Spss дастури асосида маълумотларни қайта ишлашнинг ўзига хос психологик хусусиятлари

Описательные статистики

	N	Минимум	Максимум	Среднее	Стд. отклонение	Дисперсия
baho1	100	3,30	4,85	3,9630	,30597	,094
N валидных (целиком)	100

Қўшма (туташган) жадваллар яратиш.

Баъзан экспериментал материалларнинг ўртача қийматларини ҳисоблаш ва билиш етарли бўлмай қолади. Масалан, бизнинг мисолимизда экспериментда иштирок этган эркакларнинг нечатаси ва аѐлларнинг қанчаси спортга, санъатга қизиқишга эгалигини аниқлаш зарурати туғилиши

мумкин. Бу дегани янги маълумотларни ўз ичига олувчи жадвал яратишга тўғри келади.
Бу вазифани бажариш учун SPSS дастурининг қўшма жадваллар («Таблицы сопряженности») тузиш имкониятидан фойдаланамиз.
«Меню→ Анализ→ Описательная статистика→ Таблицы сопряженности».
Бу буйруқ бажарилганда қуйида акс эттирилган диалог ойнаси очилади. Унда, мисол тариқасида қаторга xobbi, устунга jins ўзгарувчисини кўчирамиз (Расм 44). Олинган натижалар кўргазмали бўлиши учун диалог ойнасининг қуйи қисмида «Вывести кластеризованные столбиковые диаграммы» буйруғини белгилаймиз ва OK тугмачасини босамиз.

Расм 44. Қўшма жадваллар тузиш амали.
Натижада SPSS дастури чиқариш ойнасида («Окно вывода») қуйидаги жадваллар ва диаграмма шакллантирилади.

Сводка обработки наблюдений

	Наблюдения
	Валидные		Пропущенные		Итого
	N	Процент	N	Процент	N	Процент
xobbi * jins	100	100,0%	0	0,0%	100	100,0%

Таблица сопряженности xobbi * jins
Частота

		Jins		Итого
		ayol	er
	sport	15	18	33
xobbi	kompyuter	19	18	37
	san'at	27	3	30
Итого		61	39	100

Расм 45. Натижаларнинг график кўриниши.
Кўриб турганимиздек етарли даражада аниқ маълумотга эга янги жадвал ва ундаги маълумотларнинг диаграмма кўриниши ҳосил қилинди.

Маълумотлар орасидаги боғланишлар - корреляцияни ҳисоблаш.

Корреляция тушунчаси. Корреляция, ѐки корреляция коэффициенти миқдор шкалада ўлчанган икки ўзгарувчи орасидаги эҳтимолли алоқанинг
статистик кўрсаткичидир. Корреляцияда бир ўзгарувчининг битта қиймати бошқа ўзгарувчининг бир неча қиймати билан эҳтимоллик боғлиқлигига эга деб қаралади. Масалан, кишиларнинг бўйи ва оғирлиги ўрганилган бўлса бир хил бўйга эга кишилар бир неча хил оғирликка ва аксинча, бир хил оғирликдаги кишиларнинг бўйлари турли бўлиши мумкин.
Корреляция -1 дан +1 гача оралиқда ѐтувчи, r билан белгиланувчи кўрсаткич бўлиб, -1 боғлиқлик тескари, +1 ижобий, 0 – боғлиқликнинг йўқлигидан далолат беради.
r=1, бир ўзгарувчининг қийматларининг ўзгариши иккинчи ўзгарувчининг қиймати билан тўлиқ белгилаб берилади, яъни r = 1 бўлса бир ўзгарувчининг қийматларининг ўсиши иккинчи ўзгарувчининг қийматининг ҳам ўсишига олиб келади. r = -1 бўлганда эса аксинча. Кишининг бўйи билан унинг оғирлиги орасидаги корреляция ижобий, бўй ўсиши билан тана оғирлиги ҳам ошиб боради.
Боғлиқлик ѐки корреляция тўғри чизиқли ѐки тўғри чизиқли эмас бўлиши мумкин. Пирсон корреляция коэффициенти тўғри чизиқли корреляцияни баҳолайди. Тўғри чизиқли боғланишда иккита ўзгарувчининг қийматларини график тарзида акс эттирсак, қийматлар бир тўғри чизиқ бўйлаб жойлашади. Ҳаѐтда бундай боғланиш кам учрайди. Агар параметрлар орасидаги боғланиш тўғри чизиқли бўлмаса Спирмен ва Кендал корреляциялари қўлланилади. Шуни унутмаслик лозимки, баъзан корреляция коэффициентининг кичиклиги боғланишнинг йўқлигидан далолат бермайди. Масалан, имтиҳонни яхши топшириш ва асабнинг қўзғалиши (асабийлашиш) орасидаги боғлиқликни кўрайлик. Тажрибаларда, қаттиқ ҳаяжонланган ва жуда кам ҳаяжонланган талабаларнинг натижалари меъѐрида ҳаяжонланганларникидан паст эканлиги аниқланди. Натижаларни график тарзида кўрсак у ―∩‖ шаклида бўлади. Албатта бу ҳолда корреляция коэффициенти кичик бўлиб чиқади ва боғлиқликнинг мавжудлигини бошқа усул билан текшириш талаб қилинади.
SPSS дастурида корреляция менюнинг «Анализ» қисмининг
«Корреляции» бўлимида амалга оширилади. Корреляция турларидан асосийси Пирсон корреляция коэффициенти бўлиб, у нормал тақсимланишга эга, метрик шкалада ўлчанган иккита ўзгарувчи орасидаги боғланишни баҳолашда қўлланилади. Лекин ўзгарувчилар нормал тақсимотга эга бўлмаган ҳолларда ҳам бу формула етарли даражада аниқ натижа бериши аниқланган.
Нормал тақсимланишга эга бўлмаган ҳолларда Спирман (ранг корреляция) ѐки Кендел коэффициентини ишлатиш мақсадга мувофиқ.
SPSS дастурининг «Анализ→Корреляции» амали юқоридаги барча коэффициентларни бир вақтда аниқлаш имконини беради.