SPSS (სოციალური მეცნიერებების სტატისტიკური პაკეტი) შემუშავებულია IBM– ის მიერ და იგი ფართოდ გამოიყენება მონაცემების გასაანალიზებლად და პროგნოზირების მიზნით მონაცემების კონკრეტულ კოლექციებზე დაყრდნობით. SPSS ადვილად ისწავლება და საშუალებას აძლევს მასწავლებლებსა და სტუდენტებს ადვილად მიიღონ შედეგი რამდენიმე ბრძანების გამოყენებით. შედეგების შედეგები საკმაოდ აშკარაა და სტატისტიკურად ვალიდურია. პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, თქვენ შეგიძლიათ ჩაატაროთ მთელი რიგი კვლევები სწრაფად და ეფექტურად. თუ გაწუხებთ SPSS– ზე თქვენი მონაცემების ანალიზის ჩატარება, აქ არის რამოდენიმე მითითება და პროცესის მიმოხილვა.
ნაბიჯები
ნაბიჯი 1. ჩატვირთეთ თქვენი Excel ფაილი ყველა მონაცემით
მას შემდეგ რაც შეაგროვებთ ყველა მონაცემს, შეინახეთ Excel ფაილი მზადაა ყველა მონაცემის ჩასმული სწორი ცხრილის ფორმების გამოყენებით.
ნაბიჯი 2. მონაცემების იმპორტი SPSS– ში
თქვენ უნდა შეიტანოთ თქვენი ნედლეული მონაცემები SPSS– ში თქვენი Excel ფაილის საშუალებით. მონაცემების იმპორტის შემდეგ, SPSS გაანალიზებს მას.
ნაბიჯი 3. მიეცით კონკრეტული SPSS ბრძანებები
იმისდა მიხედვით, რისი გაანალიზებაც გსურთ, შეგიძლიათ მიაწოდოთ სასურველი ბრძანებები SPSS პროგრამულ უზრუნველყოფაში. თითოეულ ინსტრუმენტს აქვს მითითებები, თუ როგორ უნდა იქნას გამოყენებული და თქვენ შეგიძლიათ მიირთვათ ყველა ვარიანტი, რათა მიიღოთ ყველაზე ზუსტი შედეგები. SPSS– ში ბრძანებების გაცემა არის მარტივი და ადვილად აღსაქმელი, რაც მოსწავლეებს გაუადვილებს ამის გაკეთებას.
ნაბიჯი 4. მიიღეთ შედეგები
პროგრამული უზრუნველყოფის შედეგები მოცემულია ეფექტურად და ზუსტად, რაც მკვლევარებს აძლევს უკეთეს იდეას შესაბამისი მომავალი კვლევებისა და წინსვლის მიმართულებით.
ნაბიჯი 5. გრაფიკების და სქემების ანალიზი
შედეგების გაგება შეიძლება ცოტა რთული იყოს. მაგრამ თქვენ შეგიძლიათ მიიღოთ დახმარება პროფესორებისა და თანატოლებისგან ანალიზით. ასევე შეგიძლიათ მიმართოთ პროფესიონალურ კომპანიას, რომელიც არის ექსპერტი SPSS– ში.
ნაბიჯი 6. გამოაქვეყნეთ დასკვნები თქვენი ანალიზის საფუძველზე
SPSS– ის საბოლოო მიზანია დაეხმაროს კონკრეტულ კვლევაზე დაყრდნობით დასკვნების გაკეთებაში. პროგრამული უზრუნველყოფა გეხმარებათ დასკვნების გამოტანასა და მომავლის მარტივად პროგნოზირებაში მინიმალური სტატისტიკური გადახრით.
