المتغيرات الفئوية

الارتباط بين المتغيرات الفئوية (Categorical Variables)

الارتباط بين المتغيرات الفئوية ( Categorical Variables)

 

سنستعرض في هذا الموضوع تشغيل جداول ومخططات مميزة للتحقق من الارتباط بين المتغيرات الفئوية أو ثنائية التفرع , وفي حالة ما  إذا تم استيفاء الافتراضات الإحصائية  فقد يتبعها اختبار مربع كاي كالمتعتاد.

على سبيل المثال ، سنرى ما إذا كان Sector_2010 و Sector_2011 في freelancers.sav مرتبطان بأي شكل من الأشكال.

 

 

فحص بيانات SPSS (المتغيرات الفئوية)

قبل البدئ بفحص البيانات علينا الاطلاع على كلا المتغيرات بشكل منفصل , وسنقوم بذالك بواسطة انشاء الاوامر الذي سنذكره بعض قليل , وسنتاكد من وجود كلا البيانات والمتغيرات في الاشكال والجداول المطلوبة , لذالك سنبدا بكتابة الامر التالي .

*1. Set both values and value labels for output tables.

set tnumbers both.*2. Run frequencies.

frequencies sector_2010 sector_2011.

 

 

المتغيرات الفئوية

 

نظام اعادة الترميز RECODE للقيم المفقودة

يحتوي كلا المتغيرين على قيم من 1 إلى 5 بالإضافة إلى القيم المفقودة للنظام. نظرًا لأن كلا المتغيرين اسميان ، فقد نقوم بتضمين أخطاء النظام هذه على أنها مجرد فئة أخرى. هذا يحافظ على N لطيفة وثابتة على التحليلات والنتائج في جداول أنظف. يوضح انشاء الامر أدناه كيفية القيام بذلك باستخدام RECODE.

 

*1. Recode system missing into value that’s not present in variables yet (here: 6).

recode sector_2010 sector_2011 (sysmis = 6).*2. Explain what formerly missing value means.

add value labels sector_2010 sector_2011 6 ‘(Unknown)’.*3. Show only value labels in output.

set tnumbers labels.*4. Run clean frequency tables.

frequencies sector_2010 sector_2011.

 

 

نظام SPSS CROSSTABS لكلا المتغيرين

الجدولي او  CROSSTAB  هو جدول يوضح العلاقة بين متغيرين أو أكثر , حيث يوضح الجدول فقط العلاقة بين متغيرين فئتين ، يُعرف الجدول الترافقي أيضًا باسم جدول الطوارئ.

حتى الآن ، قمنا بإلقاء نظرة على كلا المتغيرين بشكل منفصل , و من أجل معرفة كيفية ارتباطها  سنقوم بفحص جدول الطوارئ الذي تم الحصول عليه من CROSSTABS , وان عرض النسب المئوية للعمود بدون تكرارات هو خيارنا المفضل هنا.

 

*Run contingency table with (only) column percentages.

crosstabs sector_2011 by sector_2010
/cells column.

 

 

الملخص : المتغيرات مرتبطة ارتباطًا وثيقًا ,  بقي معظم الأشخاص الذين عملوا في قطاع ما في عام 2010 في نفس القطاع في عام 2011.

على سبيل المثال ، بقي 60٪ من المشاركين الذين عملوا في الصناعة في عام 2010 في الصناعة , و انتقل 20٪ أخرى إلى التمويل وانتقل الـ 20٪ الأخيرة إلى “أخرى”.

 

إنشاء مخططات عامودية عنقودية في SPSS

سننظر الان الى محتويات الجدول السابق , أحد الخيارات هنا هو مخطط شريطي ( عامودي ) منقسم ولكننا سنختار مخطط عامودي عنقودي بدلاً من ذلك. لقطات الشاشة أدناه ترشدك خلال العملية.

 

المتغيرات الفئوية

 

المتغيرات الفئوية

 

 

انشاء مخطط عنقودي بواسطة الاوامر

 

*Run clustered bar chart for sector_2011 by sector_2010.

GRAPH
/BAR(GROUPED)=COUNT BY sector_2011 BY sector_2010
/TITLE=’Sector in 2010 by sector in 2011 (N = 40)’.

 

 

المتغيرات الفئوية

 

سواء استخدمنا الاوامر او الخطوات والنوافذ من البرنامج سنحصل على النتيجة اعلاه

 

تصميم وترتيب المخطط العنقودي في SPSS

على الرغم من أن مخططنا صحيح من الناحية الفنية ، إلا أنه يبدو مروعًا. يبدو نظام الألوان الافتراضي الخاص به في الأساس مجرد مزحة سيئة من مطوري البرامج. طريقة سريعة لتجميل هذا والمخططات المماثلة هي بناء وتطبيق قالب مخطط SPSS (ملف .sgt). تظهر النتيجة النهائية بعد القيام بذلك في آخر لقطة شاشة.

 

مثال على الرسم البياني الشريطي العنقودي SPSS

 

المتغيرات الفئوية

 

الملخص : كما هو الحال مع جدول الطوارئ ، لا نرى الكثير من النمط الواضح هنا باستثناء الأشخاص الذين يميلون إلى البقاء في نفس القطاع من العمل مثل العام السابق.

 

[button link=”https://ajsrp.com/%d8%af%d8%b1%d9%88%d8%b3-%d8%aa%d8%b9%d9%84%d9%8a%d9%85-spss.html” type=”big” newwindow=”yes”] عودة إلى فهرس دليل استخدام SPSS[/button]

 

 

المتغيرات الفئوية

المتغيرات الفئوية

المتغيرات الفئوية

شارك:

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on pinterest
Pinterest
Share on linkedin
LinkedIn
On Key

مواضيع من المدونة

اسس بناء الثقة بالنفس

5 من اسس بناء الثقة بالنفس

اسس بناء الثقة بالنفس لا تتعلق بالقدرة ؛ إنما يتعلق الأمر بالإيمان. كما قالت آين راند: “الشك ليس من سيسمح لي بالتقدم

Open chat