Каждому человеку хоть раз приходилось сталкиваться с тестовыми опросами. Кто-то его проходил, а кому-то и доводилось обрабатывать их. В нашем случае, для удобства обработки опросов, будем использовать среду SPSS и с ее помощью узнаем необходимые данные этим опроса, что позволит сделать полный анализ.
Проблемами использования программной среды SPSS занимались многие ученые. С.М.Осадчая, Р.В. Войкин представили SPSS как инструмент анализа и описательной статистики факторов потребительского поведения [1]. А.А.Серов провел скоринг экспериментальных данных с применением прогнозных моделей в среде пакета SPSS [2]. Н.М.Клепикова, Е.О.Шамшикова, Е.Ю.Куксина применяли SPSS для исследования взаимосвязи завистливости и самоотношения личности [3]. Использование статистического пакета SPSS в преподавании статистических дисциплин у студентов различных специальностей показала И.В.Тифанова [4]. А.А.Попов [5-6] применял SPSS для анализа экономики региона. Применение SPSS в измерении результативности деятельности таможенных органов исследовал А.Ю.Дианов [7]. Особенности моделирования латентных изменений с помощью SPSS показал Р.И.Остапенко [8-9]. О.А.Сдвижков применил задачи оптимизации в кластерном анализе [10]. Зарубежные ученые используют SPPS в своих исследованиях [11, 12]. Р.И.Баженов и др. показали опыт применения различных программных систем для анализа данных [13-16].
Объектом исследования стали анкеты опрошенных студентов разных вузов Дальнего Востока. Исследование проводилось с помощью опросника самоорганизации деятельности (ОСД), методики определения общего показателя субъект-объектных ориентаций (ОЖО), методики определения уровня групповой сплоченности Сишора, методики определения ценностно-ориентационного единства (ЦОЕ). В анкету был добавлен вопрос о вхождении респондентов в различные студенческие организации.
Целью исследования является нахождение каких-либо зависимостей в данных.
В результате обработки данные имеют следующие столбцы:
1) ОСД – Планомерность; Целеустремленность; Настойчивость; Фиксация; Самоорганизация; Ориентация на настоящее; Общий суммарный балл по ОСД;
2) ОЖО – Общий показатель субъект -объектных ориентаций О; Трансситуационная изменчивость Ои; Трансситуационный локус контроля Ол; Трансситуационная направленность освоения мира Оо; Трансситуационная подвижность Оп; Трансситуационное творчество От;
3) Уровень групповой сплоченности Сишора;
4) ЦОЕ
-
Отношение к учебе – Дисциплинированность (1); Целеустремленность (16); Внимательность (25); Прилежание (18); Трудолюбие (6);
- Общий стиль поведения и деятельности – Общественная активность (12); Сознание общественного долга (3); Принципиальность (27); Идейная убежденность (7); Моральная воспитанность (9);
- Качества, характеризующие знания – Начитанность (5); Осведомленность (32); Любознательность (14); Эрудированность (2); Духовное богатство (21);
- Качества ума – Оригинальность (34); Сообразительность (4); Инициативность (24); Рассудительность (30); Практичность (20);
- Качества, характеризующие учебно-организационные умения – Умение контролировать работу (8); Умение работать с книгой (13); Умение объяснить задачу (22); Умение планировать работу (15); Чувство ответственности (26);
- Отношение к товарищам – Общительность (29); Честность (23); Справедливость (33); Самостоятельность (28); Отзывчивость (11); Коллективизм (17);
- Отношение к себе – Самокритичность (10); Скромность (31); Самостоятельность (28); Уверенность в себе (35); Требовательность к себе (19).
После предварительной обработки данные были разделены на две группы: N=117 – студенты, состоящие в организациях; N=151 – студенты, не состоящие в организациях.
Для анализа данных, переходим к решению поставленных задач в среде SPSS.
1. Описательные статистики
Анализ -> Описательные статистики-> Описательные. Дальше в появившемся окне, перемещаем необходимые переменные для анализа. Проводим два анализа, для студентов входящих в студенческие организации и нет.
По описательным статистикам, мы видим, сколько человек принимало участия в опросах, на какие вопросы была наименьшая и наибольшая выборка, их среднее значения, а так же отклонения (рис.1, 2).
Рисунок 1 – Описательные статистики для группы «Участники студенческих организаций»
Рисунок 2 – Описательные статистики для группы «Не участники студенческих организаций»
2. Проверка на формы распределения (Критерий Колмогорова-Смирнова)
Классический критерий Колмогорова – Смирнова – предназначен для проверки простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки некоторому полностью известному закону распределения. При помощи теста Колмогорова – Смирнова можно проверить, соответствует ли реальное распределение переменной нормальному, равномерному, экспоненциальному распределению или распределению Пуассона. Отклонения от нормального распределения считается существенными при асимптотической значимости больше 0,05.
Рисунок 3 – Опрос ОСД для группы «Не участники студенческих организаций»
На рис. 3 видно, что асимптотическая значимость для Настойчивости р = 0,254, поэтому значения переменной Настойчивость достаточно хорошо подчиняются нормальному распределению. Другие переменные не подчиняются нормальному закону распределения.
Рисунок 4 – Опрос ОСД для группы «Участники студенческих организаций»
На рис. 4 видно, что асимптотическая значимость для настойчивости, фиксации, самоорганизации, ориентации на будущее больше 0,05, поэтому значения перечисленных переменных подчиняются нормальному распределению. Переменная целеустремленность не подчиняются нормальному закону распределения.
Рисунок 5 – Опрос ОЖО для группы «Участники студенческих организаций»
На рис. 5 видно, что асимптотическая значимость для Трансситуационное творчество От р= 0,075 больше 0,05, поэтому значения этой переменной достаточно хорошо подчиняются нормальному распределению. Другие переменные не подчиняются нормальному закону распределения.
Рисунок 6 – Опрос ОЖО для группы «Не участники студенческих организаций»
На рис. 6 представлено, что переменные не подчиняются нормальному закону распределения, так как асимптотическая значимость меньше 0,05
Рисунок 7 – Опрос для группы «Участники студенческих организаций»
Мы наблюдаем (рис.7), что переменные по методикам Сироша и ЦОЕ не подчиняются закону нормального распределения, так как асимптотическая значимость меньше 0,05.
Рисунок 8 – Опрос для группы «Не участники студенческих организаций»
По данным рис.8 можно заметить, что переменные по методикам Сироша и ЦОЕ не подчиняются закону нормального распределения, так как асимптотическая значимость меньше 0,05.
3. Определение независимость двух выборок с помощью критерия Манна-Уитни.
По критерию Манна-Уитни, можно узнать есть ли различия в группах между собой, для этого необходимо, что бы асимптотическая значимость, была меньше 0,05.
Для проведения исследования необходимо объединить выборки в одну и указать в группирующей переменной метки значений (рис.9). В нашем случаем это 0- не состоит в студенческой организации и 1- состоит в студенческой организации.
Рисунок 9 – Метка значений
Рисунок 10 – Обработка данных опроса ОСД
Можно видеть (рис.10), что данные переменных настойчивость, фиксация, ориентация на будущее статистически неразличимы, так как асимптотическая значимость больше 0,05.
Рисунок 11 – Обработка данных опроса ОЖО
В результате (рис.11), можно сказать, что данные переменной Трансситуационная подвижность Оп статистически различимы (асимптотическая значимость меньше 0,05)
Рисунок 12 – Обработка данных других опроса
На основе данных рис. 12, можно сказать, что данные переменных статистически неразличимы (асимптотическая значимость больше 0,05).
4. Нахождение корреляции между параметрами в различных группах (участники и не участники студенческих организаций).
Проведем исследование корреляционных зависимостей между переменными опросов.
Правильно проведенная корреляция считается только, когда в ячейке есть *. Верхняя цифра корреляции – это значение самой корреляции, между двумя этими шкалами. Корреляция будет считаться, наиболее точной, если число по модулю, приближено к 1. Вторая цифра- это р, уровень значимости данной корреляции, чем ниже уровень, тем более полезнее корреляция, меньше вероятности допущенной ошибки.
Для расчета корреляционных коэффиционнтов Пирсона, необходимо в среде SPSS сделать Анализ->Корреляция->Парные.
После проведения предварительного корреляционного анализа, определим переменные в которых имеются зависимости (значения со *) и заново проведем исследования только с такими параметрами (рис. 13).
Рисунок 13 – Корреляционный анализ переменных опросов студентов, не состоящих в студенческих организациях
В результате можно сказать у студентов, не состоящих в студенческих организациях, имеется средняя зависимость между показателем субъект-объектных ориентаций и транситуационными переменными, целеустремленность слабо коррелирует с транситуационным локусом контроля. Транситуационные параметры, кроме локуса контроля, между собой имеют среднюю связь.
Аналогично исследуем опросы для студентов, участвующие в работе студенческих организаций (рис.14).
Рисунок 14 – Корреляционный анализ переменных опросов студентов, состоящих в студенческих организациях
Можно заметить (рис.14), что у данной группы студентов обнаруживается достаточно высокая корреляция между показателем субъект-объектных ориентаций и транситуационным творчеством, с остальными транситуационными параметрами он слабо связан. Так же видна средняя зависимость между транситуационными переменными.
В результате проведенного исследования мы выявили различные зависимости в психологическом состоянии студентов, участвующих в молодежных организациях или нет. Представленные интерпретации можно использовать при разработке молодежной политики в вузах. Описанные действия в дальнейшем могут применены в преподавании информационных технологий [17, 18].
Библиографический список
-
Осадчая С.М., Войкин Р.В. SPSS как инструмент анализа и описательной статистики факторов потребительского поведения // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2011. № 1. С. 225-234.
-
Серов А.А. Скоринг экспериментальных данных с применением прогнозных моделей в среде пакета SPSS // Традиции и новации в профессиональной подготовке и деятельности педагога. Материалы Всероссийской научно-практической конференции преподавателей и студентов. Ответственный редактор В.П.Анисимов. Тверь: Тверской государственный университет, 2013. С. 53-54.
-
Клепикова Н.М., Шамшикова Е.О., Куксина Е.Ю. Взаимосвязь завистливости и самоотношения личности//Развитие человека в современном мире. 2014. № V-1 (V). С. 190-202.
-
Тифанова И.В. Использование статистического пакета SPSS в преподавании статистических дисциплин у студентов различных специальностей // Наука и современность. 2010. № 3-1. С. 329-333.
-
Попов А.А. Основы проведения факторного анализа социально-экономического развития региона с использованием программного комплекса SPSS (на примере Алтайского края) // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. 2010. № 5. С. 81-88.
-
Попов А.А. Проведение факторного анализа экономики региона с использованием программной системы SPSS // В мире научных открытий. 2010. № 2-1. С. 120-124.
-
Дианов А.Ю. Применение SPSS в измерении результативности деятельности таможенных органов // Таможенная политика России на Дальнем Востоке. 2009. № 3 (48). С. 46-54.
-
Остапенко Р.И. Особенности моделирования латентных изменений с помощью AMOS SPSS // Перспективы науки и образования. 2014. № 1 (7). С. 89-95.
-
Остапенко Р.И. Особенности анализа лонгитюдных данных в психолого-педагогических исследованиях с помощью AMOS SPSS // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 4 (36). С. 74.
-
Сдвижков О.А. Применение задач оптимизации в кластерном анализе // Сервис в России и за рубежом. 2014. Т. 8. № 7 (54). С. 219-228.
-
Hritcu R. O. S. A Multilevel Analysis of Life Satisfaction in Central and Eastern Europe // Procedia Economics and Finance. 2015. Т. 20. С. 289-300.
-
Browning M., Pront L. Supporting nursing student supervision: An assessment of an innovative approach to supervisor support //Nurse education today. 2015. Т. 35. №. 6. С. 740-745.
-
Муллинов Д.О., Баженов Р.И. Разработка в среде EVIEWS регрессионной модели рынка гаражных помещений г. Биробиджана //Nauka-Rastudent.ru. 2015. № 1 (13). С. 43.
-
Лагунова А.А., Баженов Р.И. Разработка в среде GRETL регрессионной модели рынка вторичного жилья г. Биробиджана // Nauka-Rastudent.ru. 2015. № 1 (13). С. 40.
-
Пронина О.Ю., Баженов Р.И. Исследование методов регрессионного анализа программной среды EVIEWS // Nauka-Rastudent.ru. 2015. № 1 (13). С. 45.
-
Эм А.А., Баженов Р.И. Разработка в среде Eviews регрессионной модели реализации продукции компании по производству резинометаллических изделий // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 4 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/04/8673 (дата обращения: 22.04.2015).
-
Баженов Р.И. Об организации деловых игр в курсе «Управление проектами информационных систем» // Научный аспект. 2014. Т. 1. № 1. С. 101-102.
-
Баженов Р.И. Использование системы moodle для организации самостоятельной работы студентов // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2014. № 3 (93). С. 174-175.