4
359
Jalolov Tursunbek Sadriddinovich,
Buxoro psixologiya va xorijiy tillar instituti mustaqil tadqiqotchisi
PSIXOLOGIK MA LUMOTLARDA MATEMATIK USULLARDAN
FOYDALANISH (SPSS DASTURIDAN FOYDALANISH)
Annotatsiya.
-
-
rishning eng muhim sharti
talabalarning o'z imkoniyatlari va ehtiyojlariga mos keladigan natijalarni olishga tayyorligi. Ommaviy sinov
texnologiyalari imkoniyatlari tadqiqotchilarning ta'limning turli muammolarini hal qilish va o'quv faoliyatini
o'z-o'zini boshqarish bo'yicha e'tiborini tobora ortib bormoqda. Sinov sub'ektlarining tayyorgarligi sifati
to'g'risida miqdoriy ko'rsatkichlarni olish uchun katta hajmdagi ommaviy test ma'lumotlarini qayta ishlash talab
etiladi. Buning uchun turli xil dasturiy ta'minot muhitlari qo'llaniladi, ular orasida SPSS Statistics dasturi ("
Statistical Paket uchun the Ijtimoiy Fanlar " bu ijtimoiy fanlar uchun "statistik to'plamdir).
ikkilik logistik regressiya, SPSS Statistics dasturi,
ierarxik chiziqli modellar.
.
,
SPSS
SPSS
USE OF MATHEMATICAL METHODS IN PSYCHOLOGICAL INFORMATION
(USING SPSS SOFTWARE)
Abstract.
Recently, information technologies are spreading widely in the education system. They are used
in graduate training, supervision, final certification, self-study, self-monitoring, etc. The most important
condition for improving the quality of education is independent control of educational achievements, systematic
analysis of objective data obtained from monitoring and diagnostics. willingness of students to obtain results
that match their capabilities and needs. The possibilities of mass testing technologies are increasingly attracting
the attention of researchers to solve various problems of education and self-management of educational
activities. In order to obtain quantitative indicators of the quality of training of test subjects, processing of a
large amount of mass test data is required. Various software environments are used for this, including the SPSS
Statistics program (the "Statistical Package for the Social Sciences" is the "statistical package for the social
sciences").
4
360
Key words:
binary logistic regression, SPSS Statistics program, hierarchical linear models.
Kirish.
Ijtimoiy va ta'lim fanlari bo'yicha amaliy tadqiqotlar uchun tijorat statistik mahsulotlar bozorida
yetakchi hisoblanadi. SPSS - bu statistik tahlil va ma'lumotlarni boshqarish uchun universal tizim. Ushbu
qisqartma dastlab Statistik ma'noni anglatadi. Paket uchun the Ijtimoiy Fan (ijtimoiy fanlar uchun statistik
paket). Keyin asl qisqartmaga yangi talqin berildi: Superior Ishlash Dasturiy ta'minot Tizim (yuqori samarali
dasturiy ta'minot tizimi). 1970-yillarning boshlarida Norman Nye ( Norman Nie ), Deyl Bent ( Deyl Bent ) va
Hadlay Hull ( Xadlai) Hull ) SPSSR statistik savdo belgisini ro'yxatdan o'tkazdi dasturiy ta'minot _ Xuddi shu
nomdagi kompaniya 1968 yilda ular tomonidan tashkil etilgan. 1975 yilda kompaniya bosh ofisi Chikagoda (
Chikago , IL AQSh) joylashgan korporatsiyaga aylantirildi. Korporatsiya o'zining mavjud yillari davomida
ko'plab dasturiy mahsulotlarni ishlab chiqdi, jumladan SPSS/PC+TM, birinchi versiyasi 1984 yilda paydo
bo'lgan. 2009 yilda paket PASW Statistikasi ( Predictive) nomi bilan mashhur bo'ldi. Analitika SoftWare aqlli
analitik dastur). BILAN 2009 yil iyul - plastik to'rva bilan birga IBM (International Business Machines)
tomonidan nomi IBM SPSS Statisics . 2013 yilda paketning navbatdagi versiyasi chiqdi - Windows , MacOsX ,
Linux [7] turli operatsion tizimlarida ishlaydigan IBM SPSS Statistics 22. SPSS ni qo'llashning mumkin bo'lgan
sohalari: so'rov ma'lumotlarini saqlash va tahlil qilish, marketing tadqiqotlari va sotish, moliyaviy tahlil va
boshqalar. Psixologiya va pedagogikada paket turli ma'lumotlarning ma'lumotlar bazalarini yaratish, ularni
saqlash va qayta ishlash jarayonini avtomatlashtirishga imkon beradi. SPSS da amalga oshirilgan analitik
jarayonning bosqichlari: rejalashtirish; ma'lumotlar yig'ish; ma'lumotlarga kirishni ta'minlash; tahlil qilish uchun
ma'lumotlarni tayyorlash; tahlil qilish; hisobotlarni yaratish; natijalarni taqdim etish va tarqatish. Pedagogikada
paket test natijalarini qayta ishlash va talqin qilishni avtomatlashtirish imkonini beradi. [6] Windows uchun
SPSS ning birinchi versiyasi 5.0 versiyasi edi. Undan keyin 6.0, 6.1, 7.0, 7.5, 8.0, 9.0 va nihoyat 10.0 va 11.5 va
Windows 95 (NT). Asosiy SPSS modullari : IBM SPSS Statistics Base, IBM SPSS Decision Trees, IBM SPSS
Advanced Statistics, IBM SPSS Direct Marketing, IBM SPSS Bootstrapping, IBM SPSS Exact Tests, IBM
SPSS Categories, IBM SPSS Forecasting, IBMxle SPlus Compes, IBMx Sample SPes, IBM SPSS Conjoint,
IBM SPSS Neural Networks, IBM SPSS Custom Tables, IBM SPSS Regression, IBM SPSS Data Preparation.
Modullarning tarkibi etkazib berish variantiga bog'liq.
Asosiy qism.
Ma'lumotlar muharriri tashqi ko'rinishi bo'yicha elektron jadvalga o'xshash, ma'lumotlarni
aniqlash, kiritish, tahrirlash va ko'rish uchun mo'ljallangan moslashuvchan tizimdir. Ko'ruvchi - Alohida chiqish
elementlarini ko'rsatish va yashirish, natijalarni ko'rsatish tartibini o'zgartirish, taqdimotga tayyor jadval va
diagrammalarni boshqa ilovalarga va ilovalardan ko'chirish imkonini berib, natijalarni ko'rishni osonlashtiradi.
Yuqori sifatli grafika - to'liq rangli, yuqori aniqlikdagi diagrammalarni yaratish vositasi: doira va chiziqli
diagrammalar, gistogrammalar, scatterplots, 3-D grafiklar va boshqalar. Ma'lumotlar bazasiga kirish -
sichqonchani bir necha marta bosish orqali istalgan manbadan ma'lumotlarni yuklash imkonini beruvchi
ma'lumotlar bazasini o'qish dizayneri. Ma'lumotlarni o'zgartirish - bu ma'lumotlarni tahlil qilish uchun
tayyorlashga yordam beradigan ma'lumotlarni o'zgartirish vositasi. Osonlik bilan ma'lumotlarni to'plang,
toifalarni birlashtiring, fayllarni qo'shing, jamlang, birlashtiring, bo'ling, ko'chiring va boshqa o'zgarishlarni
amalga oshiring. Bundan tashqari, paket turli xil grafiklarni olish imkonini beradi - shtrixli va doiraviy
diagrammalar, qutichalar , scatter maydonlari va gistogrammalar va boshqalar . Yaqin vaqtgacha ta'lim sohasida
kadrlar tayyorlash va sifat nazorati an'anaviy usullardan foydalangan holda amalga oshirildi. Asosan, boshqaruv
nazariyasi nuqtai nazaridan uning takomillashuviga hissa qo'shmaydigan ta'lim jarayonini olib boruvchilar
tomonidan. Bugungi kunda ommaviy test ma'lumotlari ko'plab kompyuter dasturlari yordamida avtomatik
ravishda qayta ishlanadi. Ushbu dasturlardan biri SPSS bo'lib, u har qanday fan bo'yicha ommaviy test
natijalarini miqdoriy qayta ishlash uchun samarali, aniq va vaqtni tejash imkonini beradi. Chastotani tahlil qilish
quyidagilarni aniqlash imkonini beradi: testdan berilgan savolga har bir javob variantining chastotasi;
respondentlarning umumiy soniga javobning foiz chastotasi (javoblarning umumiy soniga nisbatan foiz sifatida
qabul qilingan berilgan savolga to'g'ri javoblar ulushi); maqbul foiz (yetishmayotgan qiymatlar chiqarib
tashlanadi); to'plangan foiz qiymatlari (bu maqbul qiymatlar foizlarining yig'indisi). SPSSda ikkita o'zgaruvchi
o'rtasidagi munosabatni tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan juda ko'p turli xil protseduralar mavjud.
Nominal shkala bo'yicha yoki oz sonli toifalarga ega bo'lgan tartibli shkaladagi o'zgaruvchilar o'rtasidagi
munosabatlar eng yaxshi tasodifiy jadvallar shaklida ifodalanadi. Shu maqsadda SPSS kuzatilgan va
4
361
kutilayotgan chastotalar o'rtasida sezilarli farq bor-yo'qligini tekshiradigan chi-kvadrat testini amalga oshiradi.
Bundan tashqari, ulanishning turli ko'rsatkichlarini hisoblash mumkin. Parametrik bo'lmagan usullarning
afzalligi ma'lumotlarda chetlab o'tishlar (juda katta yoki kichik qiymatlar) mavjud bo'lganda sezilarli bo'ladi.
SPSS foydalanuvchilarga ko'p sonli parametrik bo'lmagan testlarni taqdim etadi. Eng ko'p ishlatiladigan testlar
ikki yoki undan ortiq mustaqil yoki qaram namunalarni solishtirish uchun testlardir. Bular Mann-Whitney U
testi, Kruskal-Wallis H testi , Wilcoxon testi va Fridman testidir. Bir namuna uchun Kolmogorov-Smirnov testi
ham muhim rol o'ynaydi, bu normal taqsimot mavjudligini tekshirish uchun ishlatilishi mumkin. Parametrik
bo'lmagan testlar, albatta, qiymatlarni normal taqsimlashda ham qo'llanilishi mumkin. Ammo bu holda ular
parametrik testlarga nisbatan faqat 95% samaradorlikka ega bo'ladi. Agar siz, masalan, ikkita mustaqil
namunaning vositalarini bir necha marta taqqoslashni istasangiz, namunalar qisman normal taqsimotga mos
keladi va qisman bo'lmasa, har doim Mann va Whitney U testidan foydalanish tavsiya etiladi. Faktor tahlili - bu
mavjud kuzatishlar bilan bog'liq bo'lgan ko'p sonli o'zgaruvchilarni omillar deb ataladigan kichikroq mustaqil
ta'sir qiluvchi miqdorlarga qisqartirish tartibi. Bunday holda, bir-biri bilan yuqori korrelyatsiya qiluvchi
o'zgaruvchilar bir omilga birlashtiriladi. Turli omillarning o'zgaruvchilari bir-biri bilan zaif bog'liqdir. Shunday
qilib, omil tahlilining maqsadi mavjud o'zgaruvchilar o'rtasidagi kuzatilgan munosabatlarni iloji boricha to'liq
tushuntiradigan murakkab omillarni topishdir. Qobiliyat tahlili (shuningdek: savollarni tahlil qilish yoki
topshiriqlarni tahlil qilish) testlar uchun savollarni (topshiriqlarni) tanlashga yordam beradi. Turli mezonlar
yordamida ma'lum bir test uchun qaysi topshiriqlar mos kelishi va qaysi biri mos kelmasligi aniqlanadi. Buning
uchun respondentlarning ma'lum bir populyatsiyasiga (namunalariga) barcha taklif qilingan topshiriqlar bilan
testning dastlabki versiyasi taklif etiladi va bu vazifalar tahlili o'tkaziladi. Ushbu tahlildan foydalanib, nomaqbul
narsalar chiqarib tashlanadi, qolganlari esa yakuniy test shakliga kiritiladi. Sinovlar o'rganilayotgan shaxs
xususiyati turiga, ya'ni ta'lim darajasiga, qobiliyat testiga va shaxsiyat testiga qarab bo'linadi.
IBM SPSS Statistics - bu statistika pedagogik psixologik muhim qayta ishlashni ta'minlashga qaratilgan
ilg'or statistik tahlil dasturi. Ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun psixologik va ta'lim tadqiqotlarida
keng qo'llaniladi. IBM SPSS Statistic dasturi statistik hisob-kitoblar uchun kuchli vositalarni taqdim etadi.
Statistik tahlilning qay daraja uning imkoniyatlarida unumli foydalanish sizning qo'lingizda.
Psixologik va ta'lim jar
tegishli tegishli xulosalarni olish uchun IBM kompaniyasining SPSS dasturining imkoniyatlaridan foydalanamiz
foydalaning. Ushbu dasturda siz chiziqli modellar (GLM), umumlashtirilgan aralash modellar (GLMM), ierarxik
chiziqli modellar (HLM), umumlashtirilgan chiziqli modellar (GENLIN) va hatto umumlashtirilgan taxminiy
tenglamalarni (GEE) yaratish uchun aniq bir qator regressiya hamda progressiv statistika funktsiyalarini
iz mumkin.
Chiziqli modellar
GLM
- Umumiy chiziqli model (GLM) moslashuvchan statistik model bo'lib, u normal
taqsimlangan bog'liq o'zgaruvchilar va toifali yoki doimiy mustaqil o'zgaruvchilarni o'z ichiga oladi. SPSS-dagi
GLM protsedurasi sintaksis yoki dialog oynalari orqali umumiy chiziqli modellarni belgilash imkonini beradi va
natijalarni pivot jadvallarda taqdim etadi, shuning uchun siz chiqishni osongina tahrirlashingiz mumkin. Mavjud
bo'lgan ko'plab funktsiyalar orasida GLM bo'sh katakchalar bilan dizaynlarni joylashtirish, taxminiy
vositalarning profil uchastkalari yordamida natijalarni osonroq talqin qilish va siz so'ragan tadqiqot savollariga
bevosita javob beradigan chiziqli modelni sozlash imkonini beradi. Bir o'zgaruvchan, ko'p o'lchovli yoki takroriy
o'lchovlar bo'ladimi, muntazam ravishda chiziqli modellarga mos keladigan har bir kishi GLM protsedurasini
juda foydali deb topadi. Ushbu maqolada biz sizga GLM protsedurasidagi turli xil variantlar va ulardan qanday
foydalanishingiz haqida chuqurroq tushuncha beramiz. Shuningdek, biz GLM ning asosiy xususiyatlarini
tasvirlaymiz. Va biz to'rt turdagi kvadratlar yig'indisi, taxminiy marjinal vositalar, profil uchastkalari va maxsus
gipoteza testlarini batafsil muhokama qilamiz.
umumlashtirilgan aralash modellar (GLMM)
Umumlashtirilgan chiziqli aralash modellar chiziqli
modelni shunday kengaytiradi:
Maqsad belgilangan bog'lanish funktsiyasi orqali omillar va kovariatsiyalar bilan chiziqli bog'liqdir.
Maqsad normal bo'lmagan taqsimotga ega bo'lishi mumkin.
Kuzatishlar o'zaro bog'liq bo'lishi mumkin.
Umumlashtirilgan chiziqli aralash modellar oddiy chiziqli regressiyadan tortib oddiy bo'lmagan
oladi.
4
362
ierarxik chiziqli modellar (HLM)
Va yana, dasturda chiziqli bo'lmagan modellarni qo'llashda yangi imkoniyatlarni qo'shadigan bir nechta
qo'shimcha jarayonlar mavjud:
Multinomial logistik regressiya (MLR).
Multinomial logistik regressiya protsedurasi omillar va kovariatlarning asosiy ta'siriga ega modelni ishlab
chiqaradi, ammo siz ushbu bosqichma-bosqich model tanlash dialog oynasida maxsus modelni belgilashingiz
yoki tanlovni so'rashingiz mumkin.
Modelni o'rnating.
Asosiy ta'sir modeli kovariatlar va omillarning asosiy ta'sirini o'z ichiga oladi, lekin
o'zaro ta'sirlarni o'z ichiga olmaydi. To'liq omil modeli barcha asosiy ta'sirlarni, shuningdek, barcha omillarning
o'zaro ta'sirini o'z ichiga oladi. U kovariatlar o'rtasidagi o'zaro ta'sirlarni o'z ichiga olmaydi. Siz faktorlar o'zaro
ta'siri yoki kovariativ o'zaro ta'sirlarning kerakli kichik to'plamlarini o'z ichiga olgan maxsus turdagi modelni
yaratishingiz mumkin yoki siz model a'zolarini bosqichma-bosqich tanlashni so'rashingiz mumkin.
Ikkilik logistik regressiya.
Logistik regressiya bashorat qiluvchi o'zgaruvchilar to'plamining qiymatlari asosida xarakteristikaning
yoki natijaning mavjudligi yoki yo'qligini bashorat qilishni istagan vaziyatlar uchun foydalidir. Bu chiziqli
regressiya modeliga o'xshaydi, lekin qaram o'zgaruvchining faqat ikkita qiymati bo'lgan modellar uchun javob
beradi. Logistik regressiya koeffitsientlari modeldagi har bir bog'liq o'zgaruvchi uchun koeffitsientlarni baholash
uchun ishlatilishi mumkin. Logistik regressiya diskriminant tahliliga qaraganda kengroq vaziyatlarda
qo'llaniladi.
Chiziqsiz (NLR) va cheklangan chiziqli bo'lmagan (CNLR) regressiya.
Buyruqlar sintaksisi tili ham quyidagilarga imkon beradi:
Parametrlarni baholash uchun dastlabki qiymatlar o'qiladigan fayl nomini ko'rsating.
Bir nechta model operatorlari va yo'qotish funktsiyalarini aniqlang. Bu segmentlangan modelni aniqlashni
osonlashtiradi.
Dastur tomonidan hisoblanganlar o'rniga foydalanish uchun o'zingizning olingan o'lchovlaringizni
belgilang.
Yaratiladigan yuklash namunalari sonini belgilang.
Qo'shimcha iterativ mezonlarni belgilang, jumladan, olingan o'lchovlarni sinab ko'rish uchun kritik
qiymatni belgilash va qoldiqlar va olingan ko'rsatkichlar o'rtasidagi bog'liqlik uchun yaqinlik mezonini aniqlash.
Buyruqning qo'shimcha mezonlari CNLR(cheklangan chiziqli bo'lmagan regressiya) sizga quyidagilarga
imkon beradi:
Har bir katta iteratsiyada kichik iteratsiyalarning maksimal sonini belgilang.
Olingan ko'rsatkichlarni tekshirish uchun muhim qiymatni o'rnating.
Qadamlar soni bo'yicha cheklovni o'rnating.
Dastlabki qiymatlar belgilangan chegaralar ichida yoki yo'qligini aniqlaydigan maksimal bardoshlikni
o'rnating.
Probit tahlili.
Ushbu protsedura qo'zg'atuvchining kuchi va ushbu stimulga ma'lum bir javobni ko'rsatadigan kuzatuvlar
nisbati o'rtasidagi munosabatni o'lchaydi. Bu ba'zi mustaqil o'zgaruvchilar darajasiga bog'liq yoki aniqlanishi
kutilayotgan dixotomistik xulosaga ega bo'lgan va ayniqsa eksperimental ma'lumotlarga mos keladigan
holatlarda foydalidir. Ushbu protsedura javoblarning ma'lum bir qismini, masalan, o'rtacha samarali dozani olish
uchun zarur bo'lgan ogohlantiruvchi kuchni baholaydi.
Bashoratli tahlil asboblar to'plami
IBM SPSS Statistics gipotezalarni ishlab chiqish va o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni
aniqlashtirish uchun eng yaxshi echimlardan biridir. Trendlar va prognozlarni aniqlash uchun tahlil vositalaridan
foydalaning. Bundan tashqari, IBM SPSS Statistics sizning ma'lumotlaringizni tushunishingizni yaxshilaydigan
moslashtirilgan dinamik jadvallarni diqqat bilan ko'rib chiqishga imkon beradi.
Adabiyotlar:
1.
4
363
2.
Innovative
Society: Problems, Analysis and Development Prospects (Spain), 3, 7-14.
3.
4.
.
XXI
5.
SPSS
-
-608c.
6.
SPSS
2017.
7.
-
-40.
8.
IBM SPSS 20 Statistics
AMOS
-
9.
SPSS
-
-
2010.
10.
SPSS
-
-203.
