‫‪1‬‬
‫ד"ר יצחק וייס‬
‫רגרסיות וניתוחי שונות‬
‫באמצעות ‪SPSS‬‬
‫מהדורת תשע"ג ©‬
‫‪2‬‬
‫ב "ה‬
‫מבוא‬
‫החוברת שלפנינו מקיפה את עיקר החומר הנלמד כיום במסגרת לימודי מ‪.‬א‪.‬‬
‫באוניברסיטאות‪ .‬החוברת ערוכה כך שניתן ללמוד ממנה את החומר ללא רקע מוקדם‬
‫בסטטיסטיקה ובשיטות מחקר‪ .‬כמו כן החומר הקשור בתוכנת ‪ SPSS‬הסטטיסטית ניתנת‬
‫במלואה גם ללא ידע קודם‪.‬‬
‫החומר בחוברת כולל מתאם ורגרסיה לסוגיה‪ ,‬ניתוחי שונות חד ודו כיווניים עם‬
‫אינטראקציה וניתוחי ‪ . POST-HOC‬הוא בנוי בשיטה של מחקר ‪ -‬דוגמה בנושא מסוים‪ ,‬אותו‬
‫חוקרים בכל מיני כיוונים תוך שימוש במירב הכלים הסטטיסטיים האפשריים והסבירים‪.‬‬
‫התלמיד למעשה עוקב ומשתתף בפועל בתהליך המחקר ומעבד את הנתונים שהוא בעצמו אסף‪,‬‬
‫כאשר החוברת מדריכה אותו איך לעשות זאת‪ ,‬ואיך לעקוב ולהבין את החומר‪.‬‬
‫ד"ר יצחק וייס‬
‫‪3‬‬
‫תרגיל לימודי מסכם בסטטיסטיקה ל‪MA-‬‬
‫תרגיל המחקר שלפנינו מהווה בסיס ללימוד החומר בסטטיסטיקה ל‪ . M.A.-‬ביצוע התרגיל‬
‫מלווה בהסברים ובהנחיות שמאפשרים למתרגל ללמוד היטב את החומר‪ .‬תוכנת ‪ SPSS‬מלווה‬
‫את ביצוע המחקר‪ .‬רכישת הידע הסטטיסטי מתבצעת על ידי ניתוח והבנת הפלטים הכרוכים‬
‫במחקר‪.‬‬
‫לצורך ביצוע תרגיל זה עליך לפעול לפי ההנחיות הבאות‪:‬‬
‫‪ .1‬לאסוף נתונים של כ‪ 60-‬נבדקים‪.‬‬
‫‪ .2‬להשתמש בשאלון מיומנויות קריאה המצורף בסולם ליקרט מ‪ 1-‬עד ‪ .5‬התשובה עליהם‬
‫היא בין ‪ 1-‬לא מסכים בכלל‪ ,‬ו‪ 5 -‬מסכים מאוד‪.‬‬
‫‪ 4 .3‬שאלות הם במשמעות הפוכה‪.‬‬
‫‪ .4‬יש לאסוף נתוני רקע באמצעות "שאלון פרטים אישיים" שיכלול‪:‬‬
‫א‪ .‬שני משתנים קטיגוראליים )בדידים‪-‬עם ‪ 3‬ערכים לאחד מהם( גיל הנבדקים )צעירים‪,‬‬
‫מתבגרים‪ ,‬מבוגרים ומין הנבדקים )בנים בנות(‪ .‬מספרי הנבדקים צריכים לשאוף להיות‬
‫שווים בכל תא ניסויי‪ ,‬בהתאם לדוגמה הבאה‪.‬‬
‫גיל‬
‫יסודי‬
‫תיכון‬
‫סטודנטים‬
‫מגדר‬
‫בנים‬
‫‪N=10‬‬
‫‪N=10‬‬
‫‪N=10‬‬
‫בנות‬
‫‪N=10‬‬
‫‪N=10‬‬
‫‪N=10‬‬
‫ס"ה במקרה זה ‪ 60‬נבדקים‪.‬‬
‫ב‪ .‬שלושה ציונים רציפים ‪ :‬ציון הישגים בעברית‪ ,‬אנגלית ומתימטיקה‬
‫ג‪ .‬שנות השכלת אב ושנות השכלת אם‪ ,‬מגזר בית הספר )מ"מ‪ ,‬ממ"ד‪ ,‬אחר(‪ .‬המשתנים‬
‫יופיעו בשאלון פרטים אישיים – בשאלון עצמו‪.‬‬
‫‪ .5‬הנתונים שיאספו יוקלדו לקובץ ‪ excell‬שייקרא )‪.(datatar.xls‬‬
‫מפתח הנתונים יכלול את המשתנים הבאים‪:‬‬
‫‪ID‬‬
‫מספר סידורי‬
‫‪ AGE‬גיל הנבדק בשנים‬
‫‪ HEB‬ציונים בעברית‬
‫‪ ENG‬ציונים באנגלית‬
‫‪ MAT‬ציונים במתימטיקה‬
‫‪ GENDER‬מיגדר‪ :‬זכר )‪ (1‬נקבה )‪(2‬‬
‫‪ SCHTYPE‬מגזר בית ספר‪ .1 :‬מ"מ ‪ .2‬ממ"ד‪ .3 .‬אחר‬
‫‪ EDUAV‬שנות השכלת האב‬
‫‪ EDUEM‬שנות השכלת האם‬
‫‪4‬‬
‫העבודה תוגש מודפסת‪.‬‬
‫להלן סעיפי העבודה‬
‫מבוא‬
‫)מבוא קצר המסביר מה המטרה‪ ,‬מה העבודה בודקת ומהי שאלת המחקר(‬
‫שיטת המחקר‬
‫‪ .1‬תיאור הליך ביצוע המחקר )איך העברת את השאלונים‪ ,‬איפה‪,‬‬
‫אנונימיות‪ ,‬קשיים וכו'(‪.‬‬
‫‪ .2‬תיאור כללי ביותר של אוכלוסיית המחקר‪ .‬אופי האוכלוסיה‬
‫מכאן עוברים לניתוח המחשב‪.‬‬
‫חלק א‪ :‬הכנת הנתונים לניתוח סטטיטי‬
‫א‪ .‬העברת הנתונים מאקסל ויצירת קובץ נתונים קבוע ב‪SPSS-‬‬
‫שלבים‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫עמודים‬
‫בחוברת‬
‫המשימה‬
‫העברת‬
‫נתונים‬
‫מאקסל ל‪-‬‬
‫‪SPSS‬‬
‫בדיקת‬
‫שכיחויות על‬
‫כל המדגם‬
‫שלבי עבודה‬
‫הפקודה‬
‫שמירה‬
‫‪Save as‬‬
‫‪data.sav‬‬
‫קובץ נתונים הכי‬
‫חשוב‬
‫>‪Analyze>descriptive‬‬
‫‪frequency‬‬
‫לא שומרים את הפלט‬
‫)‪(Frequency.spv‬‬
‫מוחקים קובץ זה‬
‫‪5‬‬
‫קידוד הנתונים בקובץ אקסל ‪datatar‬‬
‫כניסה ל‪ SPSS-‬ופתיחת ‪DATATAR‬‬
‫‪6‬‬
‫שלב ‪ :1‬העברת הנתונים מקובץ האקסל לתוך ‪) SPSS‬יש להגדיר את הקובץ כאקסל ב‪( SPSS-‬‬
‫כניסה לקובץ אקסל מה‪SPSS-‬‬
‫‪7‬‬
‫שמירה ומתן שם ‪DATA‬‬
‫‪---‬‬
‫‪8‬‬
‫יציאה‬
‫שלב ‪ :2‬חישוב שכיחויות לבדיקת תקינות הנתונים‬
‫‪analyze > descriptive statistic >frequencies‬‬
‫‪9‬‬
‫לוח שכיחויות )תוצאה(‬
‫לא שומרים‬
‫עד כאן הכנת הקובץ‬
10
:‫ ניתוח ודיווח על המשתנים הבדידים‬.‫ב‬
data.sav
‫אין פלט‬
Recode into different agegr
‫מקבלים טור נוסף בקובץ נתונים בשם‬
agegr
Freqcross.spv Analyze>descriptive>frequencies
Freqcross.doc Analyze>descriptive>crosstab
1 ‫פלט‬
3 ‫יצירת‬
‫קבוצות גיל‬
‫באמצעות‬
agr
‫בדיקת‬
-‫שכיחויות ו‬
crosstab
‫על משתנה‬
‫גיל ומין‬
3
4
.AGEGR ‫ לתוך משתנה חדש‬RECODE ‫ קבוצות גיל באמצעות פקודת‬3 ‫ יצירת‬:3 ‫שלב‬
(frequencies) ‫תחילה פקודת שכיחויות‬
Analyze>descriptive statistics>frequencies
‫‪11‬‬
‫בוחרים משתנה גיל )‪(age‬‬
12
:‫תוצאות בפלט‬
FREQUENCIES VARIABLES=age
/ORDER=ANALYSIS.
Frequencies
[DataSet1] G:\My doc\courses\Statistics\‫\חוברת תשעג‬spssma2\data.sav
Statistics
‫גיל הנבדקים‬
Valid
60
N
Missing
0
‫גיל הנבדקים‬
Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
11
17
28.3
28.3
28.3
12
3
5.0
5.0
33.3
16
10
16.7
16.7
50.0
17
9
15.0
15.0
65.0
18
1
1.7
1.7
66.7
19
1
1.7
1.7
68.3
20
2
3.3
3.3
71.7
21
3
5.0
5.0
76.7
22
5
8.3
8.3
85.0
23
2
3.3
3.3
88.3
24
2
3.3
3.3
91.7
25
2
3.3
3.3
95.0
32
1
1.7
1.7
96.7
33
1
1.7
1.7
98.3
36
1
1.7
1.7
100.0
60
100.0
100.0
Valid
Total
:‫ קבוצות גיל‬3 ‫מתקבלות‬
33% ‫ צעירים‬18 ‫ עד גיל‬.1
33% ‫ מתבגרים‬21 ‫ עד‬19 ‫ מגיל‬.2
33% ‫ ומעלה מבוגרים‬22 ‫ מגיל‬.3
13
Transform – recode – into different variable
‫‪14‬‬
‫הצעירים מ‪ 19-‬ומטה‪:‬‬
‫מתבגרים ‪19-21‬‬
‫‪15‬‬
‫מבוגרים מגיל ‪ 22‬ומעלה‬
‫‪16‬‬
‫שלב ‪ :4‬תיאור המשתנים הדמוגרפיים הבדידים על פי שכיחויות‪ :‬ביצוע פקודת‬
‫שכיחויות ו‪ crosstabs-‬על המשתנים הבדידים )גיל ומין(‬
‫‪Analyze – descriptive – Frequencies‬‬
17
:‫פלט התוצאות‬
crosstabs ‫פקודת‬
‫מערך המחקר‬
Analyze descreptive statistics crosstabs
18
19
file---save as - crossfreq.spv
:SPSS ‫שמירת קובץ הפלט בפורמט של‬
word-‫העברה ל‬
20
word-‫ב‬
‫פלט שכיחות‬
FREQUENCIES VARIABLES=gender agegr
/ORDER=ANALYSIS.
Frequencies
[DataSet1] C:\Users\isaac\Desktop\‫\חוברת תשעג‬spssma2\data.sav
Statistics
gender
Valid
agegr
60
60
0
0
N
Missing
Frequency Table
gender
Frequency
Valid
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
1
30
50.0
50.0
50.0
2
30
50.0
50.0
100.0
Total
60
100.0
100.0
21
agegr
Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
1.00
40
66.7
66.7
66.7
2.00
6
10.0
10.0
76.7
3.00
14
23.3
23.3
100.0
Total
60
100.0
100.0
Valid
CROSSTABS
/TABLES=gender BY agegr
/FORMAT=AVALUE TABLES
/CELLS=COUNT ROW COLUMN
/COUNT ROUND CELL.
Crosstabs
[DataSet1] C:\Users\isaac\Desktop\‫\חוברת תשעג‬spssma2\data.sav
Case Processing Summary
Cases
Valid
N
gender * agegr
60
Missing
Percent
N
100.0%
Total
Percent
0
0.0%
N
Percent
60
100.0%
gender * agegr Crosstabulation
agegr
1.00
Count
1
Total
2.00
3.00
20
3
7
30
% within gender
66.7%
10.0%
23.3%
100.0%
% within agegr
50.0%
50.0%
50.0%
50.0%
20
3
7
30
% within gender
66.7%
10.0%
23.3%
100.0%
% within agegr
50.0%
50.0%
50.0%
50.0%
40
6
14
60
% within gender
66.7%
10.0%
23.3%
100.0%
% within agegr
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
gender
Count
2
Count
Total
‫‪22‬‬
‫הקבצים שנשמרו עד כה בתיקייה‪SPSSMA-‬‬
‫‪Datatar.xls‬‬
‫‪data.sav‬‬
‫‪Freqcross.spv‬‬
‫‪Freqcross.doc‬‬
‫א‪ .‬אילו משתנים שימשו כבלתי תלויים‬
‫משתנה בלתי תלוי ‪ :1‬גיל התלמידים‪ :‬צעירים‪ ,‬מתבגרים‪ ,‬מבוגרים )בדיד ‪ 3‬ערכים(‪.‬‬
‫‪ :2‬מגדר‪ :‬בנים )‪ ,(30‬בנות )‪) (30‬בדיד ‪ 2‬שני ערכים(‪.‬‬
‫תיאור הרקע הדמוגרפי של אוכלוסיית המחקר‬
‫‪ .1‬במדגם ‪ 30‬בנים שהם ‪ 50%‬ו‪ 30-‬בנות ‪50%‬‬
‫‪ .2‬במדגם ‪ (33.33%) 20‬צעירים‪ (33.33%) 20 ,‬תלמידים בינוניים‪ ,‬והטובים ‪(33.33%) 20‬‬
‫תלמידים‬
‫ב‪ .‬מהו מערך המחקר?‬
‫גיל‬
‫מגדר‬
‫בנים‬
‫‪50%‬‬
‫בנות‬
‫‪50%‬‬
‫צעירים‬
‫‪N=10‬‬
‫‪33%‬‬
‫‪N=10‬‬
‫‪33%‬‬
‫מתבגרים‬
‫‪N=10‬‬
‫‪33%‬‬
‫‪N=10‬‬
‫‪33%‬‬
‫מבוגרים‬
‫‪N=10‬‬
‫‪33%‬‬
‫‪N=10‬‬
‫‪33%‬‬
‫ג‪ .‬ניתוח משתנים רציפים‪:‬‬
‫‪5‬‬
‫ביצוע היפוך‬
‫על שאלות ‪1‬‬
‫‪30 27 18‬‬
‫‪6‬‬
‫בדיקת‬
‫מהימנויות ל‪4-‬‬
‫גורמים‬
‫‪Analyze>scale>reliability‬‬
‫‪7‬‬
‫יצירת סולמות‬
‫לשאלון‬
‫‪compute‬‬
‫מקבלים ‪ 4‬טורים חדשים‬
‫בקובץ נתונים‬
‫‪targilr.sav‬‬
‫אין פלט‬
‫‪8‬‬
‫בדיקת‬
‫ממוצעים על‬
‫כל המשתנים‬
‫הרציפים‬
‫>‪Analyze>descriptive‬‬
‫‪descriptive‬‬
‫‪Des.spv‬‬
‫‪Des.doc‬‬
‫פלט ‪3‬‬
‫‪Recode into same‬‬
‫‪variables‬‬
‫‪datar.sav‬‬
‫אין פלט‬
‫יש קובץ נתונים‬
‫חדש‬
‫‪Rel.spv‬‬
‫‪Rel.doc‬‬
‫פלט ‪2‬‬
23
‫ למשתנים רציפים‬recode ‫ פקודת‬.5
Transform – recode – into same variable
‫‪24‬‬
‫שמירה בשם קובץ חדש ‪ datar.sav‬שבו מופיעה האות ‪ r‬מלשון היפוך‬