Koriscenje SPSS-a kod istraživačkih radova
-
Upload
fadil-jonuz -
Category
Documents
-
view
866 -
download
0
Transcript of Koriscenje SPSS-a kod istraživačkih radova
Kako se SPSS redovno koristi kod istraţivačkih radova, bilo da su u pitanju maturski,
seminarski, diplomski ... i ostali radovi, ovo je primjer kako se to radi
Konkretno, u ovome članku je opisana step-by-step procedura izrade ovakvog diplomskog
rada, uključujući koncipiranje same ankete, formiranje hipoteza, unosa podataka u SPSS
matricu, analize podataka preko SPSS-a (naravno, biće obrađene samo one funkcije koje su
mi bile neophodne za izradu rada) do prezentiranja rezultata (i samim tim prihvatanja ili
odbacivanja početnih hipoteza).
Slika: Verzija SPSS-a sa kojom su rađene analize
* Napomena: softver je komercijalan i verzija softvera postoji i za Windows
UVOD
Pre nego što se krene sa upitnikom i tehničkom pričom, autor diplomskog rada treba da
definiše problem i ciljeve istraživanja koji će biti obuhvaćeni u njegovom istraţivačkom
radu.
U ovom diplomskom radu problematika istraţivanja se odnosi na analizu faktora koji imaju
uticaj na učestalost korišćenja kontraceptivnih metoda kod ţena generativnog perioda.
Definisani ciljevi rada su sledeći:
1. Utvrditi u kom obimu se upotrebljava kontracepcija u ispitivanoj populaciji ţena
2. Utvrditi koji faktori doprinose upotrebi kontracepcije
3. Utvrditi da li postoje negativni stavovi prema upotrebi kontracepcije
Hipoteze istraživanja
Iz zadatih ciljeva rada proistekle su i sledeće hipoteze:
H1- obim upotrebe kontracepcije u ispitivanoj populaciji je veći od 60%
H2- starost ţena ima pozitivan efekat na upotrebu kontracepcije
H3- obrazovanje ţene i njenog partnera/supruţnika ima pozitivan uticaj na upotrebu
kontracepcije
H4- frekvencija upotrebe kontracepcije je veća kod ţena urbanog područja u odnosu na
ţene ruralnog područja
H5-vrsta emotivne veze je bitan faktor koji određuje upotrebu kontracepcije
H6- ostvareno potomstvo ima pozitivan uticaj na upotrebu kontracepcije
H7- broj ţeljene djece ima pozitivan uticaj na upotrebu kontracepcije
H7- učestalost seksualnih odnosa ima pozitivan uticaj na upotrebu kontracepcije
H8- u ispitivanoj populaciji postoje negativni stavovi prema upotrebi kontracepcije
H9- nuspojave i zablude o kontraceptivnim tabletama imaju veći uticaj na njihovu upotrebu
u odnosu na njihove korisne efekte
Malo i o varijablama istraživanja
U istraţivanju se razlikuju nezavisne i zavisne varijable. Nezavisne varijable su: godine
starosti, mesto stalnog boravka, obrazovanje, stalna partnerska veza u trenutku
istraţivanja, vrsta emotivne veze u trenutku istraţivanja, postojanje potomstva, broj djece,
učestalost seksualnih odnosa. Zavisne varijable su upotreba kontracepcije, učestalost
upotrebe i odabir kontraceptivnog sredstva.
FORMIRANJE UPITNIKA
Dakle, kao metod istraţivanja, korišćen je anonimni upitnik koji je posebno sastavljen za
prikupljanje podataka u ovom istraţivanju.
FORMIRANJE MATRICE
Matrica u SPSS-u se formira na osnovu upitnika. Znači, svako pitanje u upitniku mora biti
na odgovarajući način preslikano na matricu. U SPSS-u razlikujemo dva osnovna
pogleda: Variable View i Data View.
Slika: Variable View - prikaz promenljivih
Slika: Data View - prikaz podataka
Najpre moramo da definišemo parametre vezane za promenljive. Pri tome treba obratiti
paţnju da:
--> pitanje u upitniku kod koga se bira samo jedan odgovor - predstavlja jednu
promenljivu
(na primer, pitanje 2 iz upitnika "Mesto stalnog boravka" )
--> pitanje u upitniku kod koga se moţe odabrati više odgovora - ne moţe da čini jednu
promenljivu, već ga razbijamo na podceline (tj. podpromenljive).
(na primer, pitanje 12 iz upitnika "Koji metod kontracepcije koristite")
Uporedite upitnik i strukturu matrice (uključiti Variable View) da biste videli ovu logiku
definisanja promenljivih. Svaka promenljiva se definiše u redovima, a parametri koji su
vezani za tu promenljivu nalaze se u kolonama. Ime (Name) treba odabrati što kraće i što
jasnije jer će ono biti prikazano u Data View; opis (Label) treba da bude detaljan za
odabranu promenljivu; vrednosti (Values) promenljive su diskretnog numeričkog tipa;
upitnik je bio takav da nisu tolerisana zabušavanja , znači da su ţene morale je da popune
sve podatke, stoga nema "nedostajućih vrednosti" (Missing).
Ono što moţe da buni, kod definisanja parametra Values, je kvantifikacija podataka, čija je
priroda kvalitativna (al' sam ga sročio).
--> Dakle, sve ćemo odgovore ispitanica (koji su većinom kvalitativni) prikazati brojem !
Ovde ćemo razlikovati 4 situacije:
a) od ispitanice se očekuje neki unos (na primer, pitanje 1. "Godine starosti")
--> ovde nema problema sa preslikavanjem na brojnu vrednost jer se godine izraţavaju
brojem
b) od ispitanice se očekuje zaokruţivanje jednog odgovora (na primer, pitanje 2. "Mesto
stalnog boravka")
--> svakoj opciji ćemo dodeliti po jednu numeričku vrednost
Da bi bili jasniji, slika će da objasni ovaj princip:
Slika: definisanje numeričkih vrednosti za odgovore
Prvo se postarajmo da smo u Variable View. Potom kliknimo na Values i kada je pojavi
kvadratić, kliknimo na njega. Otvoriće se novi prozor (u fokusu) gde definišemo
preslikavanje odgovora na numeričku vrednost. Kada poveţemo oznaku i broj, treba kliknuti
na Add.
c) ispitanica moţe da zaokruţi više odgovora (na primer, pitanje 12. vezano za izbor metode
kontracepcije)
--> pitanje nećemo predstaviti sa jednom promenljivom, već sa više tzv. DA/NE
promenljivih. Svaka mogućnost koja moţe biti zaokruţena, biće predstavljena sa posebnom
promenljivom.
Evo slike i za ovu situaciju:
Slika: primer razlaganja na više promenljivih sa vrednostima DA i NE (tj. 1 i 2)
d) Numerički odgovori koji su zasnovani na Likertovoj skali (1-5). Ako se sve ispratili do
sada, i ovo bi trebalo da bude jasno. Videti sliku:
Slika: prikaz odgovora po Likertovoj skali
OK, sad bi trebalo da znate da formulišete sve promenljive (varijable) i odredite sve
parametre sa lakoćom.
Sada je vreme da se prebacimo na Data View. U Data View, u kolonama se nalaze
promenljive, a u redovima opservacije (odnosno jedan red = jedna opservacija = jedna
ispitanica).
Moţda ovo opet deluje pomalo nejasno, pa ćemo proći kroz primer (da ne bih mnogo
filozofirao):
Slika: prikaz dela opservacije u Data View
Da vidimo kako ćemo tumačiti podatke (otvorite u isto vreme matricu i sliku upitnika):
--> Ima 22 godine, ţivi u gradu, ide u srednju skolu, partner joj ide na faks, ima stalnog
partnera, u dugoj je emotivnoj vezi, nema dece, broj dece je 0, rijetko ima seksualne
odnose, koristi kontracepciju, pri tome koristi je uvek, i to kondom i pilulu.
(naravno, reverznom metodom se na osnovu upitnika popunjava matrica ! )
To je to. Očekuje vas naporan posao ukucavanja svih opservacija....................
* Učitavanje matrice, čuvanje matrice, generisanje statistika, ... i sve druge aktivnosti će biti logovane u Output prozoru.
Kada ga ugasite, SPSS će vas upitati da li ţelite da sačuvate promene. Ovo pitanje nije vezano za samu matricu već samo
za Output prozor. Dakle, ako ne sačuvate promene to neće da utiče na matricu.
STATISTIKA
Za potrebe ovoga rada, najpre će nam trebati deskriptivna statistika, deo oko analize
frekvenci. Obratite paţnju na poglavlje: Rezultati istraživanja i potpoglavlje 3.1 -
Karakteristike ispitivane populacije, grafikon 2.
Dakle, potrebno je odabrati meni: Analyze --> Descriptive Statistics --
> Frequencies...
Slika: odabir menija za analizu frekvenci
Klikom na strelicu udesno biramo promenljive koje će biti analizirane:
Slika: odabir promenljive za analizu
Klikom na dugme Charts... dobija se sledeći prozor, gde biramo opciju Histograms i treba
štriklirati opciju With normal curve (da bi se dobila linija normalne raspodele na
histrogramu).
Slika: odabir histograma, kao načina prikazivanja podataka
Rezultate analize softvera moţete videti u tzv. Output prozoru. U njemu se prate sve
akcije, počevši od čuvanja matrice, učitavanje nove datoteke, izvršene analize i druge
izvršene operacije.
Bitno je da nema missing values jer se ovaj parametar pokazuje da li neke vrednosti
nedostaju u matrici (ovo moţe posluţiti kao mini reper za kontrolu unosa podataka u
matricu).
N predstavlja veličinu uzorka;
Tabelu treba analizirati na sledeći način: broj anketiranih devojaka koje imaju 16 godina je
3; procentualno 1.4% od ukupnog broja anketiranih devojaka i kumulativni procenat
predstavlja zbir svih ostalih procenata u koloni do tekućeg reda. Ovaj parametar se
iskoristio u radu da se konstatuje da je npr. uzrast ispitanica od 16 - 20 god. zastupljen sa
11.7 % .
Slika: Output prozor i rezultat analize frekvenci
Na prozoru Output prikazuje se i grafikon koji smo odabrali:
Slika: prikaz histograma koji je iskorišten za rad
Na grafikonu 3 je odabrana opcija Bar Charts sa definisanim procentima kao vrednostima
grafika:
Slika: prikaz definisanja parametara za Bar Chart
Kako na lak način da ubacite sve ove grafikone i tabele u vaš seminarski/maturski/diplomski rad?
--> U prozoru Output, na beloj (slobodnoj) površini kliknite desnim tasterom miša i
odaberite opciju Export...Pojaviće se sledeći prozor:
Slika: prozor za izvoz (export) sadrţaja prozora Output
Grafike je moguće formulisati i pojedinačno, bez statistika, a na osnovu podataka iz matrice.
Za te potrebe sluţi meni Charts. Chart Builder predstavlja moćni Wizard koji sluţi za
definisanje informacija koje će se pojaviti u grafiku. Druga, jednostavnija opcija je Legacy
Dialogs, na primer:
Slika: odabir stavke Legacy Dialogs
Slika: odabraćemo grupu slučajeva
Slika: Parčiće grafika (slices) ćemo odabrati po promenljivoj "broj dece"
Slika: rezultirajući grafik u osnovnoj formi
Dakle, u ovoj situaciji pojaviće se samo grafik bez statistika, i to bazična verzija grafika.
Dvostrukim klikom na grafik moguće je urediti taj grafik, na primer dodavanje procenata na
parčiće, definisanje drugog tipa grafika, dodavanje dimenzije, izmena legende i drugo.
Kroz čitava potpoglavlja 3.1 i 3.2 iskorišteni su ovi, do sad navedeni statistički principi,
samo sa drugim promenljivima.
U potpoglavlju 3.3 - Faktori koji utiču na upotrebu kontracepcije i negativni stavovi o
kontracepciji, koristi se takozvani Hi-kvadrat test (Chi Square Test) koji će biti upotrebljen
iz upoređivanja promenljivih (Crosstabulation).
Odaberite meni i stavke kao sa sledeće slike:
Slika: odabir stavke Crosstabs...
Ţelimo da vidimo kakvo je stanje sa upotrebom kontracepcije u odnosu na mesto stalnog
boravka:
Slika: definisanje promenljivih u redu i koloni
Kliknimo na dugme Statistics...; Označiti stavke kao sa slike i potvrditi sa Continue.
Slika: dijalog Statistics...
Zatim treba kliknuti na dugme Cells jer ţelimo uključiti i prikaz procenata; označiti
parametre kao sa slike:
Slika: dijalog Cell Display...
Pojaviće se sledeći output prozor sa rezultatima analize. Uporediti sa tabelom u radu:
Slika: prikaz rezultata u Output prozoru
Iz jedne druge analize vidimo deo koji se tiče Hi-kvadrat testa:
Slika: odeljak koji se tiče Chi Square testa
Parametri koji treba da se nalaze u vašem radu su:
Value --> predstavlja vrednost statistike
df --> predstavlja broj stepeni slobode (degrees of freedom). U literaturi se označava i sa
"n".
sig --> predstavlja značajnost statistike (significance); U literturi se označava sa "p".
Odlučivanje za odbacivanje ili prihvatanje hipoteza se vrši na osnovu značajnosti:
- Ukoliko je vrednost parametra "p" <= 0.05 hipoteza se prihvata
- Ukoliko je vrednost parametra "p" > 0.05 hipoteza se odbacuje
Što se tiče frekventne analize ajtema, vrši se idenično kao analiza frekvneci:
Slika: prikaz jedne frekventne analize ajtema
Za dalju diskusije oko prihvatanja ili odbacivanja hipoteza na osnovu ovih statističkih
rezultata i neslaganja rezultata sa postojećim arhivskim rezultatima našeg područja, treba
pročitati deo u radu koji nosi naziv.