SPSSGuid_Nor_ArMon[1] by zorigt

VIEWS: 2,645 PAGES: 24

									                                                     SPSS for WINDOWS            Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                       Гарчиг                                                                    Хуудас


                                                       Олон хэмжээст статистикийн судалгааны аргын тухай.                        3


                                                       SPSS системийн тухай                                                      6
                                                       SPSS системийн үндсэн зарчим ба SPSS-ийн Data Editor программ             7


                                                       1. File           Файлтай ажиллах                                         8
                                                       2-3. Edit,View      Засварлах, харах                                      9
                                                       4. Data           Мэдээлэлтэй ажиллах                                     9
                                                       5. Transform      Мэдээллийг хувиргаж өөрчлөх                             13
                                                       6. Analyze        Судалгаа                                                15
                                                       6.1. Reports      Тайлан , таблиц гаргах                                  15
                                                       6.2. Descriptive Statistics Давталт, нэг хэмжээст үнэлгээ, кросс таблиц   17

              ҮНДЭСНИЙ СТАТИСТИКИЙН ГАЗАР              6.3. Custom Tables           Тусгай таблицууд                             20
   МЭДЭЭЛЭЛ БОЛОВСРУУЛАХ ПРОГРАММ ХАНГАМЖИЙН ГАЗАР     6.4. Compare Means           Дундачийн харьцаа, үнэлгээ                   23
                                                       6.5. General Linear Model Ерөнхий шугаман модел                           25
                                                       6.6. Mixed Models         Холимог модел                                   27
                                                       6.7. Correlate               Корреляцийн судалгаа                         27
SPSS.11.0 for windows                                  6.8. Regression
                                                       6.9. Loglinear
                                                                                    Регрессийн судалгаа
                                                                                     Шугаман логарифм
                                                                                                                                 29
                                                                                                                                 32
                                                       6.10. Classify                Ангилалт                                    34
                                                       6.11. Data Reduction         Үзүүлэлтийг шахах                            35
                                                       6.12. Scale               Хэмжээс хуваарь (шкал/масштаб)                  38

      МАТЕМАТИК-СТАТИСТИКИЙН                           6.13. Nonparametric Tests Параметргүй шалгалт
                                                       6.14. Time Series          Цаг хугацааны дараалал
                                                                                                                                 40
                                                                                                                                 41
       ХЭРЭГЛЭЭНИЙ ПРОГРАММ                            6.15. Surival             Цагийн (Амьдрах хугацааны) судалгаа             44
     ХАНГАМЖИЙГ АШИГЛАХ ТУХАЙ                          6.16. Multiple Response     Олон төрөл (хариултат) судалгаа               45
                                                       6.17. Missing Value Analysis Хаягдсан (алдаатай) утгын судалгаа           47
              (SPSS for WINDOWS RELEASE 11.0)




                  Боловсруулсан Л.Мягмар




                   2004 он Улаанбаатар хот

                                                                                                   2
  SPSS for WINDOWS     Математик Статистикийн судалгааны багц программ                 SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Олон хэмжээст статистикийн судалгааны (ОСС) аргын тухай.                             Дээр дурдсан 2 арга нийгэм эдийн засгийн төрөл бүрийн бодлогыг шийдэхэд
                                                                                     зориулагдах бөгөөд тухайлбал уламжлалт статистикийн хувьд           санамсаргүй
Олон хэмжээст Статистикийн судалгааны (ОСС) асуудал статистикийн онолын бие          хэмжигдэхүүнийг үнэлэх, бүлэглэх, таамаглалыг шалгах, судалж байгаа
даасан салбар болж хөгжсөн. Энэ нь статистик ажиглалтын үндсэн мэдээллүүдийн         үзүүлэлтүүдийн уялдаа холбоог моделчлох зэргээс гадна шинэ буюу тусгай аргуудаар
олон хэмжээст геометрийн огторгуйн дахь дүрслэлд үндэслэн нийгэм эдийн засгийн       мэдээллийг шахах, үзүүлэлтүүдийг “судалж” бүлэглэх, үзэгдлийг шинэчилсэн
үзэгдэл процессийн бодитойгоор оршин буй (тодорхой биш /латентные/ боловч) зүй       хэмжээсээр дүрслэн тодорхойлоход тусалдаг.
тогтолыг түүний бүтэц, хөгжил, чиг хандлагатай хамт тодорхойлох дээд зэргээр
формальчлагдсан статистик аргуудын цуглуулга болох юм.                               Олон хэмжээст статистикийн судалгааны аргууд

OCC- нь сонгодог статистикийг бодвол харьцангуй сүүлд бий болсон.                    ОСС-ны аргуудын практик хэрэглээний үндсэнд дараах суурь зарчмууд ордог. Үүнд:
ОСС-ны арга нь харьцангуй гүнзгий формаль, математик логикийн аргад тулгуурласан     Олон хэмжээсийг оновчтой тогтоох – дурын тооны үзүүлэлт, объектийг сонгох биш
(эдийн засаг, математикийн онолын илүү нарийн мэдлэг шаарддаг).                      бие биенээ харилцан нөхөх тодорхой тооны, бүх талаар тухайн үзэгдэл процессийг
 ОСС-ны аргыг хэрэглэхэд аналитик бодлогуудыг судалж шийдвэр гаргахад бусдаас        бүрэн үнэлж чадах үзүүлэлтүүдийг (үзэгдэл) сонгож авах.
илүү бүтээлч сэтгэлгээ шаарддаг, эс тэгвэл судалгааны үр дүнд алдаа гарах, буруу      Ажиглагдаж байгаа олон хэмжээст объект тодорхой (лаконичный) байх – Энэ нь
дүгнэлт өгөх зэрэг байдалд хүргэх талтай. Тухайлбал кластерийн анализ гэхэд 200      мэдээлэл сайн шахагдсан, зөв бүтэцтэй байхыг хэлнэ. Энд мэдээллийн бүтцийг хялбар
орчим, бусад фактор, олон хэмжээст масштабын судалгаа зэрэгт хэдэн арван янзын       тогтоож болох хэмнэлттэй, матрицийн хэлбэртэй бичлэгүүд байхыг шаардна.
арга хэрэглэдэг байна.                                                               Математик моделийн бүтцэд мэдээлэл сайн судлагдаж тохирсон байх. Энэ нь ашиглаж
Тухайлбал ОСС-нд нуугдмал (latent/латентные(скрытого)) үзүүлэлтийн тухай асуудал     байгаа мэдээлэл, судлаж байгаа объектуудыг тэдний төрөл, ангиар маш сайн
байнга гарч ирдэг. Энэ нь хэд хэдэн энгийн тодорхой (хөдөлмөрийн бүтээмж,            тодорхойлсон байж статистик дүгнэлтийн үр дүнг дээшлүүлэх ба тооцооны үнэлгээ
боловсролын түвшин, ажилласан жил г.м) үзүүлэлтүүдийн шинж чанарыг нэгтгэн           сайжирна.
үзүүлж байх ёстой бөгөөд тэр үзүүлэлтийн нэр эхэндээ байхгүй байх ба судалгааны үр   Бодлогын томъёолол оптимал байх – ОСС-ны аргуудаас нэг юмуу бие биенээ гүйцээсэн
дүнд шинжээчээр тодорхойлогддог байх жишээтэй.                                       (дополняющих) хэд хэдэн аргуудыг сонгоход хамгийн бага тооцооллоор илүү сайн
                                                                                     магадлал, үнэлгээний шинж чанар бүхий үр дүн гаргахыг шаардлага болгоно.
       ОСС-ны онолын үндэс, туршилт, судалгааны асуудал нь 20-р зууны эхээр          Ерөнхийдээ энд уламжлалт статистиктай харьцуулсан ч объектуудыг ямар нэг
нээгдэж тавигдсан бөгөөд 1901-1904 онд Английн эрдэмтэн К.Пирсон, Ч.Спирман          өргөтгөсөн (латентного фактора) үзүүүлэлтийн утгаар бүлэглэх эсвэл факторын болон
нарын факторын судалгааны талаар бичсэн онолын өгүүллэгүүдээс эхлэлтэй байсан.       дискриминант судалгаар урьдчилан гаргасан үзүүлэлтээр индексийн судалгаа хийх гэх
Эдгээр нь эхлээд психолог, биолог дараа нь эмнэлэг, цэрэг, техникийн төслүүд бүр     мэтээр байж болно.
сүүлд нь эдийн засгийн шинжлэх ухаанд ашиглагдан хөгжиж иржээ. ОСС-ны онолын
үндэсийг тавилцаж хэрэгжүүлсэн олон орны 30 гаруй эрдэмтэд байдаг байна. Гэхдээ      ОСС хийхэд дараах судалгааны үндсэн үе шатуудыг дамждаг.
ОСС-ны сургууулийн гол эх суурь нь                                                       Үүнд:
Америкийн сургуульд: фактор, олон хэмжээст масштаб, олон хэмжээст математик
статистик,                                                                           Орох гарах мэдээллийн хэмжээ, гарах мэдээллийн хэлбэрийг тогтоож судалгааны
Английн сургуульд: фактор, дискриминант, олон хэмжээст корреляц-регресс, олон        ажлын агуулга, хэрэглэгдэхүүнийг тодорхойлон бодлогоо томъёолно.
хэмжээст математик статистик,                                                        ОСС-ны аргаар судлах мэдээллийг боловсруулах дарааллыг тогтооно. Энэ нь
Францын сургуульд: кластерийн судалгаа гэх мэтээр хуваарилагдан хөгжиж иржээ.        хэрэгжүүлэх арга тэдгээрийг гүйцэтгэх дараалал гэсэн үг юм.
Харин Орост (ЗХУ) бүр сүүлд 60-70-д оны үеэс ОСС хөгжиж, нэвтэрч, хэрэглээ болсон    Эх мэдээллийг цуглуулах, системчлэн цэгцлэх, боловсруулалтад бэлтгэх.
байна. Энэ нь ЗХУ-д статистикийн нэлэнхүй судалгааны арга дагнаж бас статистик улс   Мэдээллийн урьдчилсан судалгаа хийх: нэгэн төрөл (однородности) байдал, зарим
төржиж байсантай холбоотой боловч А.Я. Боярский, С.А.Айвазан тэргүүтэй 20 шахам      статистик таамаглалтай харьцуулалт хийх, тархалтын түгээмэл хуулиудад захирагдах
статистикч эрдэмтэд энэ салбарт онол практикийн ихээхэн хувь нэмэр оруулсан байна.   эсэхийг үзэх, алдааны агуулгыг тооцох.
                                                                                     Урд шатнаас гаргасан үнэлгээ анхлан гаргасан бодлогын томъёололтой тохирох
ОСС – ны арга нь дээд математик, математик статистикийн онол дээр суурилдаг          эсэхийг нарийвчлан үзэж тэдгээрийг хэрэглэж болох эсэхийг шийдэх. Шаардлагатай
бөгөөд 2 том бүлэгт хуваагддаг. Үүнд:                                                бол судалгааны аргуудыг өөрчлөх.
                                                                                     Тооцоо хийх. Энэ ажил компьютер,              зориулалтын программ хангамжийн
Олон хэмжээст санамсаргүй хэмжигдэхүүний тархалтын хуулийг үндэс болгон үзэгдэл      тусламжтайгаар хийгдэж гарна.
процессийн статистик үнэлгээг гаргаж статистик таамаглалыг шалгах асуудлыг           Судалгааны үр дүн гарч статистикийн шинжүүрүүдээр үнэлэгдэнэ. Энэ нь математик
шийддэг хэсэг. Энэ бол олон хэмжээст үзүүлэлтүүдийн магадлалын судалгааны арга       тооцооллын үр дүн эдийн засгийн дүгнэлтийн хоорондын тохиролцоо
юм.                                                                                  (непротивречивость) тогтоогдож гарах үр дүнгийн мэдээллийн тайламжийн зэргийг
 Энэ бүлэг заавал тархалтын хуулийн мэдлэг шаардахгүйгээр бодит үзэгдэл процессийг   дүгнэнэ.
логикийн үүднээс тохиромжтой бүтцээр нь тэгшитгэн (моделирование) судлах асуудал      Судалгааны үр дүнг таблиц, графикаар зохих тайлбартайгаар нэгтгэн дүгнэж гаргах ба
юм. Эдгээрийг логик-алгебр-геометрийн чиглэлийн аргууд гэж хэлдэг.                   эцсийн дүгнэлт, практик зөвлөмж хамт гарна.

                                        3                                                                                    4
  SPSS for WINDOWS            Математик Статистикийн судалгааны багц программ                           SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Практикт дээрх шатууд бүгд зайлшгүй байх ёсгүй бөгөөд зарим нь хасагдах, нэгтгэгдэх                                                                     Туу,Тух)
тал байдаг.

ОСС-ны аргуудын онцлог, бодлогын хэлбэрийг ялган тайлбарлавал:                                        SPSS системийн тухай.

Арга                   Товч.      Бодлогыны хэлбэр           Тайлбар                                  Энэ программ нь математик статистикийн үндсэн аргуудын тооцоо, судалгааны ажлыг
1                      2          3                          4                                        компьютерт WINDOWS 95-аас хойших системүүдийн дор хийхэд зориулан хийгдсэн.
Олон        хэмжээст   ОСХСҮ      Олон          хэмжээст     Олон хэмжээст дундаж, ковариацийн               Онцлог нь математик статистикийн арга, үндэсийг сайн мэддэг, WINDOWS-ийн
санамсаргүй                       үзүүлэлтийн                матриц, магадлалын үнэлгээ, рабастное
хэмжигдэхүүний                    параметрийн үнэлгээ        үнэлгээ г.м
                                                                                                      орчны программуудыг ашиглаж сурсан хүн хялбар аргаар эзэмшиж болохоор асуулгаар
статистик үнэлгээ                                                                                     харилцаж (диалог горим буюу WIZARD) ажилладаг систем юм.
Олон        хэмжээст   ОХТШ       Олон           хэмжээст                                                    Мөн тухайн программд үндсэн мэдээлэл оруулах, өөр программ, файлд
таамаглалын шалгалт               үзүүлэлтийн                                                         хөрвүүлэх, бусад систем программтай (ACCESS, EXCEL, DBASE, …г.м) холбогдох
                                  параметрүүд           нь   -“-                                      боломжоор сайн хангагдсанаас гадна, судалгааны зориулалттай хялбар таблиц
                                  тэдгээрийн    тархалтын
                                                                                                      бүрдүүлэх, бичихэд тохиромжтойгоороо өмнөх хувилбаруудаасаа илүү онцлог болсон
                                  хуультайгаа    харгалзах
                                  тохиролцооны                                                        байна.
                                  таамаглалын шалгалт                                                        Орох мэдээллийн тодорхойлолтыг хийх (VALUES), мэдээлэл дотор хувиргалт
Олон       хэмжээст    ОХК-РС     Судалж байгаа ажиглалт                                              хийх(RECODE), боловсруулалт хийх мэдээллийг сонгон авах(SELECT CASE),
корреляц-регрессийн               дахь үзүүлэлт юмуу                                                  файлуудыг нэгтгэх, агрегат хийх, бүтцийг өөрчлөх, задлах зэрэг олон сайн үүрэг
судалгаа                          объектуудын хоорондын      -“-                                      функцүүдтэйгээрээ онцлог систем юм.
                                  уялдаа           холбоог
                                  моделчлох ба хэмжилт                                                       WINDOWS95-д анх SPSS 7.0 хувилбар орж ирсэнээс хойш түүний 7.5; 8.0; 9.0;
                                  хийх.                                                               10.0; 11.1 зэрэг 5 хувилбаруудад мэдээлэлтэй ажиллах, үзүүлэлт, файлыг өөрчлөх,
Олон       хэмжээст    ОХМС       Нийлмэл       системийг    Үзүүлэлтүүдийг онолын огторгуйд          хувиргах, математик статистикийн судалгааны арга, моделуудыг шинэчлэх, нэмэх,
масштабын                         моделчлох,        түүний   дүрслэх,      уламжлалт       аргаар     судалгааны аргын боломжуудыг дээшлүүлж 50 шахам нэр төрлийн шинэтгэл
(шкалирование)                    үзүүлэлтүүдийг             моделчлогддоггүй    нийлмэл     буюу     сайжруулалт хийгдсэн байна. Тухайлбал мэдээлэлд агергац хийх, үзүүлэлтийг дахин
судалгаа                          утгажуулан харуулах        тогтвортой биш үзэгдэл процессийг
                                                             тодорхойлох (хэмжээстэй болгох)          кодлох, PIVOT TABLE- функцийн боломжийг оруулах, командын дүрэм бичиж эргэн
Гол    компонентийн    ГК         Мэдээллийг шахах.          Олон     энгийн    шинж     чанарын      ашиглах, орхигдсон утгыг сэргээн тооцох зэрэг мэдээлэлтэй ажиллах боломжийг
арга                                                         үзүүлэлтүүдийг цөөн тооны нэгтгэн        өргөтгөснөөс гадна газрын зураг, графиктай ажиллах шинэ боломж, статистик
                                                             дүгнэгч үзүүлэлтэд оруулж латент         үнэлгээний нэмэлт функцүүд, регресс, холимог модел, гол компонентийн арга, ангилал,
                                                             факторыг гаргаж авах . Энэ бодлого       кластерийн судалгаа, хэмжээсийн үнэлгээ гэх мэт математик статистикийн онол
                                                             үзүүлэлтүүдийн    тухайд   төдийгүй
                                                             объектуудын хувьд шийдэгдэж болдог.
                                                                                                      судалгааны сүүлийн үеийн модел, арга зүйг (1980-аад онд дэвшигдэж гарсан шинэхэн
Факторын судалгаа      ФС         -“-                        -“-                                      онол томъёолол) хэрэгжүүлэх программ процедураар баяжуулсан нь энэ системийн
Олон       хэмжээст    КС         Олон хэмжээст объект       -“-                                      онцлог тал болж байна.
бүлэглэлт                         (эсвэл     үзүүлэлтийг)
(кластерный анализ)               бүлэглэх
Дискриминантын         ДС         Судалж бүлэглэх            Тодорхой эталон бүлэгээр шинэ            Санамж: Энэ зааварт уг системийг ашиглах үндсэн зарчим, таблиц хэрхэн боловсруулах,
судалгаа                                                     объектуудыг       задлан      ангилж
                                                             (раскласификация) эталон бүлэг олох.
                                                                                                      үндсэн мэдээллтэй яаж харьцах зэрэг онцлог зүйлүүдийн тухай оруулсан тул бүх төрлийн
                                                                                                      меню(цэс), түүний дэд менюний бүх хувилбарыг тайлбарлаагүй болохыг анхаарна уу.

Каноник корреляц       КК         Мэдээллийг      шахах,     Хамааран хувьсагч - Ук ба үл хамааран
                                  нэгдсэн     [2   бүлэг     хувьсагч - Хк хоёр бүлэг үзүүлэлтийн     SPSS-системийн үндсэн зарчим ба Data Editor программ
                                  мэдээлэл]                  холбоосыг    томъёолох.     Х,У     нь
                                   үзүүлэлтүүдийн            факторын     судалгаанаас      нэгтгэн
                                  холбоосыг моделчлох.       дүгнэгдэж үнэлэгдсэн үзүүлэлт байж       Энэ программ нь File, Edit, View, Window, Help зэргээрээ EXCEL программтай төстэй
                                                             болно.                                   үндсэн менюний үлдсэн хэсэг нь          энэ программын онцлог үйл ажиллагааг
Олон       хэмжээст    ДспС       Комплекс                                                            хэрэгжүүлэхэд зориулагдсан болно. Үндсэн цэсийн үүргүүдээс зарим онцлог зүйлийг
дисперсийн судалгаа.              үзүүлэлтүүдийн             -“-                                      товчлон тайлбарлавал:
                                  дисперсийн      үнэлгээг
                                  гаргаж судалгаа хийх.
Олон       хэмжээст    КоС        Факторын судалгааны үр     Үндсэн үзүүлэлтүүдийг урьдчилан
ковариацын судалгаа               дүнгийн     үзүүлэлтийн    ангилж анги бүрийн хувьд регрессийн
                                  вариацын      хамаарлын    холбоосыг      тогтоох. Дараа нь
                                  үнэлгээ хийх.              ковариацийн     үнэлгээг     тооцож
                                                             харгалзах судалгааг хийх. (Тхх,

                                                5                                                                                              6
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                 SPSS for WINDOWS     Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                                                      авч авч болно. Ер нь таблицд Label-д заагдсан нэр түүний дор Values –д заасан
                                                                                      нэрүүдээр задарч бичигдэх нөхцөл бүрэлдэнэ.

                                                                                      Missing Тухайн үзүүлэлтийн зарим утгыг алдаатай /буруу/ утга гэж зааж өгч болдог.
                                                                                      Үүнийг мөн үзүүлэлтийн Missing баганад дарахад алдаатай утга бичих боломж гарч
                                                                                      ирнэ. Энэ нь тухайн үзүүлэлтийг оролцуулсан таблиц боловсруулахад түүний Missing
                                                                                      утгыг тооцож тоолж дүгнэж авдаггүй болохыг анхаарах хэрэгтэй. Missing – утга 2
                                                                                      төрөл: системийн гэдэг нь бөглөгдөөгүй бол цэгээр дүрслэгдсэн байна, хэрэглэгчийн
                                                                                      гэдэг нь хэрэглэгчийн тодорхойлж өгсөн буруу утгыг хэлдэг.

                                                                                      Columns Тухайн үзүүлэлтийн баганын нийт өргөнийг зааж өгдөг. Width -ээс өргөн
                                                                                      ойлголт юм.

                                                                                      Align Үзүүлэлт өөрийн цонхондоо хэрхэн баруун зүүн тийш, төвд гэх мэтчилэн
                                                                                      байрлахыг энгийнээр зааж өгдөг.

                                                                                      Measure үзүүлэлтийн хэмжээсийг гол төлөв тоон бол Scale, үсэг тоон бол /String/,
SPSS Data Editor программ нь боловсруулалтад орж байгаа мэдээллийг тодорхойлох,       шинж чанар, зэрэглэлийг ангилсан бол nominal, төвшнийг тодорхойлсон тоогоор хэлж
оруулах, импортлох, экспортлох, хувиргах бүхий л үйл ажиллагаанд үйлчилнэ. SPSS       илэрхийлдэггүй баян, ядуу, чинээлэг гэх мэтийн бол ordinal гэж хэлдэг.
Data Editor–ыг харахад дотроо Data View, Variable View гэсэн хүснэгт (Sheet) байх
бөгөөд эхний Data View-д үндсэн мэдээллийн мөрүүд, дараачийн Variable View-д          Мэдээллийг хэрхэн оруулах
мэдээллийн үзүүлэлт бүрийг тодорхойлсон мөрүүд байдаг.
                                                                                      Шууд SPSS системийн Data Editor-ийг ашиглан хүснэгтэд мэдээлэл оруулах гэвэл
 Data View дотор байгаа үндсэн үзүүлэлтийн мөрүүд тодорхойлолтынхоо дагуу багана      эхэлж дээр заасны дагуу үзүүлэлтийн тодорхойлолтоо Variable View –д тодорхойлж
баганаар дараалсан үзүүлэлтүүдээс тогтох бөгөөд түүнийг EXCEL-ийн sheet-тэй           өгөөд дараа нь Data View-д үндсэн мэдээллээ оруулж өгнө.
адилаар бодож ашиглаж болох судалгааны үзүүлэлтийг агуулсан (sheet) энгийн матриц
болно.                                                                                Гаднаас импорт хийж оруулах гэвэл тухайн тохиолдолд EXCEL-ээс оруулахдаа
                                                                                      EXCEL-ийн файлынхаа зөвхөн 1-р мөрөнд үзүүлэлтүүдийнхээ            нэрийг бичиж
Variable View дотор үзүүлэлтийн тодорхойлолт байрлах бөгөөд                 таблиц    хадгалаад SPSS-т орж OPEN data хийгээд файлын /type/ төрлөө *.xls гэж заагаад
боловсруулалтад шаардагдах үндсэн тодорхойлолтууд байрлана. Үүнд:                     хадгалсан файлаа нээнэ. Энэ явцад 1-р мөрийг үзүүлэлтийн нэр гэж авах уу гэхэд нь
                                                                                      тийм гэж хариулаад оруулж ирэхэд Variable View-д үндсэн үзүүлэлтүүд, Data View –д
Name Тухайн үзүүлэлтийн нэрийг (программд ашигладаг нэр) заасан үсэг тоон             үзүүлэлтийн нэрс орсон байна. Үүний дараа Data View-д орж үзүүлэлтийн
илэрхийлэл (8 тэмдэгт)                                                                тодорхойлолтоо шаардлагын дагуу нэмж засч тодорхойлж болно.
Type    Үзүүлэлтийн төрөл, хэлбэрийг заагч, гол төлөв     Numeric-тоо, String-текст   Өөр бусад системээс оруулах бол: EXCEL-ээс файл оруулахтай адил DBASE, ACCESS
байдлаар дүрслэгдэнэ.                                                                 зэргээс оруулж авч болох юм. Мөн урьдчилан тодорхойлогдсон тодорхойлолт бүхий
                                                                                      SPSS файл дээр EXCEL-ээс нэргүй дан тоогоо сонгон идэвхжүүлээд Variable View-д
Width үзүүлэлтийн өргөн буюу хэдэн тэмдэгтээс тогтохыг заана.                         Copy, Paste –аар үндсэн тоог оруулж авч болно.
Decimal тоон үзүүлэлт бол таслалын араар хэдэн оронтой байхыг заана.                  1. File
Label тухайн үзүүлэлтийн нэр (тавлицад бичигдэж гарах нэршил)                         New - үндсэн мэдээллийгшинээр оруулж эхлэх гэж байгаа бол шинэ гэж нээгээд
                                                                                      ажиллана. Тэгэхдээ ажиллах файлын төрөл, хуудас нь бусад ердийн системүүдийнхээс
Values үзүүлэлтийн тухайн утганд харгалзуулан оноож өгсөн нэрийг шаардлагатай         онцлог болохыг цаашдын тайлбаруудаас үзэх болно.
гэж үзвэл оруулж өгч болно. Нэрийг оруулахдаа тэр үзүүлэлтийн values багананд
дарахад утга, оноож өгөх нэр 2-ын цонхнуудыг бөглөөд нэмэх (Add) товчлуурыг           Open: data - зөвхөн боловсруулалт хийгдэж байсан SPSS-ийн өөрийнх нь мэдээллийг
ашиглан оруулж өгөх бас хасах боломжтой. Анхаарах нь: ингэж оруулсан нэр дараа нь     нээнэ (*.sav-өргөтгөлтэй файл байх ёстой.)
таблиц бичиж гаргахад утга бүртээ энэхүү оногдсон нэртэйгээ гарч ирдэг. Мөн дээр
дурдсан Recode-г ашиглан тухайлбал насны утгуудыг насны ангилал болгон                Output – боловсруулалт судалгаа хийгээд гарсан үр дүнгийн (таблиц, график бүхий)
хөрвүүлээд Label-д ашиглаж улмаар таблицад ангилалаар нь гаргаж болохыг анхаар ч      файл. (*.spo-өргөтгөлтэй файл)

                                        7                                                                                    8
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                    SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Read text data – ердийн техт файлыг оруулж үндсэн мэдээлэл болгон ашиглах                хэрэгцээ хангасан нэгдсэн нэг файлтай болох, дараа нь түүн дээрээ тохиромжтой
тохиолдолд хэрэглэнэ. (EXCEL-ийн OPEN text file шиг)                                     үйлдлээ хийхэд оршино.
                                                                                         MERGE хийх нөхцөлд тухайн үед ажиллаж байгаа файлаа өөр нэг гадны файлтай
Recently used data – сүүлийн үед ашиглаж байсан боловсруулалтын мэдээлэлүүдийн           нийлүүлэх тэхдээ аль файл нь үндсэн түлхүүр болж өгөхийг зааж өгөх ёстой.
нэрс хадгалагдаж байдаг тул тэдний аль нэгийг шууд нээж болно                            Мөн merge хийхэд нэг бол ажиглалт (мөр) нэмэх эсвэл үзүүлэлт (багана) нэмэх гэсэн
                                                                                         2 зарчмын ялгаа байдаг
Recently used file – сүүлийн үед ашиглаж байсан боловсруулалтын бус OUTPUT г.м           Add cases Ажиглалт буюу мөр нэмэх merge үйлдэл нь зарчмын хувьд 2 файлыг
файлуудыг нээж болно.                                                                    нийлүүлэхэд     түлхүүр үзүүлэлтийн ялгаатай байгаа бичлэгүүд нэмэгдэж орох
                                                                                         нөхцөлийг хангаж өгөх бөгөөд үзүүлэлтүүдийг нэмж авах эсвэл хасах зэрэг нь үзүүлэлт
2-3. EDIT, VIEW                                                                          нэмэх үйлдэлийнх тэй адил байна.
                                                                                         Add variables Үзүүлэлт буюу багана нэмэх гол зарчим нь түлхүүр үзүүлэлтүүд
Эдгээр менюнүүдийг бусад (EXCEL, WORD г.м) программын адилаар ойлгож болно.              тохирсон үед хэрэгтэй үзүүлэлтээ авч шинээр үүсч байгаа файлийн бичлэг бүрийн ард
                                                                                         нэмж авч байхад оршино.
4. DATA Мэдээлэлтэй ажиллах
      Энэ хэсэгт файлтай ажиллахад маш чухал хэрэг болдог хэд хэдэн ашигтай дэд
меню байдаг. Дэд менюнүүдийн ажиллагааны зарчмыг тайлбарлавал:

Define dates огноог яаж тодорхойлохыг зааж өгнө.

Insert variable ашиглаж байгаа мэдээллийн дотор шинэ үзүүлэлт нэмж оруулах

Insert Case ашиглаж байгаа мэдээлэлд нэг шинэ мөр (ажиглалт) оруулах

Goto case ашиглаж байгаа мэдээллийн тодорхой мөрд түүний дугаарыг тавьж хүрэх

Sort cases ашиглаж байгаа мэдээллийн мөрүүдийг тодорхой үзүүлэлтүүдээр ялгалт
хийж эрэмбэлэх (EXCEL-тэй адил зарчимтай), үзүүлэлт бүрийн хувьд эрэмбийн өсөх
буурахыг тус бүрт нь зааж өгөх боломжтой.

Transpose ашиглаж байгаа мэдээллийн мөрийг багана, баганыг мөр болгон хөрвүүлэх ба
үзүүлэлтүүдийг бас сонгож өгч болно.                                                      Add variables-г ашиглах үед дараах хэдэн гол зарчим баримтлагдана. Үүнд: 1.
                                                                                         Нэгтгэгдэж байгаа 2 файл ижилхэн түлхүүр үзүүлэлттэй , нэрүүд нь ижил (тухайлбал
Restucture Ашиглаж байгаа мэдээллийн бүтцийг дараах байдлаар өөрчлөх. 1. Restructure     аймаг, сумын дугаарууд ижил байгаа бичлэгүүдийн үзүүлэлт нь нэгтгэгдэнэ) байх ба
selected variables into cases - Сонгосон үзүүлэлтүүдийг ажиглалт буюу мөр болгох,        тэдгээрээрээ адил зарчимаар (sort) эрэмбэлэгдсэн, энэ нь бас Excluded Variables нэртэй
тэхдээ нэг юмуу хэд хэдэн бүлэг болгож тэдгээрт индекс өгөх, тусгай файл болгон          цонхонд харагдаж байх 2. Match cases . . . цонхыг бөглөж (check хийж) дараа нь
гаргах боломжтой. Энд Drop unselected variables – сонгогдоогүй үзүүлэлтийг устгах        түүний доорхи 3 ш дугуй нүдэнд түлхүүр болох файл аль болохыг зааж өгөх хэрэгтэй.
эсэх болон гаргаж авах үр дүнгийн файлыг шинэ нэрээр хадгалах эсэх зэргийг зааж          Үүний both… - нь хоёр файл бүх боломжоороо нийлэх буюу 2 файлд байгаа түлхүүр
өгнө. Create a count variable in the new file - үзүүлэлтийн тоолуур үзүүлэлт хийх эсэх   үзүүлэлт болгон тохироогүй бол ядаж нэг бичлэг үүсгэх ба тохирсон бол нийлж нэг
зэргийг заагаад эцэст нь шууд дуудахуу эсвэл дүрэм файл болгох уу гэдгээ сонгоно. 2.     бичлэг үүсгэнэ. Мөн зөвхөн энэ тохиолдолд Indicate case .. гэдгийг бөглөж ард нь нэр
Restructure selected cases into variables - Сонгосон ажиглалтын мөрүүдийг үзүүлэлт       (source1-ийн) оронд зааж болно, энэ нь эх файлаас бичлэг орсон гарах бичлэг бүрийг
болгох арга. Энд мөн шинээр үүсэх үзүүлэлтүүдийг 2 янзаар бүлэглэх, ажиглалтыг           дагалдаж тэр нэр бичигдэх ба зөвхөн гадаад файлаас гарсан бичлэгт тэр нэр орохгүй
тоолох үзүүлэлт хийх зэргийг урдахын адил толорхойлоод үр дүнгээ гаргаж авна. Энэ        гэсэн үг юм , External … гаднаас дуудаж авч байгаа файл түлхүүр үзүүлэлттэй файл
урдах 2-т нэг гол анхаарах зүйл бол хоёр арга нь харилцан урвуу үйл ажиллагаа хийдэг     болно, Working …. Ашиглаж байгаа файл түлхүүр үзүүлэлттэй файл болно гэдгийг
гэдгийг сайн ойлгох явдал юм. 3. Transpose all data - Бүх үзүүлэлтийг (бүтэн эргүүлэх    тухайн үеийн нөхцөлөөсөө болж бөглөнө (check). 3. Merge files дэд меню-г зөв
буюу хөрвүүлэх) мөр, бүх мөрийг үзүүлэлт болгох гэсэн 3 төрлийн арга байдаг.             бөглөгдож дууссан гэж үзвэл шууд үр дүнгээ харах бол OK, энэ бүрдүүлсэн дүрэм
Үүнийг wizard- аар Restucture – ийг дарж ороод шууд үр дүнг гаргаж авна.                 (syntax)-ээ дараа дахин хэрэглэхийн тулд дүрэм (синтаксис) файл болгон хадгалах бол
                                                                                         PASTE –г дарна. Эхний (OK) тохиолдолд үр дүн шууд харагдах ба дараагийн (PASTE)
Merge files                                                                              тохиолдолд дахин дуудаж болох дүрмийн файл шууд нээгдэх ба түүнийгээ тодорхой
Энэ процедур ашиглаж байгаа болон ашиглаж байсан үндсэн мэдээллүүдийг нийлүүлж           нэр өгч хадгалаад RUN командаас All(бүгх дүрмийг) юмуу Selection (харлуулсан хэсэг)
шинэ файл үүсгэнэ. Файл нийлүүлэх үндсэн зарчим бол нэг файлаас шаардлагатай             2-ийн аль нэгээр дуудаж болно. Энэ дүрэм үүсгэх арга нь хэд хэдэн дүрмийг PASTE –
үзүүлэлтүүдээ авч нөгөө файлын үзүүлэлтүүдийн араас шинэ багана болгон оруулж            аар нэг .sps өргөтгөлтэй файлд гаргаж тэдгээрийг бүгдийг юмуу хэсэгчилэн дуудаж
                                      9                                                                                            10
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ               SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


ашиглахад цаг хэмнэх илүү талтай байдаг. Ингээгүй (шууд OK гэсэсн)тохиолдолд нэг
бүрдүүлсэн дүрэм тухайн үедээ дуудагдаад дараа нь (SPSS-ийг дахин дуудсан буюу
дүрмээ өөрчилсөн тохиолдолд) дахин ажиллуулахын тулд заавал файл, үзүүлэлт,
нөхцөл, арга заах сонгох зүйлүүдээ заавал дахин хийх шаардлагатай болдогийг
анхаарах хэрэгтэй.

Aggregate ашиглаж байгаа мэдээллийн тодорхой үзүүэлтүүдийг түлхүүр үзүүлэлт
болгон тэр бүрт нэг бичлэг үүсгэж сонгосон үзүүлэлтээр шинэ үзүүлэлт болгон нэг
файл болгон гаргах зориулалттай. Aggregate – г дарахад гарч ирэх менюний баруун
дээд хэсэгт break – түлхүүр үзүүлэлт буюу салгах үзүүлэлтүүдээ зүүн дээд талын
цонхноос сонгож сумаар дарж оруулна. Үүний дараа aggregate values – дотор
шаардлагатай үзүүлэлтээ оруулаад тэдгээртээ нэр болон этикетка өгч болох ба
үзүүлэлт бүрийг ямар байдлаар тооцохыг Function дотор орж SUM -дүгнэх, MEAN –
дундаж , SD-стандарт хазайлт, MEDIAN 50 процентийн медиан (ажиглалтын тоо),
MAX- дээд утга,      MIN – доод утга, FIRST- эхний зөв утга (nonmissing), LAST-
сүүлийн зөв утга, тухайн салгагдаж байгаа бичлэгүүдийн тухайд заасан утга болон
тодорхой завсрын утгын дээш доош, дотор гадна байгаа утгуудын хувь (%) болон жин
(Fraction - доля), мөн тухайн түлхүүрээр салгагдсан бичлэгүүдийн жигнэгдсэн болон
жигнэгдээгүй тоо юмуу утгат биш (missing) үзүүлэлтүүдийн тоо зэргийн алиар нь
тооцож авахаа зааж өгнө. Мөн менюний зүүн доод талд тухайн тасалгаа (break) бүрт
хэдэн бичлэг байсанийг дүгнэж авах эсэх, үр дүнг тусгай файлд авах уу , ажиллаж     Процедурыг дуудахдаа: меню - ээс Data Orthogonal Design Generate- гэж ороод ядаж
байгаа файлдаа авах уу гэдгийг сонгож болно.                                        нэг SPSS –ийн өөрийнх нь юмуу нэг шинэ факторын нэрийг (status_ , card_ гэсэн нэртэй
                                                                                    байж болохгүй) сонгож Add дарж нэр нэршилийг оруулаад орсон фактор бүрийн хувьд
                                                                                    тэдгээрийн авах утга дагалдах нэршилийг тодорхойлж өгнө. Үүсгэж байгаа файлыг нэг
                                                                                    бол нэр өгч байгуулж (File) болох ба эсвэл SPSS ажиллаж байгаа ажлын талбар (sheet)
                                                                                    дээрээ үүсгэж болно. Мөн санамсаргүй тооны бүл (0 – 2,000,000,000 –ын хоорондох
                                                                                    тооны утга авах) байгуулж болно.

                                                                                    Display Design Энэ процедур нь ортогналь дизайны туршилтын бичэлтийг гаргаж
                                                                                    өгдөг. Форматыг сонгож болно.

                                                                                    Split file
                                                                                    Энэ процедур нь файлыг тодорхой үзүүлэлтээр ангилан ялгах тэхдээ бүлэг
                                                                                    үүсгэлгүйгээр бүх ажиглалтаар, ижил утгатай үзүүлэлтүүдээр нэг бүлэг болгож, бүлэг
                                                                                    болгох нөхцлийг зааж өгөөд бүлэг байгуулж байгаад тэр бүлгүүддээ ялган
                                                                                    ашиглуулахад зориулагдсан болно.
                                                                                    Compare groups – бүлэглэсэн үзүүлэлтийн файлууд нэг файл болж гарах ба зөвхөн
                                                                                    бүлгээр харьцуулах зориулалтаар ашигладаг.
                                                                                    Organize output by groups – процедураас гарч байгаа бүх үр дүн групп бүрт тус тусдаа
                                                                                    үзэгдэж байдаг.

                                                                                    Select cases
      Ингээд ОК дарахад агрегац хийсэн файл гарна, тусгай файл гаргасан бол
түүнийгээ шинээр нээж үзэж болно.                                                   Энэ процедур ашиглаж байгаа мэдээллийн мөрүүдийг тодорхой шинж чанараар нь
                                                                                    ялган авч боловсруулалт хийх. Хамгийн түрүүнд (IF) нөхцөл зааж (арифметик
Orthogonal Design – Ортогнал дизаин                                                 илэрхийлэл, логик илэрхийлэл, тусгай функцуудын тусламжтайгаар) тодорхой хэдэн
                                                                                    тоон үзүүлэлтийг тогтмол тоогоор (их багын тэмдэгээр г.м) хязгаарлаад хооронд нь
Статистикийн судалгааы үед үзүүлэлтүүдийн янз бүрийн түвшний комбинацыг             “ба-&” болон “буюу-!” тэмдэгээр холбож ялгах нөхцлийн илэрхийлэлээ үүсгэн ялгалт
шалгахгүйгээр шаардлагатай төрөл, хэлбэрийн (ортогналь) файлыг үүсгэж болдог. Энэ   хийнэ. Үүнийг мөн диалог горимд маш хялбархан хийж болно.
нь Display - дисплейд харуулах процедураар харагддаг ба гаргасан файлыг SPSS-ийн
өөр процедурт ашиглаж болдог.
                                        11                                                                                  12
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                 SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ




Мөн үзүүлэлтийн утга юмуу хязгаар, огноо, цагаар сонгон авах аргууд байхаас гадна
бүх бичлэгийн тодорхой хувийг сонголтын тусгай алгоритмоор (sampling хийх) сонгон     Random Заасан тоогоор санамсаргүй тооны генератороор санамсаргүй тооны бүлийг
авч болдог                                                                            үүсгэдэг
       Unselected cases are (filtered, deleted) – Сонгогдоогүй бичлэгүүдийг нэг бол
фильтер тавьж авч үлдэх эсвэл устгах гэсэн 2 төрлийн аргыг хэрэглэж болдог.           Count ямар нэг үзүүлэлтэд (target- шинэ ч байж болно.) өөр тодорхой үзүүлэлтүүдийн
                                                                                      (numeric values-д оруулж) заагдсан (define values & IF) нөхцөл хангасан утгын тоог
5. Transform                                                                          (удааг) тоолж авахад зориулагдсан
                                                                                      Recode тухайн нэг үзүүлэлтийн тодорхой нэг утга юмуу хэд хэдэн утгыг өөр нэг утга
Ашиглагдаж байгаа мэдээллийн мөрүүдийн үзүүлэлтэд тодорхой дүрмээр хийж болох         болгон өөрчилж тухайн үзүүлэлтийн байранд юмуу өөр үзүүлэлт болгон бичих арга
өөрчлөлтүүдийг гүйцэтгэж болох функцүүд байдаг.                                       юм. Тухайлбал насны бүлгийн хувьд 0-5 бол 1, 6-7 бол 2, 8-11 бол 3 . . . гэх мэтээр
                                                                                      шинэ үзүүлэлт ангилал үүсгэхэд хэрэглэж болно.
Compute шинэ үзүүлэлтэд бусад үзүүлэлтүүдийн утга, тогтмол тоо зэргээс бүтсэн
илэрхийлэлээр утга [if-д тусгай нөхцөл зааж болно] олгох арга.                        Categorize Variables – Үзүүлэлтийг категорчлох
Target variables- хэрэглэгч шинээр үүсгэх үзүүлэлтийн нэр,
Numeric Expression – үзүүлэлт, тогтмол тоо, функц оруулсан илэрхийлэл тодорхойлж             Тасралтгүй тоон үзүүлэлтийг дискрет тооны категорт хуваахад зориулагдсан.
болно.                                                                                Процедур категорчлох үзүүлэлтийн нэрийг “n” n үсгээр эхлүүлэн категорийн утгыг
If – шинэ үзүүлэлт тооцох нөхцөлийг тодорхойлж өгөөд нөхцөл биелсэн бол утга          тооцож гаргаж өгдөг. Жишээлбэл 4 бүлэгт хуваахаар зааасан бол 25 хүртлэх хувийн
бодогдох, биелээгүй бол ямарч утга бодогдохгүй.                                       утга авч байгаа үзүүлэлт 1-р бүлэгт, 25-50 хувийн утга авах нь 2-р бүлэгт гэх мэтээр
                                                                                      хуваарилагдана.

                                                                                      Rank Cases – Эрэмбэ (Ранг) тогтоох

                                                                                             Энэ процедур нь сонгогдсон (variables) үзүүлэлтийн эрэмбийг тогтоодог бөгөөд
                                                                                      ямар нэг категорийн үзүүлэлтээр (by) бүлэглээд бүлэг бүрт нь эрэмбэ тогтоож болдог.
                                                                                      Жишээлбэл энгийн нэг (Fractional rank as %) арга нь тухайн үзүүлэлтийг түүний тухайн
                                                                                      бүлэг дэх утгат ажиглалтын тоонд хуваагаад 100-гаар үржүүлсэнээр эрэмбийн утгыг
                                                                                      тооцох жишээтэй.
                                                                                      Дуудахдаа: Менюнээс Transform Rank Cases... гэж ороод нэг юмуу хэд хэдэн тоон
                                                                                      үзүүлэлт сонгож variables-т, бүлэглэх категорын үзүүлэлтээ by-д сонгоно.
                                                                                      Эрэмбэ тогтоосон үзүүлэлтээ өсөх буурах эрэмбээр яаж байрлуулахыг Assign rank 1 to-
                                                                                      д зааж өгнө.


                                        13                                                                                     14
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ




Rank Types –д эрэмбэ тогтоох аргыг тодорхойлон сонгож өгөх ба тодорхойлсон арга
бүрээр шинэ үзүүлэлт тооцогдоно.
Ties- д эрэмбэ тогтоох хэмжигдэхүүний холбоосыг тооцох аргыг тодорхойлж өгч              Ашиглахын тулд Analyze Reports Qlap Cubes –ээр ороход Qlap Cubes дэд меню гарч
болно.                                                                                 ирнэ. Эхлээд та судлах үзүүлэлтүүдээ SUMMURY Var –д , бүлэглэх үзүүэлтүүдээ
                                                                                       Groupping Variables -д менюний зүүн дээд талаас идэвхжүүлэн сонгож цонх бүртээ
Automatic Recode – Автомат кодчилол                                                    хажуугийн сумаар оруулж авна.
Текст болон тоон үзүүлэлтийг бүхэл тоон үзүүлэлтрүү дахин кодлоход зориулагдсан          Үүний дараагар бүлэглэх үзүүлэлт бүрийнхээ хувьд ямар статистик сонирхож
бөгөөд кодлох үзүүлэлтээ оруулаад шинээр гарах кодын үзүүлэлтдээ нэр өгөөд new         байгаагаа Statistics дээр дарж Cell Statistics цонхонд оруулж авна.
name дээр дарахад variable-NewName-д орно. Гарах кодыг өсөх буурахаар                    Энд Differences гэдэг нь үзүүлэлт юмуу бүлгийн хооронд тоогоор юмуу хувиар
байрлуулахыг Recode starting from-д сонгох болно. Кодлох зарчмыг тусламжаас            ялгаварыг харах шаардлагатай үед тодорхойлон зааж өгч болно.
тодруулан харж болно.                                                                  Title –г ашиглаж гарах таблицдаа тусгайлан нэр өгч болно.
                                                                                       Ингээд ОК товчийг дарахад үр дүнгийн 2 төрлийн таблиц сонгосон статистистикийг
Replace missing values – Ямар нэг үзүүлэлтийн тодорхойлолтыг хийхдээ тодорхой утгыг    үзүүлэн гарч ирнэ.
алдаатай (missing value) утга гэж зарласан тохиолдолд тэдгээр алдаатай утгыг зөв гэж   Мөн энд гаргаж            авсан таблицийг         SPSS-н PIVOT таблицд шилжүүлэн
үзсэн нэг утгаар солих асуудлыг шийдэж өгнө.                                           дэлгэрэнгүйгээр харах боломж байдгийг HELP Show Me – ээр харж болно.
Greate time series Цаг хугацааны динамикийн функцийг ашиглан үзүүлэлтүүдийг шинэ
дараалал/динамик үүсгэхэд ашиглана.                                                    Case Summarize

                                                                                       Энэ процедур нь үзүүлэлтүүдийн статистикийг ямар бүлэг үзүүлэлтүүдийн хүрээнд
6. ANALYZE – Судалгаа хийх хэсэг                                                       тооцож үзэхэд зориулагдсан.
                                                                                         Ашиглахын тулд Analyze Reports Case Summaries – аар орж судлахаар сонгосон
Энэ хэсэгт Мат-статистикийн судалгаа, шинжилгээ хийдэг бүх боломжууд, тэдгээрийн       үзүүлэлтүүдээ сонгож variables цонхонд хийгээд нэг юмуу түүнээс дээш тооны дэд
үр дүнгийн таблицуудыг яаж гаргадаг болон судалгааны нэгтгэлтийн таблицуудыг           бүлэг болгох үзүүлэлтийг grouping variables дотор авна.
хэрхэн гаргадаг зэрэгт хариулах гол функцүүд ордог.                                           -title –г дарж гарах таблицын нэрийг солих,
                                                                                       - exclude cases with missing values – буруу утгыг хасах
6.1. REPORTS – процедурууд.                                                                   - Statistics - үзэх статистик утгуудыг сонгож авах
                                                                                              - Select Display cases – дэд бүлэг бүрт хичнээн зүйлийг харуулах талаар 3
OLAP (Online Analytical Processing) Cubes процедур                                     төрлийн заалт хийж болно. Системийн стандартаар бол 100 ажиглалт байх.
                                                                                        Мөн зөвхөн утгат үзүүлэлтүүдийг харуулах бас ажиглалтын дугаарыг үзүүлэх гэх
Энэ процедур нь судлагдаж байгаа үзүүлэлтүүдийн дундаж, нийлбэр болон бусад нэгэн      мэт.
хэмжээст (univariate) статистикийг нэг болон түүнээс дээш тооны категорчлагдах бүлэг   Тохируулгаа хийж дуусвал ОК дарж үр дүнг авч болно.
үзүүлэлтүүдийн хүрээнд тооцоолдог.
                                                                                       Report Summaries in Rows , Report Summaries in Columns

                                                                                       Эдгээрийг мөн дээрхийн адилаар нэг бол зөвхөн мөрөөр эсвэл зөвхөн баганаар
                                                                                       статистик үзүүлэлтүүдийн шинж чанарыг харахад зориулан ашиглаж болно.

                                         15                                                                                     16
  SPSS for WINDOWS        Математик Статистикийн судалгааны багц программ                SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


6. 2. Descriptive-Statistics – Давталт, нэг хэмжээст үнэлгээ, кросс таблиц

Frequencies
Энэ процедур нь категорийн болон тоон үзүүлэлтүүдийн давталтын судалгааны
статистик ба график дүрслэлийн олон утгыг тодорхойлдог.
Ашиглахын тулд Analyze Descriptive Statistics Frequencies-ээр ороход




                                                                                       Тэгээд Options товчийг дарахад Dispersion, Distribution хэсгүүд гарч ирнэ. Эдгээр нь
                                                                                       өмнөх Frequencies процедурын энэ хэсгүүдтэй ижил үүрэг гүйцэтгэнэ. Display order
                                                                                       хэсэгт үзүүлэлт гаргах дарааллын хэлбэрийг сонгодог.
                                                                                       Зүүн талын цонхны доод хэсэгт байрлах Save standardized values as variables нь
Frequencies цэс гарч ирнэ. Та судлах категорын болон тоон үзүүлэлтүүдээ Variable(s)    стандартчлагдсан хэмжээ ба хувьсах хэмжээнүүдийг хадгалах үүрэгтэй.
хэсэгт зүүн дээд талаас идэвхжүүлэн сонгож цонхондоо хажуугийн сумаар зөөж тавина.     Ok товчийг дарахад үр дүнгийн хүснэгтүүд гарна.
Үүний дараагаар ямар статистик сонирхож байгаагаа сонгохын тулд Statistics руу
орно.Үүнд Percentile Values хэсэгт Квартиль, Процентын хэмжээ, Процентыг, Central      Explore
Tendency хэсэгт Арифметик дундаж, Медиан, Моод, Нийлбэрийг, Dispersion хэсэгт
Стандарт хазайлт, Варианц, Ранг, ХБ утга, ХИ утга, Стандарт дундаж алдаа,              Explore процедур нь статистик ба графикийг бүх ажиглалт болон бүлэглэлтээр үзүүлдэг
Distribution хэсэгт Хазайлт, Эксцессийг тус тус сонгон тооцуулж болно.                 ба адилтгал, тайлбар, таамаглалыг шалгаж бүлэглэлтийн хүрээний ялгаануудыг
                                                                                       тодорхойлдог.
-Дараа нь ямар диаграмм сонгохоо Chart товчийг дарж Chart Type хэсгээс Баганан         Ашиглахын тулд Analyze Descriptive Statistics Explore-оор орж эхлээд Dependent list-д
диаграмм Дугуй диаграмм Гистограммын аль нэгийг сонгоно.                               хамаарах хувьсагчид, Factor list-д ажиглалтыг бүлэглэх хүчин зүйлийн хувьсагчийн
                                                                                       нэрс, Label Cases by-д ажиглалтыг нэрлэж тэмдэглэх (ID) хувьсагчийг сонгох ба энд юу
-Дараагийн товч болох Format-ыг сонгоход Order by хэсэг гарч ирнэ.Энэ хэсэгт өсөх      ч заагаагүй бол ашиглалтын дугаарыг ашигладаг байна.
дарааллаар уу, буурах дарааллаар уу гэдгийг сонгоно. Multiple Variables хэсэгт олон
хувьсах хэмжигдэхүүний гаргаж авах хэлбэрийг сонгоно. Suppress tables with more-д
хүснэгтийг далдлах эсэхийг шийднэ.
Зүүн талын цонхны доод хэсэгт байрлах Display frequency tables нь давталтыг үзүүлэх
эсэхийг сонгоно.
Ингээд сонголтуудаа хийж дуусаад ОК-г дарахад хүснэгтэнд статистикийн үзүүлэлт
болон диаграмм гарч ирнэ.

Descriptives

Descriptive процедур нь нэг хэмжээст үр дүнгийн статистикийг хувьсагч бүрээр нэг
хүснэгтэнд харуулдаг ба стандартчлагдсан үнэлгээнүүдийн утгыг бодож гаргадаг

Ашиглахын тулд Analyze Descriptive Statistics Descriptive-ээр орж судлахаар сонгосон
үзүүлэлтүүдээ сонгож Variables цонхонд хийнэ.

                                                                                       Дараа нь статистик руу орж Дундажийн конфинденцийн интервал, дундаж үнэлгээний
                                                                                       функц, хувийг тодорхойлон зааж болно.
                                            17                                                                                  18
  SPSS for WINDOWS          Математик Статистикийн судалгааны багц программ             SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Дараагийн товч Plots-ийг        дараад Boxplots хэсэгт график гарах хэлбэрийг         Ашиглахын тулд Analyze Descriptive Statistics Ratio-руу орно.
сонгоно.Descriptive хэсгээс гол тодорхойлогчийг сонгоно.Normality plots with tests-   Дэлгэцэн дээр гарч цонхны Numerator-т дугаарлагч хувьсагч, Denominator-т танигч
Нормал тархалтын магадлалыг тестийн хамт гаргах эсэх, Spread vs Level with Levene     хувьсагч, бүлэглэх үзүүлэлтдээ Group variable-д зүүн дээд талаас сонгож цонх бүртээ
test-д графикт хэмжигдэхүүний хөрвүүлэх аргыг сонгоно.                                оруулна.
Options-оос алдаатай утгуудыг судалгааны үнэлгээнд яаж хамруулахыг зааж өгнө.
Ok-г дарж үр дүнгийн хүснэгтүүдийг үзэж болно.                                        Үүний дараагаар ямар статистик сонирхож байгаагаа сонгохын тулд Statistics-руу
                                                                                      орно.Эндээс үндсэн бодлого, дисперси, концентрацийн индексийг тус тус олж болно.
Crosstabs                                                                             Зүүн талын цонхны доод хэсэгт Display results нь үзүүлэлтүүдийн үр дүнг харуулдаг.
                                                                                      Ok-г дарахад олсон утгууд хүснэгтэнд гарч ирнэ
Crosstabs процедур нь 2 ба түүнээс дээш хэмжигдэхүүнүүдийн тест, хэмжээс, харилцан
холбоо уялдааг 2 хэмжээст огтлолцсон (кросс) таблицын хэлбэрээр бэлддэг.              6.3 CUSTOM TABLES
Ашиглахын тулд Analyze Descriptive Statistics Crosstabs-руу орно.
                                                                                      Basic Энэ дэд меню нь доорхи General менюний адил ажиллах боловч түүнээс
                                                                                      боломжоороо арай дутмаг байдаг учраас тодорхой тайлбарыг алгасав.

                                                                                      General

                                                                                       Тухайн үед ашиглаж байгаа хүснэгтэн мэдээллийн Data View –ийн мөрүүдэд
                                                                                      тодорхойлогдсон үзүүлэлтүүдийн хүрээнд таблиц гаргаж авах аргыг харилцах цонхны
                                                                                      арга хэрэглэн (WIZARD) хийх боломжийг олгоно. Үүнийг тайлбарлахын урд SPSS-
                                                                                      ийг ашиглахад дараах гол программууд нэгдсэн удирдлага дор ажилладагийг тус бүрд
                                                                                      нь товч тайлбарлая. Үүнд:

                                                                                      Таблиц байгуулах
                                                                                      Analyze -> Custom Tables->General –аар ороход дараах меню гарч ирнэ.
                                                                                      Ингээд тухайн мэдээллээс гаргах таблицынхаа мөр болох үзүүлэлтийг Rows-д зүүн гар
                                                                                      дээд талд байгаа үзүүлэлтийн жагсаалтаас сонгоод сумыг дарж оруулна.



Row, column хэсэгт гарах таблицын мөр, багана болох үзүүлэлтийг зүүн дээд талаас
идэвхижүүлэн сумаар зөөж тавина.Layar-хүснэгтийг хэдэн янзаар ямар үзүүлэлтээр
бүлэглэж үзүүлэхийг категорийн үзүүлэлтээр зааж өгнө.

-Exact –г дарж шаардлагатай тестүүдийг холбогдох параметрийн хамт сонгоно.
-Statistics-г үзэх статистик утгуудыг сонгож авах.
-Cells-ийн Counts-аас тоолох утгуудыг Percentages-д хувийг мөрөнд бодох уу багананд
бодох уу гэдгийг, Residuals-д ялгаануудыг яаж тооцохыг тус тус заана.
-Row order-оос мөрийн дараалах хэлбэрийг сонгоно.

Зүүн талын цонхны доод хэсэгт байрлах Display clastered bar charts-ыг идэвхжүүлбэл
категорын хүрээнд бүлэглэгдсэн график диаграммыг үзэж болно.
Suppress tables-таблицгүйгээр зөвхөн статистик хэмжээнүүдийг харах.
Ok –г дарж үр дүнг харна.

Ratio ( харьцаа- пропорц)
                                                                                      Мөн багана болох үзүүлэлтийг сонгоод Columns-д сумаар оруулна. Ингээд үндсэндээ
Ratio Statistics процедур нь хоёр хэмжээст хувьсах хэмжигдэхүүний хоорондох
                                                                                      таблиц гаргахад бэлэн болсон гэвч зарим нэмэлт шаардлага хэрэгцээг тайлбарлах
харьцааг     тодорхойлж статистикийн дүнг дэлгэрэнгүй жагсаалтаар харьцааны
                                                                                      хэрэгтэй. Үүнд:
хэмжээсээр тооцон гаргаж өгдөг.


                                           19                                                                                 20
  SPSS for WINDOWS       Математик Статистикийн судалгааны багц программ                   SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Statistics Lаbels дор Across the top – мөрөнд гарч байгаа үзүүлэлтүүд дээд талаараа      1. Таблицыг Edit Select Table-аар идэвхжүүлж Copy, Paste-аар EXCEL-д шилжүүлээд,
зэрэгцэж гарах, Down the side- дээрээс доош дараалж гарах, In the layer – тухайн         нэмэлт тооцоо, өөрчлөлт оруулж ашиглаж болно.
хавтсандаа (Layer) хуудсууд болж дараалан гарахыг зааж өгдөг.                                2. Pivot Table Editor - т орж таблицаа өөрчилж засварлаж болно. Үүний тулд таблиц
                                                                                         гаргасан үедээ SPSS Viever дээр үзэж байгаа таблицаа хулганы зүүн товчны 2 ойр
Selected variable: Мөрийн болон баганын сонгогдсон үзүүлэлтийн хувьд дараах              даралтаар идэвхжүүлэхэд PIVOT дээр дарахад түүний цонх нээгдэж дараах үүргүүдийг
тодорхойлолтуудыг зөв зааж өгсөн байх ёстой.                                             гүйцэтгэх боломжтой болно. Нэг анхаарах зүйл бол таны гаргаж сонгон харж байгаа
                                                                                         таблиц 3 хэмжээстэй буюу Layears-бүхий бүтэцээр тодорхойлогдсон байх нь чухал.
Defines cells- үзүүлэлт яаж тодорхойлогдсон байна түүгээрээ үр дүнгийн таблицад
гардаг
Is summarized- энэ үзүүлэлтийн утгыг дүгнэж авна. Гэхдээ edit statistics – аар орж
чухам ямар байдлаар үнэлгээ, тооцоо хийхээ сонгож авах шаардлагатай.
Omit label – гарах таблицад энэ үзүүлэлтийн нэрийг бичихгүй орхино гэвэл ашиглах.
>Nest- энэ үзүүлэлт өөрийнхээ дээр(урд) орсон үзүүлэлтийн утга бүрт дэд хэсэг болж
орох (аймаг дотор сумаар гэдэг шиг) ба UnNest – дээрх байдлыг устгаж ижил төвшинд
гарах.

- Edit Statistics - Тухайн үзүүлэлтийг яаж тооцож гаргаж ирэхийг заана. Үүнд:

- Хэрэв үзүүлэлт Defines cells-ээр тодорхойлогдсон бол
- Row%-тухайн үзүүлэлтийн утгуудын хувьд мөрөндөө эзлэх хувь,
- Col%- тухайн үзүүлэлтийн утгуудын хувьд баганандаа эзлэх хувь ,
    - Layer%- тухайн үзүүлэлтийн утгуудын хувьд бүх таблицдаа эзлэх хувь,
     - Table%- тухайн үзүүлэлтийн утгуудын хувьд таблицдаа эзлэх хувь,
     - Subtable% - тухайн үзүүлэлтийн утгуудын хувьд дэд таблицдаа эзлэх хувь
  - Хэрэв үзүүлэлт Is Summarized -ээр тодорхойлогдсон бол
- Max, Min, Median, Mode, Percentile,Percentile05,..Percentile99, Range, S.E.Mean, Std   . Үүнд:
Devation, Row Sum%, ColSum%, LayerSum%, TableSum%, SumofValues,                          Bookmarks – тухайн таблицыг янз бүрийн хэлбэрээр өөрчлөх бүрт түүнд оноосон таних
ValidValueCount, Variance, RowValid N% зэргээр үр дүнгийн үзүүлэлтийг гаргаж авах        тэмдэглэгээ болгох зорилгоор янз бүрийн нэр өгч хадгалан сүүлд эргэж ашиглахад
аргыг зааж өгч болно. Энэ нь мөр бүрийн үзүүлэлтийг зөвхөн тоолох биш утгыг нь           дөхөмтэй байдаг.
нэмэх юмуу өөр бусад аргуудаар үр дүнгийн мөрийг гаргаж авч болохыг хэлж байгаа          Transpose - Мөр баганыг солих
хэрэг.                                                                                   Layear – таблицын разрезийг мөр болгож 2 хэмжээстээр харуулах
- Insert Total - Тухайн үзүүлэлтээр дүн авахыг зааж өгч байгаа бөгөөд дүнгийн утга нь    Layear – таблицын разрезийг багана болгож 2 хэмжээстээр харуулах
уг үзүүлэлтийн утгыг ямар байдлаар тооцож гаргаж авахаар тодорхойлсонтой адил            Pivot таблицын байдлыг эхний байдалд оруулж сэргээх
байна. Хэрэв ингэхгүй гэж үзвэл Var..Total үзүүлэлтийг идэвхжүүлээд Edit Statistics      Pivoting Trays – Үзэж байгаа таблицынхаа мөр багана, разрез хийж байгаа
дээр дараад CustomTotal Statistics –ийг идэвхжүүлээд шинээр тооцох аргаа зааж өгч        үзүүлэлтүүдийг сольж зөөж, зэрэгцүүлж байрлуулах замаар бүтцийг нь өөрчлөн харах
болно.                                                                                   боломж олгодог. Тэхдээ мөр, багана, layear дээр байгаа дүрсүүдийг зөөж мөн нөгөө
Format - нь тухайн үзүүлэлт хоосон бол цэг юмуу хоосон байхын алийг заах түүнчлэн        дээр нь аваачих болгонд таблицын хэлбэр өөрчлөгдөөд байхыг хялбар үзэж болно.
алдаатай/буруу/ утгыг тусгайлан тэмдэглэх эсэхийг зааж өгч болно.                        Таблицын тухайн layear (разрез)-т очиж зөвхөн түүний мэдээллийг харуулах зэрэг
Titles – гарах таблицын гарчгийг тодорхойлж өгнө                                         үүргийг гүйцэтгэнэ.
-     Total Label – Total гэж гарч байгаа мөрийн Total гэж бичихийн оронд өөр зүйл
бичиж /Нийт дүн гэх ч юмуу/ болох.                                                       3. Мөн SPSS Viewer дотроос шууд бичүүлж авч болно.
Ингээд таблицыг таблицын тодорхойлолтыг хийж дууссаны дараа ОК дарж таблиц
гаргах программыг ажиллуулна.                                                            -MULTIPLE RESPONSE TABLES
                                                                                          Энэ нь нэг төрлийн таблицыг өөр нэг /гурав дахь/ үзүүлэлтийн тусламжтайгаар олон
Үр дүнгийн таблицтай ажиллах                                                             тооны /разрез/ багц таблиц болгон бүрдүүлэхэд ашиглагдана. Үүний тулд General
Программ ажиллаж дуусахад OUTPUT1 хэлбэрийн таблиц SPSS Viewer программд                 Tables –ийн Multiple Response tables-д ямар үзүүлэлтээр разрез болгон авахыг зааж
гарч ирнэ.                                                                               өгнө. Өөрөөр хэлбэл улсын хэмжээний ямар нэг таблицыг аймаг улсын дүнгээр авахдаа
Таблицыг хулганы товчоор 2 ойрхон дарж идэвхжүүлээд шаардлагатай бол фонтыг              салбар бүрийг улсын дүнтэйгээр авна гэвэл салбарын шифрийг Multiple Response tables-
крилл болгоод мөн хэрэгтэй бол Look Table-д ороод таблицын хүрээ зураас.                 д оруулаад Insert Total дарна гэсэн үг юм.
Хэлбэрийг өөрчилж болно.
Түүнээс гадна таблицаа 2 замаар засварлан өөрчилж болно. Үүнд:
                                         21                                                                                       22
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                 SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Дараах зурагт SPSS Viewer программаар таблицын үр дүнг харуулж                        Independent-Sample T Test
байна. Энд гарсан тавлицыг сонгож фонтыг крилл, таблицыг Boxed
болгосны дараах байдал. Мөн энд SPSS-ийн командуудыг (Edit->Options-оор орж юу        Хамаарахгүй хэв загвар сонгох Т тест процедур нь дундаж хэмжигдэхүүнүүдийн 2
харахаа тохируулдаг) харж болно. SPSS-ийн                                             группын ажиглалтын утгуудыг (тохиолдолуудыг) харьцуулдаг.
түрүүчийн версүүдэд командыг ийм байдлаар гараар бичиж өгч байж
ажиллуулдаг байсан ба одооны арга илүү хялбар болсон нь харагдаж                      Ашиглахын тулд Analyze Compare Means Independent-Sample T Test рүү орно.
байна. Өөрөөр хэлбэл тэдгээр командуудыг судлах албагүй гэсэн үг.                     Дараа нь тестийн хувьсах хэмжигдэхүүн,        группын хувьсах хэмжигдэхүүнийг
                                                                                      сонгоод Options руу орно.
                                                                                      Мөн конфинденцийн интервал,    алдааны хэмжээг тодорхойлоод Ок дарна.

                                                                                      Paired Sample T Test

                                                                                      Энэ процедур нь нэг бүлэгт байгаа 2 хувьсагчийн Т- шалгуурын үнэлгээг тооцож
                                                                                      гаргадаг. Энэ нь ажиглалт бүрийн 2 хувьсагчийн утгын ялгааг бодож дундажийн тэгээс
                                                                                      ялгагдах ялгааны тестийг хийнэ.
                                                                                      Ашиглахын тулд Analyze Compare Means Paired Sample T Test рүү орно.
                                                                                      Paired variable-д хоёр хувьсах хэмжигдэхүүнийг сонгож тавина.
                                                                                      Дараа нь Options руу орно.Энэ нь өмнөх цэсний Options-той ижил үйлдэлтэй.
                                                                                      Ok дараад үр дүнг шалгана.

                                                                                      One-Way ANOVA

                                                                                      Энэ процедур нь хамааран (dependent) хувьсагчдын ANOVA –вариацын тестийн
                                                                                      шалгуурыг үл хамааран (independent) хувьсагч категорийн хувьсагчийн хувьд хийхэд
                     6.4. Compare Means
                                                                                      зориулагдсан.
Means
                                                                                      (ANOVA- Analysis of variance - д тэг таамаглалын үнэлгээг хийдэг).
                                                                                      Ашиглахын тулд Analyze Compare Means One-Way ANOVA руу орно.
Means процедур нь дундаж хэмжээнүүдийн групп ба тогтмол хэмжээний хамааралтай
                                                                                       Утгуудаа цонхондоо сонгоод Contrasts руу орно. Эндээс хэмжээнүүдээ сонгоод, дараа
байдаг статистикт харъяалагдах хувьсах хэмжигдэхүүнүүдийн зэрэглэлийн доторхи нэг
                                                                                      нь Post Hoc Multiple- дундаж болон рангийн тестүүдийн хоорондын харьцааг шалгах
эсвэл олон үл хамааран хувьсах хэмжигдэхүүний үнэлгээг тооцоолдог. Үндсэндээ нэг
                                                                                      аргуудыг сонгоод , Options руу орж алдааны хэмжээ, статистикуудыг сонгоно. Дараа нь
хэмжээст вариацын судалгаа, тэдгээрийн шугаман байдлын шалгалтыг хийдэг.
                                                                                      Ok дараад үр дүнг харна.
Ашиглахын тулд Analyze Compare Means Means рүү орно.
                                                                                      6. 5. General Linear Model (GLM) –ерөнхий шугаман модел
Дараа нь хамааран хувьсагч, үл хамааран хувьсагчийг (layer-ангилан ялгах категорийн
үзүүлэлт) сонгоод Options руу орж ямар статистик сонирхож байгаагаа сонгоно.
                                                                                      GLM Univariate – Нэгэн хэмжээст ерөнхий шугаман модел
Үүний дараагаар Ок дарна.
                                                                                      Энэ процедур нь хамааран хувьсагч үзүүлэлтүүд бусад категорийн болон тоон утгат
One-Sample T Test
                                                                                      урьдчилан мэдээлэгч (предиктор) үзүүлэлтүүдтэй холбогдох шугаман шинж чанарыг
                                                                                      тогтооход туслах зорилгоор регресс, вариацийн судалгааг нэг хамааран хувьсагчийг
One-Sample T Test - процедур нь тухайн хувьсах хэмжигдэхүүний дундач утгыг
                                                                                      нэг болон түүнээс дээш тооны хувьсагчуудтайгаар (factors and/or variables) хийхэд
тодорхой нэг тогтмол тоотой яаж харьцаж байгааг шалгах тестүүдийг тооцоолж
                                                                                      ашиглагдана.
гаргадаг.
                                                                                             Энэ процедураар тэг таамаглал (null hypotheses) –н шалгалтыг хамааран
                                                                                      хувьсагчийн хувьд хийж болно. Мөн үзүүлэлтүүдийн хоорондын уялдаа холбоо,
Ашиглахын тулд Analyze Compare Means One-Sample T Test рүү орно.
                                                                                      санамсаргүй болон хувь үзүүлэлтүүдийн эффектүүдийг судалж болно.
Test variable-д хувьсах хэмжигдэхүүнүүдээ сонгоод, Test value-д тестийн тогтмолын
                                                                                             Баланстай болон балансгүй моделуудыг шалгаж үзэх боломжтой (моделийн
утгыг зааж өгнө.
                                                                                      дизайныг баланстай гэж модел дахь нүднүүд ижил тооны ажиглалтыг агуулж байвал
Дараа нь Options руу ороод конфинденцийн интервалын хэмжээ, алдаатай утга бүхий
                                                                                      хэлдэг).
ажиглалтыг ямар нөхцөлд (алдаатай утга бүхий үзүүлэлт орсон ажиглалтыг эсвэл
судлаж байгаа үзүүлэлт алдаатай байгаа ажиглалтыг гэдгийг сонгох) оруулахгүй
байхыг сонгоод Ок дарж үр дүнг үзнэ.


                                          23                                                                                  24
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                 SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                                                      Add – графикт орох факторууд (энэ бол хамааран хувьсагч биш)-ыг тодорхойлсоны
                                                                                      дараа add дарахад хэдэн хувьсагч орсон байна тэдгээрийн үржвэр орж ирнэ ингээд
                                                                                      Continue хийхэд процедурын менюнд очно. Ингээд ОК дарахад үр дүнгийн таблицууд
                                                                                      гарч ирнэ. Үүнээс тестийн үр дүнг харж хэрэгтэй бол дахин орж шаардлагатай
                                                                                      параметрүүдээ өөрчлөөд дуудаж үзэж болно.
                                                                                        *** Тестийн алгоритм, нэршлийг сайн ойлгох, арга зүйг гүнзгий мэдэх, тайлбар
                                                                                      хийхэд суралцах бол HELP –ийн дор Show Me –гээр (заримд нь байдаггүй) орж тайлбар
                                                                                      болон гаргаж байгаа таблицуудыг сайтар ажиглах шаардлагатай. Учир нь сурах бичиг
                                                                                      аргачлалд Математик статистикийн аргын талаар бичигдсэн томъёо, нэршил, үнэлгээ
                                                                                      хийх арга зүй, дараалал зэрэг нь зөрөх тохиолдол гарч болох талтай.

                                                                                      GLM Multivariate Analysis of Variance –
                                                                                      Олон хэмжээст шугаман анализын процедур

                                                                                      GLM Multivariate - процедур нь нэг болон олон фактортой олон хамааран хувьсагчдын
                                                                                      регрессийн болон вариацын судалгааг хийхэд зориулагдсан. Фактор хувьсагчид нь
                                                                                      группуудэд хуваагдах ба энэ шугаман моделийг ашиглан фактор хувьсагчдын
                                                                                      нөлөөллийн тэг таамаглалыг шалгаж болно. Энэ модел нь дээрх нэг хэмжээст шугаман
                                                                                      моделоос 2 ба (dependent variables) түүнээс дээш хамааран хувьсагч сонгон авдагаараа
Процедурыг дуудахдаа: Analyze General Linear Model Univariate... аар орж              ялгаатай.
Хамааран хувьсагчийг dependent variable дотор аваад                                   Процедурыг дуудахдаа : Analyze General Linear Model Multivariate... гэж ороод ядаж 2
Fixed Factor(s)-д өөрийн сонирхож байгаа үзүүлэлтүүдийг,                              хамааран хувьсагчийг (dependent variables) сонгож авах хэрэгтэй.
Random Factor(s)-д хамааран хувьсагчид нөлөөлж болох санамсаргүй хэмжигдэхүүн                Мөн факторуудаа сонгон авч Fixed Factor(s) –д хийнэ
буюу нэг үзүүлэлт,                                                                    Covariate(s) болон WLS Weight дотор нэг хэмжээст шугаман моделийн адил сонголтоо
Covariate(s)-д моделд тоон прогноз хийхэд тус болох, регрессийн моделийг              хийж дуудан үр дүнгээ авч болно.
тодорхойлоход ашиглагдахуйц үзүүлэлтийг сонгож авах.
WLS Weight – нэг үзүүлэлтээр ажиглалтуудыг жигнэн хамгийн бага квадратын (            GLM Repeated Measures Analysis – Хэмжээсийн анализ
weighted least-squares-WLS ) аргыг хэрэглэж хэмжээсийн янз бүрийн нарийвчлалыг
гаргаж болдог.                                                                        Энэ нь хос факторуудаас үүсгэсэн субъектийн хүрээнд олон хэмжээст шугаман
       Шалгалт (тест) хийж дуусаад хамааран хувьсагчийн тооцсон болон бодит           анализыг хийдэг бөгөөд факторын субъектийн (between-subjects factor(s)) хооронд
утгуудын ялгаа, тооцсон утга, зай (Cook’s distance) зэрэг утгуудыг өөрийн Data view   гэдэгт ямар нэг фактор сонгогдсон байвал түүгээр групп үүсгэж тэр хэмжээнд олон
таблиц дээр гарган хадгалж авч болно.                                                 хэмжээст шугаман анализ хийгддэг байна.
Model: full factorial model Бүрэн факторын модел нь бүх фактор, ковариац, үзүүлэлт    Дуудахдаа: Analyze General Linear Model Repeated Measures... гэж ороод ядаж нэг
хоорондын харилцан шүтэлцээний үзүүлэлтийг агуулдаг. Харин ковариац хоорондын         үзүүлэлтийн жагсаалтад байхгүй нэрээр within-subjects factor сонгоод төвшний тоог
харилцан шүтэлцээг үзүүлдэггүй.                                                       (number of levels) зааж Define дарж ямар хос үзүүлэлтийг судалгаанд оруулахаа сонгон
 Custom гэдэг нь үзүүлэлт ковариацын хоорондын харилцан шүтэлцээний хэсгийг           оруулна.
тодорхойлдог.
Sum of squares. Квадратын нийлбэрийг (sum-of-squares) боддог аргын сонголт.           Мөн регрессийн модел тодорхойлох гэж Covariates - прогнозлогч хувьсагчийг сонгон
Баланстай болон балансгүй моделийн тохиолдолд III-ийг голдуу хэрэглэдэг.              өгч болно. Ингээд дээр дурдсан олон хэмжээст шугаман анализ хийдэг процедурт
Contrasts – үзүүлэлтүүдийн түвшний ялгааг шалгаж үзэхэд ашиглана. Контрастыг          заадагтай адил бусад тодорхойлогч үзүүлэлтүүдийг сонгон тэмдэглэж өгөөд дуудахад
фактор бүрт тодорхойлж болох ба тэр нь тэр параметрүүдийн шугаман комбинац            мөн тэр процедурын адил үнэлгээг хийж өгөх болно.
байдлаар харагдана.
Plots - Хамааран хувьсагчийн факторуудынхаа утгын түвшинтэй яаж харьцаж байгааг       Variance Components Analysis –
харуулсан график байна.                                                               Өөрчлөлтийн компонентийн (вариац) анализ
Horizontal axis – факторуудынхаа нэг утгыг өгнө                                       Вариацын судалгаа нь хамааран хувьсагчдын санамсаргүй нөлөөлллийг дангаар нь
Separate lines - 2 дох факторын утгыг өгнө                                            болон нийлмэл байдлаар үнэлж өгдөг. Энэ процедур үнэлгээндээ 4 төрлийн аргын аль
Separate plots - 3 дах факторын утгыг өгнө                                            нэгийг сонгуулан хэрэглэдэгийг Options Method дээр зааж сонгоно. Мөн арга болгон
                                                                                      өөр өөр зарчим, характеристиктай байдгийг үзэж сонгож болно. Харин Include Intercept
                                                                                      in Model – дээр моделийг сул гишүүнтэйгээр авах эсэхийг тэмдэглэх юм.
                                         25                                                                                   26
  SPSS for WINDOWS        Математик Статистикийн судалгааны багц программ                    SPSS for WINDOWS       Математик Статистикийн судалгааны багц программ


         Эцэст нь Variance- үнэлгээг хавсарган файлд хадгалах эсэхийг бас зааж өгч
болно.

Дуудахдаа: Analysis General Linear Model Variance Components... –аар орж нэг
хамааран хувьсагчийг сонгох (Select a dependent variable) ба түүний дор Fixed Factor(s)-
шууд нөлөөлнө гэж үзсэн хувьсагч, Random Factor(s)- санамсаргүй хувьсагч,
Covariate(s)- тохиромжтой гэж үзсэн ковариац болон WLS Weight – жигнэх
хэмжигдэхүүн зэргийг шаардлагын дагуу сонгож өгнө. Судалгааны тодорхойлолт, арга
зүйг зааж дуусаад процедурыг ОК дарж үр дүнг харах болно.

6.6. Linear Mixed Models Select Subjects/Repeated Variables –
Холимог шугаман модел

Холимог шугаман модел нь ерөнхий шугаман моделийг эх үзүүлэлтүүд нь шугаман
хамааралтай болон тогтмол биш хувьсалтай байх боломжтой нөхцөлөөр өргөтгөн
үнэлгээ хийж өгдөг байна. Өөрөөр хэлбэл моделийг уян хатан болгож дундаж утгаас
гадна вариац, ковариацын хэмжээнд үнэлгээ хийх боломж олгодог. Энэ нь өргөтгөсөн
                                                                                           Variables-д судлах үзүүлэлтүүдээ идэвхжүүлэн хажуугийн сумаар зөөж оруулна
утгаараа олон төвшний, шугаман иерархи болон санамсаргүйн коэффициентийн
моделуудыг багтаана гэсэн үг юм.
                                                                                           Тэгээд Correlations Coefficients-ээс ямар коэффициент сонгохоо дараад Options руу
                                                                                           орно.Statistics-ээс статистикийн үзүүлэлтээ сонгоод, Missing values-ээс алдааны
Дуудахдаа: Analyze Mixed Models Linear... гэж менюнээс ороод Continue –дарж
                                                                                           үзүүлэлтийг ажиглалтаас хасах нөхцөлийг заана.Дараа нь Ок-г дарна.
      dependent variable - сонирхож байгаа хамааран хувьсагч, Factor(s) – корреляц
муутай хувьсагчид, covariate – ковариац болгон үзэх хувьсагч, Residual weight –
                                                                                           Partial
үлдэгдэлийг нь жигнэх үзүүлэлт зэргийг шаардлагын дагуу сонгож өгнө. Fixed юмуу
                                                                                           Partial процедур нь нэг эсвэл олон хувьсах хэмжигдэхүүний үр дүнг тохируулж хоёр
Random хоёрын нэгийг нээж ядаж fixed-effects юмуу random-effects model гэдгийг
                                                                                           хувьсах хэмжигдэхүүний хоорондох харьцаа шулууныг тодорхойлж тухайн (частной)
сонгосон байх ёстой. Моделийн доторхи тодохойлолт, арга зүйг зааж дуусаад
                                                                                           корреляцийн коэффициентийг тооцоолдог.
процедурыг ОК дарж үр дүнг харах болно.


                  6. 7. Correlations- Корреляцийн анализ
Bivariate

Bivariate процедур нь Пирсоны корреляцийн коэффициент, Спирманы рангийн
корреляцийн коэффициент, Кенделийн рангийн коэффициентуудыг тэдгээрийн ач
холбогдолын (significance ) түвшингүүдтэй хамт тооцоолдог

Ашиглахын тулд Analyze Correlate Bivariate-г сонгоход харилцах цонх гарч ирнэ.




                                                                                           Ашиглахын тулд Analyze Correlate Partial-г сонгож орно.
                                                                                           Variables-д судлах үзүүлэлтээ сонгож оруулна.Controlling-д харьцуулан шалгах
                                                                                           үзүүлэлтээ оруулна.

                                                                                           Дараа нь Options-руу ороод Statistics Missing values-аас сонголтоо хийгээд Ок дарна.

                                                                                           Distances

                                           27                                                                                        28
  SPSS for WINDOWS         Математик Статистикийн судалгааны багц программ           SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Distances процедур нь хоёр хувьсах хэмжигдэхүүний хооронд эсвэл хоёр тохиолдлын    Үүний дараагаар ямар статистик гаргаж авахыг сонирхож байгаагаа Statistics дээр дарж
хоорондох холбоос нийцтэй байна уу эсвэл нийцгүй байна уу гэдгийг шалгадаг. Энэ    сонгоно.
нийлэмжтэй байдал буюу зайн хэмжээс нь хожим комплекс судалгааны өөр процедурт     Plots-оос графикуудын хэлбэрийг сонгоно.
ашиглагдаж болдог.                                                                 Save-д хадгалах үзүүлэлтүүдийг нэрлэж зааж өгнө.
                                                                                   Харин Options-д регрессийн үнэлгээний алхам, тогтмолыг оруулах, алдаатай утгыг яах
Ашиглахын тулд Analyze Correlate Distances-г сонгож орно.                          зэргийг заана.
Variables цонхонд судлах үзүүлэлтээ сонгож тавина                                  WLS-хамгийн бага квадратын аргыг жигнэх хувьсагчийн нэр.Тэр нь регрессд орлоогүй
Compute Distances-д ажиглалт мөр хооронд уу, үзүүлэлт багана хооронд уу гэдгийг    байх ёстой.
сонгоно.                                                                           Тохируулгаа хийж дуусвал Ок-г дарж үр дүнг авч болно.

Дараа нь Measures товчийг сонгоход Measure-зайг ямар аргаар тооцох, Transform      Curve Estimation
Measure, Transform Values гэсэн хэсгүүд гарч ирнэ.Эдгээрээс олох хэмжээнүүдээ
сонгоод Ок дарна.                                                                  Curve Estimation процедур нь регресс ба регрессийн үнэлгээний загваруудын ялгаатай
                                                                                   арван нэгэн муруйг холбосон графикуудын статистик тооцоог гаргадаг.
                     6.8. Regression цэсний командуудын тухай
Linear                                                                             Ашиглахын тулд Analyze Regression Curve Estimation-г сонгож орно.
                                                                                   Dependent-д хамаарах хэмжигдэхүүн, Independent-д үл хамаарах хэмжигдэхүүнээ
Linear процедур нь шугаман регрессийн тэгшитгэлд холбогдох нэг болон олон          сонгож тавина. Models-оос графикийн хэлбэрийг сонгож болно.
хамаарах хувьсах хэмжигдэхүүний коэффициентүүд, тогтмолыг үнэлэх статистикийг
тооцоолж өгдөг.                                                                    Save-д хадгалах хэмжигдэхүүнээ сонгоод Ок дарж бүх үйлдэл дуусна

Ашиглахын тулд Analyze Regression Linear-г сонгож орно.                            Binary Logistic

                                                                                   Binar Logistic регресс нь хамааран хувьсагч үзүүлэлтийн утга авах эсэхийг комплекс
                                                                                   факторуудын утгуудад үндэслэж үр дүнг гарган авахад ашиглана. Энэ бол шугаман
                                                                                   регресстэй төстэй боловч хамааран хувьсагч нь хоёрхон утгатай юм шиг байдаг.

                                                                                   Ашиглахын тулд Analyze Regression Logistic-гоор орно.

                                                                                   Dependent-д хамаарах хувьсагчийг, Covariate-д ковариацийн утгыг сонгож тавина.
                                                                                   Дараа нь Categorical-ийг сонгоход Categorical Covariate цонх гарч ирнэ. Энэ цонхонд
                                                                                   Covariate-аас өмнө сонгосон утгаасаа сонгоно. Save товчийг дарахад: Predicted values-
                                                                                   ээс урьдаас мэдэх хэмжээсүүдийг;
                                                                                   Residuals-д зөрөөнүүдийг;
                                                                                   Influence-д нөлөөнүүдийг сонгоод Continue-г дарна.

                                                                                   Дараа нь Options-д статистик ба графикуудын хэлбэрийг сонгоод Ок-г дарж үр дүнг авч
                                                                                   болно.

                                                                                   Multinomial Logistic

                                                                                   Олон гишүүнтэй Логистик регресс нь комплекс факторуудын (прогнозатор) утгуудад
                                                                                   үндэслэн ямар нэг зүйлийг ангилагдахад ашиглагдана. Энэ нь Логистик регресстэй
                                                                                   төстэй боловч хамааран хувьсагч нь 2-хон категороор хязгаарлагдахгүй их өргөн
Dependent цонхонд хамааран хувьсагчийг сонгож тавина.Independent цонхонд үл        байдаг.
хамаарах хувьсагчдыг сонгоод сумаар зөөж тавина                                    Ашиглахын тулд Analyze Regression Multinomial Logistic-ийг сонгож орно.
Selection variable-д судалгааг хязгаарлах хувьсагчийг дүрмийн (Rule) хамт          Гарч ирсэн цонхнуудад харъяалагдах утга, коффициентын утга, ковариацын утгыг тус
тодорхойлно.Case Labels-д үнэлгээний үр дүнгийн график гаргахад ямар хувьсагчтай   тус сонгож тавина.
харьцуулан гаргахыг заана.                                                         Statistics-ээс ямар статистик сонирхож байгаагаа сонгоно. Criteria-аас давтагдах
Энд Residuals-д ажиглалтын болон онолын утгын зөрөөг харах хэлбэр.                 хэмжээнүүдийг сонгоод, Save-ээс хадгалах хувьсах хэмжигдэхүүнүүдээ сонгоно. Дараа
                                                                                   нь Ок дарахад үр дүнг харна.
                                           29                                                                              30
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                  SPSS for WINDOWS         Математик Статистикийн судалгааны багц программ



Ordinal                                                                                Хамааран хувьсагч, үл хамааран хувьсагчдыг сонгоод, Weight variable жигнэх
                                                                                       хувьсагчийг сонго.Дараа нь Options руу ороод шилэгдсэн жинг шинэ хувьсагч болгон
Ordinal процедур нь дараалсан тоон утгатай үл хамааран хувьсагчдийн үл хамааран        хадгалах эсэхийг заагаад ANOVA-ийн үзүүлэлт үнэлгээг сонгоно.Сонголтоо хийж
хувьсагчдаас [ковариац оруулж болох] хамаарах хамааралыг 1980-аад оны үед гарсан       дуусаад Ок дарж үр дүнг харна.
McCullagh- гэж нэрлэгддэг аргачлалаар тооцдог.
                                                                                       2 Stage Least Squares
Ашиглахын тулд Analyze Regression Ordinal-г сонгож орно.
Гарч ирсэн цонхонд хэмжигдэхүүнүүдээ сонгож тавиад Options руу ороод Чтерац хийх       2 шатат хамгийн бага квадратын регресс нь тусгай хэрэглээний хувьсагч ашиглан
давталтуудыг сонгоно.Output-д харах, хадгалах хэмжээсүүдийг сонгож авна.Location-д     регрессийн тооцоог хийдэг.1-р шатандаа алдааны нөхцөлийг тооцохгүй асуудалтай
загваруудыг заадаг.Scale-д загварын (Scale model) хэмжээсүүдийг тодорхойлдог.Дараа     прогнозлогч хувьсагчийн утгыг тооцоолдог.2-р шатандаа эхний шатанд тооцсон
нь Ок дарж үр дүнг үзнэ.F-фактор, C-ковариац гэж ойлгоно.                              хэмжигдэхүүнээ ашиглан хамааран хувьсагчийн регрессийн моделийн үнэлгээг хийдэг
                                                                                       байна.Энд яригдаж байгаа тооцоологдсон хэмжигдэхүүнүүд алдааны үнэлгээтэй
Probit                                                                                 тохиролцоо хийхгүйгээр оптимал моделийн үнэлгээг гаргадаг.
                                                                                       Instrumental:-2 шатат регрессийн хэрэглээний (инструментал ) хувьсагчийг зааж
Энэ процедур нь ямар нэг сонирхолын бөх бат байдал, сонирхолд хариулсан хариултыг      өгнө.Энд EXPLANATORY-д орсон хувьсагч байж болох ба тэнд байгаа хувьсагчийн
харуулах тохиолдлуудын пропорцын уялдаа холбоосыг үнэлж хэмжихэд зориулагдсан.         тооноос багагүй байх шаардлагатай.

Ашиглахын тулд Analyze Regression Probit-г сонгож орно.                                Ашиглахын тулд Analyze Regression 2 Stage Least Squares-г сонгож орно.
Response Frequency-Хариултын давтамжийг үзүүлсэн тэгээс их тоо байна, Total            Хамаарах хэмжигдэхүүнээ сонгоод, Explanatory-д регресст орох үл хамаарах
Observed-Ажиллаж байгаа хувьсагчийн дүнтэй хувьсагчийг заана, Factor-Нэг фактор        хувьсагчид, Instrumental-д нөлөөлөх хэмжээг оруулна.Дараа нь Options руу орж шинээр
хувьсагч сонгож, бүлгийг нь зааж өгнө, Covariate-д Ковариациудыг сонгохдоо ажиглалт    хадгалах хэмжээсүүд болон параметрүүдийн ковариацыг гаргах эсэхийг зааж
бүрт сонирхлын түвшинийг агуулсан байна, утгуудаа оруулаад Options руу                 өгнө.Ингээд Ок дарж үр дүнг харж болно.
орно.Statistics-ээс сонирхсон статистикаа сонгоод, Natural Response Rate-аас бодит
коэффициентийн хариуг яаж тодорхойлохыг, Criteria-аас хэмжүүрүүдийг сонгоно.           Optimal Scaling
Ok дарж үр дүнг харна.
                                                                                       Categorical нь өөрчилсөн хувьсах хэмжигдэхүүнүүдийн регрессийн тэгшитгэлийн
Nonlinear                                                                              муруйн хамгийн үр дүнтэй болсон тоо хэмжээнүүдийн зэрэглэлийг тогтоож тоо
                                                                                       баримтын тоо хэмжээг шууд тодорхойлдог
Nonlinear нь хамааран хувьсах хэмжигдэхүүн ба үл хамааран хувьсах хэмжигдэхүүнийг
тогтоож хоорондох холбоонд нь шугаман биш регрессийн үнэлгээг гаргадаг                 Ашиглахын тулд Analyze Regression Optimal Scaling-г сонгож орно.

Ашиглахын тулд Analyze Regression Nonlinear руу орно.                                  Хамаарах хэмжээ,      хамаарахгүй хэмжээг сонгоод Discretize рүү орно.
                                                                                       Хамаарах ба хамаарахгүй хэмжээнүүд Variables цонхонд орсон байна.Дараа нь
Dependent-д хамааран хувьсах          хэмжигдэхүүнээ, Model Expression-д загвараа      Grouping хэсэгт зэрэглэлүүдийн хэмжээ,               ижил интервалуудын хэмжээг
тодорхойлоод, Parameter товчийг дарж параметрийн нэр, эхлэх утгыг өгөөд Continue       бичнэ.Missing рүү ороход шинжилгээ хийсэн хувьсах хэмжигдэхүүн цонхонд орсон
дарна.Дараа нь Save рүү орж хадгалах хэмжээсүүдээ заагаад, Options руу орж Bootstrap   байна.Стратегиа сонгоод Continue дарна.
estimates of standard error-г сонговол стандарт алдааг үнэлнэ.Estimation Method-оос    Options руу орж нэмэлт юмнуудаа сонгож,       анхны хэлбэр,       графикийн хаягийг
үнэлгээний параметрүүдийг сонгоно.Дараа нь тус тусын хэмжээнүүдийг сонгоно.Ok          тодорхойлно.
дарна.                                                                                 Output-аас хүснэгтүүдийг сонгоно.Save-д ажиллаж байгаа файлаа хадгална
Constrains-Моделийн параметрийг хязгаарлах аргыг заана.Үүнийг заахгүй бол              Plots-оос графикуудаа сонгоно.Ok дарж бүх үйлдэл дуусна
Levenberg-Marquardt дээр хязгаарлалтыг заана.
Loss-Минимизацын альтернатив тодорхойлоход (үлдэгдлийн квадратын нийлбэрийг            6. 9. Loglinear процедур
Минимизац хийх) ашиглана.                                                              General

Wieght Estimation                                                                      Кросс таблиц юмуу Контингенц таблицад байгаа кросс ангилал бүрт орсон ажиглалтын
                                                                                       давталтын тоог судалж үнэлгээ хийдэг.
Стандарт шугаман регресийн тооцооны үр дүн үнэлгээ сайн биш байхад ямар нэгэн
хувьсагчийн жин оруулж сайжирсан шугаман регрессийн тооцоог хийдэг процедур юм.        Ашиглахын тулд: Analyze Loglinear General –д орно Үүний дотор
                                                                                       Factor(s)-категорчлогдох хүчин зүйлүүдийн хувьсагчдыг сонгоно.
Ашиглахын тулд Analyze Regression Wieght Estimation руу орно.                          Cell Covariate(s)-Ковариацын нүд (cell) болох тасралтгүй хувьсах хэмжигдэхүүн.
                                       31                                                                                         32
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                    SPSS for WINDOWS        Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                                                         Гарч ирсэн цонхнуудад утгуудаа сонгон зааж өгөөд General-ийн адил дуудна. Ялгаатай
                                                                                         нь   Save,        Model,      Options доторх үйлдлүүд нь General процедурын Save,
                                                                                         Model,     Options-той ижил үүрэгтэй.
                                                                                         Дараа нь Ок дарж үр дүнг харна.
                                                                                         Model Selection
                                                                                         Model Selection процедур нь Кондингенцийн хүснэгтүүдэд олон аргаар анализ хийдэг.

                                                                                         Ашиглахын тулд Analyze Loglinear Model Selection руу орно.
                                                                                         Factor(s), Cell Weights цонхнуудад утгуудаа оруулаад Model Building-ийн Use backward
                                                                                         elimination хэсгээс ХИ хэмжээ болон шилжүүлэх боломжийг сонгож, Enter in single
                                                                                         step-ийг идэвхжүүлбэл сонгох алхамд орно.

                                                                                         Model товчийг дарж Factor(s) цонхонд байгаа утгыг Generating Class цонхонд оруулаад
                                                                                         Continue дарна
                                                                                         Дараагийн товч болох Options-руу ороод Display, Plot, Model Criteria-аас сонирхож
                                                                                         байгаа үзүүлэлтүүдээ сонгоод Continue Ok дараад үр дүнгээ үзнэ.

                                                                                         6. 10. Classify – Кластер анализ
Cell Structure-Ковариацын нүдэнд жин болохуйц хувьсагч
Contrast Variable(s)-Моделд зөрүү(эсрэг зогсох) болж орох тасралтгүй хэмжигдэхүүн        Кластер анализ нь олон хэмжээст ажиглалтыг ангилах аргууд юм. Зорилго нь кластер
моделийн шугаман коэффициент болдог.                                                     гэж нэрлэгдэх хоорондоо төстэй объектуудын бүлгүүдийг үүсгэхэд оршино.

Save: Үлдэгдэлүүд болон урьдчилан тооцсон хэмжигдэхүүнүүдийн утгыг хадгалах бол          K-Means Cluster Analysis – К-дундачуудын арга.
зааж өгдөг
Residuals-Үлдэгдэл буюу урьдчилан тооцсон болон бодит утгын зөрөөнүүд                    Энэ арга нь итерацийн аргаар ажиглалтуудыг ангилахад оршино.
Standardized residuals-Стандартчлагдсан зөрөөнүүд                                        Дуудахдаа : Analyze Classify K-Means Cluster... гэж ороод кластерийн анализд орох
Adjusted residuals - Тохируулсан зөрөөнүүд                                               үзүүлэлтүүдээ сонгоод хэдэн кластер болгох гэж байгаа тоогоо (2 ба түүнээс дээш
Deviance residuals - Хазайлтын зөрөөнүүд                                                 байх ба ажиглалтын тооноос хэтэрч болохгүй) тодорхойлж өгнө. Мөн итерацийн тоо,
Predicted values-Хувьсах хэмжээг урьдаас тооцсон утгууд                                  зөвхөн ангилах эсэхийг ялган зааж өгнө. Мөн ажиглалтын нэрийг юугаар зааж өгөхийг
Model : Satured (шингээх)- арга нь ковариацуудыг (cov) авдаггүй зөвхөн факторуудыг       label cases by дээр зааж өгч болно. Ингээд зааж өгөх тодорхойлолт дууссан бол ОК
гол эффект болгон тооцоо хийдэг. Зөвхөн Custom-оор орж үндсэн хувьсагчдаас гадна         дарж үр дүнгээ харж болно.
урьдчилан үүсгэсэн шинэ хувьсагчид (term) ковариацыг нэмэн оруулж олон эффекттэй
болгож үнэлгээ хийж болдог байна. Энд Term-д орж хувьсагчийн тоо хэмжээсийг зааж         Hierarchical Cluster Analysis – Иерархи кластерийн анализ
өгч болно (Factors and Covariates-цонхонд байгаа утгуудыг Terms in Model цонхонд
сонгож оруулаад Continue дарна)                                                          Ангилалын анализын түгээмэл хэлбэр болох иерархи кластерийн анализын мөн чанар
Options :                                                                                нь эхлээд ажиглалтын объект бүр нь нэг тусгай кластер шиг тооцогдож дараа нь
Display, Plot, Confidence interval, Criteria зэрэгт гаргах утгаа сонгон оруулж үр дүнг   матрицын зай гэдэг ухагдахуунаар төстэй (зай ойртой) кластерууд нэгдэж нэг кластер
үзэж болно.                                                                              болон ангилалгддагт оршино.

Logit                                                                                    Дуудахдаа: Analyze Classify Hierarchical Cluster... гэж ороод хэрэв cluster-ийг cases гэж
Энэ процедур нь хамааран хувьсах хэмжигдэхүүнүүд болон үл хамааран хувьсах               авсан бол ядаж нэг тоон үзүүлэлт сонгох ба хэрэв cluster-ийг variables гэж авсан бол
хэмжигдэхүүнүүдийн хоорондох уялдаа холбоонд судалгаа хийж Newton-Rahson-na              ядаж 3 тоон үзүүлэлт сонгон авах хэрэгтэй.
аргаар лог-шугаман моделийн параметрийг үнэлдэг                                           Мөн label cases гэдгийг үзүүлэлтээр сонгон авч ажиглалт буюу объектийг тэмдэглэж
Хамааран хувьсагчийн ялгаварын логарифм нь параметрүүдийн шугаман комбинац шиг           болно. Үүнээс гадна statistics – ямар үзүүлэлтийг тооцуулж гаргах, plots – графикаар
илэрхийлэгдэнэ. Dependent –хамааран хувьсагч, Factors- категорчлогдох Факторыг           юу гаргах, method – тооцоолох арга болон түүний шинжүүрийн хэмжээсийг яаж хийх
сонгох ба энэ 2 нийлээд 10-аас хэтрэхгүй байх ёстой.                                     зэргийг зааж өгч болно. Заагаагүй бол ажиглалтын дугаараар тэмдэглэгдэн
Ашиглахын тулд: Analyze Loglinear Logit руу орно.                                        тодорхойлогдоно. Ингээд зааж өгөх тодорхойлолтууд дууссан бол ОК дарж үр дүнгээ
                                                                                         харж болно.

                                                                                         Discriminant Analysis – Дискерминантын анализ

                                         33                                                                                         34
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                    SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Энэ нь олон хэмжээст ажиглалтын объектуудыг тодорхой шинж тэмдэгээр ангилан              Мөн факторын анализ шинж чанаруудын уялдааг тооцож, үзүүлэлтүүдийг хасаж
ялгахад зориулагдсан судалгааг хийж моделийг гаргаж өгдөг процедур юм.                   дараачийн судалгаанд зориулан таамаглал дэвшүүлэн гаргадаг. Энд тогтсон аргууд
Кластерийн анализаас ялгаатай нь судалгааны явцад шинэ кластер үүсэж би болдоггүй        байх бөгөөд эцсийн дүгнэлт гаргах шатанд гол төлөв шугаман регрессийн аргыг
харин шинэ нэгжийн олонлог хуучин байсан ангиудад яаж орох аргыг бүрдүүлж өгдөгт         ашигладаг байна.
оршино. Энд дискриминант (шугаман болон шугаман бус) функцууд гол үүрэг
гүйцэтгэнэ.                                                                              Дуудахдаа : Analyze Data Reduction Factor... гэж ороод факторын анализд орох
                                                                                         үзүүлэлтүүдээ сонгоно.
Дуудахдаа:Analyze Classify Discriminant... гэж ороод нэг бүлэглэгдэх хувьсагчийг         Мөн дараах тооцооллын утга, шинж чанаруудыг бөглөж өгч болно. Үүнд: Selection
grouping variable – д сонгоод Define Range – г дарж тухайн хувьсагчийн сонирхсон         variables – судалгаанд орох үзүүлэлтүүдийг тодорхой үзүүлэлтийн
утгын хязгаарыг бүхэл оруулна.
       Дараа нь үл хамааран хувьсагч буюу прогнозатор болох хувьсагчдыг
Independents –т зааж өгөөд түүний доорхи 2 нүдний аль нэгийг моделийг хэрхэн
тооцох аргыг тодорхойлох зорилгоор аль нэгийг сонгож өг.




                                                                                         нэг утгаар хязгаарлан шүүж авч болох ба тэр утгыг value-д тавьж өгнө, Discriptives-
                                                                                         гаргах статистик, корреляцийн матрицыг яаж бодох зэргийг, Extraction – үзүүлэлтийг
                                                                                         хасах арга, нөхцөл хоёрыг, Rotation – үндсэн үзүүлэлтийн матрицыг шинээр үнэлэгдэх
                                                                                         матриц болгоход эргүүлэлтийн ямар арга хэрэглэхийг, Score – Үнэлгээ:Бодолтын
                                                                                         эцсийн шатны үнэлгээнд фактор бүрийн хувьд нэг шинэ хувьсагч үүсгэж авах эсэх,
                                                                                         факторын үнэлгээний аргыг (regression, Bartlett, Anderson-Rubin) сонгож болох,
                                                                                         факторын үнэлгээний коэффициентийн матрицыг үзүүлэх эсэх зэргийг зааж өгнө.
Хэрэв та бүлэглэх хувьсагчаа тодорхой үзүүлэлтээр сонгон ялгаж авах байсан бол select    Ингээд зааж өгөх тодорхойлолтууд дууссан бол ОК дарж үр дүнгээ харж болно.
cases-ийг дарж доор нь ялгах үзүүлэлтээ оруулж салгах утгаа value-д зааж өгч болно.
Statistics-т гаргаж авах статистик үзүүлэлтийн талар , Method- тооцоог stepwise-аргаар   Correspondence Analysis – Корреспонденцийн (Харгалзаа) анализ
хийхээр дээр заасан бол чухам ямар нэртэй алгоритмоор хэрхэн тооцохоо зааж,
Classify- ангилан ялгахад ямар журам баримтлахаа тодохойлж өгөөрэй. Ингээд зааж          Энэ судалгааны зорилго нь 2 номинал (тоон утга бүр нэг төрөл зүйл байх: 1- адуу, 2-
өгөх тодорхойлолтууд дууссан бол ОК дарж үр дүнгээ харж болно.                           тэмээ г.м) хувьсагчийн хоорондын уялдаа холбоог хувьсагч бүрийн категоруудын
                                                                                         хувьд тодорхойлоход оршино. Хувьсагч бүрийн хувьд ойр төстэй категоруудын
6. 11. Data Reduction – Үзүүлэлтийг цөөлөх (хялбарчлах)                                  хүрээнд тэдний хоорондын холбоог дүрслэхэд бас ашиглагдана. Мөн категорийн
                                                                                         доторхи цэгийн хувьсагчдын харьцааг тодорхойлж өгнө.
Factor Analysis – Факторны анализ                                                               Дуудахдаа: Analyze Data Reduction Correspondence Analysis... гэж ороод мөр
                                                                                         болох хувьсагчийг row variable-д, багана болох хувьсагчийг column variable-д оруулаад
      Факторын анализ гэдэгт объектуудын үзүүлэлтүүдийн хоорондын уялдаа                 тэдгээрийн доод дээд утгыг (ранг) зааж өгнө.
холбооны үндсэн дээр судалж байгаа процессийн бүтэц, хөгжлийн механизмын латент          Мөн энд model, statistics, plots зэргийн шинж чанарыг шаардлагын дагуу сонгон
(тодорхойгүй шинж чанар - неявность характеристик)-ийн өргөтгөсөн шинж чанарыг           тодорхойлж өгнө. Ингээд зааж өгөх тодорхойлолтууд дууссан бол ОК дарж үр дүнгээ
илрүүлэх аргуудыг ойлглж болно.                                                          (хоёр хувьсагчийн харгалзааны хэмжээс, мөр баганын харгалзааны үнэлгээ болон
Факторын анализ эхлээд тухайн объектийг тодорхойлж байгаа үзүүлэлтүүдийн                 итгэлцүүрийн статистик утга холбогдох графикуудын хамт) харж болно.
хоорондын ойр төстэй байдлыг илрүүлэх замаар үзүүлэлтийн тоог (багана) багасгахад
ашиглагдана.                                                                             Optimal Scaling by Alternating Least Squares - Оптимал шкал (масштаб)

                                         35                                                                                       36
  SPSS for WINDOWS       Математик Статистикийн судалгааны багц программ                    SPSS for WINDOWS       Математик Статистикийн судалгааны багц программ


Энэ процедур нь хэдэн төрлийн бүлэг үзүүлэлттийг хэмжээсийн түвшингээс нь                        Dimensions -тооцоо хийх хэмжээс, үүнийг ерөнхийдээ цөөн тоогоор сонгох нь
хамааруулан ямар процедураар тооцоолж үнэлгээ хийхийг тогтоодог.                          зүйтэй байдаг. Хэрэв 2-оос илүүгээр заасан байвал SPSS эхлээд 3 хэмжээст график
Дуудахдаа: Analyze Data Reduction Optimal Scaling гэж ороод                               зурж дараа нь бусад хэмжээсийнхийг эхнийхийгээ засварлах замаар хийдэг.
Оptimal scaling level -д орж бүх хувьсагч олон хэмжээст номинал (дараалсан) эсвэл         Options – ямар статистик гаргах, график хэрхэн авах, объектийн үнэлгээг хадгалах эсэх,
бүгд тийм биш гэдгийн аль нэгийг сонгоод number of sets-д орж хэдэн бүлэг                 тооцооны анхны утгуудыг санамсаргүй аргаар хийх эсэх, тооцоонй зарчим ямар байх
үзүүлэлттэй ажиллахаа зааж өгөхөд (олон, ганц) ямар процедур хэрэглэгдэх нь түүний        зэргийг зааж өгч болно.
доор тодорч харагдана. Ингээд Define дарвал                                                      Тооцооны параметр, үнэлгээний зарчим зэргийг зааж өгөхдөө Help-ийг тухай
- Homogeneity Analysis (HOMALS) процедур- бүх хувьсагч олон хэмжээст номинал ба           бүр ашиглаж уг процедурын болон түүний математик аппаратыг маш сайн ойлгож
нэг бүлэг үзүүлэлттэй байхад,                                                             байж хийх нь хамгаас чухал.
- Categorical Principal Components Analysis (CATPCA) процедур - Зарим хувьсагч олон
хэмжээст номинал ба нэг бүлэг хувьсагчтай байхад,                                          6. 12. Scale – Хэмжээс хуваарь (шкал/масштаб)
- Nonlinear Canonical Correlation Analysis (OVERALS) процедур - Олон бүлэг
хувьсагчтай байхад тус тус дуудагдаж гарч ирнэ.                                           Multidimensional Scaling – Олон хэмжээст хуваарь (шкал/масштаб)
       Эдгээрээс зөвхөн OVERALS процедурыг дуудах талаар заавар хийв.
                                                                                          Олон хэмжээст шкалын арга нь практикт нийлмэл үзэгдэл , процессийг шинжлээд
                                                                                          шууд тодорхойлолт өгч моделийг гаргахгүйгээр байр, байдал, дүрслэлийг тогтооход
Nonlinear Canonical Correlation Analysis (OVERALS)-                                       ашиглагддаг байна. Шкалын судалгаанд стимул- тодорхой объектийн шинж чанар,
Шугаман биш Каноник корреляцийн судалгаа                                                  байдал, шкала- фактор буюу шинж чанарын өргөтгөсөн утгыг авч явах онолын
                                                                                          огторгуйн тэнхлэг, эксперт- объектийн характеристик (поведение)-ийг бүртгэгч
Шугаман биш каноник корреляцийн судалгаа нь                  оптимал масштабчлалтай       ажиглагч, предпочтение- объектийн талаарх дүгнэлт өгөх бөгөөд хэмжээс нь өсч эсвэл
категорчлогдсон каноник корреляцийн судалгаатай харгалзан адил утгатай юм.                буурч байдаг, стресс формулы- онолын болон эмпирик хүрээ хязгаарын (ранговых
Процедурын зорилго нь категорчлогдсон хувьсагчдын комплексуудын хоорондын                 данных) утгуудын харгалцааг үнэлэх томъёо гэсэн ойлголт гарч ирдэг. Ингээд
холбоог тодорхойлоход оршино. Өөрөөр хэлбэл                                               судалгааны объектод: 1. стимулийн анализ- объектийн бүтэц хэлбэрийг судлах (объект
A1*y1+a2*y2 +. . + am*ym = b1*x1+b2*x2+ . . bnxn хэлбэрийн тэгшитгэлтэй байдаг.           гэдэгт үйлдвэр а.а-н газар, комплекс, шинж тэмдэгь субект г.м). 2. Хувийн шинж
       Дуудахдаа: Analyze Data Reduction Optimal Scaling... гэж ороод                     чанарын (индивидуалных) ялгаа онцлогийг судлах. 3. Дүгнэлт, үнэлгээний
                                                                                          (предпочтение) анализ- тавигдсан шаардлагатай харьцангуйгаар стимулыг судлах. 4.
                                                                                          Бодит (идеальных) цэгүүдийн анализ- стимулуудын бодит байдлыг хайж тодорхойлох
                                                                                          зэрэг ажлууд хийгдэх ёстой. Шкалын судалгааны тооцооны процедурын алгоритмыг
                                                                                          боловсруулахад онолын үндэс болох ерөнхий формаль модел байдаг. Энэ нь зайн
                                                                                          (дистанционный) болон векторын гэсэн 2 үндсэн төрөл модел байна. Зайн моделд
                                                                                          ихэнх тохиолдолд Евклидийн хэмжээсийг хэрэглэдэг. Вектор моделд холбоос болон
                                                                                          ойртолтын хэмжээс , ялгааны урвуу хэмжигдэхүүн зэрэг хэмжээсийн ухагдахуун орж
                                                                                          ирдэг. Тэдгээр нь координатын эхийг стимулын байрлалын цэгтэй холбосон
                                                                                          векторуудын скаляр үржвэрээр аппроксимац хийгдэж гардаг байна. Шкалын анализ
                                                                                          хийх явцад олон хэмжээст мэдээллийг өргөтгөн нэгтгэхэд дараах асуудлуудыг шийдэх
                                                                                          ёстой.
                                                                                          - Ерөнхий факторуудын латент хувьсагчдыг хайх , таних
                                                                                          - Эх мэдээллийг шахах
                                                                                          - Ажиглаж байгаа объектуудын геометр бүтэц-бүрэлдэхүүнийг            латент шинж
                                                                                          чанаруудын огторгуйд дүрслэх гэсэн дараалалаар хийж үр дүнг судална. Эдгээр
                                                                                          процедураас жишээ болгож дараах олон хэмжээст шкалын судалгааны аргыг яаж
                                                                                          ашиглахыг үзүүлье.

Multiple sets-гэж тодорхойлоод Some variable(s) not multiple nominal юмуу All variables   Дуудахдаа: Analyze Scale Multidimensional Scaling... гэж ороод
multiple nominal – гэж сонгоод Define дарна. Ингээд ядаж 2 хэсэг бүлэг хувьсагчдыг
сонгож Previous Next хоёроор бүлэг бүрийн үзүүлэлтийг сонгоод үзүүлэлт бүрийн
хувьд Define range and scale –аар оптимал масштаб хийх төвшнийг зааж өгөөд OK
дарна.
       Ер нь      үнэлгээний график байгуулахад харьцах үзүүлэлтүүдийг сонгон
түүнийхээ хязгаарыг (ранг) зааж өгч болно.

                                          37                                                                                        38
  SPSS for WINDOWS       Математик Статистикийн судалгааны багц программ                   SPSS for WINDOWS       Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                                                         Статистикийн таамаглалыг шалгахад харьцангуй тархалтын функцийн хэлбэрээр тавьж
                                                                                         өгч байгаа бол параметргүй шалгалт (тест) гэж нэрлэдэг ба харин тархалтын функцийн
                                                                                         тодорхой төрөл дээр параметрийн утгыг томъёолж өгсөн бол параметртэй тест гэж
                                                                                         нэрэлдэг
                                                                                         Chi-Square (Хи квадрат) тестийн процедур нь үзүүлэлтүүдийг категорт оруулж ,
                                                                                         таамаглалын тестийг ажиглаж байгаа давтамжууд нь гаргаж авч байгаа тооцооноос
                                                                                         хүлээгдэж байгаа хэмжигдэхүүнүүдээс ялгаагүй байхаар явуулахад оршино.
                                                                                         Хи квадрат тестийг хийхдээ: Analyze Nonparametric Tests Chi-Square... гэж ороод бүх
                                                                                         шалгах үзүүлэлтүүдээ Test variable list дотор хийж шалгалт хийх утгын мужуудыг эх
                                                                                         мэдээллээс авах эсвэл тодохой зааж өгөх 2 аргын нэгийг сонгоно. Мөн Excepted values
                                                                                         дотор нэг бол ижил утгаар эсвэл тодорхой заасан утгаар категороо тодорхойлж өгнө.
                                                                                         Шалгалтыг үзүүлэлт бүрээр хийдэг болохыг анхаараарай. Exact дотор орж тест хийх
                                                                                         аргаа нэрлэж болох ба Монте Карло-гийн арга нь тооцооны хязгаар өгөгдсөн
                                                                                         тохиолдолд үйлчилдэг болно. Options -дотор гаргаж авах статистик, алдаатай утгыг
                                                                                         яах талаарх заалтыг хийж өгнө. Процедурт шаардлагатай бүх зүйлээ хийж өгч дууссан
                                                                                         гэж үзвэл ОК дарж үр дүнгээ харна.
Distances дотор Data are distances юмуу Create distances from data 2-ын аль нэгийг       Binomial Test процедур нь 2 категортой үзүүлэлтүүдийн хооронд вином тархалтаар
сонгоно. Хэрэв Data are distances-ийг сонгосон бол ядаж 4 хувьсагчийг сонгоод Shape-     шалгуур хийдэг. Ердийн байдлаар 2 группд тохирох параметр (probability
дотор зайн диссимляц хийх матрицын хэлбэрийг сонго.                                      parameter) 0.5 байна. Үүнийг солих бол test proportion дээр эхний группийн утгыг
       Хэрэв аналиц хийхээсээ өмнө зайг эх файлаасаа тодорхойлох бол ядаж нэг            бичиж өгч болно. Дараагийн группийн утга 1-ээс эхнийхийг хассанаар тооцогдоно.
хувьсагч сонгоод Measure- т зайг ямар аргаар тооцох болон бусад тодорхойлолтыг           Гарах статистик нь дундач стандарт хазайлт, минимум, максимум, алдаагүй
сонгож заана. Мөн ямар нэг үзүүлэлтээр бүлэглэж түүний категор бүрт тусгай матриц        ажиглалтын тоо, квартилис зэрэг байх болно.
байгуулж болох ба тэр үзүүлэлтээ Individual Matrices For – дотор оруулсан байх ёстой.    Энэ тестийг дуудахдаа: Analyze Nonparametric Tests Binomial... гэж ороод нэг
                                                                                         юмуу хэд хэдэн үзүүлэлт сонгоод үзэх статистик, алдаатай утгыг яаж тооцох
Шкалыгн үнэлгээг зөв хийлгэхийн тулд model- доторхи сонголтыг зөв хийх нь чухал.         зэргийг зааж өгөөд ОК дарж үр дүнгээ харна.
Хэмжээсийн Level of measurement-д Interval юмуу Ratio-г сонгох ба хэрэв сонгосон         Runs Test - Энэ процедур нь хувьсагчийн утгууд ямар ажиглалтууд давхцаж байна энэ
хувьсагч нь ordinal бол Untie tied-ийг бөглөж холбогдсон ажиглалтыг салгах нөхцөлийг     нь санамсаргүй байна уу гэдгийг шалгаж өгнө. Судалгаа хэт олон болон хэтэрхий
нээж өгнө.                                                                               цөөхөн ажиглалттай байхад түүнийг санамсаргүй гэж гаргах тохиолдол байдаг.
Conditionality- харьцуулалтын нөхцөлийг заах үүнийг алгоритмаас нарийн тодруулж          Гарах статистик нь дундач стандарт хазайлт, минимум, максимум, алдаагүй
үзэх хэрэгтэй.                                                                           ажиглалтын тоо, квартилис зэрэг байх болно.
Dimensions- шкал (масштабирование) хийх хэмжээсийг (размерность) заана. Рангийн
(range) тоо бүрт нэг бодолт хийгдэнэ. 1-6 –ийн хооронд дээд доод хязгаарыг зааж болох    6. 14. Time Series – Цаг хугацааны дараалал
ба minimum- д 1-ийг хэрэв Euclidean distance- г сонгосон бол авч болно. Нэг удаагийн
бодолтод minimum ба maximum 2-ыг ижилхэнээр ав.                                          Exponential Smoothing – Экспоненциал тэгшилгээ(сглаживание)
Scaling Model- Ямар шкал модел сонгож авахаа 2 янзаар зааж болох ба Individual
differences Euclidean distance model-ийг сонгосон үед таны мэдээлэлд тохирно гэж үзвэл   Энэ нь цаг хугацааны үзүүлэлтийг таамаглаж (прогноз) урьдчилан тооцоолж хэлдэг
negative subject weights-ийг бас сонгож авч болно.                                       процеур. Энэ үйлдлийг тухайн процедур е-гийн зэрэгт бүхий функцээр илэрхийлдэг
        Оptions-д орж Display- гаргаж авах үзүүлэлтүүдийг,                               учир Exponential Smoothing гэж нэрлэсэн байна.
Criteria- д итерац зогсоох нөхцөлийг зааж өөрчилж үзэж болноTo change the defaults,      Exponential Smoothing процедурыг дуудахдаа Analyze Time Series
enter values for S-stress convergence, Minimum S-stress value, and Maximum iterations.   Exponential Smoothing менюрүү дамжин орж нэг юмуу хэд хэдэн үзүүлэлтийг сонгон
Treat distances less than- нд заасан утгаас бага зайн утга тооцогдсон ажиглалт буюу      Variable(s) box дотор оруулна.
объект судалгаанаас хасагдана. Ингээд зааж өгөх тодорхойлолтууд дууссан бол ОК
дарж үр дүнгээ харж болно.
Үүний адил шкалын дараагийн PROXSCAL –тай процедурыг дуудаж ашиглаж болох
ба тэнд ойр төстэй байдлыг нэг баганын юмуу хэд хэдэн баганын хооронд тооцуулах
боломжтой. Тэхдээ эх үүсвэр нэг ба олон гэж 2 янзаар тооцоо хийх боломжтойг
заавраас харж тусламжийг сайтар ашиглах хэрэгтэй.

6. 13. Nonparametric tests – Параметргүй тест


                                           39                                                                                      40
  SPSS for WINDOWS       Математик Статистикийн судалгааны багц программ                    SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                                                          Arima Analysis

                                                                                                Энэ процедур цаг хугацааны болон цаг хугацааны биш нэг хэмжээст үзэгдлийг
                                                                                          судалдаг Arima (дундаж утгын шилжилтэд тулгуурласан авторегресс) нэртэй моделийг
                                                                                          хэрэгжүүлдэг.

                                                                                          Процедурыг дуудахдаа: Analyze Time Series Arima гэж дараалан дуудаж ороод
                                                                                          хамааран хувьсагчийг дуудаж Dependent box дотор хийгээд нэг юмуу түүнээс дээш
                                                                                          тооны үл хамааран хувьсагчийг Independent(s) box дотор оруулна.




       Хэрэв цаг хугацааны seasonal model -ийг Model нөхцөлд Custom гэж сонгоод
цаг хугацааны үечлэлийг тодорхойлж өгөх хэрэгтэй. Define Dates dialog on the (санамж:
seasonal model –ийн options нь Winters эсвэл Custom байх ба хэрэв та seasonal component
–ийг custom model дотор тодохойлно)
       Хэрэв Exponential Smoothing процедурт зөвхөн Trends option тодорхойлогдсон
үед хүчинтэй байна. Тодорхойлолт хийж дууссаны дараа ОК дарахад хандлагыг
тодорхойлох Fit хэмжигдэхүүн түүний алдааны хамт үзүүлэлт бүрт тодорхойлогдон
Data View дотор баруун гар талд нэмэгдэн орж ирсэн байна.

Autoregression Model – Энэ процедур шугаман моделийг авто регрессийн 1-р зэргийн
алдаатайгаар үнэлж гаргана.

Үнэлгээ хийлгэхийн тулд Analyze Time Series Autoregression менюнүүдээр дамжин орж
нэг хамааран хувьсагч Dependent box дотор бас нэг өөр үл хамааран хувьсагчийг сонгон
Independent(s) box дотор хийгээд үнэлгээ хийх техникээ Method дотроос сонгоно.            Autoregressive box дотор авто регрессийн дараалал(order) буюу хэдэн дараалсан
                                                                                          үзүүлэлт урдах үзүүлэлтдээ үл хамааран нөлөө үзүүлэхийг, Model- д дарааллын
Энэ процедур шугаман регрессийн моделийг анхан шатны алдааны үнэлгээний хамт              ялгааны хэмжээ, дундажийн шилжилтийн хэмжээ зэрэг моделд хамаарах утгын
тооцоолж өгдөг                                                                            сонголтыг хийнэ.
Регрессийн моделууд нь
       Exact maximum-likelihood                                                           Moving Average (ARIMA)-д q нь сөрөг биш тоо бөгөөд дундаж утгын шилжилтийн
       Cochrane-Orcutt                                                                    эрэмбэ (order of moving average of the process): 0 бол autoregressive process, 1 бол
       Prais-Winsten гэсэн 3 төрөлтэй байх бөгөөд тогтмол оруулах эсэхээ сонгож өгч       шилжилтийн дундажийн эхний ордер, 2 бол шилжилтийн дундажийн 2-дох ордер г.м
(Include constant in model) болно.
Save-ийг дарж шинээр тооцож үүсгэсэн хувьсагчид, үнэлгээний ялгавар тооцоолсон            Мөн үнэлгээ хийхийн өмнө тухайн үзүүлэлтүүдийн дараалалыг тусгай опцоор сонгон
интервалууд, конфиденциал интервалууд зэргийг хадгалуулж болно.                           хөрвүүлж (Transform list) болно. Тэдгээр нь:
                                                                                          -     None. Transform хийхгүй.
Options дээр дарж авторегрессийн параметрүүдийг зааж өгнө. Үүнд Rho-ийн анхны             -     Natural log. е суурьтай Натурал логорифмоор хөрвүүлэх.
утга энэ утга нь -1 ба 1-ийн хооронд утга авах ба тухайн үзүүлэлтүүдийн дараалалын        -     Log base 10. 10 суурьтай логорифмоор хөрвүүлэх.
утга нь урдах утгадаа аль болох ойр байлгах их утгыг заадаг параметр.
Convergence Criteria – итерац дуусах нөхцөл буюу итерацийн тооны дээд хэмжээ,             Хэрэв та сезонны модул тодорхойлсон бол сезонны параметрийг тодорхойлж өгөх
өөрчлөлтийн квадратын (Sum of squares change) нийлбэрийн утгыг зааж өгнө, энэ нь          хэрэгтэй тэхдээ Data menu дотор Define Dates –тай хамт үечлэлийг тодорхойлсон байх
итерац дуусгах хязгаарын нөхцөл болдог.                                                   шаардлагатай юм.

Display options – үр дүнгийн хүснэгтэд юу гаргаж харахаа зааж өгнө.                       Save дээр дарж шинэ үзүүлэлтүүд гаргаж авах бол тэдгээрийгээ харгалзан тодорхойлж
                                                                                          өгөх хэрэгтэй.
                                          41                                                                                      42
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ                 SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                                                      зориулагдсан. Үүнд шугаман регрессийн янз бүрийн шинжүүрүүд болон амьдралын
Options дээр дарж дээр тайлбарласаны адил гаргаж авах үзүүлэлтийн шинж чанарыг        мөрийн (life table) таблиц хэрэглэгддэг. Амьдралын мөрийн таблицын үндсэн санаа нь
тодруулж өгөх хэрэгтэй.                                                               ажиглалтын үеийг цаг хугацааны жижиг интервалуудад хуваахад оршино.
Arima процедур SPSS- программд Trends-ийн нөхцөл тодорхойлогдсон үед ажиллах
болно.                                                                                Дуудахдаа: Analyze Survival Life Tables... гэж ороод нэг цагийн судалгаанд хамрах
                                                                                      үзүүлэлтийг (time) сонгоод түүнийхээ time intervals-д шалгах хугацааны интервалыг
Seasonal Decomposition- Цаг хугацааны үзүүлэлтээр задлах                              зааж өг. Мөн цаг хугацааны үзүүлэлтийн утгыг үүсэхэд нөлөөлдөг үзүүлэлтийг status-
                                                                                      д хийж үүсгэгч утгыг нэг утгаар юмуу интервалаар зааж өгөх хэрэгтэй.
Энэ процедур нь цаг хугацааны нэмэлт факторыг тооцоолж өгдөг. Тэхдээ эх материал
дотор цаг хугацааны үзүүлэлт орсон байх шаардлагатай болохыг анхаар.
       Дуудаад нэг юмуу хэд хэдэн цаг хугацааны үнэлэх факторыг сонгоод Variable(s)
цонхонд оруул.
       Энэ процедурын нөхцөлд цаг хугацааны ямар модел (Multiplicative юмуу
Additive) сонгохыг заалгадаг.




                                                                                      Factor - life table-ийг гаргах категорийг тодорхойлох үзүүлэлтийг оруулж рангийг нь
Дундачийн жингийн шилжилтийг тооцох нь дундачийн шилжилтийн цувааг тооцох             зааж өгөх ба үүний дотор дэд категори болгож оруулах үзүүлэлт байвал үүний нэг адил
боломжийг 2 янзаар олгож байдаг.                                                      by factor-т зааж өгнө. Ингээд үр дүнг ОК товч дарж харж болно.
- All points equal - Ижил үечлэлийн хэмжээтэй дундачийн шилжилт бүх цэгээ             Kaplan-Meier Survival Analysis – Каплан-Меиер цагийн судалгаа (Өргөтгөсөн
тэнцүүгээр тооцно.                                                                    судалгааны вариант)
- End points weighted by .+1 гэсэн ижил диафазонтой дундачийн шилжилтийн              Kaплан-Meиer Процедура – цаг хугацааны зөвшөөрөгдсөн (цензур) тохиолдлуудыг
Хязгаарын цэг нь .5 –аар тооцно.                                                      үнэлэх модел юм. Kaплан-Meиer модель нь үзэгдэлийн нөхцөл биелж байх үеийн
                                                                                      нөхцөлт магадлалыг үнэлэх арга дээр тулгуурласан болно. Энд дээрх аргаас ялгагдах
Display Casewise listing – итерац бүрийн ард үр дүнг бичиж авхуулах бол mooynau       нэг зүйл нь strata- гэж сонгогдсон факторын дотор заагдсан үзүүлэлтийн хүрээнд
идэвхжүүлж өгнө.                                                                      судалгаа хийгдэнэ гэсэн үг юм. Дуудах арга нь дээрх процедурын адил байна.

Энэ процедур үр дүндээ тухайн үзүүлэлтийн фактор, цаг хугацааны холбогдолтой          Cox Regression Analysis - Кохс Регрессийн судалгаа
үзүүлэлтийг эх мэдээлэлд чинь хавсаргаж өгөх ба үечлэлийн цэг бүрт цаг хугацааны
индексийг тооцож гаргадаг.                                                            Кохс Регрессийн судалгаа нь зөвшөөрөгдсөн ажиглалтын хугацааг үзэгдэл рүү
                                                                                      моделчилдог арга юм. Гэхдээ энэ нь прогнозлогч хувьсагч (covariates) –ийг моделд
6. 15. SURVIVAL – Цагийн (Амьдрах хугацааны) судалгаа                                 оруулах боломж олгодог.
                                                                                      Кокс    Регресс нь цензор (зөвшөөрөгдсөн) тохиолдол биелсэн үед үйлчлэх ба
Life Tables – Амьдралын мөрийн таблиц                                                 ковариацийн коэффициент бүрийг тооцох, олон тооны ковариацын хэмжигдэхүүний
                                                                                      тухайн моделд нөлөөлөх нөлөөллийг тооцох боломжийг олгож өгдөг. Энэ процедурыг
Энэ процедур 2 үзэгдлийн (Ж: ажилд орсон ба ажлаас гарсан хугацааны хоорондох)        бас тасралтгүй ковариацуудын хэмжигдэхүүнд ашиглаж болно. Дуудах арга дээрх
хоорондох хугацааны тархалтыг шалгахад ашиглагддаг ба тухайн нэг цагийн интервалд     процедуруудтай төстэй байх болно.
үнэлэгдсэн магадлалыг ашиглан өөр цагийн агшинд байх ерөнхий магадлалыг үнэлэхэд
                                                                                      Compute Time-Dependent Covariate – Хугацааны хамааралтай Ковариацыг тооцох
                                        43                                                                                    44
  SPSS for WINDOWS        Математик Статистикийн судалгааны багц программ                       SPSS for WINDOWS          Математик Статистикийн судалгааны багц программ


                                                                                                     Хэрэв сонгосон үзүүлэлт чинь dichotomies байвал ямар утгыг нь тоолох гэж
Регрессийн Cox моделийг ашиглах үед түүнтэй хамт төвөгтэй байдлууд үүсч байдаг.               байгаагаа зааж, хэрэв категорийн үзүүлэлт бол тэр категорийнхоо рангийг (range)
Энэ нь тодорхой хугацааны дараах коэффициентуудын өөрчлөлт, ялгаатай цаг                      тодорхойлж өгөх хэрэгтэй. Дэд файл бүрт нэгэн утгатай нэр олгохыг анхаарах
хугацааны ялгаатай цэгүүд дээр ковариацууд өөр өөр байх явдал юм. Ийм нөхцөлд                 хэрэгтэй. Ингээд Add дээр дарахад тухайн үүсгэх дэд файлын нэр орно. Ингээд Close-
Регрессийн Cox моделийг ашиглаж цаг хугацааны хамааралтай ковариац тодорхойлох                г дарвал шаардлагатай файл үүссэн байх болно. Үүний адилаар шаардлагатай тооны
боломж гардаг байна.                                                                          файлаа үүсгээд төрөл бүрийн таблиц гаргаж авах ажилд орж болно.

Дуудахдаа Analyze Survival Cox w/ Time-Dep Cov... гэж ороод                                   Multiple Response Frequencies
T_ -д хугацаанаас хамаарсан утга олгох нэг илэрхийлэлийг Expression for- дотор
оруулж тодорхойлоод Model-ийг дарахад Cox Regression процедурт орно. Ингээд                   Энэ процедур нь давталтын анализын таблицуудыг (frequency tables) дээр тодорхойлсон
урьдчилан бодсон хугацааны хамааралтай ковариацыг Covariates дотор оруулж бусад               Multiple Response Define Sets-процедурын бэлтгэсэн файлуудыг ашигладан хийдэг.
бүх сонголтоо хийж дуусгаад моделоо ажиллуулна.                                               For multiple dichotomy sets, category names shown in the output come from variable labels
                                                                                              defined for elementary variables in the group. If the variable labels are not defined, variable
6. 16. Define Multiple Response Sets-                                                         names are used as labels. For multiple category sets, category labels come from the value
Олон төрөл (хариултат) судалгаа                                                               labels of the first variable in the group. If categories missing for the first variable are present
                                                                                              for other variables in the group, define a value label for the missing categories.
Энэ процедур нь ажиглалтын эх файлаас энгийн үзүүлэлтүүдийг бүлэг болгон дэд (20
хүртэл тооны) файлууд болгоод тэдгээрээсээ хэрэгцээтэй төрөл бүрийн таблиц                    Алдаатай утгуудын (Missing Values) хувьд тэдгээрийг судалгаанд хамруулах эсэхийг
(frequency tables and crosstabulations) болгон гаргаж авах боломж олгоно. Дэд файл            харгалзах цонхонд нь сонгож зааж өгөх хэрэгтэй.
бүр нэгэн утгат нэртэй, 7 хүртэл симболоос бүрдсэн (дараах симболуудыг ашиглаж
болохгүй: casenum, sysmis, jdate, date, time, length, and width) байх ёстой бөгөөд сүүлд      Ингээд ОК дарахад нийт хариултын тоо, ажиглалт, утгат болон алдаатай ажиглалтын
нь урдаа нэг симболоор эх файлтайгаа холбогдох шалтгаантай. Мөн дэд файлуудыг                 хувь зэрэг үзүүлэлтүүд гарч ирнэ.
устгах (Remove), доторхи үзүүлэлтийг нь солих (change) боломжтойгоос гадна .
                                                                                              Multiple Response Crosstabs
 Select Categories to create a multiple category set having the same range of values as the
component variables. Enter integer values for the minimum and maximum values of the range      Энэ нь дээрхийн адил Multiple Response Define Sets-процедурын бэлтгэсэн файлуудыг
for categories of the multiple category set.                                                  ашиглан Crosstabs .. хийдэг зарчмыг баримтлан гарах таблицуудыг бэлтгэнэ. Орох
                                                                                              үзүүлэлт зарчмуудаа тодорхойлсоны дараа ОК –г дарж гарах таблицаа үзэж болно.

                                                                                              6. 17. Missing Value Analysis - Алдаатай утгын анализ

                                                                                              Алдаатай утгын процедур нь дараах 3 гол үүргийг гүйцэтгэнэ. Үүнд:

                                                                                              Алдаатай утгууд хаана байгаа, тэдгээр нь байх утгаасаа хир их хазайж хэтэрсэн, байх
                                                                                              ёстой утгаа огт аваагүй байгаа зэргийг тодорхойлж өгнө.
                                                                                              Шалгагдаж байгаа үзүүлэлтүүдийн дундаж, стандарт хазайлт, ковариац, корреляц
                                                                                              зэргийг зохих математик аргууд (listwise, pairwise, regression, or EM (expectation-
                                                                                              maximization)) –ыг хэрэг тооцож өгнө.
                                                                                              Шалгагдаж байгаа үзүүлэлтүүдийн бүрэн бүтэн байдлыг шалгаж бүрэн болгох
                                                                                              нөхцөлийг алдаа багатайгаар тогтоох тооцоонуудыг хийж өгнө.

                                                                                              Ингээд холбогдох үзүүлэлт, характеристикүүдийг тодорхойлж алдаатай үзүүлэлттэй
                                                                                              ажиглалтаас алдаатай (MISSING) үзүүлэлтгүй ажиглалтын баганыг тодорхойлж өгнө.

                                                                                              Дуудах: Missing Value Analysis менюнээс Analyze,       Missing Value Analysis –ийг
                                                                                              дарж ороод ядаж нэг шалгах тоон үзүүлэлт сонгож оруулаад категор болох (categorical
                                                                                              variables (numeric or string)) үзүүлэлтийн дээд(Maximum) хязгаарыг сонгоно.
Дуудахын тулд : Analyze Multiple Response Define Sets гэж ороод 2 юмуу түүнээс
дээш тооны үзүүлэлтийг Variable in set –д сонгож оруулна



                                            45                                                                                                46
  SPSS for WINDOWS      Математик Статистикийн судалгааны багц программ




       Дэд меню дотор:
Patterns - ямар үед алдаатай утгыг гаргаж үзүүлэх тэхдээ ямар бүлгийн үзүүлэлтээр
хэрхэн ялгаж харуулах зэргийг
Descriptives – алдаатай утгын ямар статистикийг тооцуулж авах зэргийг зааж өгнө.
estimation - Алдаатай утгын үнэлгээг тооцох аргаа сонгож өгнө
Хэрэв та EM юмуу Regression – г сонгох бол түүнд шаардагдах тархалт, регрессийн
арга холбогдох файлын нэрээ зааж өгөх хэрэгтэй.

Ингээд зааж өгөх ёстой зүйлсээ бүрэн заасан гэж үзэж байгаа бол ОК дарж үр дүнгийн
хүснэгтийг шууд авах эсвэл PASTE дарж SYNTAX болгон авч хадгалаад бүтнээр нь
юмуу хэсэгчилэн дуудаж болно.

Энд нэг гол анхаарах зүйл бол алдаатай бөглөгдсөн гэж үзэж байгаа үзүүлэлтийг хэрэв
категорчлоогүйгээр авбал тухайн үзүүлэлтийн алдаатай утгын            үнэлгээг бүх
ажиглалтын хэмжээгээр хийх ба харин категорчлох үзүүлэлт оруулбал категорийн
төрөл бүрт үнэлгээ хийж өгдөг болохыг ялгаатайгаар ойлгож авах нь чухал.




                                        47

								
To top