تحليل المتغيرات الفئوية بشكل منفصل

تحليل المتغيرات الفئوية

مشاركة

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

تحليل المتغيرات الفئوية بشكل منفصل

 

أثناء تحليل بياناتك ربما ترغب في اكتساب نظرة ثاقبة على المتغيرات بشكل منفصل , إن الخطوة الأولى في القيام بذلك هي إنشاء الجداول والمخططات المناسبة ,  يوضح هذا الموضوع التعليمي المقدم من المجلة العربية للعلوم ونشر الأبحاث كيفية القيام بذلك للمتغيرات ثنائية التفرع أو الفئوية , و نوصيك بالمتابعة عن طريق تنزيل وفتح smartphone_users.sav

 

المتغيرات الفئويةتحليل المتغيرات الفئوية

 

 

جداول التكرار في SPSS

نرغب في معرفة العلامات التجارية للهواتف الذكية الأكثر شيوعًا في عام 2011  , تحتوي بياناتنا على متغير وهو علامة تجارية في 2011 وتحتوي على البيانات ذات الصلة.

نظرًا لأن هذا متغير فئوي ، فإن الجدول المناسب هنا هو جدول تكرار بسيط كما تم الحصول عليه باستخدام التكرارات او الترددات FREQUENCIES. يوضح إنشاء الأمر أدناه كيفية تشغيله.

 

*1. Show value labels and variable labels in output.

set tnumbers labels tvars labels.*2. Create frequency table.

frequencies brand_2011.

 

النتيجة 

 

المتغيرات الفئويةتحليل المتغيرات الفئوية

 

عندما نتكلم عن النتيجة فهي ما نحصل عليه اما عن طريق الأمر الخاص بهذا الغرض او عن طريق النقر فوق القوائم الموجودة في برنامج SPSS

 

لاحظ أن هناك بعض القيم التي يفتقدها النظام. بافتراض حدوث ذلك بسبب عدم استخدام المستجيبين للهاتف الذكي في المقام الأول ، فسنقوم بالإبلاغ عن الأرقام ضمن “النسبة المئوية”. الخلاصة: في عام 2011 ، استخدم 33٪ من المستطلعين هاتفًا ذكيًا من سامسونج ، مما جعله العلامة التجارية الأكثر شهرة خلال ذلك العام.

 

 

الرسوم البيانية الشريطية (العامودية) في SPSS (المتغيرات الفئوية)

يزودنا جدول التردد الخاص بنا بالمعلومات الضرورية ولكننا نحتاج إلى النظر إليه بعناية لاستخلاص النتائج. يتم تسهيل القيام بذلك إلى حد كبير من خلال إنشاء مخطط شريطي بسيط بأشرطة تمثل التكرارات. أسرع طريقة للقيام بذلك هي تضمينه في أمر التكرارات FREQUENCIES الخاص بنا ولكن هذا لا يسمح لنا بإضافة عنوان. لذلك سنفعل ذلك بشكل مختلف كما هو موضح في لقطات الشاشة أدناه.

 

المتغيرات الفئويةتحليل المتغيرات الفئوية

 

المتغيرات الفئويةتحليل المتغيرات الفئوية

 

 

مثال على انشاء مخطط عامودي عبر الاوامر

 

*Bar chart with title for brand_2011.

GRAPH
/BAR(SIMPLE)=COUNT BY brand_2011
/title ‘All Respondents (n = 566)’.

 

النتيجة 

 

المتغيرات الفئويةتحليل المتغيرات الفئوية

 الآن لدينا مخطط شريطي أساسي , للحصول على تقرير مميز ، ربما تريد مخططًا أفضل مظهرًا.

 

 

قيم النظام المفقودة System Missing Values

حتى الآن ، تجاهلنا القيم المفقودة للنظام التي رأيناها في جدول التردد الخاص بنا. بالنسبة للمتغيرات الاسمية ، يتمثل النهج البديل في تضمينها كمجرد فئة إجابة أخرى. الصيغة أدناه تفعل ذلك تمامًا لجميع متغيرات العلامة التجارية. سنقوم أولاً بفحص القيم الموجودة. بعد ذلك ، سنقوم بإعادة تشفير النظام المفقود إلى قيمة لم تكن موجودة بعد. في حالتنا سيكون ذلك 6 .

 

 

مثال على انشاء امر اعادة الترميز

 

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

set tnumbers both.*2. Inspect which values are present in brand variables.

frequencies brand_2011 to brand_2015.*3. Change system missing values to 6.

recode brand_2011 to brand_2015 (sysmis = 6).*4. Apply value label to new value.

add value labels brand_2011 to brand_2015 6 ‘(No answer)’.

*5. Show only value labels in output tables.

set tnumbers labels.

*6. Rerun frequency tables.

frequencies brand_2011 to brand_2015.

 

النتيجة

 

تحليل المتغيرات الفئوية

 

لاحظ أن جدول التردد ( التكرار ) الخاص بنا لم يعد يتضمن أي قيم مفقودة.

لقد تم تحويلها إلى 6 ، والتي تسمى “(بلا إجابة)” وتحدث 30 مرة لهذا المتغير.

نرى أن القيم المفقودة في نظام إعادة الترميز تجعل جداول التكرار الخاصة بنا تبدو أفضل ولكن هناك ميزة أخرى: نظرًا لأن متغيرات العلامة التجارية لم تعد تحتوي على قيم مفقودة ، فإن مخططاتها الشريطية ستعتمد جميعها على نفس عدد المستجيبين.

هذا يتجنب الحاجة إلى تحديد أعداد مختلفة من المستجيبين في عناوينهم ؛ يمكننا إنشائها بسهولة شديدة عن طريق نسخ ولصق وتحرير البنية التي استخدمناها سابقًا. يوضح الشكل أدناه الفكرة.

 

مثال انشاء مخطط عامودي بواسطة انشاء الاوامر

 

*Create bar charts for several brand variables.

GRAPH /BAR(SIMPLE)=COUNT BY brand_2011 /TITLE=’All Respondents (n = 596)’.GRAPH /BAR(SIMPLE)=COUNT BY brand_2012 /TITLE=’All Respondents (n = 596)’.GRAPH /BAR(SIMPLE)=COUNT BY brand_2013 /TITLE=’All Respondents (n = 596)’.

 

سنحصل على النتيجة التالية في الشكل التالي

 

المتغيرات الفئويةتحليل المتغيرات الفئوية

 

 

عودة إلى فهرس دليل استخدام SPSS

 

 

أمر Crosstabs في SPSS

أمر Crosstabs في SPSS

أمر Crosstabs في SPSS

اشترك في النشرة الإخبارية لدينا

احصل على التحديثات وتعلم من الأفضل

طالع المزيد

البحوث العلمية الأساسية والتطبيقية
إعداد البحث العلمي

البحوث العلمية الأساسية والتطبيقية: مع أكثر من 15 مثال

تهدف بعض الأبحاث إلى توسيع مجال المعرفة أو تحسين فهم ظاهرة طبيعية. يُعرف هذا النوع من البحوث بـ البحوث العلمية الأساسية أو البحث الصرف (البحت)، وهو وسيلة رئيسية لتوليد أفكار ومبادئ ونظريات جديدة. في كثير من الحالات ، يغذي البحث الأساسي الابتكارات العلمية والتطوير لأنه مدفوع بالحاجة إلى كشف المجهول. في هذه المقالة ، سوف

عناوين بحوث تربوية
إعداد البحث العلمي

عناوين بحوث تربوية: أكثر من 80 عنوان بحثي مميز وأصيل

عناوين بحوث تربوية: التعليم جزء لا يتجزأ من كل مجتمع ومن أجل توسيع حدود المعرفة ، يجب أن يصبح البحث التربوي أولوية. يلعب البحث التربوي دورًا حيويًا في التطوير الشامل لعلم أصول التدريس وبرامج التعلم وصياغة السياسات التربوية والمناهج.   فهرس المحتويات1 مقدمة2 ما هو البحث التربوي؟3 أنواع البحوث التربوية4 خصائص البحث التربوي5 عناوين بحوث

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