Obsah:

• třídění I. stupně (0:30)
• tabulky četností (2:36)

Video:

Četnosti (frequencies)

Frekvenční tabulky jsou základním krokem při zpracování dat z dotazníku. Představují výsledky třídění I. stupně.

Frekvenční tabulky vytváříme přes nabídku Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies.

• Do pole „Variable(s)“ přesuneme proměnné, pro které chceme vytvořit tabulky četností (pro každou proměnnou se vytvoří vlastní tabulka).
• Zaškrtávacím tlačítkem „Display frequency tables“ povolíte či zakážete vytvoření frekvenčních tabulek (pro případ, že už je máte vytvořené z dřívějška a teď k nim chcete ještě dotvořit graf, nebo nějaké statistiky).
• Tlačítkem „Reset“ vynulujete veškerá nastavení, která provedete, a okno se zobrazí ve výchozím stavu, připraveno na zadání nového případu.

•  V nabídce „Statistics“ můžeme zvolit, které další statistiky chceme u této proměnné vypočíst (např. průměr, medián, šikmost, atd.).

• Pomocí nabídky „Charts“ můžeme k daným proměnným rovnou vytvořit graf. Na výběr máme graf sloupcový („Bar“), koláčový („Pie“), u nichž ještě volíme zobrazované hodnoty v četnostech či procentech a histogram. Zvolíme-li histogram, můžeme dále zatrhnout, zda chceme do grafu zobrazit i Gaussovu křivku normálního rozložení („Show normal curve on histogram“).

• Máme-li nominální proměnnou, tak si v nabídce „Format“ zvolíme způsob, jakým se budou výsledky v tabulce řadit. Seřadit je můžeme vzestupně (ascending) či sestupně (descending) dle popisu hodnot (values), tzn. podle toho, jak jsme si jednotlivé kategorie nakódovali (př. máme-li muž=1 a žena=2, v tabulce se zobrazí nejdříve muž, potom žena). Dále lze hodnoty seřadit vzestupně či sestupně dle dosažených výsledků (counts), tzn. seřadí se podle výsledných četností (př. bylo-li žen více než mužů, zobrazí se v tabulce první).

• Dále v nabídce „Format“ v části „Multiple Variables“, která je určena pro situace, kdy necháváme vytvořit frekvenční tabulky pro několik proměnných najednou, můžeme nastavit možnost „Compare Variables“ nebo „Organize output by variables“. Ovlivní to pouze tabulky s doprovodnými statistikami, nikoli samotné frekvenční tabulky. Dáte-li „Compare Variables“, zobrazí se vám jedna souhrnná tabulka „Statistics“, kde budou statistiky všech proměnných, které právě zkoumáte, pohromadě ve sloupcích vedle sebe. V tom druhém případě se vám pro každou proměnnou a její frekvenční tabulku vytvoří tabulka „Statistics“ zvlášť.

• Nakonec zde ještě můžeme zaškrtnout políčko „Supress tables with many categories“ a zadat počet kategorií. Znamená to, že se pro proměnné, které mají více kategorií (variant odpovědí) než jste zadali, nevytvoří frekvenční tabulky, ale jen tabulky „Statistics“.

V prvním sloupci frekvenční tabulky máme uvedeny jednotlivé kategorie (varianty odpovědí) proměnných a počet chybějících hodnot („Missing“). Ve sloupci „Frequency“ jsou absolutní četnosti (počet případů v kategorii), ve sloupci „Percent“ jsou relativní četnosti (procentní podíl z celku – jsou zahrnuty i chybějící hodnoty), ve sloupci „Valid Percent“ máme validní četnosti (procentní podíl z celku – chybějící hodnoty nejsou do výpočtu zahrnuty) a ve sloupci „Cumulative Percent“ jsou kumulativní četnosti (v následující tabulce kumulativní četnost říká, že hodnocení „1“ zvolilo 47,2 % respondentů, popř. první tři nejlepší známky „1“, „2“ a „3“ označovalo až 85,6 % respondentů, atd.). Abychom mohli kumulativní četnosti dobře interpretovat, je potřeba zvolit vhodné seřazení hodnot, které jsme si vysvětlovali výše.

Pozn.: Tato procedura je určena především pro analýzu kategorizovaných dat. Samozřejmě lze četnosti použít také pro metrické proměnné (scale), je ale potřeba si uvědomit, že budete-li mít velký rozsah hodnot, kterých může daná proměnná nabývat, tabulka bude mít mnoho řádků. V takovém případě je tato funkce využitelná pouze u souborů s malým rozsahem hodnot (např. počet dětí v domácnosti, počet televizorů v domácnosti, apod., protože zde mohou hodnoty nabývat pouze omezeného rozsahu).