UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize (LS 2012, 2013, 2014)

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Olomouc, únor 2012.
Advertisements

Microsoft Word 2010 I. Spuštění aplikace Wordu Popis prostředí Základní editace textu VY_32_INOVACE_52_MS_Word_ I.
F ORMULÁŘE V A CCESSU. K ČEMU JSOU FORMULÁŘE UŽITEČNÉ Formuláře slouží především k jednoduchému způsobu zobrazení a úpravě dat. Je možne zobrazovat hodnoty.
Databáze Dotazy.
Tabulky v MS ACCESS Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Jiří Novák.
X EXEL.
Analýza kvantitativních dat I./II. Typy dat Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 26/2/2012 UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM 4b. část Jiří Šafr UK FHS Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích.
Tabulkový precoser Open Office Calc ZÁKLADY PRÁCE
VISUAL BASIC Práce se soubory.
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Základní škola a Mateřská škola, Šumná, okres Znojmo OP VK Tematický celek: Informatika Název a číslo učebního materiálu VY _32_INOVACE_04_13.
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Analýza kvantitativních dat: 1. úvod do SPSS Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz vytvořeno , poslední aktualizace UK FHS Historická.
Databázové systémy 1 Cvičení č. 2 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice.
Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu „Učíme moderně“ Registrační číslo projektu:
Hromadná korespondence OpenOffice.org 3. Potřebujeme více adresátům zaslat dopis Nejlehčí by bylo univerzálně napsaný dopis nastrkat do obálek …, kdo.
Hromadná korespondence
Transformace dat: používání syntaxe v SPSS
Základní pojmy v informatice –II.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM
VY_32_INOVACE_53_MS_Word_ II. Autor : Trýzna Stanislav Školní rok : 2011/2012 Určeno pro : šestý ročník Předmět: informatika Téma : základní orientace.
Analýza kvantitativních dat I.
Tabulkový procesor.
Databáze Tabulky a typy dat VY_32_INOVACE_7B11. Proč datové typy ? Abychom mohli do tabulky vložit data, musíme jednotlivým polím (sloupcům) přiřadit.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi (KMVP) 0. Poučení z minulých ročníků a novinky od ZS 2013 (2011) poslední aktualizace Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz.
Referát č. 17 Tabulkový procesor
Korespondence a hromadná korespondence Microsoft Office Word 2007 Microsoft Office Word 2010 MSeg 1.
Hromadná korespondence
Analýza kvantitativních dat II. Analýza chybějících hodnot (missing values) Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 23/5/2012 UK FHS Historická.
Analýza kvantitativních dat II. / Praktikum Vícenásobné výběrové otázky (Multiple response) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
KIV/ZIS cvičení 6 Tomáš Potužák. Pokračování SQL Klauzule GROUP BY a dotazy nad více tabulkami Stáhnout soubor studenti_dotazy_sql.mdb.
Tabulkový program MS Office Excel , SB 305, – h
Databázové systémy I Cvičení č. 6 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice 2013.
3. Příkazy  Příkazy dělíme na jednoduché a strukturované.  Jednoduché příkazy - žádnou jejich dílčí částí neni příkaz - přiřazovací, vstupu a výstupu,
Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu „Učíme moderně“ Registrační číslo projektu:
Název školy Základní škola Domažlice, Komenského 17 Číslo projektu CZ.1.07/1.4.00/ Název projektu „EU Peníze školám ZŠ Domažlice“ Číslo a název.
Úvod: Vytvoření datové matice a pořízení dat Výzkum TV & knihy Jiří Šafr FHS UK, HiSo a ŘS Analýza kvantitativních dat AKD I. (II.) / Praktikum LS 2011,
7. Typ soubor Souborem dat běžně rozumíme uspořádanou množinu dat, uloženou mimo operační paměť počítače (na disku). Pascalský soubor je abstrakcí skutečného.
ODDS RATIO Relationships between categorical variables in contingency table Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz updated 29/12/2014 Quantitative Data Analysis.
Aktivní škola - podpora, zlepšení kvality vzdělávání a výuky na základní škole Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem.
Design kvantitativního výzkumu 0. Poučení z minulých ročníků a novinky od ZS 2011 poslední aktualizace Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz UK FHS.
Analýza kvantitativních dat I. Vztahy mezi 3 znaky v kontingenční tabulce - úvod Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace
Analýza kvantitativních dat II. TEST 1 (v LS 2012) Aktualizované verze jsou k dispozici na Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz.
Praktikum elementární analýzy dat Třídění 2. a 3. stupně UK FHS Řízení a supervize (LS 2012) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
Excel export a import dat. Import ze souboru.
Lišta nástrojů Standard otevření, uložení a další manipulace se soubory (tj. projekty) načítání dat (mapových vrstev) „žluté plus“ změna měřítka odkaz.
Lišta nástrojů Standard otevření, uložení a další manipulace se soubory (tj. projekty) načítání dat (mapových vrstev) „žluté plus“ odkaz na další lišty.
Analýza kvantitativních dat AKD I. Vstupní test 22/2/2011 Jiří Šafr, FHS UK, HiSo.
Univerzita třetího věku kurz Znalci Databáze 1.
Kurz SPSS: Jednoduchá analýza dat 3. úvod do SPSS Jiří Šafr vytvořeno
filtrování a řazení dat, podmíněné formátování,
Úvod: Vytvoření datové matice a pořízení dat Výzkum TV & knihy Jiří Šafr FHS UK, HiSo a ŘS Analýza kvantitativních dat AKD I. (II.) / Praktikum LS 2011,
Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu „Učíme moderně“ Registrační číslo projektu:
Tabulkové editory © Tabulkové editory slouží k: vytváření a úpravě tabulek na rozdíl od textových editorů jsou tabulky v těchto editorech aktivní,
Vytváření tabulek MS Access (4). Projekt: CZ.1.07/1.5.00/ OAJL - inovace výuky Příjemce: Obchodní akademie, odborná škola a praktická škola pro.
Algoritmizace a programování Soubory. Oč jde? Vytvoření externího souboru Vytvoření externího souboru Tento soubor může být: Tento soubor může být: Textový.
Import dat Access (16). Projekt: CZ.1.07/1.5.00/ OAJL - inovace výuky Příjemce: Obchodní akademie, odborná škola a praktická škola pro tělesně.
E LEMENTARISTIKA ELEKTRONICKÝCH INFORMACÍ VI. T ABULKOVÝ PROCESOR FORMÁT LISTU, BUŇKY, ZÁKLADNÍ TECHNIKY PRÁCE Jiří Leipert.
ZŠ Brno, Řehořova 3 S počítačem snadno a rychle Informatika 7
Moduly.
Hromadná korespondence 2 OpenOffice
Název školy: Základní škola a mateřská škola Dolní Bojanovice, okres Hodonín příspěvková organizace Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Označení materiálu:
Úvod do programu SPSS.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM
UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize (LS 2012, 2013, 2014)
Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu
Název školy: Základní škola a mateřská škola Dolní Bojanovice, okres Hodonín příspěvková organizace Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Označení materiálu:
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Transkript prezentace:

UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize (LS 2012, 2013, 2014) AKD II. / III. Data management v SPSS/PSPP (2): Vybrané speciality a vychytávky Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 12/4/2014

Informace o souboru: Data File Comments Příkaz v syntaxu k vypsání dříve vložené informace o datech: DISPLAY DOCUMENTS.

Data File Comments: zápis v Syntaxu PRESERVE. SET PRINT OFF. DROP DOCUMENTS. ADD DOCUMENT 'Výzkum studentů FHS HiSo a KŘS, LS 2011, únor-březen 2011, subpopulace:' '1. HISO AKD I. - denní, n=17' '2. HISO AKD I. - kombi, n=1' '3. KŘS Praktikum - Elem. analýzy dat, n=7' 'Poslední úpravy 15/3/2011'. DISPLAY DOCUMENTS. RESTORE.

DISPLAY: Informace o proměnných DISPLAY DICTIONARY /VARIABLES=vek pohlavi. DICTIONARY → vypíše označení hodnot proměnné (Value Labels), názvy proměnných (Variable Labels), formáty a Missingové hodnoty LABELS → vypíše označení názvu proměnných (Variable Labels) DISPLAY LABELS /VARIABLES=all.

DATASET Práce s více datovými soubory otevřenými najednou (pouze v SPSS)

DATASET - Práce s více datovými soubory otevřenými najednou (pouze v SPSS) V SPSS od verze 14 lze pracovat s více soubory otevřenými najednou pomocí DATASET příkazů (DATASET NAME, DATASET ACTIVATE, DATASET DECLARE, DATASET COPY, DATASET CLOSE) Umožňují mít otevřeno vícero souborů najednou a pomocí jejich relativních jmen je ovládat – postupně aktivovat. Můžeme tak spojovat data, kopírovat případy, proměnné nebo vlastnosti proměnných mezi soubory. Pro ovládání v syntaxu nejprve definujeme jejich pracovní jméno: DATASET NAME jméno souboru. Takto můžeme otevřít a pojmenovat více souborů. Ty pak můžeme vyvolávat pro určitou operaci pomocí: DATASET ACTIVATE jméno souboru. A také je zavírat pomocí: DATASET CLOSE jméno souboru.

Po otevření souboru mu můžeme přiřadit pracovní jméno. DATASET v menu Po otevření souboru mu můžeme přiřadit pracovní jméno. Nebo v syntaxu: DATASET NAME Knihy_FHS. Mezi více otevřenými soubory lze přepínat → na aktivním budou provedeny analýzy Nebo v syntaxu: DATASET ACTIVATE Knihy_FHS.

Využití DATASET NAME při spojování souborů (MATCH FILES) GET FILE='data1.sav'. DATASET NAME Soubor1. SORT CASES BY ID. GET FILE 'data2.sav' DATASET NAME Soubor2. GET DATA /TYPE=XLS /FILE='data3excel.xls'. /* varianta otevírání dat při exportu z Excelu. MATCH FILES FILE=* /FILE=Soubor1 /FILE=Soubor2 /BY ID. /* hvězdičkou (*) je označen aktivní soubor 3 do nějž se přihrávají soubory 1 a 2. SAVE OUTFILE='data123.sav'. Princip je, že postupně otevřeme a pojmenujeme více souborů, které pak přihrajeme-spojíme do jednoho aktivního (např. posledního otevřeného). Ale propojování souborů lze provádět i pomocí jejich načítání z adresáře, tj. odkazem přímo na soubor(y) a jeho cestu v adresářích.

DATASET DECLARE DATASET DECLARE vytvoří pracovní jméno pro nový datový soubor (dataset name) v součinnosti s příkazy, které vytváří jako output nové datové soubory (PASW Statistics data files) Užitečné, tam kde nám stačí vytvoření pouze prozatímního (temporary) souboru dat (jenom v průběhu běhu programu), nejčastěji jako mezistupeň nějaké analýzy, např. matice distancí, s níž vstupujeme do MDS (tento soubor pak můžeme, ale nemusíme pojmenovat a uložit). DATASET DECLARE corrmatrix. REGRESSION /DEPENDENT=var1 /METHOD=ENTER= var2 to var10 /OUTFILE=CORB(corrmatrix).

DATASET COPY DATASET COPY vytvoří - nový datový soubor, který zkopíruje data z aktivního (otevřeného) souboru. Užitečné při vytváření vícenásobných podsouborů dat z jednoho základního - původního souboru. Příklad: DATASET NAME studenti_AKD. /*všichni (denní i kombinované studium). DATASET COPY denni. DATASET ACTIVATE denni. /*denní studium = 1. SELECT IF studium=1. /*odmaže všechny případy mimo denní studium. DATASET ACTIVATE studenti_AKD. DATASET COPY kombi. DATASET ACTIVATE kombi. /*kombinované studium = 2. SELECT IF studium=2. /*odmaže všechny případy mimo kombinované studium. Pozor, neuložíte-li je, tak po zavření SPSS soubory zmizí.

FILE LABEL FILE LABEL uvádí jméno souboru v outputech. Pokud jsou data v SPSS formátu (PASW Statistics format), tak se label uloží do Dictionary. File label se bude objevovat v outputech v „Notes tables“.

Postup pořízení dat v MS Excel s následným převodem do SPSS Vytvořit názvy proměnných v prvním řádku (jméno začíná písmenem) Vytvořit si kódový klíč → maximálně se vyvarovat záznamu pomocí slov, k čemuž Excel láká (např. místo „muž“ → 1), jinak bude v SPSS stringová proměnná (tu lze převést na numerický záznam, viz dále, ale je to obtížné) Prohlédnout celou hotovou matici v Excelu, zda někde není prázdný řádek apod. Kurzor nesmí být na konci (jinak se pak v SPSS objeví prázdné řádky plné missingů). Po uložení dat v XLS (musí být soubor XLS zavřený!), v SPSS dáme otevřít data a rozklikneme dolní roletku pro formát XLS. V průvodci exportu dat vybereme, že v prvním řádku jsou názvy proměnných a zvolíme excelovskou záložku, kde data jsou. Zkontrolujeme kraje datové matice: spodní část a pravou na konci, zda nejsou prázdné buňky pro proměnné či případy. Pokus ano, odstraníme. Alternativně lze použít formát CSV. K jeho importu viz návod PSPP/SPSS na http://metodykv.wz.cz/PSPP_navod_1_uvod.pdf (str. 19-20) Data nově uložíme ve formátu SPSS tj. *.SAV Nyní můžeme labelovat jak názvy proměnných tak jejich hodnoty.

V SPSS se tak lze setkat se 4 typy dat (připomenutí) Mikrodata – individuální data, tj. případy v řádcích (nejčastěji respondenti, ale např. také novinové články, země nebo regiony) Agregovaná data – analytické/strukturní proměnné = individuální údaje sumované za určitou jednotku (např. území jako regiony/ státy nebo časová období) Vznikají agregací mikrodat (sumování, průměrování). Kombinovaná mikrodata s kontextuálními daty buď na agregované úrovni nebo jako kontext společný určité skupině individuí. Např. individuální mikrodata: žáci a informace o jejich rodičích, kontextuální data: informace o typu školy společná pro žáky ze stejných škol a případně také analytické/strukturní data na agregované úrovni: průměrný prospěch ve třídě (agregováno z individuálních dat žáků konkrétní třídy). Tabelární data – agregovaná do tabulek (kontingenční tabulky) Např. dříve publikované výsledky mobilitní tabulky.

Odlišný typ dat (úrovně měření) vyžaduje použití odlišných přístupů k analýze, ale také odlišný způsob interpretace výsledků (a její možnosti resp. limity)!

(pro data publikovaná například v nějakém textu) Načtení dat ze syntaxu (pro menší datové soubory) & tabulární (agregovaná) data (pro data publikovaná například v nějakém textu)

Načtení (mikro)dat ze syntaxu (vhodné pro menší datové soubory nebo tabulární data) *hypotetická data: hodnoty proměnných odděleny mezerou, stringové znaky v " ". DATA LIST LIST / okres (A15) progr domduch vek obyv. BEGIN DATA. "Benešov" 1 3 52 40990 "Kladno" 0 4 61 67490 "M. Boleslav" 1 6 50 6099 "Příbram" 0 2 45 4816 "Dobříš" 1 1 49 7827 END DATA. *Labely. VAR LAB progr "Program pro seniory". VAR LAB domduch "Domovy důchodců – počet". VAR LAB vek "Průměrný věk". VAR LAB obyv "Počet obyvatel". VAL LAB progr 0 "Ne" 1 "Ano". *formát čísel (bez desetinného místa) a typ proměnné. FORMATS progr domduch vek obyv (f8). VARIABLE LEVEL domduch vek obyv (scale).

Načtení tabelárních dat z agregované existující kontingenční tabulky (→ vážení procenty) volil věk vzdělání 1 nevolil 2 volil 1 <49 1 ZŠ+VY 138 92   2 SŠ+VŠ 106 218 2 >50 143 257 56 175 ****nacteni kontingencni tabulky aneb sekundarni analyza (ČR, ISSP 2007). DATA LIST LIST/vek vzdel volil freq. VAL LAB vzdel 1 "ZŠ+VY" 2 "SŠ+VŠ" / vek 1 "<49" 2 ">50" / volil 1 "nevolil" 2 "volil". BEGIN DATA 1 1 1 138 1 1 2 92 1 2 1 106 1 2 2 218 2 1 1 143 2 1 2 257 2 2 1 56 2 2 2 175 END DATA. FORMATS vek vzdel volil freq (f8). WEIGHT by freq. CROSS vzdel by volil by vek. CROSS vzdel by volil. Viz syntax: crosstab_data_input.sps Pozice pole v tabulce např. 121 znamená: 1. panel, 2. řádek, 1. sloupec volil věk vzdělání 0 nevolil 1 volil 1 <49 0 ZŠ+VY 111 112   1 SŠ+VŠ 121 122 2 >50 211 212 221 222

Pokračování někdy příště …