مقارنة المتغيرات ثنائية التفرع أو المتغيرات الفئوية SPSS

المتغيرات الفئوية SPSS

مشاركة

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email

مقارنة المتغيرات ثنائية التفرع أو المتغيرات الفئوية SPSS

مقدمة

اليوم سنشرح  هذا البرنامج التعليمي لكيفية إنشاء جداول ومخططات مميزة وانيقة لمقارنة المتغيرات ثنائية التفرع أو الفئوية المتعددة

 

المتغيرات الفئوية spssالمتغيرات الفئوية spss

 

السؤال الذي سنجيب عنه هو القطاعات التي عمل فيها المجيبون وإلى أي مدى تغير هذا على مدار الأعوام من 2010 إلى 2014. تحتوي المتغيرات Sector_2010 إلى Sector_2014 على المعلومات الضرورية.

 

جداول تكرار SPSS (المتغيرات الفئوية spss)

هناك طريقة بسيطة ومباشرة للإجابة على سؤالنا وهي تشغيل جداول التكرار FREQUENCIES الأساسية على المتغيرات ذات الصلة , يوضح انشاء الامر كيفية القيام بذلك , و تظهر لقطة الشاشة التالية أول الجداول الخمسة التي تم إنشاؤها على هذا النحو.

 

*1. Display values and value labels in output tables.

set tnumbers both.*2. Inspect frequency tables.

frequencies sector_2010 to sector_2014.

المتغيرات الفئوية spss

 

نتائج التكرارات في SPSS

 

المتغيرات الفئوية spssالمتغيرات الفئوية spss

 

مع بعض الجهد يمكننا أن نرى من هذه الجداول القطاعات التي عمل فيها المجيبون على مر السنين.

 

ومع ذلك ، لا توفر هذه الجداول المنفصلة نظرة عامة و لذلك ، سنقوم بعد ذلك بإنشاء جدول نظرة عامة واحد لمتغيراتنا الخمسة.

يتطلب الجدول الذي سننشئه أن تحتوي جميع المتغيرات على تسميات قيم متطابقة. يُظهر فحص جداول الترددات ( التكرارات ) الخمسة أن جميع المتغيرات لها قيم من 1 إلى 5 ويتم تصنيفها بشكل مماثل. التحضير النهائي قبل إنشاء جدول النظرة العامة الخاص بنا هو معالجة القيم المفقودة للنظام التي نراها في بعض جداول التكرار.

 

 

تضمين القيم المفقودة للنظام

نقصد بتضمين القيم المفقودة اعادة اضافة هذه القيم بطريقتها الصحيحة داخل الجداول او المخططات التي نعمل عليها .

نظرًا لأننا نتعامل مع المتغيرات الاسمية ، فقد نقوم بتضمين القيم المفقودة للنظام كما لو كانت صالحة. هذا يحافظ على N لطيفة ومتسقة على التحليلات. نظرًا لأن القيم الصالحة تعمل من خلال 5 ، فسوف نعيد ترميزها في 6.

 

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

recode sector_2010 to sector_2014 (sysmis = 6).*2. Apply description to former system missing values.

add value labels sector_2010 to sector_2014 6 ‘(Unknown)’.

المتغيرات الفئوية spss

 

أوامر جداول SPSS

سنقوم الآن بتشغيل جدول واحد يحتوي على النسب المئوية عبر الفئات لجميع المتغيرات الخمسة.

إحدى الطرق للقيام بذلك هي استخدام الجداول كما هو موضح أدناه  , يعد استخدام الجداول أمرًا صعبًا إلى حد ما لأنه غير متوفر من القائمة وقد تمت إزالته من مرجع بناء الأوامر.

لذلك سنقترح طريقة بديلة لإنشاء نفس الجدول بالضبط لاحقًا.

 

*1. Display value labels but no values in output tables.

set tnumbers labels.*2. Frequency table for multiple variables.

tables
/ftotal = total
/table = sector_2010 + sector_2011 + sector_2012 + sector_2013 + sector_2014 by (labels) + total
/statistics = cpct((pct4)”)
/title = “Primary Sectors over 2010-2014.”
/caption “N = 40 respondents.”.

المتغيرات الفئوية spss

 

أمر فارستوكاسيس SPSS VARSTOCASES

في هذه المرحلة ، نود أن نتخيل الجدول السابق كمخطط. سيكون الرسم البياني الفردي الذي يحتوي على مخططات شريطية منفصلة لسنوات مختلفة أمرًا رائعًا هنا. ومع ذلك ، لا يمكن لـ SPSS إنشاء هذا الرسم البياني نظرًا لهيكل البيانات الحالي لدينا.

الحل هو إعادة هيكلة بياناتنا: سنضع متغيراتنا الخمسة (القطاعات لمدة خمس سنوات) فوق بعضها البعض في متغير واحد. سيشير المتغير الثاني إلى السنة لكل قطاع.

يوضح بناء الجملة أدناه كيفية القيام بذلك باستخدام VARSTOCASES. نظرًا لأننا سنركز على القطاعات والسنوات حصريًا ، فسوف نتخلص من جميع المتغيرات الأخرى من البيانات الأصلية.

 

مثال على انشاء امر فارستوكاسيس

 

*Put sector_2010 through sector_2014 on top of each other and create new variable “Year” to indicate years.

VARSTOCASES
/make sector from sector_2010 to sector_2014
/index Year (sector)
/drop all.

 

المتغيرات الفئوية spssالمتغيرات الفئوية spss

تعديلات البيانات الإضافية

لاحظ أن تسمية المتغير للقطاع لم تعد صحيحة بعد تشغيل VARSTOCASES ؛ لم يعد يقتصر على 2010. الخطوة الأولى في بناء الامر أدناه ستصلح هذا.

لاحظ أيضًا أن year عبارة عن متغير سلسلة يمثل السنوات. قد نقوم بقطع “Sector_” من جميع القيم باستخدام SUBSTR لتنظيفه قليلاً. سيؤدي ذلك إلى جعل الجداول والرسوم البيانية اللاحقة تبدو أجمل بكثير.

 

*1. Correct variable label for sector.

variable labels sector “Primary Sector”.*2. Chop off “sector_” from year.

compute year = char.substr(year,index(year,’_’) + 1).

 

 

المتغيرات الفئوية spss

 

جداول الكروستابس SPSS CROSSTABS Table

منذ أن أعدنا هيكلة بياناتنا ، أصبح السؤال الرئيسي الآن هو ما إذا كان هناك ارتباط بين القطاع والسنة. على الرغم من أن العام متري ، إلا أننا سنتعامل مع كلا المتغيرين على أنهما فئويان.

يلقي جدول الطوارئ الذي تم إنشاؤه باستخدام CROSSTABS الآن بعض الضوء على هذا الارتباط , لاحظ أن النتائج مطابقة لنتائج الجداول والتكرارت التي أجريناها سابقًا.

 

*Investigate association between primary sector and year.

crosstabs sector by year/cells column.

 

 

نتائج جداول الكروستابس crosstabs

 

المتغيرات الفئوية spss

 

مخططات عامودية مقسمة

تسمح لنا إعادة هيكلة البيانات بتشغيل مخطط شريطي منقسم ؛ سنقوم بعمل مخططات شريطية تعرض الترددات للقطاع لمدة خمس سنوات بشكل منفصل في مخطط واحد. تأخذك لقطة الشاشة أدناه.

 

المتغيرات الفئوية spss

عند تشغيل الامر لهذا المخطط ، سيتم عرض تسمية متغير السنة أعلى الرسم البياني.

لا نريد هذا ولكن لا توجد طريقة سهلة للتحايل عليه , الحل هنا هو تغيير تسمية المتغير إلى عنوان للمخطط الخاص بنا ونقوم بذلك عن طريق إضافة الخطوة 2 إلى بناء جملة المخطط أدناه. يسبقه بـ TEMPORARY (الخطوة 1) ، يتحايل على الحاجة إلى تغيير تسمية المتغير مرة أخرى لاحقًا.

 

انشاء امر بناء مخططات عامودية مقسمة

 

*1. Indicate that following data modifications must be reversed later on.

temporary.*2. Abuse variable label as title for chart.

variable labels Year “Primary Sectors by Year (N = 40)”.

*3. Run chart and change back variable label.

GRAPH
/BAR(SIMPLE)=COUNT BY sector
/PANEL COLVAR=Year COLOP=CROSS.

 

المتغيرات الفئوية spssالمتغيرات الفئوية spss

الملخص

يصور مخططنا القطاعات التي عمل فيها المجيبون على مر السنين  ومع ذلك  لا يبدو الرسم البياني جميلًا وتخطيطه بعيد عن المستوى الأمثل. يمكن أن يؤدي إنشاء قالب مخطط SPSS لتعديل هذا الشيء وجعله اكثر ترتيبا وتناسقا .

 

 

 

عودة إلى فهرس دليل استخدام SPSS

 

 

المتغيرات الفئوية spss

المتغيرات الفئوية spss

المتغيرات الفئوية spss

 

اشترك في النشرة الإخبارية لدينا

احصل على التحديثات وتعلم من الأفضل

طالع المزيد

شروط اختيار عينة الدراسة
إعداد البحث العلمي

شروط اختيار عينة الدراسة

عند إجراء بحث حول مجموعة من الأشخاص ، نادرًا ما يكون من الممكن جمع البيانات من كل شخص بعينه في تلك المجموعة. بدلاً من ذلك ، يمكنك اختيار عينة تمثل تلك المجموعة أو المجتمع. وفي هذا المقال سنتحدث عن شروط اختيار عينة الدراسة.   فهرس المحتويات1 مقدمة2 شروط اختيار عينة الدراسة/ معايير أخذ العينات2.1 أولاً:

برنامج LATEX لكتابة وتنسيق الأبحاث
إعداد البحث العلمي

برنامج LaTeX لكتابة وتنسيق الأبحاث العلمية

برنامج LaTeX لكتابة وتنسيق الأبحاث العلمية هو نظام تنضيد عالي الجودة ؛ يتضمن ميزات مصممة لإنتاج التنسيق التقني والعلمي بصورة مثالية. LaTeX يوفر لك معيار قياسي لجودة الأبحاث العلمية من ناحية التنسيق. كما أنه متاح مجاناً.   فهرس المحتويات1 مقدمة2 لمحة تاريخية3 برنامج LaTeX لكتابة وتنسيق الأبحاث العلمية3.1 مثال4 ميزات برنامج LaTeX لكتابة وتنسيق الأبحاث

يسعدنا ان نقدم لكم خدماتنا

تواصل معنا

small_c_popup.png

تواصل معنا لتعرف أكثر
حول تحكيم ونشر الأبحاث وجميع خدماتنا اللغوية والبحثية

يسعدكم افادتكم بكل ما تودون معرفته