Ek probeer om bewegende gemiddeldes wat strek van 30 dae (voor bewegende gemiddeldes) met behulp van SPSS 20 vir ongeveer 1200 tickers te bereken. Ek wil graag om te gebruik 'n lus soos: Bereken 30 dae bewegende gemiddelde vir 'n ENKELE sê AAAA of 0001 en stoor dit soos MA30AAAA of MA300001. Kyk weer ENKELE sê AAAB of 0002 en doen soos hierbo. Voortgeduur tot al filmpjes gevang en MA bereken, gered nuwe kolomme. Dink jy ek kan 'n SPSS sintaksis ontwikkel vir daardie. As ek probeer die volgende, ek kry fout waarskuwings. Asseblief kan jy my help om 'n redelik goed gestruktureer sintaksis om my werk te doen. gevra 18 November 12 aan 16:04 Daar was 'n baie soortgelyke vraag vandag op LinkedIn (sien hier of hier vir die antwoord). - Assuming Elke dag teenwoordig presies een keer in jou data, die onderstaande sintaksis sal bereken beweeg jaarlikse totale en gemiddeldes oor elke datum die voorafgaande 29 datums. - As Minder as 29 dae 'n paar datum voorafgegaan het, sal hierdie nuwe veranderlikes nie bereken word vir hierdie datum nie. (IMHO, dit sou wees misleidende inligting.) - Die 2 nuwe veranderlikes sal verskyn in 'n kolom elke maar met 'n paar ekstra lyne jy kan elke waarde tot sy reg kolom sit as desired. Moving gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens volgende aanwyser vorm. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John MurphyMoving Gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Sommige van die primêre funksies van 'n bewegende gemiddelde is om tendense en terugskrywings identifiseer. meet die sterkte van 'n bate momentum en bepaal potensiaal gebiede waar 'n bate ondersteuning of weerstand sal vind. In hierdie afdeling sal ons wys hoe verskillende tydperke momentum kan monitor en hoe bewegende gemiddeldes voordelig in die opstel van stop-verlies kan wees. Verder sal ons 'n paar van die vermoëns en beperkinge van bewegende gemiddeldes dat 'n mens in ag moet neem wanneer jy dit gebruik as deel van 'n verhandeling roetine aan te spreek. Tendens te identifiseer tendense is een van die belangrikste funksies van bewegende gemiddeldes, wat gebruik word deur die meeste handelaars wat probeer om die tendens hul vriend te maak. Bewegende gemiddeldes is agter aanwysers. wat beteken dat hulle nie nuwe tendense te voorspel, maar bevestig tendense wanneer hulle ingestel is. Soos jy kan sien in Figuur 1, is 'n voorraad geag word in 'n uptrend wanneer die prys is hoër as 'n bewegende gemiddelde en die gemiddelde is opwaartse helling. Aan die ander kant, sal 'n handelaar gebruik 'n prys laer as 'n afwaartse gemiddelde tot 'n verslechtering neiging bevestig. Baie handelaars sal net oorweeg wat 'n lang posisie in 'n bate wanneer die prys handel bo 'n bewegende gemiddelde. Hierdie eenvoudige reël kan help om te verseker dat die tendens werk in die handelaars guns. Momentum Baie beginner handelaars vra hoe dit moontlik is om momentum en hoe bewegende gemiddeldes te meet kan word om so 'n ding aan te pak. Die eenvoudige antwoord is om aandag te skenk aan die tydperke wat in die skep van die gemiddelde, soos elke tydperk waardevolle insig kan bied in verskillende tipes momentum. In die algemeen, kan kort termyn momentum kan meet deur te kyk na bewegende gemiddeldes wat fokus op tydperke van 20 dae of minder. As ons kyk na bewegende gemiddeldes wat gemaak is met 'n tydperk van 20 tot 100 dae word algemeen beskou as 'n goeie maatstaf van medium termyn momentum. Ten slotte, kan enige bewegende gemiddelde wat 100 dae of meer gebruik in die berekening gebruik word as 'n maatstaf van 'n lang termyn momentum. Gesonde verstand moet jou vertel dat 'n 15-dae bewegende gemiddelde is 'n meer gepaste maatstaf van kort termyn momentum as 'n 200-daagse bewegende gemiddelde. Een van die beste metodes om die krag en rigting van 'n bate momentum te bepaal is om drie bewegende gemiddeldes te plaas op 'n grafiek en dan aandag skenk aan hoe hulle stapel in verhouding tot mekaar. Die drie bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik het verskillende tydraamwerke in 'n poging om kort termyn, medium termyn en langtermyn-prysbewegings verteenwoordig. In Figuur 2 word sterk opwaartse momentum gesien toe korter termyn gemiddeldes bo langer termyn gemiddeldes geleë en die twee gemiddeldes uiteenlopende. Aan die ander kant, wanneer die korter termyn gemiddeldes geleë onder die langer termyn gemiddeldes, die momentum is in die afwaartse rigting. Ondersteun Nog 'n algemene gebruik van bewegende gemiddeldes is in die bepaling van moontlike prys ondersteun. Dit maak nie veel ervaring in die hantering van bewegende gemiddeldes te neem om te sien dat die dalende prys van 'n bate dikwels sal ophou en agteruit op dieselfde vlak as 'n belangrike gemiddelde. Byvoorbeeld, in figuur 3 kan jy sien dat die 200-daagse bewegende gemiddelde kon stut van die prys van die voorraad nadat dit het van sy hoë nabye 32. Baie handelaars sal vooruitloop nie 'n weerkaats van groot bewegende gemiddeldes en sal ander gebruik tegniese aanwysers as bevestiging van die verwagte beweeg. Weerstand Sodra die prys van 'n bate onder 'n invloedryke vlak van ondersteuning val, soos die 200-daagse bewegende gemiddelde, is dit nie ongewoon om die gemiddelde te tree as 'n sterk versperring wat beleggers verhoed stoot die prys terug bo die gemiddelde sien. Soos jy kan sien uit die onderstaande grafiek, is hierdie weerstand dikwels gebruik deur handelaars as 'n teken om wins te neem of om enige bestaande lang posisies te sluit uit. Klomp kort verkopers sal ook hierdie gemiddeldes as toegangspunte te gebruik, want die prys hop dikwels af van die weerstand en gaan voort met sy skuif laer. As jy 'n belegger wat hou van 'n lang posisie in 'n bate wat handel onder groot bewegende gemiddeldes, kan dit wees in jou beste belang om hierdie vlakke fyn dop te hou omdat hulle die waarde van jou belegging grootliks beïnvloed. Stop-Verliese Die ondersteuning en weerstand eienskappe van bewegende gemiddeldes maak hulle 'n groot hulpmiddel vir die bestuur van risiko. Die vermoë van bewegende gemiddeldes strategiese plekke te identifiseer om keerverliesopdragte stel toelaat handelaars om uit te roei posisies verloor voordat hulle enige groter kan groei. Soos jy kan sien in Figuur 5, kan handelaars wat 'n lang posisie te hou in 'n voorraad en stel hul keerverliesopdragte hieronder invloedryke gemiddeldes hulself 'n klomp geld te spaar. Die gebruik van bewegende gemiddeldes te keerverliesopdragte stel is die sleutel tot 'n suksesvolle handel strategy. How 'n bewegende gemiddelde binne 'n veranderlike in SPSS / PASW Statistiek vraag wat ek met behulp van SPSS vir Windows bereken. Ek wil graag 'n bewegende gemiddelde met 'n span van 3 te bereken vir 'n gegewe veranderlike. Byvoorbeeld, sou ek graag 'n nuwe veranderlike wat die gemiddeld van die eerste, tweede en derde geval vir 'n gegewe veranderlike bevat skep. Ek sou dan soos die volgende geval van die nuwe veranderlike na die gemiddeld van die tweede, derde en vierde geval bevat vir die gegewe veranderlike, en so aan. Hoe kan ek dit doen Beantwoord die volgende opdragte moet jy help. Datalys word gebruik om steekproefdata skep. Die veranderlikes, dag, en, telling, is geskep. Ons gebruik dan die PMA funksie binne die bevel te skep om die bewegende gemiddelde van die veranderlike te bereken, telling. Ons stel die span van die bewegende gemiddelde tot 3. Let daarop dat in die gevolglike veranderlike, mavg, die vuis N gevalle (wat gebaseer is op die span waarde) sal-stelsel ontbreek wees. In hierdie voorbeeld, die vierde geval van die nuwe veranderlike, mavg, is gelyk aan die gemiddelde van die gevalle 1, 2, en 3 van die veranderlike, telling, en die vyfde geval van die veranderlike, mavg, is gelyk aan die gemiddelde van die gevalle 2,3, en 4, en so aan. Sien asseblief die hoofstuk, skep, spesifiek, die artikel, PMA funksie, in die SPSS sintaksis Verwysingsgids, vir meer besonderhede oor sulke bewegende gemiddelde berekeninge. Datalys / dag 1-2 telling 4-5. Begin DATA 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 EINDE VAN DATA. EXE. SKEP mavg PMA (telling, 3). EXE Historiese NumberSPSS vir die klaskamer: die Basics Oorsig IBM SPSS Statistiek is sagteware vir die bestuur van data en die berekening van 'n wye verskeidenheid van statistieke. Hierdie dokument is bedoel vir studente wat klasse wat SPSS Statistiek of enigiemand anders wat is heeltemal nuut in die SPSS sagteware te gebruik. Diegene wat van plan is om meer te doen betrokke navorsingsprojekte met behulp van SPSS moet opvolg hierdie kort intro met meer in-diepte opleiding. Vir meer inligting oor SSCC laboratorium rekeninge, die laboratoriums, Winstat en meer sien Inligting vir SSCC Instruksionele Lab Gebruikers. Die SPSS sagteware is gebou rondom die SPSS programmeertaal. Die goeie nuus vir beginners is dat jy die meeste basiese data-analise deur middel van spyskaarte en dialoogvensters kan bereik sonder om eintlik leer die SPSS taal. Spyskaarte en dialoogvensters is nuttig omdat hulle gee jou visuele aanmanings van (die meeste van) jou opsies met elke stap van jou analise. Dit kan egter 'n paar take nie bereik word vanaf die spyskaarte en ander vinniger deur te tik 'n paar sleutelwoorde as deur te werk deur middel van 'n lang reeks van spyskaarte en vensters gedra. As 'n beginner, sal dit strategiese wees om 'n bietjie van beide SPSS ontwikkeling en die spyskaarte te leer. In die lang termyn, sal jy wil om te leer om net direk in die programmeertaal, want dit is hoe jy jou werk dokumenteer, en 'n goeie dokumentasie is die sleutel tot beide trouble shooting en replicerende ingewikkelde projekte. Vir nou, ons aanvaar jy net die uitvoering van baie eenvoudige take. Deel twee bespreek algemene statistieke, regressie en grafieke. Begin SPSS Statistiek Die SSCC het SPSS in ons rekenaarlaboratoriums (4218 en 3218 Sewell Sosiale Wetenskappe-gebou) en op 'n paar van die Winstats geïnstalleer. As jy werk op 'n Universiteit besit rekenaar wat jy kan ook gaan na DoITs kampus sagteware biblioteek, en aflaai en SPSS te installeer op die rekenaar (hierdie is 'n NetID, en administrateur privileges). Om SPSS hardloop, teken aan en kliek op Start - Program - IBM SPSS Statistiek - IBM SPSS Statistiek 23. Wanneer SPSS eerste begin jy word aangebied met 'n dialoog te vra jy 'n lêer oop te maak. Pick 'n onlangs geopen lêer of kies quotOpen ander filequot uit die lys aan die linkerkant. Tipies jy jou SPSS sessie begin met die opening van die data lêer wat jy nodig het om mee te werk. Die SPSS Windows en lêers SPSS Statistiek het drie hoof vensters, plus 'n menu bar aan die bokant. Dit laat jou toe om (1) te sien jou data, (2) sien jou statistiek uitset, en (3) te sien enige programmering opdragte wat jy geskryf het. Elke venster ooreenstem met 'n aparte tipe SPSS lêer. Data Editor (.sav lêers) Die data Editor kan jy sien en jou data te manipuleer. Jy sal altyd ten minste een gegee editor oop (selfs as jy nog nie 'n datastel oopmaak). Wanneer jy 'n SPSS data lêer oop te maak, wat jy sien is 'n werkende kopie van jou data. Veranderinge wat jy maak om jou data is nie permanent totdat jy hulle red (klik Lêer - Stoor of as). Data lêers gestoor word tydens 'n lêer tipe. sav. 'n lêer tipe wat die meeste ander sagteware nie kan werk. Wanneer jy jou laaste Data Editor sluit jy stil sit SPSS en jy sal gevra word om alle ongeredde lêers te red. Om 'n ander datastel oopmaak, kliek Lêer - Open - Data. (Dit is ook moontlik om 'n paar nie-SPSS data lêers oop te maak deur hierdie metode, soos Excel, Stata, of SAS lêers.) SPSS kan jy baie datastelle oop gelyktydig, en die datastel wat jy tans besig is met die aktiewe datastel, is altyd met 'n klein rooi quotplusquot teken op die titelbalk gemerk. Ten einde verwarring te voorkom is dit gewoonlik 'n goeie strategie om enige data Redakteursforum julle gedoen met behulp van af te sluit. Uitset Viewer (.spv lêers) As jy SPSS vra verskeie berekeninge en ander take uit te voer, kan die resultate te vertoon in 'n verskeidenheid van plekke. Nuwe datawaardes sal vertoon in die gegee editor. Statistiese resultate sal wys in die uitset Viewer. Die Uitgawe vertoning sien jy tafels van statistiese uitset en enige grafieke wat jy maak. By verstek dit wys ook die programmeertaal vir die opdragte wat u uitgereik (genoem sintaksis in SPSS jargon), en die meeste fout boodskappe sal hier verskyn ook. Die Uitgawe Viewer kan jy ook jou resultate wysig en druk. Die tafels van die afvoer Viewer gered (klik Lêer - Stoor of as) met 'n lêer tipe. spv. wat net oopgemaak kan word met SPSS sagteware. Soos met Data Redakteursforum, is dit moontlik om oop te maak meer as een Uitgawe Viewer om te kyk na meer as een uitvoer lêer. Die aktiewe Viewer, gemerk met 'n klein blou plus teken, sal die resultate van enige opdragte wat aan u uitreik ontvang. As jy al die Uitset Kykers sluit en dan 'n nuwe opdrag, is 'n vars Uitgawe Viewer begin. Sintaksis Redakteur (.sps lêers) As jy direk werk met die SPSS programmeertaal, sal jy ook 'n sintaksis editor te bekom. Die sintaksis Editor laat jou toe om te skryf, te wysig, en hardloop instruksies in die SPSS programmeertaal. As jy ook gebruik maak van die spyskaarte en dialoogvensters, die Plak knoppie skryf outomaties die sintaksis vir die opdrag wat jy in die aktiewe Syntax Editor het gespesifiseer. Hierdie lêers word gestoor as eenvoudig teks en byna enige teks editor kan dit oopmaak, maar met 'n lêer uitbreiding van. sps. Soos met die ander vorme van vensters, kan jy meer as een Syntax Redakteur oop en die aktiewe venster is gemerk met 'n klein oranje plusteken. Wanneer jy sintaksis plak van dialoogvensters, dit gaan na die aktiewe Syntax Redakteur. As jy naby al jou Syntax redakteurs en dan plak 'n opdrag, is 'n vars Syntax Redakteur geopen. Die uitreiking van bevele Tensy jy beveel SPSS om iets te doen, dit sit ons net daar op soek na jou. In die algemeen bevele uitgereik mag word óf deur middel van spyskaarte en dialoogvensters dat die programmeertaal agter die skerms te roep, of deur te tik die programmeertaal in 'n Sintaks Redakteur en die bestuur van die opdragte. Dialoogvensters Hoewel elke dialoog is uniek, hulle het baie gemeenskaplike eienskappe. 'N redelik tipiese voorbeeld is die dialoog vir die vervaardiging van frekwensietabelle (tafels met tellings en Procenten). Om hierdie dialoog van die spyskaarte te bring, kliek op Ontleed - Beskrywende Statistiek - frekwensies. Aan die linkerkant is 'n veranderlike seleksie lys met al die veranderlikes in jou datastel. As jou veranderlikes veranderlike etikette, wat jy sien is die begin van die veranderlike etiket. Om die volle etiket asook die veranderlike naam in vierkantige hakies sien, hou jou muis oor die etiket begin. Kies die veranderlikes wat jy wil om te ontleed deur te kliek op hulle (wat u mag hê om deur die lys te blaai). Klik dan op die pyltjie aan die regterkant van die seleksie lys, en die veranderlikes word verskuif na die ontleding lys aan die regterkant. As jy van gedagte verander oor 'n veranderlike, kan jy dit kies in die lys aan die regterkant en kliek dan op die pyltjie om dit terug te trek uit die ontleding lys. Op die heel regs van die dialoog is 'n hele paar knoppies wat lei tot verdere dialoogvensters met opsies vir die opdrag frekwensies. Aan die onderkant van die dialoog, kliek OK om jou opdrag aan SPSS te reik, of plak om die opdrag geskryf om 'n Sintaks Editor het. As jy terugkeer na 'n dialoog wat jy sal vind dit maak met al die spesifikasies wat jy laaste gebruik. Dit kan handig wees as jy 'n aantal variasies probeer op jou analise, of as jy ontfouting iets. As youd verkies vars te begin kan jy kliek op die knoppie Herstel. Werk met die Data Editor Die belangrikste gebruik van die data Editor is om jou te wys ( 'n gedeelte van) die datawaardes jy besig is met. Dit kan ook gebruik word om die eienskappe van veranderlikes te herdefinieer (verander die tipe, etikette by te voeg, te definieer ontbrekende waardes, ens), maak 'n nuwe veranderlikes, en betree data met die hand. Die Data Editor gee jou twee sienings van jou datastel: 'n Data View en 'n veranderlike View. gekies deur te kliek op die toepaslike blad in die onderste linkerhoek van die venster. Data View in die gegee vertoning, is die data uitgelê in die standaard vierkantige formaat vir statistiese sagteware. Elke ry verteenwoordig 'n eenheid van waarneming, soms ook na verwys as 'n rekord of in SPSS as 'n geval. Die saak (waarneming) nommer in die linker kolom is outomaties toegeken en is nie gestoor word as data. Elke kolom verteenwoordig 'n veranderlike. Al die data in 'n kolom moet van dieselfde soort wees. óf numeriese of string (ook bekend as karakter). Elke data sel het 'n datawaarde. As data ontbreek, is dit vertoon as 'n tydperk (quot. quot) of as 'n leë (quot quot). Datawaardes kan vertoon word as óf die werklike waarde of as 'n geformatteerde waarde. Byvoorbeeld, kan 'n datawaarde oor 'n inkomste persone wees 15000, terwyl sy geformateer waarde kan gewys word as 15,000. Formate kan ook die vorm van waarde vir etikette neem, byvoorbeeld, kan data aangeteken as 1s en 2s word bestempel as quotMalequot en quotFemale. quot Terwyl opmaak maak dit makliker om resultate te interpreteer, is dit belangrik om te onthou dat die datawaardes is wat SPSS eintlik prosesse. In die besonder, wanneer jy die opstel van 'n bevel wat vereis dat jy om een of meer datawaardes spesifiseer, gebruik jy waardes en nie geformateer waardes. Jy kan kyk na die data oor te skakel tussen geformateerde en ongeformatteerde data deur te kliek op die waarde Labels knoppie op die nutsbalk, die vierde knoppie van die reg toe in die gegee vertoning. Met waarde etikette op jy kan ook sien die werklike waardes vir 'n gegewe veranderlike deur te kliek op 'n sel en dan kyk na die bar net bokant die data. Die boks aan die linkerkant toon die waarneming aantal en veranderlike gekies, bv 1: geslag. terwyl die sentrum boks wys jou die werklike waarde, bv m. Datawaardes kan verander of bygevoeg deur hulle direk in die gegee vertoning. Om data, tik tik in die werklike data waarde. Maar afgesien van baie klein datastelle vir klasoefeninge, jy moet byna nooit nodig het om dit te doen. Veranderlike View In die veranderlike Kyk wat jy kan sien en die inligting wat elke veranderlike (soms genoem meta-data) in jou datastel definieer wysig: elke kolom van die Data View word beskryf deur 'n ry van die veranderlike View. Die eerste kenmerk van elke veranderlike is sy Naam. Die veranderlike naam is hoe die data kolom is geïdentifiseer in die programmeertaal, en ten einde vir die programmeertaal te grasieus veranderlike name werk het om te hou by sekere beperkings: syfers name moet begin met 'n brief, en kan bestaan uit karakters, , nie-punktuasie karakters, en die tydperk. Kapitalisasiekoerse is geïgnoreer. Veranderlike name kan tot 64 karakters lank wees. Ander beperkings kan aansoek doen - geen coupons tevrede te stel. Veranderlike name kan bygevoeg of eenvoudig verander deur hulle te tik in. Die basiese veranderlike tipes is óf numeriese of string. Maar net om dinge deurmekaar te maak, SPSS kan jy onder verskillende standaard formate te kies vir die vertoon numeriese data (bv wetenskaplike notasie, komma opmaak, geldeenhede) en noem hierdie tipe. Jy stel die veranderlike tipe deur te kliek op die kolom, dan kliek op die grys knoppie wat verskyn en werk in 'n dialoog. Die Label kenmerk kan jy elke veranderlike gee 'n langer beskrywing wat vertoon word in die plek van die veranderlike naam, analoog aan waarde etikette vir datawaardes. Beide veranderlike etikette en waarde vir etikette is nuttig vir die feit dat jy meer verstaanbaar uitset. Die Waardes kenmerk kan jy 'n lys van waarde etikette te skep. Dikwels 'n paar veranderlikes sal 'n gemeenskaplike stel waarde etikette deel, en in hierdie venster jy kan kopieer en plak waarde etiket stelle. Veranderlike etikette word deur hulle eenvoudig te tik in te stel, waarde vir etikette werk deur 'n dialoog. Die vermiste kenmerk is 'n plek vir jou om sekere data waardes wat jy wil SPSS te ignoreer wanneer dit bereken statistieke wys. Byvoorbeeld, in die opname data is dit algemene praktyk om 'n data waarde van 8 teken wanneer 'n respondent sê quotI hoef knowquot in reaksie op 'n vraag, en jy kan hê SPSS behandel die 8's in 'n veranderlike asof hulle ontbreek data. Die ander eienskappe, breedte. Desimale. Kolomme. Rig. Te meet. en Rol. is klein instellings verwant aan data vertoon. Hoewel Meet (vlak van meting) is statisties 'n baie belangrike konsep, dit het min betekenis binne die SPSS sagteware. Werk met die Uitset Viewer Die Uitgawe Viewer versamel jou statistiese tabelle en grafieke, en gee jou die geleentheid om dit te verander voordat jy dit stoor of druk. Die Uitgawe Viewer is verdeel in twee hoof afdelings, 'n paneel raamwerk aan die linkerkant, en 'n paneel tafels aan die regterkant. Wanneer jy jou uitset druk, is dit die paneel tafels wat gedruk. Wanneer SPSS skep uitset (tafels, sintaksis, fout boodskappe, ens) dit voeg hulle by die venster tabelle as voorwerpe. en elke voorwerp is aangeteken in die paneel raamwerk. Individuele voorwerpe geopen mag word en geredigeer, verwyder, verborge, herrangskik, of gedruk. Om 'n voorwerp om te werk met kies, kan jy óf klik op dit in die paneel tafels, of klik op die ooreenstemmende inskrywing in die paneel raamwerk. 'N rooi pyl verskyn langs die voorwerp in beide ruite. Om voorwerpe te wysig. dubbel-klik op hulle in die venster tafels. Afhangende van of jy probeer om 'n eenvoudige voorwerp soos 'n titel (wat net 'n boks met 'n paar teks in dit), of iets meer ingewikkeld soos 'n tafel of 'n grafiek verander, kan jy in staat wees om die voorwerp net verander in die uitset kyker, of 'n ander venster kan oopmaak. Behalwe vir die wysiging van die voorkoms van grafieke, sal dit dikwels makliker wees om jou uitset wysig deur die uitvoer van dit te Microsoft Word die eerste, maar in beginsel kan jy enigiets wat jy kan sien in jou uitset, na die verwydering van kolomme en veranderende nommers verander. (Maar as jou bedoeling is om vervalste jou resultate, jy moet ons Simulasies werkswinkel vir 'n beter metodes om dit te doen by te woon.) Om voorwerpe te verwyder. kies hulle in óf paneel en gebruik die Delete-sleutel. Om voorwerpe versteek. dubbel-kliek op die ikoon vir elke voorwerp in die paneel raamwerk. Om hulle sigbaar te maak, net dubbel-klik weer. Jy kan 'n hele afdeling van die uiteensetting verberg deur te kliek op die minusteken aan die linkerkant van die groep in die paneel raamwerk. Verborge voorwerpe is nie gedruk nie, maar is gered met die uitvoer lêer. Om voorwerpe te herrangskik. Kies die voorwerp (of groep voorwerpe) in óf paneel, en sleep dit totdat die rooi pyl dui op die voorwerp onder wat jy wil hê hulle moet verskyn. Om jou uitset uitvoer. jy gaan deur 'n spesiale prosedure. In die Uitset Viewer kliek lêer - Uitvoer na die dialoog Uitvoer boks te roep. Daar is drie hoof instellings om te kyk na. Eerste, kies die tipe lêer wat jy wil uitvoer: nuttige lêer tipes insluit Excel, PDF, PowerPoint, of Woord. Volgende, maak seker dat jy die uitvoer van soveel van jou uitset as jy wil, die voorwerpe om uitvoer op die top van die dialoog. As jy 'n deel van jou uitset gekies, sal hierdie opsie standaard om uitvoer net jou keuse, anders tipies sal jy al jou sigbare produksie uit te voer. Ten slotte, verander die naam verstek lêer om iets betekenisvol, en stoor jou lêer na 'n plek waar jy kan dit hou, soos jou U sal wees: ry. Sodra jou opsies is ingestel, kliek OK. Werk met die Syntax Redakteur Leer SPSS programmering sintaksis is 'n aparte onderwerp die grondbeginsels is in ons SSCC opleidingswerkswinkels aangespreek. Maar jy hoef nie na 'n hele nuwe taal te onthou om te plak en hardloop SPSS sintaksis. Die hoeksteen van die werk in die SPSS taal is die opdrag: dink aan opdragte as analoog aan goed gevormde sinne. In hierdie taal, bevele begin met 'n navraag en einde met 'n tydperk. Opdragte moet begin in die linker kolom in die editor. As hulle toegedraai op meer as een lyn, moet die voortgesette lyne begin met 'n leë ruimte. Hoofletters maak nie saak. Die sintaksis Editor vertoon sintaksis wat SPSS nie kan interpreteer in rooi tipe. Soos die Uitset Redakteur, Die sintaksis Editor het twee ruite. Die paneel tafels aan die regterkant is wat werklik gered in die lêer. sps. Running sintaksis. Om SPSS eintlik uit te voer jou bevel (s), moet jy hulle hardloop. Klik Run. en dan een van die opsies. Daar is ook 'n ikoon op die Toolbar om jou program, 'n regter in die gesig staar driehoek (quotplayquot) uit te voer. Jy kan al die opdragte uit te voer in die redakteur, of kies 'n groep van opdragte en hardloop net dat (wees versigtig wat jy uitlig volle instruksies van die eerste navraag deur die finale tydperk). Jy kan ook die huidige opdrag, wat ook al beveel die wyser in te voer. Plak en hardloop. Van die meeste dialoogvensters het jy die opsie van plak beveel in plaas van net te loop. SPSS skryf dan die opdrag in 'n Sintaks Redakteur. Die sintaksis geneig verbose te wees, spesifiseer baie opsies wat die standaard is - sintaksis jy jouself skryf is geneig om baie korter en eenvoudiger wees. Nadat jy 'n opdrag het geplak, moet jy nog steeds om dit te doen om enige uitset te kry. Leer Meer Noudat jy die basiese beginsels van die gebruik van die SPSS vensters verstaan, kan jy leer hoe statistiese take uit te voer deur die lees van deel twee van SPSS vir Studente. Dit dek algemene statistieke, regressie en grafieke. Vir meer inligting oor die SPSS gebruikerskoppelvlak leer, kan jy kyk na die on-line handleiding wat kom met die sagteware: klik Hulp - Tutorial. Vir meer inligting oor spesifieke bestuur data of statistiese take te leer, moet jy probeer om die on-line help lêers. Klik Hulp - Onderwerpe en jy kan 'n verskeidenheid van basiese SPSS onderwerpe lees, of soek die indeks. Jou instrukteur en / of TA is jou beste bron vir die klas-spesifieke take. As jy op JOU-Madison, Doug Hemken. 'n statistiese konsultant vir die SSCC, is beskikbaar om te help met SPSS projekte. Sien Rom Consulting vir meer inligting. Laaste Hersiene: 2016/07/05
No comments:
Post a Comment