Cum se calculează rezultatele Z cu versiunea studenților SPSS

Un rezultat Z este o statistică descriptivă utilizată pentru a determina cât de comună sau extremă este o evaluare dată atunci când se determină distanța față de media în unități de deviație standard. Se calculează prin scăderea celulei din media celulară a rezultatelor curente și apoi împărțită la abaterea standard a celulei. Prin convertirea scorurilor actuale la rezultatele Z standardizate (medie = 0, deviația standard = 1), permite cercetătorilor să compare rezultatele pe scale cu unități diferite (de exemplu, greutatea în kilograme față de înălțimea în inci). Deși SPSS nu furnizează rezultate Z în tabele statistice descriptive, este ușor să se producă o analiză a rezultatelor prin transformarea variabilelor în valori standardizate.

Convertirea variabilelor la valori standardizate

În meniul "Fișier", selectați "Deschidere", apoi "Date" (informații) și deschideți fișierul de informații. Odată ce încărcați, faceți clic pe meniul "Analizați", selectați "Statistici descriptive", apoi "Descriptive" (Descriptive).

În fereastra "Descriptive" care apare, deplasați variabilele de interes în coloana "Variabile" (variabile). Puteți selecta și analiza mai multe variabile în același timp și acestea pot fi mutate în coloana "Variabile" făcând clic și tragând sau evidențiind variabilele de interes și făcând clic pe butonul săgeată.

Faceți clic pe butonul "Opțiuni" și asigurați-vă că sunt selectate casetele "Mean" și "Std. Deviation", apoi faceți clic pe "Continuați". Odată ce ați ieșit din fereastra "Opțiuni", faceți clic pe caseta "Salvați valorile standardizate ca variabile" din partea de jos a ferestrei "Descriptive", apoi faceți clic pe butonul "Ok" “.

Deși vă va duce automat la fereastra "Ieșire", rezultatele dvs. Z nu sunt găsite aici. Pentru a le găsi, reveniți la fereastra cu ultimul grup de date. Acum veți avea coloane noi (cu "Z (numele variabilei) până în partea de sus) și valorile din aceste coloane sunt rezultate standardizate.

Dacă sunteți interesat să găsiți rezultate extreme sau să comparați rezultatele în variabile cu scări diferite (printre altele), analizați-vă noile variabile standardizate create exact așa cum ați proceda cu originalele.