Proiect SPSS

CAPITOLUL 1 - INTRODUCERE

Problema unui autovehicul ideal apare când clientul se hotărăște să cumpere un astfel de

produs după criteriile tehnice precum puterea motorului și consumul de benzină pe milă,

mai ales în urma studiilor efectuate de specialiști care arată pericolele emisiei excesive

de dioxid de carbon asupra mediului înconjurător și asupra sănătății, în general. În acest

proiect vom colecta informațiile din baza de date privind evoluția acestora din ultima

perioadă astfel încât să aflăm ce parametrii fac ca o mașină sau un camion să fie tocmai

cel mai bun pentru oameni din acest punct de vedere. Acesta a fost realizat cu ajutorul

programului GNU PSPP, având în vedere sistemul de operare de lucru ca fiind Linux și

similitudinea majoră cu aplicația IBM SPSS Statistics.

CAPITOLUL 2 - DESCRIEREA BAZEI DE DATE ȘI A

VARIABILELOR ANALIZATE

Baza de date aleasă pentru rezolvarea problemei se numește car_sales.sav și a fost

realizată cu ajutorul unui eșantion de 157 de persoane, astfel că se va recurge la testări,

estimări, analize de corelație și regresie, dar și la descrieri statistice. Înainte de toate, vă

amintim că există două tipuri variabile prezente și anume String (manufact, model) și

Numeric (sales, resale, type, price, engine_s, horsepow, wheelbas, width, length,

curb_wgt, fuel_cap, mpg, lnsales, zresale, ztype, zprice, zengine_, zhorsepo, zhorsepo,

zwheelba, zwidth, zlength, zcurb_wg, zfuel_ca, zmpg). De asemenea, se mai remarcă

trei metode de măsurare a acestora, dintre care Nominal (manufact, model) și Ordinal

(type), restul fiind încadrate la “Scale”. Toate aceste informații au fost prelucrate cu

ajutorul accesării secțiunilor Data View și Variable View de pe meniul specific PSPP

Data Editor

Figura 2.1: fereastra PSPP Data Editor - fereastra Data View pentru baza de date car_sales.sav

Figura 2.2: fereastra PSPP Data Editor - fereastra Variable View

CAPITOLUL 3 - ANALIZA STATISTICĂ UNIVARIATĂ A DATELOR

Subcapitolul 3.1 - Descrierea statistică a variabilelor categoriale

Pentru efectuarea acestei operațiuni, am ales variabile categoriale ca fiind numele

producătorului (manufact; variabilă nominală) și tipul autovehicului (type: 0 - Automobile și 1

- Truck; variabilă ordinală). Ca atare am urmat acești pași: Analyze - Descriptive Statistics -

Frequencies, ca după aceea să bifăm numai opțiunea Mode din căsuța Statistics. Ca să avem o

distribuție grafică destul de compactă, a fost selectată varianta Draw bar charts în cazul primei

variabile menționate mai sus și Draw pie charts în cazul ultimei variabile.