Příprava dat před analýzou
otransformace dat –
dokončení z minulého cvičení
obudeme pracovat se souborem, který jsme minule vytvořili: stáhněte si soubor data.sav
o
o
o

Příklady
oVytvořte strukturu databáze, obsahující tyto proměnné:
o1) číslo osoby
o2) jméno osoby
o3) věk (v letech)
o4) pohlaví
(0 = muž, 1 = žena)
o5 ) rodinný stav
(1 = svobodný, 2 = ženatý/vdaná, 3 = rozvedený, 4 =vdovec/vdova)
o6) příjem (Kč/měsíc)
o7) počet dětí
o8) odpověď na položku Většinou jsem se sebou spokojen
(1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi, 4 = spíše souhlasím, 5 = zcela
souhlasím)
o9) odpověď na položku Občas si připadám jako bezcenný člověk
(1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi,  4 = spíše souhlasím, 5 = zcela
souhlasím – popisy hodnot je možno kopírovat z předchozí položky)
o10 ) odpověď na položku Mám sám sebe rád
(1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi,  4 = spíše souhlasím, 5 = zcela
souhlasím)

Příklady
oVytvořte novou proměnnou – celkové sebehodnocení, která bude průměrem z položek 8 – 10 (p1 – p3)
Transform – Compute
o
o! Ještě předtím je třeba obrátit položku 9 (p2), která je formulována v opačném směru než ostatní
dvě
Transform – Compute nebo
Transform – Recode into different variables)
o
o

Příklady
oVytvořte novou proměnnou, která rozdělí soubor na dvě skupiny – bezdětné osoby a osoby s alespoň
jedním dítětem
Transform – Recode into different variables
o

Příklady
oVytvořte novou proměnnou, která rozdělí soubor na tři příjmové skupiny – osoby s příjmem pod 10
tis. Kč, 10 tis. – 20 tis. Kč a nad 20 tis. Kč

Příklady
osoubor opět uložte
(pod názvem data_vypocty.sav)
o
ou všech proměnných (včetně nově vytvořených) určete, na jaké úrovni měření jsou měřeny.

Příklady – úvod do popisné statistiky
ozjistěte,
nkolik žen a mužů je v souboru
nkolik je bezdětných a s dětmi
njaké je rozdělení souboru podle rodinného stavu
njaké je rozdělení souboru podle věku
n
o Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies