Category: история

Category was added automatically. Read all entries about "история".

husky

Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике, 1982 (на русском)

эл. вариант в интернете смог скачать с некоторым трудом (то зарегиться надо, то денег хотят за скачку, то ссылка устарела). Наверное, другие испытывают такие же сложности при поиске. Поэтому выкладываю сюда.

Выходные данные:

Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход.
Пер. с английского Е.З. Демиденко. Предисловие Ю.Н.Тюрина.
Москва, "Финансы и статистика", 1982.


ссылка: http://ifolder.ru/21729926
зеркало: http://rapidshare.com/files/446387942/runion_p_spravochnik_po_neparametricheskoy_statistike1982.djvu
реал

даты

Есть данные по кадровому составу предприятия (с 1995 по 2009 годы) следующего вида (набор переменных):
Дата рождения (dd.mm.yyyy)
Пол (1 – М, 2 – Ж)
Дата приема на работу (dd.mm.yyyy)
Категория работника (1 – рабочий, 2 - специалист, 3 – руководитель, 4 – служащий)
Стаж работы на предприятии (стаж на установленную дату расчетов, например на 31.12.1996)
Дата увольнения (dd.mm.yyyy) – (для работающих в настоящее время значение установлено как 01.01.2099)
Причина увольнения (для уволенных 14 возможных причин, для работающих установлено значение 999)
Группирующая переменная 1: Статус работника (1 – работающие, 2 – уволенные) – это просто две отдельные базы, слитые в одну.
Дополнительная переменная: Текущий возраст (возраст на установленную дату расчетов, например на 31.12.1996)
Дополнительная переменная: Фильтр (1 – участвует в анализе, 0 – исключен)
На основе этих данные хотелось бы получить срез по кварталам каждого года (начинания с 1995):
рассчитать возраст работников на определенную дату (например, на конец 1 квартала 1995 года или только на 31.12.1995) и занести полученное значение в переменную Текущий возраст.
установить в переменную Фильтр значение 0, если на расчетную дату (например, 31.12.1995 года) работник еще не работает (дата приема > расчетная дата)

Если с 1 делал это так:
COMPUTE Age=DATEDIFF(today_dateGlob,Датарождения,"years").
EXECUTE.
где today_dateGlob – переменная, значение которой для каждого наблюдения равно 28.08.2009
Это мне не совсем нравится, можно ли реально как-то задать глобальную переменную даты?

Со 2 пунктом так и не смог разобраться.
Если только делать так:

USE ALL.
COMPUTE filter_$=(today_dateGlob > = Датаприеманаработу).
VARIABLE LABEL filter_$ 'today_dateGlob > = Датаприеманаработу (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMAT filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.

Но опять проблема как в 1 пункте



Posted via mobilebloger
Пионерка

Корреляционные плеяды

Вопрос не совсем про SPSS. Часто ли в работах вам приходится строить корреляционные плеяды? Какие вы видите "за" и "против" этого способа отображения связей.
Есть ли какой-то софт, для автоматического построения оных?
сопротивление

"Размножение данных" и количество степеней свободы

В прошлый раз я спрашивал уважаемых коллег о том, как развернуть матрицу социометрии с выводом в одну строку дополнительной информации про обоих участников пары. Огромное спасибо businda и gorgonops за помощь, задача оказалась вполне легко решаемой средствами SPSS.

Собственно, в том исследовании, данные по которому я обрабатывал, ставилась гипотеза о том, что отношение к однокласснику будет за полгода улучшится при условии того, что они ходят в один и тот же кружок. И вот у меня созрел такой вопрос - есть ли какой-то более-менее внятно прописанный способ учитывать при обработке падение степеней свободы?

Я вот что имею в виду - в одном из исследуемых классов таких пар школьников, которые ходили бы в один кружок, набралось всего 14 штук. В данном случае особой проблемы не было, тем более, что всё равно ничего особенного не получилось. Но проблема могла быть вот такая - эти 14 пар могли появиться в результате взаимодействий, например, восьми школьников, один из которых ходит во все семь возможных кружков, а остальные - каждый в свой. В итоге четырнадцать случаев не являются независимыми, а все привязаны к одному школьнику. Я думаю, что такие данные, в принципе, можно как-то обрабатывать, пересчитывая количество степеней свободы и соответственно корректируя уровень значимости обнаруженных взаимосвязей. Но как?

Более простой и часто встречающийся пример (с которым я также до сих пор не знаю, что делать) - исследование взаимосвязи признаков руководителя с признаками подчинённых. Обследовано 10 подразделений некого банка, имеются сведения о начальниках и их подчинённых, всего 50 человек... Тут разве что можно попробовать объединять подразделения в группы подразделений и сравнивать между собой их сотрудников, но всё равно.

Пользуясь случаем, шлю луч любви научным руководителям, утверждающим подобные схемы.
Задумчивость

Графы

Уважаемые коллеги ,подскажите, пожалуйста, какая программа может нарисовать корреляционные графы, так чтобы они воспринимались красиво и адекватно. У меня StutPlus, по ходу, там нет такой фоункции.
Спасибо
с медведем
  • akme_

Еще один чайник!

Уважаемые опытные пользователи, помогите советом!
У меня главный вопрос иследования - ранжирование по значимости показателей качества.
К своему стыду, напрочь забыла как учили обрабатывать такие вопросы в институте :(
То есть у меня есть 9 переменных, с ранговой шкалой и значениями от 1 до 9.
Как проранжировать эти переменные относительно друг-друга в SPSS?
Будьте снисходительны :)
Ок!

Корреляционные плеяды.

Здравствуйте, подскажите, пожалуйста, как с помощью SPSS построить корреляционные плеяды? И возможно ли это?
Или, может быть существует какой-нибудь другой способ графического представления несимметричной (и симметричной) корреляционной матрицы?
Заранее спасибо :)
for_special_theme

Года и факторный анализ

Уважаемые члены сообщества!
Представьте, у Вас есть данные на выборку людей с перечнем различных заболеваний, датой постановки диагноза. Также имеется набор годов начала употребления запрещенных препаратов.
<hr>
то есть два случая выглядят так:
              |сифилис|
гепатит С| героин| алкоголь
1.           |1976       |1986         |1975     | 1990          
2.           | 0             |1997         | 1994    | 0                  и т.д.

То есть при упрощенном дихотомическом перекодировании матрица имеет вид:
              |сифилис| гепатит С| героин| алкоголь
1.           | 1             | 1               | 1            | 1         
2.           | 0             | 1               | 1            | 0                

заказчик требует проведение факторного анализа и ни в какую другую корреляционную сторону направить его не удаётся. Возможно ли при таком наборе данных его провести? Факторный анализ проводят на интервальных шкалах, как тогда быть с представленными данными. Может быть, предложить еще какой-нибудь вид анализа, который может показаться "не банальным". Задача заказчика формулируется примерно так: "выделить основные факторы, которые покажут различия в сформированных подгруппах". Помогите, пожалуйста.
essen

HELP!!!

При проведении факторного анализа в SPSS программа не разбивает исходный массив данных на факторы, а пишет следующее:

There are fewer than two cases, at least one of the variables has zero variance, there is only one variable in the analysis, or correlation coefficients could not be computed for all pairs of variables. No further statistics will be computed.

Вольный перевод: Имеется менее чем два случая, когда по крайней мере одна из переменных имеет нулевую разницу, в анализе есть только одна переменная, или коэффициенты корреляции не могли быть вычислены для всех пар переменных. Никакая дальнейшая статистика не будет вычислена.

Числовые значения в матрице, которая подвергается факторизации, равны 1 и 0 и имеет она примерно Collapse )



СКАЖИТЕ, ЧТО НЕ ТАК? ПОЧЕМУ СПСС НЕ СЧИТАЕТ?

Кстати, Statistica 6.0 тоже пишет что-то подобное. но в итоге выдает разбивку на факторы.
husky

как провести частичное транспонирование?

Коллеги, вот такой вопрос, довольно срочный. Есть такая таблица, где часть данных расположена одним образом (по стобцам - переменные, по строкам - кейсы), часть - наоборот. Выглядит это примерно так:

ИмяГод рожденияПолГородемейл
Иван1965ММоскваivan@mail.ru
Семейное положениеженат   
Образованиевысшее   
Опыт работы6 лет   



И так подряд полторы тысячи раз подряд. Нужно транспонировать часть данных, чтобы была нормальная обычная матрица для анализа:

Имягод рожденияполгородемейлсемейно е положениеобразованиеопыт работы
иван1965ммоскваivan@mail.ruженатвысшее6 лет

и так далее

Вопрос - как это сделать средствами СПСС (у меня 13 версия, сейчас другие недоступны)

update: если кто скажет, как сделать в excel - тоже буду признателен

update2: благодарю, мне подсказали 2 отличных решения. Одно в экселе, другое в спсс (через синтаксис)