Guida alle funzioni base di SPSS SPSS è un software per certi aspetti molto sofisticato, e riuscire a sfruttare al massimo le sue potenzialità richiede notevoli competenze sia statistiche sia informatiche. Poiché questa guida è rivolta principalmente ad utilizzatori non esperti in entrambi i campi, come possono essere degli studenti universitari di psicologia, si cercherà di semplificare al massimo l'esposizione delle procedure e delle opzioni, in modo che una conoscenza di base dell'uso del computer sia sufficiente per apprendere le funzioni fondamentali del software, senza alcuna pretesa di proporre una guida completa.
1. Come organizzare i dati prima di importarli in S PSS SPSS richiede innanzitutto che i dati siano organizzati in base alla seguente regola (Figura 1). Le informazioni relative al singolo soggetto devono comparire sulle RIGHE, quelle relative alle variabili sulle COLONNE
Soggetti
sulle righe
→→→→
Variabili sulle Colonne↓ ↓ ↓
Figura 1 Esempio di database
I dati possono essere inseriti direttamente in un file di SPSS, ma data la limitata distribuzione o disponibilità del software, spesso i dataset vengono costruiti a partire da fogli di calcolo (ad esempio, in Excel o in OpenOffice Calc). SPSS è in grado di acquisire dati in una grande varietà di formati, compreso il .xls che contraddistingue i file di Excel. Se si utilizza OpenOffice Calc è preferibile evitare di salvare nel formato di default (.ods), per cui una volta inseriti i dati si consiglia di salvare il documento nel formato Excel mediante la procedura File→Salva con nome→Scelta dal menu Salva come del formato .xls (Figura 2).
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Figura 2 Salvataggio in formato Excel di un file in OpenOffice Calc Durante l'inserimento dei dati è fondamentale accertarsi che vi sia una colonna per ogni variabile oggetto di studio, e che in ogni cella di ogni colonna sia presente un solo dato. Se questo può sembrare ovvio per variabili come il genere, o la risposta ad un item di un test, può non esserlo nel caso in cui il soggetto possa scegliere più di una riposta fra quelle proposte, come nel caso della domanda in Figura 3. Quali sono i suoi generi cinematografici preferiti? (è possibile indicare più di una risposta)
� Animazione � Drammatico � Horror � Avventura � Erotico � Musicale � Biografico � Fantascienza � Storico � Commedia � Fantasy/Fantastico � Thriller � Documentario � Guerra � Western
Figura 3 Esempio di domanda nella quale è possibile fornire più di una risposta Poiché i soggetti possono indicare più di una risposta, e la domanda è una sola, potremmo trovarci nella scomoda posizione di dover inserire nella stessa cella più di un valore (ad esempio Animazione; Fantasy/Fantastico). In questi casi occorre allora creare una variabile per ogni alternativa di risposta possibile (nel caso dell'esempio avremo quindi 15 variabili: Animazione, Avventura, Biografico. […], Western), e indicare con 1 se è stata scelta e con 0 se non è stata scelta dal soggetto. In questo modo si segue la regola "una sola informazione in ogni cella della matrice casi × variabili".
Se si trova una risposta mancante (in gergo, missing), occorre inserire il codice stabilito per i valori mancanti o scrivere direttamente “missing” nella cella. Se il codice stabilito per i missing è un numero, deve essere un valore non valido, ossia non compreso fra quelli possibili per quella variabile. Ad esempio, se le risposte da inserire sono punteggi su scala Likert da 1 a 5, i valori possibili sono solo 1, 2, 3, 4 e 5. Il codice per i missing può essere quindi 0, oppure 9, o 99, o 999. Non esiste un codice fisso per i missing, in quanto certi valori possono essere impossibili in alcune variabili ma non in altre: il valore 0 è impossibile nella scala Likert da 1 a 5, ma non nella variabile “Numero di figli”, per occorre prestare molta attenzione. Il vantaggio di utilizzare il codice numerico per i missing è che creerà meno problemi nella lettura dei dati quando il file verrà importato in SPSS.
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Se vogliamo che SPSS legga i nomi delle variabili così come le abbiamo inserite nel foglio di calcolo, dobbiamo attenerci ad alcune regole. In primo luogo, è fondamentale che i nomi delle variabili compaiano solo sulla prima riga del foglio del calcolo. SPSS, infatti, rileva i nomi delle variabili solo sulla prima riga, mentre considera le informazioni contenute dalla seconda riga in poi come dati. In secondo luogo, i nomi delle variabili devono seguire le seguenti indicazioni:
• Non devono superare gli 8 caratteri • Il primo carattere non può essere un numero • Devono essere evitati gli spazi e i caratteri speciali1
In base a queste specifiche, il nome "Titolo di studio" non è corretto, in quanto è più lungo di otto caratteri e contiene uno spazio. Occorrerebbe quindi riscriverlo come, ad esempio, "Tit_stu". Si noti come l'underscore (o "trattino basso") sia consentito, e possa essere utilizzato al posto dello spazio.
Ogni volta che SPSS trova un nome di variabile che non riesce a "digerire", inserisce un nome di comodo, come VAR00001, VAR00002, anche se mantiene una traccia del nome originale nella colonna Label (vedi oltre).
SPSS legge anche dati testuali (ad esempio, M o F nella colonna del genere), ma per quanto sia possibile eseguire una ricodifica numerica dei dati; è più comodo importarli direttamente come numerici. In questo senso, è preferibile avere il genere codificato come 0 = F e 1 = M, o il titolo di studio codificato come 0 = Nessuno, 1 = Licenza Elementare, 2 = Licenza Media, etc. A questo proposito, però, occorre fare una precisazione. Se i dati vengono inseriti manualmente, e sul cartaceo non c'è una chiara indicazione di come codificare numericamente la risposta (vedi Figura 4), si eviti di fare la codifica "a mente" nel passaggio dal cartaceo al foglio elettronico, in quanto questa è una procedura ad alta probabilità di errore. Se la codifica numerica non è riportata nel cartaceo è quindi preferibile inserire il testo ed eseguire su. SPSS le ricodifiche necessarie.
Figura 4 Codifica di dati testuali in caso di caselle numerate e non numerate
La prima colonna del dataset dovrebbe contenere il codice che deve essere assegnato al soggetto da chi inserisce i dati provenienti dai protocolli (che potranno essere questionari, batterie, test, etc.). Se per ragioni di rispetto della privacy non è possibile inserire nome e cognome del soggetto, occorre generare un codice anonimo oppure una stringa alfanumerica che non consenta a terzi di identificare con certezza il soggetto. Nel primo caso è fondamentale che il codice anonimo generato da chi inserisce i dati contenga un numero progressivo, così da poter mettere successivamente in ordine i protocolli, e una qualunque sigla che identifichi chi ha eseguito l'inserimento. Il modo più semplice, se chi inserisce si chiama Mario Rossi, è utilizzare le iniziali seguite da un numero: MR001, MR002, etc. Questa procedura è utile se in futuro ci sarà bisogno di ri-esaminare il cartaceo e/o interpellare chi ha inserito i dati. Se però le esigenze di ricerca impongono somministrazioni ripetute nel tempo e c'è necessità di appaiare i dati relativi agli individui, occorre mettere i soggetti in condizione di generare autonomamente ogni volta il proprio codice. Una possibile soluzione è quella di chiedere di inserire lettere o numeri relativi a caratteristiche immutabili (come l'iniziale del
1 Per le versioni più recenti di SPSS può non essere necessario rispettare queste indicazioni, ma per evitare che il software "faccia di testa sua" è consigliabile attenersi ad esse.
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nome del padre e/o della madre) o relativamente immutabili (come le ultime tre cifre del numero di cellulare). Se il procedimento di generazione del codice è noto solo al ricercatore e al soggetto, chiunque altro possa venire in possesso del materiale non troverà che una sigla che, per quanto lo riguarda, può significare qualunque cosa. Per esempio, si può costruire una serie di caselle come quella in Figura 5, chiedendo di inserire nella prima casella l'iniziale del nome della madre, nella seconda l'iniziale del nome del padre e nelle ultime tre caselle le ultime tre cifre del numero di cellulare. Se quindi il numero di cellulare del soggetto Antonio Bianchi è 3331234567, suo madre si chiama Alessandra e suo padre Sergio, il codice sarà AS567. Naturalmente le informazioni su come generare il codice non devono per nessun motivo essere stampate sul foglio dove vengono inseriti i dati.
Figura 5 Inserimento del codice auto-generato dal soggetto per somministrazioni ripetute. Le istruzioni su come riempire le caselle non devono essere presenti sul foglio
In questo modo ogni volta che dovremo raccogliere informazioni riguardo ad Antonio Bianchi non avremo il problema che il soggetto potrebbe non ricordarsi il proprio codice, dato che basta ripetere la procedura di generazione − sperando che non abbia cambiato numero di cellulare nel frattempo!
Quando si inseriscono molti dati nel foglio elettronico, lo schermo scorre a destra e in basso, per cui la prima colonna e/o la prima riga, contenenti rispettivamente i codici dei soggetti e i nomi delle variabili, potrebbero non essere più visibili. Per facilitare l’inserimento mantenendo visibili queste informazioni, basta bloccare sul file di Excel la prima riga e la prima colonna. Nelle versioni di Excel precedenti alla 2007 basta selezionare la casella B2, andare al menu Finestra e selezionare Blocca Riquadri. A questo punto il bordo destro della prima colonna e quello inferiore della prima riga saranno neri, indicando che la colonna e la riga sono “bloccate”, ossia non scompariranno mai dalla visione anche quando le altre celle scorreranno. Per togliere il "blocco", basta ripetere la procedura selezionando questa volta Sblocca Riquadri. Nelle versioni più recenti di Excel, invece, occorre utilizzare, sulla barra degli strumenti nella parte superiore dello schermo, la scheda Visualizza, pulsante Blocca riquadri. Il procedimento è lo stesso. Si seleziona la cella B2 dall’elenco del pulsante Blocca riquadri si può scegliere Blocca riquadri (blocca sia le righe, sia le colonne), Blocca riga superiore oppure Blocca prima colonna (Figura 6).
Figura 6 Opzioni Blocca riquadri, Blocca riga superiore e Blocca prima colonna in Excel
Una volta completato l'inserimento, il file dovrebbe apparire come in Figura 1. Ricordatevi sempre di salvare il file e di chiudere Excel. A questo punto siamo pronti per l'importazione in SPSS.
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2. Come è fatto SPSS Prima di illustrare la procedura per importare i nostri dati in SPSS, vediamo le caratteristiche principali del software. Una volta che avete lanciato il programma, vi si aprirà una finestra come quella in Figura 7.
Figura 7 Schermata di dialogo iniziale di SPSS
Lasciando selezionato Open an existing data source, e clickando su OK si aprirà una finestra che consentirà di rintracciare nelle proprie cartelle il file da aprire. Tutte le altre opzioni al momento non ci interessano, e di fatto non è necessario interagire con questa finestra per accedere al programma, tanto è vero che può essere esclusa dall'avvio del programma spuntando Don't show this dialog in the future e clickando su OK. Si accederà a questo punto alla finestra di editor dei dati. La finestra di editor dei dati appare come un foglio elettronico con le righe numerate e le colonne che recano l'intestazione var grigiata (Figura 8).
Figura 8 Editor dei dati di SPSS (foglio Data View)
In basso a sinistra della finestra notiamo due linguette simili a quelle che identificano i vari fogli di una cartella di Excel: Data View e Variable View (Figura 9).
Figura 9 Linguette dei "fogli" di SPSS
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Data View è la matrice casi × variabili, mentre Variable View è il foglio che contiene le informazioni sulle variabili (Figura 10), della quale si parlerà più estesamente nella sezione 3.
Figura 10 Foglio Variable View di SPSS
Ritornando al foglio Data View, notiamo come in alto sia presente il consueto menu di funzioni di comando.
• File. In questo menu è possibile creare un nuovo file (New) o aprirne uno già esistente (Open). Scorrendo semplicemente col mouse si apre un sottomenu che permette di scegliere quale tipo di file si vuole creare o aprire (Figura 11): nel nostro caso ci interessano soprattutto le opzioni Data (file di dati, estensione .sav), Syntax (file di sintassi, estensione .sps) e Output (file di output, ossia quello in cui vengono riportati i risultati delle analisi, estensione .spo, o .spv nelle versioni più recenti). Si noti che in SPSS l'output viene visualizzato in un file con un formato diverso da quello dei dati.
Figura 11 Menu File di SPSS
Per quanto grigiata in Figura 11, dato che il file vuoto, anche le opzioni di salvataggio Save e Save as.. ci saranno utili, perché ci consentono, rispettivamente, di salvare il file in formato SPSS (.sav) o in altro formato (ad esempio, Excel o testo). Recently Used Data
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permette di accedere più rapidamente ai file di dati aperti di recente, così come Recently Used Files consente di accedere ai più recenti file di output o altri che non siano file di dati.
• Edit. In questo menu è possibile eseguire le usuali operazioni di annulla (Undo), ripeti (Redo), taglia (Cut), copia (Copy), incolla (Paste) per le righe e le colonne dell'editor dei dati, trovare un particolare testo o valore (Find) e accedere al menu per le opzioni del programma (Options).
• View. Permette di modificare la barre degli strumenti (Toolbars) e le modalità di visualizzazione delle variabili.
• Data. In questo menu sono contenuti i comandi che consentono, in particolare, di definire le proprietà delle variabili (Define Variable Properties), ordinare i casi in base ad una delle variabili (Sort Cases), unire più file (Merge Files), creare in base ad una variabile di riferimento (ad esempio, il genere) sottogruppi di soggetti su cui eseguire separatamente ma simultaneamente le stesse analisi (Split File), selezionare dei casi in base ad una variabile o ad un criterio di riferimento (Select Cases), definire una variabile che contenga informazioni circa la frequenza di una cella in una categoria di una tavola di contingenza (Weight Cases).
• Transform. Come dice il nome, in questo menu si trovano i comandi per eseguire trasformazioni sui valori delle variabili. In particolare ci interessano i comandi Compute, che permette di creare nuove variabili che siano il risultato di operazioni matematiche applicate ai dati (ad esempio, calcolo del punteggio ad un test come somma dei punteggi negli item), Recode, che permette di ricodificare i dati di una variabile (ad esempio, per invertire i valori di un item reverse), e Rank Cases, che ci consente di assegnare un rango ai valori di una variabile
• Analyze. Questo è il menu principale, per certi aspetti, dato che contiene i comandi per realizzare le analisi dei dati presentate successivamente in quest'opera.
• Graphs. Questo menu contiene i comandi per realizzare i vari tipi di grafici illustrati nei capitoli successivi.
• Utilities. Questo menu contiene comandi per la gestione avanzata del database. • Add-ons. Qui vengono mostrati i componenti aggiuntivi, scaricabili dal sito della IBM, che
distribuisce SPSS, installati sul computer i uso. • Window. I comandi di questo menu permettono di spostarsi da una finestra all'altra. • ?. In questo menu sono contenuti i comandi per ottenere aiuto (tutorial, guide, sintassi, etc.)
3. Importare i dati in SPSS da Excel Per importare i dati da Excel a SPSS occorre andare al menu File→Open→Data. Si aprirà la finestra Open File, che di default prevede come Tipo file un file di dati di SPSS, che ha estensione .sav. Scorrendo il menu a tendina relativo, si può scegliere quali altri tipi di file è possibile importare in SPSS (Figura 12).
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Una volta scelta l'opzione Excel (.xls), occorre recuperare il file nella cartella dove l'abbiamo salvato. Una volta selezionato il file e premuto Apri, si apre la finestra Opening Excel Data Source (Figura 13).
Figura 13 Finestra Opening Excel Data Source di SPSS
In questa finestra viene indicata la cartella da dove viene importato il file, e di default dovrebbe essere spuntata l'opzione Read variable names from the first row of data, che indica al software di recuperare i nomi delle variabili dalla prima riga di dati del foglio elettronico. Inoltre, poiché i file di Excel supportano fogli multipli, viene indicato il nome del foglio (Worksheet) dove sono contenuti i dati. È possibile cambiare il nome del foglio semplicemente attivando il menu a tendina con il pulsante sulla destra del campo. Nel campo Range è eventualmente possibile indicare uno specifico intervallo di celle far importare. Una volta clickato OK, il file viene importato. Se non si sono verificati problemi, come ad esempio nomi "illegali" delle variabili o formati dei dati inattesi, dovremmo visualizzare i dati o nel foglio Variable View o in Data View (dipende dalla versione di SPSS). Se si sono verificati problemi di importazione, si apre automaticamente un nuovo file di output che riporta la natura dell'errore, come in Figura 14. >Warning. Command name: GET DATA >(2101) The column contained no recognized type; defaulting to >"Numeric[8,2]" >* Column #: 61 >Warning. Command name: GET DATA >(2103) The variable name (truncated to 8 bytes) conflicts with a previously >defined variable.
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Figura 14 Messaggi di SPSS in caso di errori o problemi con l'importazione dei dati Il primo messaggio indica che non è stato riconosciuto il tipo di variabile, il secondo che il nome della variabile è stato troncato perché eccedeva gli otto caratteri alfanumerici e/o conteneva caratteri non consentiti. Questi problemi sono comunque facilmente correggibili. Una volta importato, il dataset apparirà come in Figura 15.
Figura 15 Dataset in SPSS, Foglio Data View
Ricordatevi sempre di salvare il file, una volta importato, mediante il comando File→Save. Questo file può a sua volta essere ri-salvato in formato Excel mediante il comando Save as…, scegliendo nel menu Salva come il formato .xls. Si noti che in questa finestra è presente il pulsante Variables, che consente di scegliere, semplicemente selezionandole o de-selezionandole, quali variabili salvare. Questo particolare è importante perché un file di dati di SPSS potrebbe avere più di 256 colonne (variabili), mentre un file di Excel non può eccedere questo limite. Passiamo adesso ad identificare e definire le caratteristiche delle variabili andando sul foglio Variable View. Nella Figura 16 vediamo come può apparire un dataset appena importato da Excel.
Figura 16 Dataset in SPSS, Foglio Variable View
Nella prima colonna (Name) è contenuto il nome della variabile, che, almeno nelle versioni meno recenti di SPSS, sottostà ai vincoli già esplorati nella Sezione 1 di questo capitolo. Se però volessimo avere una descrizione migliore della variabile, come ad esempio inserire per esteso il testo "Titolo di studio" della variabile tit_stu, possiamo farlo nella colonna Label ("etichetta"), dove non ci sono vincoli di sorta. Ossia, possiamo inserire spazi, punteggiatura, numeri, etc. Nel caso
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dell'età potremmo specificare che si tratta di anni (quindi nella colonna Label, sulla riga corrispondente ad età potremo scrivere "Età (anni)"), oppure potremmo inserire il contenuto dell'item in corrispondenza della variabile che lo rappresenta (ad es., per bfi01 potremmo inserire l'etichetta "BFI01 - Sono una persona loquace"). Di default nelle tabelle di output viene presentata l'etichetta della variabile, se è assente il software fa ricorso al nome. Nella colonna Label, inoltre, il software inserisce i nomi delle variabili che non riesce a leggere quando il file viene importato, dopo aver assegnato un nome generico (ad esempio, VAR00001) nella colonna Name. La seconda colonna indica il tipo (Type) di variabile. SPSS consente di specificare fino a otto tipi di variabili, ma quelli che a noi interessano sono principalmente Numeric (numerico) e String (stringa di testo). Nel caso della Figura 16 notiamo come SPSS abbia letto correttamente come stringhe le variabili id, che contiene i codici alfanumerici identificativi dei soggetti (vedi anche Figura 15), e numerici tutti gli altri. Ad ogni modo, non è infrequente che anche quelle che dovrebbero essere variabili numeriche vengano lette da SPSS come testuali, ad esempio perchè, per errore, il primo caso di quella variabile contiene una lettera invece di un numero. A questo punto, se anche correggiamo il dato, il formato della variabile rimane invariato. Per cambiarlo, dobbiamo selezionare la cella della colonna Type relativa alla variabile e clickare sul piccolo tasto con i tre
puntini ( oppure ) che compare sulla destra della cella una volta selezionata. Si aprirà a questo punto il menu che permetterà di spuntare l'opzione Numeric.
La colonna Width indica il numero di caratteri massimo che viene utilizzato per visualizzare la variabile. In questa sede, quindi, non è possibile modificare la larghezza della colonna così come appare nel foglio Data View: per questo, occorre modificare il valore nella colonna Columns, più a destra nel foglio.
Nella colonna Decimals è possibile impostare il numero massimo di decimali da visualizzare − per le variabili indicate come stringhe di testo naturalmente il valore è immodificabile.
Nella colonna Values si possono impostare le etichette per i diversi valori di una variabile categoriale. Supponiamo che il genere dei soggetti sia stato codificato 0 = Femmina e 1 = Maschio, In assenza di altre specificazioni, nelle tabelle di output SPSS riporterà queste categorie come 0 e 1. Se però vogliamo che venga visualizzato il nome della categoria corrispondente, occorre selezionare la cella della colonna Values corrispondente alla variabile e clickare sul tastino con i tre puntini. Si aprirà la finestra Value Labels (Figura 17).
Figura 17 Assegnazione di un'etichetta verbale alle etichette numeriche di una variabile in SPSS
Nella finestra occorre inserire il valore numerico corrispondente ad una categoria nel campo Value e l'etichetta che vogliamo assegnare nel campo Value Label. Ogni volta che abbiamo riempito i due campi occorre clickare su Add per confermare l'assegnazione dell'etichetta. Se vogliamo cambiare o correggere un'etichetta, occorre selezionarla dal campo in basso dove sono elencate le etichette, modificare il valore o l'etichetta, e clickare su Change. Quando abbiamo terminato, premiamo OK per tornare al foglio con le variabili. A questo punto la cella della colonna Label non sarà più vuota.
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La stessa operazione sarà necessaria, ad esempio, per le variabili "Titolo di studio" (ad es., 0 = Nessun titolo; 1 = Licenza Elementare; 2 = Licenza media, etc.) e "Stato Civile" (ad es., 1 = Celibe/nubile; 2 = Coniugato; 3 = Divorziato, etc.). Nella colonna Missing è possibile indicare quali valori devono essere interpretati come valori mancanti. Nella Sezione 1 avevamo visto come per un punteggio su scala Likert da 1 a 5 il valore 0, oppure i valori 9, 99 o 999, potessero essere utilizzati come codici per i missing. In Figura 15 notiamo come il soggetto s03 presenti dei 999 per professione e stato civile. Dobbiamo quindi indicare al software che i valori 999 sono da considerarsi mancanti. Selezioniamo la cella corrispondente alla variabile, clickiamo sul tastino con i tre puntini sulla destra, e si apre la finestra Missing Values (Figura 18).
Figura 18 Finestra di SPSS per inserire i codici dei dati mancanti
L'opzione Discrete Missing Values può essere utilizzata sia per variabili numeriche che di testo, e si possono inserire fino a tre diversi valori che rappresentano i missing. L'opzione Range plus one optional discrete missing value, invece, è disponibile solo per le variabili numeriche, e consente di definire come missing un intervallo di valori più un valore discreto (ad es., da -9 a -1 più il valore 999). Se non viene indicato niente vengono considerate missing solo le celle vuote (nel gergo di SPSS sono indicati come System Missing). Nella colonna Align è possibile selezionare l'allineamento del testo all'interno delle celle (Sinstra [Left], Destra [Right] e Centro [Center]), mentre nella colonna Measure è possibile specificare la scala di misura delle variabile (Nominale [Nominal], Ordinale [Ordinal] e Metrica [Scale]). A questo proposito, a meno che la variabile non sia testuale (String), si consiglia di indicare sempre Scale, anche per variabili che siano misurate su scala nominale. Questo semplifica l'accesso alla variabile nei menu di analisi. La colonna Role permette di assegnare un ruolo particolare alla variabile all'interno del dataset, ma questo implica un uso del software più avanzato di quello a cui si rivolge questo documento, per cui limitiamoci ad indicare tutte le variabili com Input. Per inserire (Insert) o cancellare (Clear) casi e variabili, basta clickare col tasto destro del mouse sul numero corrispondente al caso o sul nome della variabile nel foglio Data View e scegliere l'operazione da compiere.
4. Trattamento preliminare dei dati Prima di procedere con l'analisi dei dati, spesso sono necessarie alcune operazioni di trasformazione o ricodifica dei dati. Vediamo le più comuni. Nel caso del dataset in Figura 15 potremmo voler ricodificare il titolo di studio, che di per sè è ordinale, in anni di istruzione, ossia il numero di anni scolastici portati a termine con una promozione, che è una variabile a rapporti. Questo significa che chi ha la licenza elementare ha portato a termine con successo 5 anni accademici, chi ha la licenza media 8, chi ha il diploma 13, etc. Oppure, potremmo aver necessità di ricodificare i punteggi degli item reverse, ossia quelli in
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cui a punteggio maggiore corrisponde un livello nel costrutto minore (ad es., l'item "Sono una persona taciturna" è un item reverse rispetto a "Sono una persona loquace" per il costrutto Estroversione). Supponendo una scala di risposta di tipo Likert a 5 punti, dovremmo ricodificare la variabile in base al seguente schema: 1=5, 2=4; 3=3; 4=2; 5=1. Per far questo dobbiamo seguire il percorso Transform→Recode, e scegliere se vogliamo ricodificare i valori nella stessa variabile (Into same variables) o in una nuova variabile (Into different variables). In generale, per non creare confusione, è preferibile ricodificare nella stessa variabile, anche se è consigliabile farlo su una copia del file con la codifica originale, così da poter agevolmente recuperare i dati iniziali in caso di problemi. Quindi, dopo aver salvato una copia del file originale, procediamo scegliendo Transform→Recode→ Into same variables (Figura 19a).
(a)
(b)
Figura 19 Ricodificare i valori in una stessa variabile
Nella finestra che si apre (Figura 19b) dobbiamo spostare nel campo vuoto di destra le variabili alle quali vogliamo applicare la ricodifica che andremo a definire: la variabile può essere una sola (vedi il caso precedente del titolo di studio), oppure più di una (ad esempio, tutti gli item reverse del questionario). Per spostare le variabili da un campo all'altro occorre selezionarle e premere il tastino
in mezzo ai due campi ( oppure ). A questo punto possiamo eventualmente scegliere se ricodificare tutti i casi o solo alcuni. Se per assurdo volessimo ricodificare i valori solo per i maggiori di 25 anni, occorrerebbe clikare su If… e accedere alla finestra Recode into Same Variables: If Cases (Figura 20).
Figura 20 Selezionare un sottoinsieme di casi da ricodificare
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In questa finestra, dopo aver spuntato Include if case satisfies condition, andremo a selezionare la
variabile Età dal campo di sinistra, la sposteremo con il tasto o nel campo di destra, e aggiungeremo da tastiera la dicitura "> 25". Nel campo Functions sono disponibili numerose funzioni matematiche per definire condizioni più complesse. Per tornare alla finestra precedente basta clickare su Continue. Si tenga presente che a questo punto la trasformazione verrà applicata solo ai casi che soddisfano la condizione. In generale, comunque, si tende sempre a ricodificare tutti i casi. Per specificare le regole di ricodifica, nella finestra Recode into same variables dobbiamo clickare su Old and New Values. La nuova finestra che si apre (Recode into same variables: Old and New Values, Figura 21a) è divisa in due: sulla destra abbiamo i vecchi valori (Old Value), sulla destra i nuovi (New Value).
(a)
(b)
Figura 21 Finestra Recode into same variables: Old and New Values
In pratica, basta indicare nel campo Value di destra il valore da ricodificare e in quello di sinistra quello ricodificato, e clickare su Add. La ricodifica comparirà nel campo indicato come Old-->New, come in Figura 21b. Una volta terminato, clickare su Continue, poi su OK. Per i casi più complessi è possibile utilizzare, dopo averle spuntate, le opzioni Range. Nella prima (through) si può specificare gamma di valori: ad esempio, ricodificare nella stessa categoria tutti casi con età comprese fra 20 e 25 anni; analogamente, Lowest through permette di ricodificare con lo stesso valore tutti i valori inferiori a quello indicato (es., età minore di 20 anni), mentre through highest permette di ricodificare con lo stesso valori tutti i valori superiori a quello indicato (es., età superiore a 50 anni). All other values permette di ricodificare tutti i valori che non soddisfano le condizioni già impostate. Anche in questo caso è importante ricordarsi di clickare sempre su Add dopo aver impostato la codifica.
Per ricodificare in nuove variabili, la procedura è identica a quella illustrata in Figura 19a, a parte scegliere Recode into Different Variables. La finestra che si apre è leggermente diversa, in quando compare un riquadro nel quale dobbiamo indicare il nome della nuova variabile e, opzionalmente, la sua etichetta. Una volta spostata la variabile da ricodificare nel campo Numeric
Variable->Output variable selezionandola e premendo il tasto o , sarà possibile inserire il nome della nuova variabile e della sua etichetta (Figura 22). A questo punto dovremo premere il tasto Change, e il punto interrogativo che in Figura 22 compare accanto al nome della variabile (tit_stu->?) cambierà nel nome della nuova variabile.
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Figura 22 Finestra Recode into different variables
Da questo punto in poi la procedura è identica a quella già illustrata per la ricodifica nella stessa variabile.
Per restare nel menu Transform, vediamo la funzione Compute. Questa funzione permette di applicare funzioni matematiche anche molto complesse ai dati delle variabili. Nel nostro caso, però, la utilizziamo per calcolare il punteggio totale di un test. In pratica, dobbiamo sommare, soggetto per soggetto, i valori delle variabili bfi01, bfi02, bfi03, etc.. Per farlo, seguiamo il percorso Transform→Compute. La finestra che si apre (Compute Variable, Figura 23) è simile a quella in Figura 1.16.
Figura 23 Finestra Compute variable
Per prima cosa dobbiamo inserire il nome della variabile che rappresenterà il punteggio totale al test nel campo Target Variable (in Figura 23 è "totale"). Clickando su Type & Label è possibile impostare l'etichetta (Label) della variabile e il tipo Type (Numeric o String). Per definire le operazioni da compiere, basta selezionare le variabili nel campo di sinistra, spostarle nel campo di
destra (Numeric Expression) col tasto , e utilizzare la tastiera per inserire le operazioni. Nel nostro caso inseriremo una ad una le 5 variabili che rappresentano gli item di un test separate dal segno di addizione. Per elaborazioni più complesse possono essere impiegate le funzioni nel campo Function Group. Dopo aver selezionato il gruppo di funzioni, comparirà un elenco nel campo Functions and Special Variables. Una volta selezionata la funzione sarà possibile spostarla nel campo Numeric Expression: i suoi argomenti saranno rappresentati da punti interrogativi a cui è possibile sostituire il nome di una variabile o un valore. Una volta impostata l'espressione numerica, clickando su OK si ottiene la generazione di una nuova colonna sulla destra del dataset che contiene per ogni soggetto il risultato dell'operazione matematica impostata − nel nostro caso, il punteggio al
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test (attenzione a invertire prima i punteggi degli item reverse se questi sono presenti!). Anche in questo caso, clickando su If…, è possibile condizionare l'esecuzione del calcolo solo per alcuni gruppi di soggetti. Si presti attenzione al fatto che se il soggetto presenta un missing o un dato non valido anche in una sola delle variabili utilizzate nella funzione, la cella corrispondente nella nuova variabile risulterà vuota. Inoltre, prima di procedere con i calcoli, ci si accerti di aver impostato i codici missing relativi alle variabili utilizzate nella funzione. Altri comandi utili possono essere trovari nel menu Data. Ad esempio, il comando Sort Cases permette di scegliere una variabile o più variabili in base ai valori delle quali ordinare, in senso ascendente o discendente, tutto il dataset. Ad esempio, potremmo voler ordinare i soggetti dal più giovane al più vecchio, per cui indicheremo al software di ordinare in senso ascendente in base all'età (Figura 24).
Figura 24 Ordinare i casi in senso ascendente in base all'età in SPSS
Il comando Select Cases consente di selezionare solo alcuni soggetti in base a diverse condizioni. Ad esempio, potremmo voler svolgere le analisi solo sui maschi, oppure solo su quelli di età superiore a 25 anni. Una volta seguito il percorso Data→Select Cases, si apre la finestra in Figura 25).
Figura 25 Selezionare sottoinsiemi di casi in SPSS
Di default è spuntata l'opzione All cases (tutti i casi), ma è possibile specificare anche:
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• una o più condizioni (If condition satisfied). In questo caso occorre specificare la/e condizione/i. Dopo aver spuntato questa opzione e clickato il tasto If, occorre scrivere nel campo vuoto la condizione che si vuole soddisfatta. Ad esempio, per avere solo i maggiori di 25 anni, occorre scrivere "età > 25". Se si vogliono solo i maschi maggiori di 25 anni dovremo scrivere "(età>25)AND(sesso=1)". Se si vogliono i minori di 27 anni o i maggiori di 43 anni scriveremo "(età<27)OR(età>43)", e così via, sfruttando gli operatori logici.
• un campione casuale di soggetti (Random sample of cases), con possibilità di ottenere o una percentuale approssimata (opzione Approximately dopo aver premuto sul tasto Sample) o il numero esatto (Exactly) di x casi sui primi n.
• una gamma specificata di casi (Based on time or case range): ad esempio, dal caso 1 al caso 80 (il numero di ogni caso è il numero della riga su cui compare).
• una variabile filtro (Use filter variable), per cui vengono selezionati tutti quei casi il cui valore nella variabile è diverso da zero e non è missing
Nel riquadro Unselected Cases Are è possibile indicare se i casi non selezionati devono essere filtrati (Filtered), ossia rimangono visibili ma il numero corrispondente della colonna sulla sinistra della finestra dell'editor dei dati risulterà barrato, oppure salvati in un nuovo dataset, oppure cancellati (Deleted), ossia vengono rimossi dal dataset, E' consigliabile eseguire quest'ultima opzione solo su una copia del dataset originario, dato che se un nuovo salvataggio del file comporterebbe la perdita definitiva dei dati relativi ai casi cancellati.
Una volta impostate le condizioni di filtro con l'opzione Filtered per i casi non selezionati e premuto OK, i numeri corrispondenti ai casi non selezionati risulteranno barrati e in basso a destra sulla finestra dell'editor dei dati comparirà la dicitura Filter On. Significa che il filtro è attivo e che le analisi verranno realizzate solo sui casi selezionati (non barrati). Per riselezionare tutti i casi occorrerà ritornate alla finestra Select Cases e spuntare All Cases.
Se invece si vogliono eseguire simultaneamente le stesse analisi su due o più gruppi di soggetti ottenendo nell'output risultati separati, occorre utilizzare il comando Data→Split File (Figura 26).
Figura 26 Suddividere il dataset in sottogruppi su cui eseguire le analisi separatamente
Supponiamo di volere realizzare le analisi separatamente per maschi e femmine. In questo caso non abbiamo bisogno di utilizzare la funzione filtro, selezionare i maschi, svolgere le analisi, poi selezionare le femmine e ripetere le analisi, ma basta seguire la seguente procedura: selezionare Compare Groups o Organize Output by Groups, e spostare nel campo Groups Based On la variabile che specifica i gruppi (in questo caso, genere). La differenza fra Compare Groups e Organize Output by Groups è che nel primo caso i risultati di ogni gruppo vengono presentati giustapposti tabella per tabella, così da permettere un confronto immediato, mentre nel secondo vengono presentate prima tutte le tabelle del primo gruppo, poi tutte quelle del secondo e così via. È
Chiorri, C. (2014). Fondamenti di psicometria - Gui da alle funzioni base di SPSS
consigliabile inoltre spuntare l'opzione Sort the file by the grouping variables ("ordina i dati in base alla variabile di raggruppamento"), in quanto se si sceglie l'alternativa (File is already sorted) e i dati non sono effettivamente già ordinati si possono ottenere risultati molto confusi. Se si attiva una di queste due funzioni, in basso a destra della finestra dell'editor dei dati compare la scritta Split File On. Anche in questo caso, per rimuovere la suddivisione, occorre ritornare alla finestra di partenza e selezionare Analyze all cases, do not create groups.
5. Il file di output Come già accennato, l'output di SPSS viene prodotto in un nuovo file. In questo file vengono riportare tabelle e grafici, come in Figura 1.21.
Figura 27 File di output di SPSS
La finestra è suddivisa in due parti. Sulla sinistra vi è una sorta di "indice" dell'output nel quale sono riportati i titoli di tabelle e grafici: selezionando col mouse uno di questi titoli è possibile spostarsi rapidamente da una parte all'altra dell'output. Se si clicka sulla casella bianca col simbolo del "meno" sulla sinistra di Descriptives l'indice e l'output sulla destra scompaiono e nella casella compare il simbolo del "più". Questa operazione può essere utile per gli output molto ricchi, in modo da visualizzare volta per volta solo ciò che interessa. Facendo un click su una voce dell'"indice" dopo averla selezionata è possibile modificare il testo contenuto. Per cui, si può cambiare il titolo da inglese in italiano. La stessa operazione di modifica è possibile su tabelle e grafici nella parte di destra dell'output, solo che in questo caso occorre un doppio click dopo la selezione. Dopo aver eseguito il doppio click è possibile modificare qualunque caratteristica di una tabella selezionandola con un click del tasto sinistro del mouse (ad esempio il titolo, l'intestazione di una colonna, il nome di una variabile o il numero di decimali di un valore) e attivando il menu di modifica col tasto destro del mouse (in particolare, le opzioni Table Properties e Cell Properties). Nel caso dei grafici il doppio click del tasto sinistro del mouse apre una nuova finestra (Chart Editor) e selezionando con un click del tasto sinistro del mouse l'elemento da modificare comparirà una nuova finestra con gli strumenti di modifica, suddivisi in gruppi in base all'etichetta Gli elementi dell'output possono essere facilmente copiati e incollati nel file di output stesso, in altri file di output oppure in altri programmi. Per copiare un elemento dell'output basta clickarci sopra col tasto destro del mouse e selezionare Copy. Nelle versioni più recenti di SPSS è disponibile l'opzione Copy Special, che permette di selezionare i formati in cui copiare l'elemento. Il consiglio è quello di utilizzare questa opzione e selezionare sempre tutti i formati. Per incollare in Word, Excel o Power Point è consigliabile utilizzare la funzione "Incolla speciale", in quanto in questo modo si ha il controllo su cosa viene incollato (testo o immagine), in base alle proprie esigenze. Il file di output, in alternativa, può essere esportato in vari formati (come Word, Excel, PDF, etc.) seguendo File→Export dalla finestra di output. Nel riquadro Objects to Export (Figura 28) si può scegliere se esportare tutto (All), solo ciò che è visibile (All visible) o solo le parti selezionate (Selected).
Chiorri, C. (2014). Fondamenti di psicometria - Gui da alle funzioni base di SPSS
Clickando su Type nel riquadro Document è possibile scegliere il formato di destinazione. Clickando su Browse si può scegliere la cartella dove salvare il file esportato.
