שימוש ב-SPSS לסטטיסטיקה מתקדמת

בפרק זה נסקור כיצד ניתן להשתמש ב SPSS לצורך ביצוע סטטיסטיקה מתקדמת. SPSS הוא כלי עוצמתי לא רק לניתוחים סטטיסטים בסיסיים אלא גם לניתוחים מתקדמים שיכולים לספק תובנות עמוקות וניתוחים מעמיקים של הנתונים. נתמקד בשלושה ניתוחים מתקדמים: רגרסיה, ניתוח גורמים ו- ANOVA  . נסקור גם את הדרך להפיק ולפרש את התוצאות מהפלט של SPSS ונביא דוגמאות ליישומים אפשריים של כל שיטה.

ניתוחים מתקדמים ב-SPSS רגרסיה, ניתוח גורמים, ו- ANOVA

רגרסיה

מה זה רגרסיה? רגרסיה היא שיטה סטטיסטית שמטרתה לחקור את הקשרים בין משתנה תלוי (תוצאה/מנובא) לבין אחד או יותר משתנים בלתי תלויים (מנבאים). השימוש ברגרסיה מאפשר לחזות ערכים של משתנה תלוי בהתבסס על משתנים אחרים.

סוגי רגרסיה ב SPSS   

1. רגרסיה ליניארית פשוטה: חוקרת את הקשר בין משתנה תלוי לבין משתנה בלתי תלוי אחד.

   • ביצוע הרגרסיה:

     • פתח את SPSS  ובחר Analyze > Regression > Linear

     • הזן את המשתנה התלוי בתיבה “Dependent” ואת המשתנה הבלתי תלוי בתיבה “Independent(s)”.

   • קריאת הפלט:

     • תוצאה עיקרית: התוצאות יכילו את מדד ה -R² המראה את אחוז השונות המוסברת על ידי המודל.

     • מבחן השפעה: מקדמים (Coefficients) יראו את עוצמת הקשרים בין המשתנים.

2. רגרסיה ליניארית מרובה: חוקרת את הקשרים בין משתנה תלוי למספר משתנים בלתי תלויים.

   • ביצוע הרגרסיה:

     • פתח את SPSS  ובחר Analyze > Regression > Linear

     • הזן את המשתנה התלוי ואת מספר המשתנים הבלתי תלויים.

   • קריאת הפלט:

     • תוצאות עיקריות: כלל ה-R² המשותף של כל המשתנים הבלתי תלויים והמקדמים של כל משתנה.

ניתוח גורמים  (Factor Analysis)

מה זה ניתוח גורמים? ניתוח גורמים הוא שיטה סטטיסטית המאפשרת לזהות קבוצות של משתנים הקשורים ביניהם ולמצוא גורמים נסתרים המניעים את השינויים במשתנים הנצפים.

ביצוע ניתוח גורמים ב- SPSS:

• ביצוע ניתוח גורמים:

  • בחר Analyze > Dimension Reduction > Factor

  • הזן את המשתנים שברצונך לנתח בתיבה “Variables”.

• קריאת הפלט:

  • תוצאות עיקריות: טבלת Eigenvalues  מצביעה על כמות השונות המוסברת על ידי כל גורם.

  • סיכום גורמים: סבירות תיאורטית של גורמים לפי עקרונות ההפרדה.

ANOVA (Analysis of Variance)

מה זה ANOVA? ANOVA היא שיטה סטטיסטית המאפשרת להשוות בין שלוש קבוצות או יותר כדי לבדוק אם יש הבדל מובהק ביניהן.

ביצוע ANOVA ב- SPSS:

• ביצוע ANOVA

  • בחר Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA

  • הזן את המשתנה התלוי ואת המשתנה ההבלתי תלוי (הקטגורי).

• קריאת הפלט:

  • תוצאה עיקרית: טבלת ANOVA  תכיל את בפלט את ערך ה-F וערך ה-p לבדיקת השערות.

  • בדיקת משמעות: אם ערך ה-p קטן מ-0.05, יש הבדל מובהק בין הקבוצות.

איך לבצע ניתוחים מתקדמים ולפרש את התוצאות ב- SPSS?

1. כיצד לבצע ניתוחים מתקדמים:

   • הגדרת המודל:  הגדר את המודל הסטטיסטי לפי מטרות הניתוח שלך (למשל, האם נדרשת השוואה בין קבוצות או חיזוי משתנה).

   • הזנת הנתונים: ודא שכל הנתונים מוגדרים בצורה נכונה בממשק של  SPSS.

2. איך לפרש את התוצאות:

   •  יש להכיר את האינדיקטורים הבסיסיים כמו p-value, R², Coefficients  ולהבין מה הם מייצגים.

   • סיכום תוצאות: ניתוח התוצאות והבנת המסקנות שמתקבלות מהאנליזות, כמו למשל האם משתנים מסוימים משפיעים על התוצאה או לא.

דוגמאות לניתוחים מתקדמים והיישומים שלהם

דוגמאות לניתוחים מתקדמים:

1. רגרסיה ליניארית:

   • דוגמה: חקר הקשר בין שעות לימוד לבין ציוני מבחן.

   • יישום: בדיקה אם השקעת יותר שעות לימוד משפיעה על הציון במבחן.

2. ניתוח גורמים:

   • דוגמה: גילוי גורמים עיקריים בתשובות לשאלון לקוחות על שביעות רצון.

   • יישום: קיבוץ משתנים הקשורים לשביעות רצון הלקוחות לגורמים עיקריים.

3. ANOVA:

   • דוגמה: השוואת ביצועים בין שלוש שיטות הוראה שונות.

   • יישום: בדיקה אם שיטות הוראה שונות משפיעות באופן משמעותי על התוצאות של התלמידים.

סיכום

בפרק זה, SPSS הוצג ככלי מרכזי לניתוחים מתקדמים בסטטיסטיקה, ונדונו שלושה סוגי ניתוחים חשובים: רגרסיה, ניתוח גורמים וANOVA . למדנו איך לבצע כל אחד מהניתוחים, כיצד לקרוא ולהבין את הפלט של SPSS והצגנו יישומים שונים של טכניקות אלו במחקר. השימוש בSPSS מאפשר לבצע ניתוחים מתקדמים שיכולים לחשוף תובנות עמוקות מהנתונים שלך ולתרום באופן משמעותי למסקנות המחקר שלך.

מאמרים נוספים שעשויים לעניין אותך