SPSS, który oznacza pakiet statystyczny dla nauk społecznych, jest aplikacją, która może pomóc w ilościowej obsłudze danych. Przed SPSS badacze musieli ręcznie przeprowadzać testy statystyczne zestawów danych. Jednak SPSS automatyzuje ten proces. SPSS pozwala nie tylko na przeprowadzanie testów statystycznych, ale także na wykorzystanie SPSS do innych celów.
Gromadzenie i organizacja danych
SPSS jest często wykorzystywany przez naukowców jako narzędzie do gromadzenia danych. Ekran wprowadzania danych w SPSS wygląda podobnie jak inne oprogramowanie arkusza kalkulacyjnego. Możesz wprowadzić zmienne i dane ilościowe i zapisać plik jako plik danych. Co więcej, możesz porządkować swoje dane w SPSS, przypisując właściwości różnym zmiennym. Na przykład można wyznaczyć zmienną jako zmienną nominalną, a informacje te są przechowywane w SPSS. Gdy następnym razem uzyskasz dostęp do pliku danych, który może być tygodniami, miesiącami, a nawet latami, będziesz mógł dokładnie zobaczyć, jak uporządkowane są twoje dane.
Dane wyjściowe
Po zebraniu danych i wprowadzeniu ich do arkusza danych w SPSS, możesz utworzyć plik wyjściowy z danych. Na przykład możesz utworzyć rozkłady częstotliwości danych, aby określić, czy Twój zestaw danych jest normalnie dystrybuowany. Rozkład częstotliwości jest wyświetlany w pliku wyjściowym. Możesz wyeksportować elementy z pliku wyjściowego i umieścić je w pisanym artykule badawczym. Dlatego zamiast odtwarzać tabelę lub wykres, można pobrać tabelę lub wykres bezpośrednio z pliku wyjściowego danych z SPSS.
Testy statystyczne
Najbardziej oczywistym zastosowaniem dla SPSS jest używanie oprogramowania do przeprowadzania testów statystycznych. SPSS ma wszystkie najczęściej używane testy statystyczne wbudowane w oprogramowanie. Dlatego nie będziesz musiał ręcznie wykonywać żadnych równań matematycznych. Po uruchomieniu testu statystycznego wszystkie powiązane wyjścia są wyświetlane w pliku wyjściowym danych. Możesz również przekształcać swoje dane, wykonując zaawansowane transformacje statystyczne. Jest to szczególnie przydatne w przypadku danych, które nie są normalnie dystrybuowane.
