تحديد الحالات المكررة في SPSS

تحديد الحالات المكررة في برنامج SPSS، شرح مفهوم التكرار في الحالات وأسباب حدوثه في البيانات، طرق تحديد التكرار وخيارات التحكم به ونتائجها.

أسباب الحالات المكررة في SPSS

قد تحدث الحالات المكررة (أو الصفوف المكررة) في بياناتك لأسباب عديدة في SPSS، منها:

  • أخطاء في إدخال البيانات يتم فيها إدخال نفس الحالة عن طريق الخطأ أكثر من مرة.
  • تشترك الحالات المتعددة في قيمة معرف أساسي مشتركة ولكن لها قيم معرفات ثانوية مختلفة، مثل أفراد الأسرة الذين يعيشون جميعًا في نفس المنزل ويحملون نفس اسم العائلة.
  • تمثل الحالات المتعددة الحالة نفسها ولكن بقيم مختلفة للمتغيرات بخلاف تلك التي تحدد الحالة، مثل عمليات الشراء المتعددة التي قام بها نفس الشخص أو الشركة لمنتجات مختلفة أو في أوقات مختلفة.

تحديد الحالات المكررة في SPSS

يتيح لك تحديد الحالات المكررة في SPSS تحديد التكرار بأي طريقة تريدها تقريبًا ويوفر بعض التحكم في التحديد التلقائي للحالات الأساسية مقابل الحالات المكررة.

لتحديد الحالات المكررة والتقرير عنها في SPSS:

  1. اختر من القوائم: البيانات> تحديد الحالات المكررة
  2. حدد متغيرًا واحدًا أو أكثر يحدد حالات المطابقة.
  3. حدد واحدًا أو أكثر من الخيارات في مجموعة متغيرات الإنشاء.

اختياريًا، يمكنك:

4. تحديد متغيرًا واحدًا أو أكثر لفرز الحالات ضمن المجموعات المحددة بواسطة متغيرات الحالات المطابقة المحددة. يحدد ترتيب الفرز المحدد بواسطة هذه المتغيرات الحالة “الأولى” و”الأخيرة” في كل مجموعة. وإلا، فسيتم استخدام ترتيب الملف الأصلي.

5. تصفية الحالات المكررة تلقائيًا بحيث لا يتم تضمينها في التقارير أو المخططات أو حسابات الإحصائيات.

الخيارات المتاحة في تحديد الحالات المكررة في SPSS

فيما يلي الخيارات المتاحة لتحديد الحالات المكررة في SPSS:

تحديد حالات المطابقة من خلال

تعتبر الحالات مكررة إذا كانت قيمها تتطابق مع جميع المتغيرات المحددة. إذا كنت تريد تحديد الحالات المطابقة بنسبة 100٪ فقط من جميع النواحي، فحدد جميع المتغيرات.

الفرز ضمن المجموعات المتطابقة حسب

يتم فرز الحالات تلقائيًا حسب المتغيرات التي تحدد حالات المطابقة. يمكنك تحديد متغيرات الفرز الإضافية التي ستحدد الترتيب التسلسلي للحالات في كل فئة أو مجموعة مطابقة.

  1. لكل عملية فرز متغير، يمكنك الفرز بترتيب تصاعدي أو تنازلي.
  2. إذا حددت فرز متغيرات متعددة، فسيتم فرز الحالات حسب كل متغير ضمن فئات المتغير السابق في القائمة. على سبيل المثال، إذا حددت التاريخ باعتباره الفرز للمتغير الأول والمبلغ باعتباره الفرز للمتغير الثاني، فسيتم فرز الحالات حسب المبلغ في كل تاريخ.
  3. استخدم زري السهم لأعلى ولأسفل على يمين القائمة لتغيير ترتيب فرز المتغيرات.
  4. يحدد ترتيب الفرز الحالة “الأولى” و”الأخيرة” داخل كل مجموعة مطابقة، والتي تحدد قيمة متغير المؤشر الأساسي الاختياري. على سبيل المثال، إذا كنت تريد تصفية جميع الحالات باستثناء أحدثها في كل مجموعة مطابقة، فيمكنك فرز الحالات داخل المجموعة بترتيب تصاعدي لمتغير التاريخ، مما يجعل التاريخ الأحدث هو آخر تاريخ في المجموعة.

مؤشر الحالات الأولية

ينشئ متغيرًا بقيمة 1 لجميع الحالات الفريدة والحالة المحددة كحالة أساسية في كل مجموعة من الحالات المطابقة وقيمة (صفر) للتكرارات غير الأساسية في كل مجموعة.

  1. يمكن أن تكون الحالة الأساسية إما الحالة الأخيرة أو الحالة الأولى في كل مجموعة مطابقة، على النحو الذي يحدده ترتيب الفرز داخل المجموعة المطابقة. إذا لم تحدد أي متغيرات للفرز، فإن ترتيب الملف الأصلي يحدد ترتيب الحالات داخل كل مجموعة.
  2. يمكنك استخدام متغير المؤشر كمتغير مرشح لاستبعاد التكرارات غير الأساسية من التقارير والتحليلات دون حذف تلك الحالات من ملف البيانات.

العد المتسلسل لحالات المطابقة في كل مجموعة

ينشئ متغيرًا بقيمة متسلسلة من 1 إلى n للحالات في كل مجموعة مطابقة. يعتمد التسلسل على الترتيب الحالي للحالات في كل مجموعة، وهو إما ترتيب الملف الأصلي أو الترتيب المحدد بواسطة أي فرز لمتغيرات محددة.

نقل حالات المطابقة إلى الأعلى

يفرز ملف البيانات بحيث تكون جميع مجموعات الحالات المطابقة في أعلى ملف البيانات، مما يسهل عملية الفحص البصري للحالات المطابقة في محرر البيانات.

عرض التكرارات للمتغيرات التي تم إنشاؤها

تحتوي جداول التكرار على أعداد لكل قيمة من المتغيرات التي تم إنشاؤها. على سبيل المثال، بالنسبة لمتغير المؤشر الأساسي، سيُظهر الجدول عدد الحالات ذات القيمة (صفر) لذلك المتغير، مما يشير إلى عدد التكرارات، وعدد الحالات التي تحتوي على قيمة (1) لهذا المتغير، مما يشير إلى عدد الحالات الفريدة والأساسية.

القيم المفقودة

بالنسبة للمتغيرات الرقمية، يتم التعامل مع القيمة المفقودة في النظام مثل أي قيمة أخرى، ويتم التعامل مع الحالات التي تحتوي على قيمة مفقودة من النظام لمتغير معرف على أنها تحتوي على قيم مطابقة لهذا المتغير. بالنسبة لمتغيرات السلسلة، يتم التعامل مع الحالات التي لا تحتوي على قيمة لمتغير معرف على أنها تحتوي على قيم مطابقة لهذا المتغير.

الحالات المصفاة

يتم تجاهل شروط التصفية. يتم تضمين الحالات المصفاة في تقييم الحالات المكررة.

إذا كنت تريد استبعاد الحالات، فقم بتعريف قواعد التحديد باستخدام البيانات> تحديد الحالات واختر حذف الحالات غير المحددة.

المصدر

  • المرجع الأساسي لبرنامج التحليل الإحصائي SPSS، ترجمة وإعداد: د. م. مصطفى عبيد، مركز البحوث والدراسات متعدد التخصصات.
  • الموقع الرسمي لشركة آي بي إم أو IBM SPSS software.
error:
Scroll to Top