SPSS (सामाजिक विज्ञान के लिए सांख्यिकीय पैकेज) सॉफ्टवेयर आईबीएम द्वारा विकसित किया गया है और इसका व्यापक रूप से डेटा का विश्लेषण करने और डेटा के विशिष्ट संग्रह के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग किया जाता है। एसपीएसएस सीखना आसान है और शिक्षकों के साथ-साथ छात्रों को कुछ आदेशों की मदद से आसानी से परिणाम प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। परिणामों के निहितार्थ काफी स्पष्ट हैं और सांख्यिकीय रूप से मान्य हैं। सॉफ्टवेयर का उपयोग करके, कोई भी अध्ययन की एक श्रृंखला जल्दी और प्रभावी ढंग से संचालित कर सकता है। यदि आप SPSS पर अपना डेटा विश्लेषण करने के बारे में चिंतित हैं, तो यहां कुछ दिशानिर्देश और प्रक्रिया का अवलोकन दिया गया है।
कदम
चरण 1. अपनी एक्सेल फ़ाइल को सभी डेटा के साथ लोड करें।
एक बार जब आप सभी डेटा एकत्र कर लेते हैं, तो एक्सेल फ़ाइल को सही सारणीबद्ध रूपों का उपयोग करके डाले गए सभी डेटा के साथ तैयार रखें।
चरण 2. डेटा को SPSS में आयात करें।
आपको अपने कच्चे डेटा को अपनी एक्सेल फ़ाइल के माध्यम से SPSS में आयात करने की आवश्यकता है। एक बार जब आप डेटा आयात कर लेते हैं, तो SPSS इसका विश्लेषण करेगा।
चरण 3. विशिष्ट SPSS आदेश दें।
आप जो विश्लेषण करना चाहते हैं उसके आधार पर, आप SPSS सॉफ़्टवेयर में वांछित आदेश दे सकते हैं। प्रत्येक उपकरण में दिशानिर्देश होते हैं कि इसका उपयोग कैसे किया जाना चाहिए और आप सबसे सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए सभी विकल्पों में फ़ीड कर सकते हैं। एसपीएसएस में कमांड देना सरल और समझने में आसान है, जिससे छात्रों के लिए इसे स्वयं करना आसान हो जाता है।
चरण 4. परिणाम प्राप्त करें।
सॉफ्टवेयर से परिणाम कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से दिए गए हैं, जिससे शोधकर्ताओं को उचित भविष्य के अध्ययन का एक बेहतर विचार और आगे बढ़ने की दिशा मिलती है।
चरण 5. रेखांकन और चार्ट का विश्लेषण करें।
परिणामों को समझना थोड़ा मुश्किल हो सकता है। लेकिन आप विश्लेषण में प्रोफेसरों और साथियों की मदद ले सकते हैं। आप एक पेशेवर कंपनी से भी परामर्श कर सकते हैं जो एसपीएसएस में विशेषज्ञ है।
चरण 6. अपने विश्लेषण के आधार पर निष्कर्ष निर्धारित करें।
एसपीएसएस का अंतिम उद्देश्य विशिष्ट शोध के आधार पर निष्कर्ष पर पहुंचने में मदद करना है। सॉफ्टवेयर आपको न्यूनतम सांख्यिकीय विचलन के साथ निष्कर्ष निकालने और भविष्य की आसानी से भविष्यवाणी करने में मदद करता है।
