GoldenLine
Zaloguj się
Krzysztof Bielecki

Krzysztof Bielecki Jestem smutny i
nudny

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Witajcie,
staram się rozwiązać następujący problem, a nie ukrywam, że SPSS nie jest moją mocną stroną, mam jednak pewną propozycję i chcę się upewnić, czy jest to dobre rozwiązanie. Otóż zrobiłem badanie pilotażowe, w którym respondenci oceniali 4 marki piw oraz 4 marki soków na 19 przymiotnikach (na skali od -2 do 2, gdzie skrajne wartości to "ten przymiotnik zdecydowanie nie pasuje do tej marki" oraz "ten przymiotnik zdecydowanie pasuje do tej marki"). We właściwym badaniu chcę użyć nieco krótszego kwestionariusza, dlatego chcę odrzucić część przymiotników i pomyślałem, że odrzucę te, które nie różnicują poszczególnych marek.

Pytanie sprowadza się do tego, w jaki sposób najlepiej to zrobić. Czy następujące rozwiązanie ma sens? Mam 4 marki w każdej kategorii. Biorę pierwszy przymiotnik, na których badani oceniali marki i robię test t-studenta dla prób zależnych, w którym badam wszystkie możliwe pary. Czynność powtarzam dla każdego kolejnego przymiotnika.

Czy takie rozwiązanie jest poprawne? W jaki sposób zapisać je w syntaxie?
Link do wypowiedziLink
Wojciech R.

Wojciech R. Doktor nauk
ekonomicznych/analit
yk/statystyk/dydakty
k

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Hmm, Twoje podejście wydaje mi się niestety błędne. Po pierwsze test t dla prób zależnych bada hipotezę, że średnia z różnic między pomiarami jest równa zero, po drugie test ten jest przeznaczony dla zmiennych mierzonych na poziomie co najmniej interwałowym, a Twoje zmienne są na poziomie porządkowym.

Dobrym, acz niezbyt rozpowszechnionym, sposobem doboru zmiennych do analizy jest metoda odwróconej macierzy korelacji: tworzymy macierz korelacji między wszystkimi zmiennymi, odwracamy ją, a następnie wyrzucamy zmienne, które na przekątnej mają "dużą" wartość. Niestety, i tu jest zastrzeżenie, że współczynniki korelacji liniowej Pearsona liczy się wyłącznie dla zmiennych ilościowych. Ewentualnie można spróbować z korelacją rang Spearmana.

Mam dwie propozycje: albo obliczamy miarę rzetelności skali (np. alfa-Cronbacha) dla wszystkich zmiennych i następnie usuwamy poszczególne zmienne, liczymy dla zredukowanego zestawu zmiennych i patrzymy, czy współczynnik rośnie (pracochłonne), albo najzwyczajniej w świecie liczymy odpowiednie statystyki opisowe (miary dyspersji -> należy zwrócić uwagę na porządkowy charakter zmiennych, więc najbardziej odpowiednie będą tu miary pozycyjne) i eliminujemy te zmienne, które charakteryzują się "bardzo małą" zmiennością.

Sposobów zapewne jest więcej, ale w piątkowy wieczór tylko te przychodzą mi do głowy ;)
Link do wypowiedziLink
Krzysztof Bielecki

Krzysztof Bielecki Jestem smutny i
nudny

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Spróbuję przedstawić problem jeszcze inaczej, bo może trochę namieszałem. Zacznę od tego, że z tego co wiem, można ten kwestionariusz badania marek używać jako skali interwałowej, a tamte oznaczenia słowne są po prostu punktami odniesienia dla badacza oraz respondenta. Na ile jest to słuszne, to już odrębna sprawa.

W sumie mam 19 * 4 * 2 = 152 zmienne (liczba przymiotników * liczba marek z danej kategorii * liczba kategorii). Ostateczny kwestionariusz powinien być znacznie krótszy, dlatego chcę zmniejszyć liczbę przymiotników. W tym celu chcę odrzucić takie, które są cechą nie tyle marki, co kategorii. Przykładowo już na oko widać, że warto odrzucić przymiotnik "kobieca", bo wszystkie badane marki piw uzyskują podobny wynik. Pytanie jak wykryć te mniej dostrzegalne rzeczy dla każdej z dwóch kategorii.
Link do wypowiedziLink
Wojciech R.

Wojciech R. Doktor nauk
ekonomicznych/analit
yk/statystyk/dydakty
k

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Chwila, każda marka ma swoją zmienną dla każdej kategorii? Wydaje mi się, że "marka" powinna być osobną zmienną. Wtedy zestaw zredukowałby Ci się do 19*2=38 zmiennych określających przymiotniki.
Link do wypowiedziLink
Krzysztof Bielecki

Krzysztof Bielecki Jestem smutny i
nudny

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Każda marka ma swoją zmienną dla każdej kategorii. Czyli mamy na przykład: "marka1_przymiotnik1, marka1_przymiotnik2, marka1_przymiotnik 3, (...), marka1_przymiotnik19", a później analogicznie dla kolejnych marek. Teraz chodzi o to, żeby odrzucić całą grupę zmiennych np. "marka1_przymiotnik9, marka2_przymionik9, marka3_przymiotnik9, marka4_przymiotnik9", w sytuacji, w której wszystkie marki zostały podobnie ocenione na danym wymiarze, a wszystko po to, żeby we właściwym badaniu respondenci nie musieli odpowiadać na 152 pytania, tylko na ich mniejszą liczbę.
Link do wypowiedziLink
Wojciech R.

Wojciech R. Doktor nauk
ekonomicznych/analit
yk/statystyk/dydakty
k

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

No to w takim razie wydaje mi się, że stosowne będą sposoby opisane przeze mnie na początku. Ale może jeszcze ktoś dorzuci jakąś cenną radę.
Link do wypowiedziLink
Krzysztof Bielecki

Krzysztof Bielecki Jestem smutny i
nudny

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Wojciech Roszka:
Dobrym, acz niezbyt rozpowszechnionym, sposobem doboru zmiennych do analizy jest metoda odwróconej macierzy korelacji: tworzymy macierz korelacji między wszystkimi zmiennymi, odwracamy ją, a następnie wyrzucamy zmienne, które na przekątnej mają "dużą" wartość. Niestety, i tu jest zastrzeżenie, że współczynniki korelacji liniowej Pearsona liczy się wyłącznie dla zmiennych ilościowych. Ewentualnie można spróbować z korelacją rang Spearmana.

Spróbowałem tą metodą, aczkolwiek moja znajomość SPSSa jest umiarkowana, więc nie jestem pewien, czy zrobiłem to prawidłowo. Na próbę wziąłem jeden z przymiotników (taki, przy którym na oko widać, że nie różnicuje marek, ponieważ jest to przymiotnik "zdrowy", a najwyraźniej ludzie nie postrzegają piwa jako zdrowego) i sprawdziłem, co stanie się dla czterech badanych marek. Wybrałem analiza -> korelacje -> parami i wrzuciłem wszystkie cztery zmienne (marka1_zdrowa, marka2_zdrowa, marka3_zdrowa, marka4_zdrowa). W rezultacie otrzymałem tabelę korelacji, w której wszystkie wartości były istotne. Rozumiem zatem, że przymiotnik ten nie różnicuje badanych marek. Czy zrobiłem to prawidłowo? Nie jestem pewien o co chodziło z odwróceniem macierzy. Zastanawiam się, czy jeśli powtórzę krok dla kolejnych przymiotników, a następnie odrzucę te przymiotniki, w których wszystko albo prawie wszystko jest istotne, to otrzymam to, czego szukam.
Link do wypowiedziLink
Wojciech R.

Wojciech R. Doktor nauk
ekonomicznych/analit
yk/statystyk/dydakty
k

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Układ danych powinien być moim zdaniem inny. Marka powinna być zapisana w oddzielnej zmiennej, a reszta zmiennych, które nazywasz "przymiotnikami", powinna opisywać obiekty. To raz. Dwa - żeby odwrócić macierz korelacji, należy skorzystać z trybu macierzowego w edytorze poleceń. Przykładowe polecenia poniżej:

CORRELATION MATRIX OUT (*) /VARIABLES=x1 to x18 /MATRIX=OUT (*).



**/odwracanie macierzy korelacji (najpierw należy usunąć niepotrzebne wiersze i kolumny).

MATRIX.

GET M /VARIABLES= x1 to x18.

COMPUTE N=INV(M).

PRINT N.

SAVE N/outfile=*.

END MATRIX.
Link do wypowiedziLink
Andrzej W.

Andrzej W. psychoterapeuta.

Temat: Ustalenie, które przymiotniki nie różnicują badanych...

Wojciech Roszka:
No to w takim razie wydaje mi się, że stosowne będą sposoby opisane przeze mnie na początku. Ale może jeszcze ktoś dorzuci jakąś cenną radę.

dyskusyjne, ale mozna podlozyc zbior - zamiast 4x19 zmiennych na (np.) 300 osobach, zrobic 1x19 zmiennych na 4x300 osobach. i wtedy czynnikowa/rzetelnosci, tak, jak Wojtku radziles.
oczywiscie u podstaw tego dzialania lezy zalozenie, ze struktura odpowiedzi dla wszystkich marek jest taka sama...

pozdr,
aw.
Link do wypowiedziLink
« Wróć do tematów
Odpowiedz

Podobne tematy


Następna dyskusja:

Implementacja R w SPSS - cz...




Wyślij zaproszenie do
Anuluj