12.2.2 Частотные таблицы для категориальных наборов

  •  Для того, чтобы создать частотную таблицу, выберите в меню команды Analyze (Анализ) Multiple Response (Множественные ответы) Frequencies... (Частоты) Откроется диалоговое окно Multiple Response Frequencies.

  •  Перенесите набор Smitwirk в список Table(s) for.

  •  Щелкните на кнопке ОК.

В окне просмотра будет показана следующая частотная таблица.

Group $MITWIRK Препятствия в сотрудничестве

Pet of Pet of

Category label                              Code

CountResponses

Cases

Неизвестны возможности участия

1

24

12

,8

27

,6

Функции уже распределены

2

26

13

,9

29

, 9

Поведение функционеров

3

36

19

,3

41

,4

Групповщина

4

20

10

,7

23

,0

Недостаток политического опыта

5

29

15

,5

33

, 3

Негативное влияние, в работе

6

8

4

,3

9

,2

Негативное влияние в личной жизни

7

6

3

,2

6

, 9

Нежелание

8

14

7

,5

16

, 1

Здоровье

9

24

12

,8

27

, 6

Total responses

187

100

,0

214

,9

23 missing cases; 87 valid cases

В столбце "Category label" (Метки категорий) показаны (единообразные) метки значений переменных, объединенных в набор. Показано, что имеется 23 пропущенных и 87 допустимых наблюдений. Наблюдение считается пропущенным, если ни одна из переменных, принадлежащих к набору не имеет кодового значения

Можно получить еще один вариант таблицы, если в диалоговом окне Multiple Response Frequencies установить флажок Exclude cases listwise with categories (Для категориальных переменных исключать наблюдения по списку). Тогда допустимыми будут считаться только наблюдения, в которых все переменные набора имеют кодовые значения.

Обе процентные характеристики уже рассматривались в разделе 12.1.2. Первую строку частотной таблицы можно интерпретировать следующим образом: 24 члена партии считают, что их участию в партийной работе мешает то, что им неизвестны возможности такого участия. Это 12,8 % данных ответов и 27,6 % респондентов, которые дали хотя бы один вариант ответа.


Новости

Информация

Ispss
Улица Новомосковская 36
500003 Екатеринбург

E-mail: inform@