsa declarate de utilizator (user missing values) adica valori pe care utilizatorul le declara ca atare. Acestea pot exista n baza de date dar utilizatorul, din diverse motive, nu doreste sa fie luate n calcul. Atentie, odata declarate, aceste valori nu sunt sterse si nici nu sunt marcate n mod evident pe ecran.

Pentru declararea valorilor lipsa se actioneaza butonul Missing Values din caseta Define Variables, care genereaza aparitia casetei de dialog alaturate.

Se observa ca exista mai multe optiuni: declararea a trei valori distincte ca fiind lipsa (Discrete missing values) declarea unui domeniu de valori lipsa (Range of missing values) declararea unui domeniu la care se poate adauga si o valoare distincta (Range plus one discrete missing value)

Desi nu pare foarte evidenta acum, utilitatea functiei de declarare a valorilor lipsa nu trebuie subestimata. Foarte adesea suntem nevoiti sa scoatem din prelucrari anumite valori (care nu pot fi totusi, pur si simplu, sterse). Sa ne gndim numai la valorile extreme ale unei distributii,

a caror mentinere n anumite prelucrari poate determina modifcari semnificative a rezultatelor. n concluzie, declararea variabilelor se compune din urmatoarele operatiuni: Atribuirea numelui (maxim 8 caractere) Definirea tipului (numeric, caracter, data) Atribuirea etichetei variabilei Atribuirea etichetei valorilor, n cazul variabilelor masurate pe scale nominale sau ordinale Declararea valorilor lipsa (care nu au fost recoltate n procesul de masurare, din diferite motive)

stergerea si inserarea variabilelor stergerea unei variabile se face prin selectarea acesteia (clic pe capul de variabila) si actionarea tastei Delete (sau se comanda din meniul Edit-Cut). Inserarea unei variabile se face prin plasarea cursorului-celula pe coloana variabilei n stnga careia dorim sa inseram noua variabila (sau prin selectarea variabilei respective), dupa care se comanda, din meniul Data-Insert variable. Dupa aceasta, se defineste variabila inserata (nume, tip, etichete).

stergerea si inserarea cazurilor stergerea cazurilor se face n mod similar variabilelor, prin selectarea acestora (clic pe capul de linie) si tasta Delete (sau Edit-Cut). Se pot selecta mai multe cazuri simultan (drag cu mouse-ul pe capul liniilor) dupa care se sterg ca mai sus. Inserarea cazurilor se face dupa plasarea cursorului pe linia deasupra careia dorim sa inseram un nou caz, dupa care se actioneaza n meniul Data-Insert case.

Pentru versiunile de SPSS de la 7 n sus, clic dreapta pe capul de coloana sau de linie, produce un meniu contextual care permite un acces mai rapid la functiile de inserare/stergere. SPSS nu permite Undo (n meniul Edit) dect limitat la ultima actiune. Din acest motiv, stergerea variabilelor sau a cazurilor trebuie sa se faca cu atentie, pentru ca datele pot fi definitiv pierdute. Se va retine, totusi, ca baza de date se actualizeaza pe hard disk numai dupa salvarea comandata de utilizator. Ca urmare... Orice modificare efectuata nu produce efecte dect asupra datelor din memoria de lucru, fisierul ramnnd nemodificat. n cazul unei actiuni care produce efecte nedorite asupra bazei de date, exista solutia nchiderii bazei de date, fara a se accepta salvarea ceruta de program, dupa care se deschide fisierul

respectiv din nou. Erori frecvente Aparitia unor cazuri inutile, (umplute cu system missing values) la sfrsitul unei baze de date.

Explicatie: Introducerea inutila a unei valori ntr-o variabila, valoare care apoi este stearsa. Cu toate acestea, SPSS a creat deja un caz nou, pe care l-a umplut cu system missing values. Solutie: Selectarea cazului prin apasarea pe capul de linie si actionarea tastei Delete (sau EditCut). Aparitia unor variabile inutile (nedorite).

Explicatie: La introducerea din greseala a unei valori ntr-o variabila nedefinita n prealabil, SPSS creeaza automat o variabila implicita, pe care o denumeste VAR00001. Solutie: Se selecteaza variabila resectiva (clic de mouse pe capul de coloana) si se actioneaza tasta Delete (sau Edit-Cut).

Exemplu practic de realizare a unei baze de dateSa ne imaginam ca am aplicat testul Eysenck Personality Inventory, care vizeaza urmatoarele caracteristici de personalitate: extraversiunea, nevrozismul si atitudinea defensiva (scala Lie). Pentru analiza datelor suntem interesati sa raprtam rezultatele la o serie de caracteristic demografice ale subiectilor, sa zicem: sexul si vrsta. n plus, pentru a avea controlul datelor dorim sa inregistram si identitatea subiectilor. Pentru fiecare dintre informatiile pe care dorim sa le introducem n baza de date vom crea cte o variabila. Variabila Identitatea subiectielor (esentiala pentru a asigura identitatea fiecarei inregistrari inparte si pentru realizarea corespondentelor cu alte baze de date in care avem informatii cu privire la aceiasi subiecti) Sexul Numele variabilei COD (optam pentru un cod numeric daca nu avem nevoie de numele subiectilor) Tipul variabilei numeric, Width 2, Decimal Places 0 (presupunem ca nu avem mai mult de 99 subiecti) Eticheta variabilei Identitate Etichetele valorilor Nu se aplica etichete dect la valorile variabilelor de tip categorial (nominale sau ordinale)

SEX

Numeric, Width 1, Decimal Places 0

Sex

1=feminin

2=masculin Vrsta (n ani mpliniti; sau n luni daca dorim mai multa precizie) VIRSTA Numeric, Width 2, Decimal Places 0 (presupunem ca nu avem subeicti cu vrsta peste 99 de ani) Numeric, Width 2, Decimal Places 0 (nu se poate obtine o valoare mai mare de 100 si nu exista zecimale) Numeric, Width 2, Decimal Places 0 (nu se poate obtine o valoare mai mare de 100 si nu exista zecimale) Numeric, Width 1, Decimal Places 0 (nu se poate obtine o valoare mai mare de 9 si nu exista zecimale) Vrsta

Extraversiune

EXTRAV

Extraversiune

Nevrozism

NEVRO

Nevrozism

Lie

LIE

"Minciuna"

Se observa faptul ca pentru variabile ale caror nume exprima exact continutul (SEX, VRSTA) se poate utiliza fara nici un inconvenient numele si ca eticheta. Pentru a fi mai expliciti, sa spunem ca numele variablei este util n primul rnd SPSS-ului pentru a manipula variabilele, n timp ce etichetele sunt necesare mai ales utilizatorului pentru a ntelege cu usurinta la ce se refera o variabila al carui nume prea scurt Avem alaturat, imaginea DATA EDITOR pentru primii trei subiecti introdusi cu variabilele de mai sus:

Insistam pe declararea, cu precadere, a variabilelor de tip numeric: SPSS este un program de prelucrare statistica, fapt care implica date numerice. Desi el poate opera si cu date de tip caracter, acestea nu sunt acceptate pentru toate tipurile de proceduri statistice. Pentru a nu avea surprize, este recomandabil sa fie utilizate variabile de tip numeric n toate cazurile. De exemplu, variabila sex, poate fi declarata de tip caracter (cu valorile M si F) dar, la fel de bine, de tip numeric (cu valorile conventionale 1 si, respectiv, 2). n acest din urma caz, pentru explicitarea valorilor se vor folosi etichetele de valoare (value label). Introducerea unei variabile care sa contina numele subiectilor poate fi necesara doar daca ne propunem realizarea unor liste ale subiectilor din baza de date. Altfel, identificarea numerica a fiecarei nregistrari este suficienta (si absolut necesara), scutind un mare volum de munca pe care l-ar implica introducerea numelor. Vom avea grija nsa, ca pe documentul original sa scriem codul numeric aferent fiecarui subiect, astfel nct, la nevoie, sa se poata identifica numele (pentru corectii, de ex.) Variabile multiple pentru ntrebari cu raspuns multiplu: De obicei, o ntrebare prezinta un singur raspuns, dar pot fi situatii n care o ntrebare prezinta raspunsuri multiple care pot fi alese n acelasi timp. De exemplu: "Ce activitati preferati pentru timpul liber? 1. sport; 2. filme; 3. petreceri cu prieteni...", etc. ntr-un asemenea caz ne putem astepta sa avem mai multe raspunsuri la aceeasi ntrebare. Solutia pentru introducerea datelor este, de aceea, crearea mai multor variabile, cte una pentru fiecare varianta de raspuns. Astfel, vom avea variabila "SPORT" care poate primi doua valori, sa zicem "1" daca este aleasa si "0" daca nu este aleasa, si asa mai departe. n acest mod vom putea analiza frecventa alegerilor pentru fiecare varianta de raspuns n parte. Evitarea variabilelor redundante: Daca la un test nu sunt posibile, de exemplu, dect raspunsuri corecte sau gresite, atunci nu este necesar sa declaram o variabila pentru "corecte" si una pentru "gresite" daca suma lor da totalul raspunsurilor. Salvarea bazei de date din Data Editor O baza de date aflata n lucru nu are un corespondent ntr-un fisier dect dupa ce se executa o salvare a acesteia. Acest lucru nu trebuie niciodata uitat. Spre deosebire de WORD de exemplu, SPSS nu are o functie de salvare automata dupa un interval de timp prestabilit. Cu alte cuvinte, indiferent ce modificari facem n Data Editor pe ecran, datele respective vor fi salvate numai la comanda explicita a operatorului.

Pentru o baza de date nou creata, salvarea se face n mod similar cu orice alt program cunoscut: File-Save as, care deschide urmatoarea caseta de dialog: Se alege locatia de salvare (Save in) Se da un nume fisierului (File name) Se verifica tipul de fisier (formatul implicit pentru baze de date SPSS are extensia .sav) Se actioneaza Save SPSS poate salva si n alte formate, dintre cele mai importante fiind: Dbase sau FoxPro, Lotus 1-2-3, Excel. Salvarea n aceste formate poate fi utila pentru transferul datelor pentru prelucrari ulterioare n alte programe. Deschiderea unei baze de date SPSS O baza de date creata cu SPSS se deschide cu comanda File-Open, care activeaza urmatoarea caseta de dialog: Se alege locatia de citire (Look in) Se indica fisierul dorit (selectarea cu mouse-ul) n fereastra de cautare Se indica tipul de fisier ce urmeaza a fi deschis (implicit este de tip SPSS cu extensia .sav) Se actioneaza Open n cazul deschiderii unui fisier de alt tip dect SPSS, se va alege tipul respectiv din lista Files of

type. n cazul n care SPSS nu recunoaste tipul de fisier n care se afla datele noastre, putem ncerca transformarea lor prealabila din formatul original ntr-un format recunoscut de SPSS. Desi exista riscul pierderii unor aspecte ce tin de formatul de reprezentare a datelor, operatiunea scuteste totusi un mare volum de munca.

Operatii de transformare a variabilelorDaca privim variabilele SPSS din punctul de vedere al modului n care au fost create, putem distinge doua categorii: b) variabile "primare" care includ valori rezultate direct din cercetare si au fost introduse, de regula, de la tastatura. variabile "secundare" rezultate prin transformarile aplicate variabilelor primare.

c)

Exemple de situatii n care se impune transformarea variabilelor: Avem mai multe variabile "primare" care contin raspunsurile la ntrebarile unei scale de tip Lickert si suntem interesati sa calculam (ntr-o variabila "secundara") suma raspunsurilor. Avem un numar de variabile "primare" n care se afla rezultatul partial pentru fiecare minut din cele 10 cte dureaza un test de calcul aritmetic si dorim sa cream o noua variabila ( "secundara") n care sa avem media performantei pe cele 10 minute sau abaterea standard a performantei pe cele 10 minute, pentru fiecare subiect, Avem o variabila care contine data nasterii si dorim sa cream pe baza ei o alta variabila, care sa contina vrsta. Dorim sa transformam variabila care contine vrsta, ntr-o alta variabila care contine valori pentru categorii de vrsta.

Pentru toate aceste situatii, care sunt unele dintre cele mai des ntlnite, dar si pentru multe altele nca, SPSS ofera proceduri de transformare n meniul Transform. n continuare, vom prezenta cteva dintre cele mai frecvent utilizate functii de transformare a variabilelor.

nsumarea valorilor variabilelorSe utilizeaza atunci cnd dorim sa obtinem o variabila prin adunarea valorilor din doua sau mai multe variabile. Imaginea de mai jos prezinta o tabela de date SPSS care cuprinde scorurile la trei examene partiale (scor_1, scor_2 si scor_3). Dorim sa realizam o variabila care sa cuprinda un scor general, prin nsumarea celor trei variabile. Se poate observa ca unii dintre subiecti nu au valori la toate cele trei scoruri (valori lipsa de sistem).

Deoarece prin calculare, o noua variabila este plasata dupa toate variabilele existente, am preferat sa inseram o noua variabila imediat dupa cele trei pe care dorim sa le nsumam. n acest fel avem si posibilitatea sa controlam usor corectitudinea operatiei de nsumare Se apeleaza procedura Transform-Compute, care deschide caseta de mai jos:

Se efectueaza urmatoarea succesiune de operatii:

1. Se introduce numele noii variabile n zona Target Variable ("total"). 2. Se scrie expresia de nsumare n zona Numeric Expression.

Functia este SUM (expresie numerica, expresie numerica, ...), asa cum se vede si n zona listei Functions: Ea poate fi scrisa de la tastatura sau selectata din lista de functii si "ridicata" prin actionarea butonului . Atentie, sintaxa fiecarei functii trebuie respectata ntocmai. n cazul nostru, variabilele numerice se vor scrie ntre paranteze, una cte una, cu virgula ntre ele. Variabilele pot fi scrise de la tastatura sau mutate la rndul lor din lista de variabile cu butonul . Daca variabilele ce vor fi nsumate se afla n baza de date una dupa alta, ca n cazul exemplului nostru, atunci avem posibilitatea sa scriem o expresie de nsumare simplificata, astfel SUM (prima_variabila TO ultima_variabila). n acest caz, clauza TO va fi cuprinsa ntre spatii, pentru a nu fi confundata cu un nume de variabila. Aceasta optiune ne sugereaza ct de important poate fi sa aranjam corespunzator variabilele n structura unei tabele SPSS. 3. 4. Se apasa butonul OK Deoarece variabila total exista, SPSS ne ntreaba daca dorim sa modificam continutul acesteia. Daca nu ar exista o variabila cu acest nume, rezultatul operatiei de calcul ar fi depus ntr-o variabila creata automat si amplasata dupa ultima variabila din baza de date.

Raspundem OK, deoarece stim ca am creat aceasta variabila tocmai pentru a depune n ea suma.

Rezultatul operatiei se vede n imaginea de mai jos:

Calcularea mediei a doua sau mai multe variabilePresupunnd ca n loc de suma, ne-ar interesa media valorilor de la mai multe variabile, se procedeaza n mod similar. Expresia de calcul a mediei este MEAN (expresie_numerica, expresie_numerica, ...), unde ... arata ca putem pune oricte variabile (sau valori) numerice, cu virgula ntre ele. Ca si n cazul sumei, se poate realiza o expresie cu clauza TO, cu conditia ca variabilele pentru care se realizeaza media sa se afle una dupa alta n tabela SPSS.

Reamintim ca functia MEAN poate fi scrisa de la tastatura sau poate fi adusa din lista de functii, prin selectare si actionarea butonului . Este de la sine nteles ca expresia de calcul poate fi realizata si ntr-o maniera simpla si directa, fara utilizarea functiilor (SUM sau MEAN), astfel: Pentru suma: scor_1+scor_2+scor_3 Pentru medie: (scor_1+scor_2+scor_3)/3 Se va face o distinctie clara ntre suma sau media astfel obtinute, care se refera la suma sau media valorilor de la mai multe variabile, pentru acelasi subiect, si suma sau media pe care am calcula-o pe verticala, la nivelul fiecarei variabile n parte, pe ntreaga distributie Se pot realiza diverse alte functii de transformare, utilizndu-se marea varietate de functii care se gasesc n lista Functions si a caror semnificatie se poate afla din Help-ul casetei Compute.

Extragerea anului dintr-o variabila de tip cronologic (date)SPSS ofera functii de transformare cu variabilele de tip cronologic. Dintre acestea, vom exemplifica cu realizarea unei variabile care sa contina anul nasterii, sa zicem, scos dintr-o variabila care contine data nasterii. Imaginea de mai jos este extrasa din baza de date Employee data.sav

Observam ca variabila bdate, care contine data nasterii. Pentru a avea vrsta, trebuie sa calculam diferenta dintre anul curent (sa zicem, 2000) si anul nasterii: Pentru aceasta trebuie sa facem diferenta dintre anul curent (2000) si anul nasterii, care se afla n cmpul bdate. Pentru a avea variabila ce urmeaza a fi creata n apropierea variabilei bdate, vom insera o variabila (denumind-o "virsta", de tip numeric, cu doi ntregi). Apoi utilizam procedura Compute din meniul Transform:

n cmpul Target variable introducem numele noii variabile (virsta). n zona Numeric Expression vom scrie expresia de transformare, care se bazeaza pe functia XDATE.YEAR(). Aceasta functie are ca rezultat extragerea valorii care reprezinta anul dintr-o variabila de tip data calendaristica. n cazul nostru, XDATE.YEAR(bdate)=anul nasterii Ca urmare, putem scrie expresia astfel: 2000-XDATE.YEAR(bdate) Mai jos putem vedea rezultatul procedurii Compute:

Se observa n variabila virsta, valorile rezultate prin transformare (corespunzatoare anului 2000).Desigur, transformarea putea fi efectuata si n doua etape. Mai nti prin extragerea anului nasterii ntr-o variabila separata si, apoi, prin efectuarea unei noi transformari realizarea diferentei dintre anul curent si anul nasterii. Am preferat o solutie ntr-o "singura etapa" pentru ca este mai operativa. Posibilitatile de transformare a variabilelor oferite de SPSS permit crearea unor noi variabile pe baza celor existente, n functie de necesitatile de prelucrare pe care le avem. n toate cazurile, nsa, nu se va alege solutia modificarii valorilor dintr-o variabila "primara" peste valorile deja existente. Cu alte cuvinte, este recomandabil sa cream prin transformare variabile noi, si nu sa modificam valorile existente din variabilele "primare" a caror pierdere ar necesita reintroducerea lor, n caz de necesitate.

Recodificarea variabilelorRecodificarea unei variabile nseamna convertirea valorilor acesteia, cu scopul obtinerii unei distributii bazata pe frecvente cumulate. Procesul este similar cu crearea unei tabele de frecvente grupate si ne reamintim ca poate fi derulat n maniera descrisa mai jos:Pasi pentru gruparii de frecvente: Se face diferenta dintre valoarea cea mai mare si valoarea cea mai mica a unei distributii Se mparte valoarea obtinuta la marimea posibila (estimata) a intervalului Se selecteaza marimea intervalului care conduce la un numar de clase cuprins ntre 5 si 15 Se determina limita inferioara a primului interval (trebuie sa fie un multiplu al marimii intervalului) Se determina limita superioara a primului interval Se construiesc intervalele de clasa pentru fiecare interval, fiind atenti sa avem clase "suprapuse" sau "intervale neacoperite"

n principiu, desi este recomandabila obtinerea unei grupari de frecvente pe 5-15 clase, se poate opta pentru un numar de clase care serveste cel mai bine interesul de cercetare. De exemplu, n cazul unei distributii de vrsta exprimata n ani, este preferabil sa se opteze pentru clase "cincinale" sau "decade", acestea avnd si o anumita semnificatie "psihologica".

n urma transformarii de mai sus, am obtinut variabila virsta. Utilizarea ei ca atare n analize statistice este improprie, de aceea ar fi foarte utila obtinerea unei variabile care sa asocieze anumite valori conventionale pentru categorii de virsta. Pentru aceasta putem efectua "recodificarea" variabilei virsta pentru a obtine o distributie grupata de frecvente, astfel:Se lanseaza procedura Recode - Into Defferent Variables din meniul Transform:

Atentie, se poate alege si optiune Into Same Variables, dar nu este recomandabila deoarece, n cazul unei erori, nu mai avem la dispozitie variabila initiala pentru o noua recodificare.

Pasi de efectuat la aparitia casetei Recode into Defferent Variable: se trece variabila virsta n zona Numeric Variable Output Variable. Semnul ntrebarii

arata ca se asteapta numele variabilei ce urmeaza sa fie creata prin recodificare. Acest nume se scrie n zona: Name, dupa care se apasa butonul Change.

Am ales, absolut conventional, ca nume al variabilei recodificate, v_clase. Urmeaza acum sa descriem limitele claselor de recodificare. Pentru aceasta, se actioneaza butonul Old and New Values

Desi relativ complicata, caseta de declarare a noilor valori n functie de cele vechi este usor de nteles.

n zona Old value, se alege una dintre variantele de definire a valorilor de la care se pleaca. Sa zicem ca am ales solutia sa recodificam anii pe intervale de zece ani, primul interval fiind 29-39, al doilea 40-49, s.a.m.d. Pentru aceasta activam optiunea Range si scriem valorile limite al intervalului dorit. Dupa aceasta, n zona New value oValue, scriem care este valoarea pe care o asignam acestei clase. n fine, actionam butonul Add pentru a definitiva operatiunea si trecem la definirea urmatoarei clase, pna terminam. n zona OldNew se poate observa lista recodificarilor definite. Se actioneaza butonul Continue si, la revenirea n caseta anterioara, butonul OK. Rezultatul operatiuni se vede mai jos:

Se observa corespondenta dintre valoarea din variabila virsta, cu valoarea din variabila v_clase. Pentru valoarea 71, avem missing value n variabila v_clase, deoarece nu am definit un interval care sa cuprinda aceasta vrsta. (De regula, aceasta situatie este determinata de o eroare de definire a intervalelor de clasa. Pentru a o repara, ar trebui sa intram din nou n procedura Recode si sa redefinim clasele).

relua.Transformarea operata pe variabila vrsta nu este de loc inutila. Daca am fi dorit sa vedem n ce masura este o relatie ntre nivelul salariului si vrsta, ar fi fost oarecum impropriu (fara a fi propriuzis o greseala ) sa utilizam o statistica parametrica (corelatia). n analizele statistice pe vrste este recomandabil, totusi, sa operam cu grupe de vrsta.

Ordonarea dupa rang a valorilor unei variabileAsa cum am spus n cuprinsul primei parti a acestui volum, este posibil sa ne confruntam cu o variabila cantitativa ale carei valori nu respecta conditiile unei statistici parametrice (vezi figura din stnga, unde valoarea 250 este excesiva). ntr-o situatie de acest gen, una din solutiile posibile este transformarea de rang, cu procedura Transform-Rank cases (caseta din dreapta):

Variabila vizata (scor) este trecuta n lista Variable(s), se seteaza modul de ordonare (am ales atribuirea rangului 1 valorii celei mai mari) iar apoi am actionat butonul OK. Procedura permite fixarea unor parametri de transformare cu ajutorul butoanelor Rank si Ties, asupra carora nu insistam aici.

Organizarea datelor pentru analizaSPSS permite efectuarea unor operatii de organizare a datelor care prezinta un interes aparte pentru faza de analiza. Acestea sunt: sortarea, mpartirea fisierului n subgrupuri, selectarea unor seturi de date, combinarea fisierelor (adaugarea de cazuri, adaugarea de variabile). Le vom trece n revista, pe rnd.

Sortarea bazei de dateSortarea este operatia de aranjare a bazei de date n functie de ordinea crescatoare/descrescatoare a valorilor unei variabile. Ea este utila mai ales pentru inspectarea directa a valorilor de la extrema unei distributii sau pentru listarea ordonata a bazei de date. Procedura utilizata este: Data-Sort. Baza de date nesortata Caseta Sort Cases

Imaginea din caseta descrie sortarea bazei de date, crescator (Ascending), dupa valorile variabilei scor (rezultatul se vede n imaginea de mai jos).

Se poate efectua sortarea simultana dupa mai multe variabile, fiecare n sensul dorit, de exemplu: grup(Ascending) si scor(Descending).

mpartirea bazei de date n subgrupuriBaza de date SPSS poate fi mpartita n subgrupuri, pentru analiza distincta. Atunci cnd datele sunt astfel organizate, orice procedura de analiza se va efectua distinct pentru fiecare subgrup. Procedura este: Data-Split File iar caseta de dialog este cea de mai jos:

Optiunile sunt: Analyze all cases, do not create groups (pentru analiza integrala a datelor) Compare groups (rezultatele vor fi afisate astfel nct sa poata fi usor comparate) Organize output by groups (rezultatele vor fi afisate n Viewer, separat pe grupuri)

Operatia nu produce nici o modificare vizibila asupra bazei de date. Singurul efect se vede n zona de afisare a rezultatelor, unde toate procedurile de analiza vor fi afisate pentru fiecare subgrup n parte. Pentru a se reveni la analiza intergrala a datelor, se va reveni n procedura Split File si se va seta optiunea Analyze all cases....

Selectarea unor seturi de dateSelectarea unui set de date permite aplicarea procedurilor de analiza numai pe cazurile selectate. Daca nu se opteaza pentru stergerea datelor neselectate, ele vor fi pastrate si vor putea fi reintroduse n analiza. Procedura este Data-Select Cases.... Pentru exemplificare, sa ne propunem selectarea din baza de date din imaginea de mai sus a cazurilor apartinnd grupului 1. Imaginea prezinta: n partea stnga, baza de date

La mijloc, caseta principala Select Cases care are: o o Zona listei de variabile Zona fixare a conditiilor de selectare Select, unde: All cases este setarea implicita si nseamna ca toate datele intra n analiza If condition is satisfied, se bifeaza atunci cnd se doreste declararea unei conditii de selectare bazata pe o functie IF este butonul de deschidere a casetei pentru declararea conditiei, care deschide caseta Select Cases: if. n cazul nostru, am trecut variabila grup n zona de editare a functie si am declarat-o egala cu 1. Astfel, toate cazurile din baza de date care au grup=1 vor fi analizate, celelalte fiind ignorate. Exemplul se bazeaza pe o selectie simpla, dar sunt permise selectii bazate pe functii mai complicate sau care pot sa includa combinatii de variabile.

o

Random sample of cases, permite selectarea unui set aleator de cayuri din baya de date Based on time por case range, permite selectarea cazurilor n functie de pozitia din baza de date. Use filter variable, selecteaza pe baza valorile unei variabile filtru Unselected cases Are, permite optiunea de filtrare a cazurilor neselctate (Filtered) sau de eliminare a lor (Deleted). n acest din urmaa caz, cazurile neselectate vor fi sterse, dar baza de date, dar actualizarea fisierului de pe hard disk se va face numai dupa prima comanda Save.

o

o o

Dupa finalizarea operatiei de selectare de mai sus, baza de date se prezinta n felul urmator:

Se observa: Marcarea cu o diagonala a capului de linie corespunzator cazurilor neselectate Aparitia unei variabile de sistem filter_$ care contine valoarea 0 pentru cazurile neselectate si valoarea 1 pentru cazurile selectate. Aceasta variabila poate fi ulterior utilizata n procedurile de analiza, ca variabila independenta (caz n care se va anula situatia de selectare, prin bifarea optiunii All cases).

Selectarea este utilizata n mod obisnuit, pentru alegerea temporara a unui set de date. Adesea se uita anularea unei selectari existente, atunci cnd se doreste revenirea al analiza tuturor cazurilor. Efectul este obtinerea unor rezultate pe date partiale. Alte operatii de organizare a datelor pentru analiza

Optiunile SPSS pentru organizarea datelor sunt mult mai numeroase dect cele descrise mai sus. Fara a le trata n amanunt, ne vom multumi sa le prezentam sumar: Agregarea cazurilor, atunci cnd exista nregistrari multiple pentru fiecare subiect si se doreste pastrarea uneia singure (Data-Agregate) Adaugarea unor cazuri din alta baza de date SPSS (Data-Merge Files-Add cases...) Adaugarea unor variabile din alta baza de date SPSS (Data-Merge Files-Add variables...) Inversarea liniilor cu coloanele (Data-Transpose...)

Calcularea indicatorilor statistici descriptiviReamintim faptul ca statistica descriptiva are ca obiectiv analiza caracteristicilor variabilelor. Principalele elemente de statistica descriptiva sunt: reprezentarea ntregii distributii, pe cale: o numerica (analiza de frecvente) o grafica (bara, histograma, box-plot, stem and leaf) valorile tendintei centrale o mod o medie o mediana valorile mprastierii o amplitudine o abatere standard valorile formei distributiei o o indice de simetrie (skewness) indice de boltire (kurtosis)

SPSS ofera posibilitati variate de reprezentare si de calcul a acestor indicatori. n acest sens exista, pe de o parte, proceduri specializate si, pe de alta parte, optiuni care pot fi accesate din interiorul altor proceduri. Fie si acest aspect numai, ar trebui sa sugereze ca analiza statistica descriptiva, n ciuda caracterului ei "elementar", este o componenta indispensabila a analizei statistice. n ceea ce priveste procedurile specializate, ele se lanseaza din meniul Statistics-Summarize (sau Analyze-Descriptive statistics, pentru versiunile mai noi de SPSS) si sunt grupate n trei proceduri: Frequencies, Descriptives si Explore. Aceste proceduri ofera prelucrari distincte dar contin si rezultate comune. Alegerea uneia sau alteia dintre ele depinde de necesitatile de analiza.

Procedura Frequencies Este singura care permite analiza de frecvente. La aparitia casetei Frequencies, variabila pe care dorim sa o supunem analizei va fi trecuta n lista de calcul Variable(s), prin selectarea ei si actionarea butonului de transfer (). Pot fi incluse mai multe variabile n aceasta lista, rezultatele fiind afisate distinct, pentru fiecare n parte.

Se va observa pe caseta de mai sus bifarea optiunii pentru tabela de frecvente, care este functia specifica a acestei proceduri. n plus, prin actionarea butoanelor din partea de jos a casetei se pot seta alte analize, astfel: Butonul Statistics Se aleg indicatorii statistici descriptivi doriti Butonul Chart Se alege tipul de grafic dorit Butonul Format Se aleg diverse moduri prezentare a rezultatelor

de

Rezultatele sunt afisate n SPSS Viewer n forma de mai jos (dar unele sub altele, nu alaturat, asa cum sunt aranjati aici): Indicatorii statistici descriptivi Tabelul de frecvente Histograma

Procedura Descriptives Aceasta procedura vizeaza doar indicatorii statistici descriptivi. La lansare, SatisticsDescriptives, se deschide caseta principala Descriptives. Se trec variabilele vizate n lista Variable(s) (daca dorim calcularea scorurilor z, se bifeaza optiunea din stnga-jos a casetei ) Se aleg indicatorii doriti din Options

Rezultatul analizei, din Viewer

Imaginea bazei de date, n care se vede aparitia variabilei zscor (denumita automat de progarm) cu valorile transformate n scoruri z.

Procedura Explore Procedura Explore este cea mai complexa dintre toate procedurile statisticii descriptive si se poate utiliza atunci cnd se doreste o analiza exhaustiva a variabilei (sau variabilelor). Caseta principala Explore

n Dependent List se includ variabilele de analizat n Factor List se includ eventualele variabile categoriale, n functie de care se doreste analiza variabilei analizate Label cases by, permite etichetarea cazurilor la afisare (rar utilizat) Display, permite alegerea optiunilor de afisare a rezultatelor numerice (Statistics), grafice (Plots) sau ambele categorii (Both) Butonul Statistics deschide caseta pentru alegerea unor indicatori (dar procedura analizeaza, implicit toti indicatorii statistici descriptivi, de baza) Butonul Plots, permite alegerea reprezentarilor grafice dorite:

Butonul Options, permite setarea modului de tratare a valorilor lipsa

Rezultatele analizei Explore, definita mai sus, se prezinta astfel: Indicatorii statistici Reprezentarea stem-and-leaf Reprezentarea Box plot

Teste parametriceTestul z (t) pentru media unui singur esantionUtilizare Testul z pentru un singur esantion este utilizat pentru se testa diferenta dintre media unui esantion fata de media cunoscuta a populatiei din care face parte. Atunci cnd volumul esantionului este mic (N