סיכום הקורס
מה כל הרצאה הוסיפה, ושלושה רעיונות שחוזרים לאורך הקורס.
הרצאה אחרי הרצאה
| הרצאה | תאריך | נושא | מה אפשר לעשות אחריה |
|---|---|---|---|
| 1 | 20.10 | נתונים, סקאלות מדידה, מבני מחקר, ופלט ראשון ב-SPSS | לסווג כל משתנה, ולקרוא טבלת שכיחויות |
| 2 | 3.11 | טבלאות ותרשימים לכל סוג נתונים, Recode, שכיחות מצטברת ואוגיב | לבנות לבד את הטבלאות והתרשימים ב-SPSS, ולענות על שאלות הסתברות מאחוז מצטבר |
ההרצאות הבאות עוד לא סוכמו. העמוד יתעדכן כשההקלטות שלהן יעלו.
שלושה רעיונות שחוזרים
1. קודם מסווגים
הסקאלה של המשתנה קובעת הכל: אילו מדדים, איזה תרשים, ואיזה ניתוח. אותה עלות היא משתנה ביחס עם היסטוגרמה, וכקטגוריות היא אורדינלית עם עוגה.
2. מרשימה לתמונה
50 עלויות או 20 דירוגים לא אומרים כלום. טבלת שכיחויות ותרשים הופכים אותם למשהו שאפשר להבין במבט.
3. מתיאור להסתברות
האחוז המצטבר הוא הצעד הראשון מהתיאור לשאלות של הסתברות: מה הסיכוי שעלות תהיה עד 79 שקלים. משם הקורס ממשיך לסטטיסטיקה הסקתית.