קריאת פלט SPSS

קריאת פלט :SPSS מה זה ואיך להבין אותו?

מהו פלט SPSS ?

פלט SPSS הוא התוצר של ניתוח נתונים שנעשה בתוכנת ה-SPSS  . כאשר אתה מבצע ניתוח סטטיסטי בעזרת SPSS , התוצאות מוצגות בחלון הפלט בצורה של טבלאות, גרפים ודוחות. פלט זה כולל מידע על התוצאות של הניתוחים שביצעת, כגון תוצאות של מבחנים סטטיסטיים, גרפים לתיאור הנתונים וסטטיסטיקות שונות.

מה ניתן למצוא בפלט SPSS?

• טבלאות נתונים: טבלאות שמציגות את התוצאות של הניתוחים הסטטיסטיים שביצעת, כולל מדדים כמו ממוצע, סטיית תקן, ערכי P-value ועוד.

• גרפים ותרשימים: גרפים שממחישים את התוצאות בצורה ויזואלית, כגון היסטוגרמות, תרשימי פיזור, גרפי קופסה ועוד.

• סטטיסטיקות תיאוריות: סטטיסטיקות כגון ממוצע, חציון, טווח, סטיית תקן ותפלגות של הנתונים.

• תוצאות של מבחנים סטטיסטיים: כמו תוצאות של מבחני T, ANOVA, מבחני קורלציה ועוד.

• תיאוריות ומסקנות: הסברים על מה שמצאתם ומה זה אומר לגבי הנתונים.

איך לקרוא פלט SPSS ולפרש את התוצאות?

קריאת פלט SPSS דורשת הבנה של התוצאות שמוצגות ויכולת לפרש את המידע הסטטיסטי. הנה מדריך לקריאה ופרשנות של פלט SPSS:

1. כיצד לקרוא טבלאות נתונים:

   • שלב 1: התמקדות בטבלאות:

     • טבלאות אלו כוללות נתונים כגון ממוצע, סטיית תקן, ערכי P, ומבחנים סטטיסטיים שונים.

   • שלב 2: פענוח המדדים:

     • ממוצע (Mean): הערך המרכזי של קבוצת הנתונים.

     • סטיית תקן (Standard Deviation): מדד לפיזור הנתונים סביב הממוצע.

     • ערך P (P-value): הערך שמצביע על משמעות הסטטיסטיקה של המבחן.

   • שלב 3: קישור לתיאוריה:

     • קבע אם התוצאות עונות על השערות המחקר שלך. לדוגמה, אם ערך ה-P נמוך מ-0.05, ניתן להניח שההבדל בין הקבוצות הוא משמעותי.

דוגמה לפלט של טבלת ממוצעים:

1. • ממוצע:  75.2  

   • סטיית תקן:  10.5

   • מספר משתתפים:  50

בפלט זה ניתן להבין את התפלגות הנתונים ולהשוות בין ממוצעים של קבוצות שונות כדי לבדוק הבדלים משמעותיים.

2. כיצד לקרוא גרפים ותרשימים:

   • שלב 1: פרשנות הגרפים:

     • גרפים מציגים בצורה ויזואלית את התוצאות של הניתוחים הסטטיסטיים.

   • שלב 2: ניתוח סוגי גרפים:

     • היסטוגרמות: מציגות התפלגות של משתנה רציף.

     • תרשימי פיזור: מראים קשר בין שני משתנים.

     • גרפי קופסה: מדגימים את פיזור הנתונים ואת התפלגותם.

   • שלב 3: השוואה בין גרפים:

     • השווה בין גרפים כדי לזהות מגמות, תבניות או הבדלים בין קבוצות.

דוגמה לגרף פיזור:

2. • גרף המראה את הקשר בין זמן לימוד לבין ציונים במבחן.

3. כיצד לפרש תוצאות של מבחני סטטיסטיקה:

   • שלב 1: ניתוח תוצאות מבחני  T :

     • מילת מפתח: קריאת פלט SPSS מבחן  T .

     • פרשנות: השווה בין ממוצעים של שתי קבוצות.

     • תוצאה: אם ה-P-value קטן מ-0.05, יש הבדל מובהק בין הקבוצות.

   • שלב 2: ניתוח תוצאות  ANOVA :

     • מילת מפתח: ניתוח פלט SPSS .

     • פרשנות: בודק אם יש הבדל משמעותי בין יותר משתי קבוצות.

     • תוצאה: ערך P קטן מ-0.05 מצביע על הבדל מובהק בין הקבוצות.

דוגמה לפלט של מבחן T

3. • ערך  T : 2.56

   • ערך P   0.01:

   • פרשנות: יש הבדל משמעותי בין הקבוצות שנבדקו.

4. כיצד לפרש סטטיסטיקות תיאוריות:

   • שלב 1: ניתוח ממוצע וחציון:

     • מילת מפתח: ניתוח נתונים    SPSS

     • ממוצע: ערך האמצע של קבוצת הנתונים.

     • חציון: הערך האמצעי במערך הנתונים.

   • שלב 2: ניתוח סטיית תקן ורווחים:

     • סטיית תקן: מדד לפיזור הנתונים סביב הממוצע.

     • טווח: ההפרש בין הערך הגבוה ביותר לנמוך ביותר.

דוגמה לפלט סטטיסטי תיאורי:

4. • ממוצע 68.5 :

   • חציון70 :

   • סטיית תקן 12.3 :

דוגמאות לפלטים שונים וניתוחם

1. פלט תיאורטי בסיסי:

   • טבלה של ממוצעים וסטיות תקן: מציגה את הממוצע וסטיית התקן של משתנים שונים.

   • פלט לדוגמה:

     • ממוצע של משתנה: 82.3

     • סטיית תקן: 8.5

   • פירוש: הערך הממוצע של התשובות הוא 82.3 עם פיזור של 8.5.

2. פלט מבחן T

   • טבלה של מבחן T להשוואת ממוצעים:

     • T-Statistic: 3.45

     • P-Value: 0.003

   • פירוש: יש הבדל מובהק בין ממוצעי הקבוצות.

3. פלט ANOVA:

   • טבלה של מבחן ANOVA:

     • F-Statistic: 4.67

     • P-Value: 0.012

   • פירוש: יש הבדל מובהק בין הקבוצות הנבדקות.

4. גרף היסטוגרמה:

   • פלט גרפי: היסטוגרמה המראה את התפלגות התוצאות עבור משתנה מסוים.

   • פירוש: עוזר להבין את פיזור הנתונים והכיוונים הכלליים של התוצאות.

סיכום

קריאת פלט SPSS היא מיומנות מרכזית בניתוח נתונים סטטיסטיים. הבנת פלט SPSS והיכולת לקרוא פלט SPSS בצורה נכונה מאפשרת לך להפיק תובנות משמעותיות מהנתונים שלך. חשוב להכיר את סוגי הפלטים השונים, לדעת לפרש את התוצאות של מבחנים סטטיסטיים, ולהשתמש בגרפים ובטבלאות כדי להבין את הנתונים בצורה הטובה ביותר.

מאמרים נוספים שעשויים לעניין אותך