Kleine Einführung in SPSS. Teil I

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1 Kleine Einführung in SPSS. Teil I Bem.: Diese Einführung in SPSS (Teil I und II) soll Sie lediglich bei der Einarbeitung unterstützen, eine umfassende Einführung ist im Rahmen unseres Zeitbudgets natürlich nicht möglich. Zudem wird erwartet, dass Sie auf Kenntnisse aus der Empirik- und der Statistik-Vorlesung zurückgreifen können. I. Vom Fragebogen zur statistischen Auswertung Vorarbeiten 1) Kodeplan erstellen Ein Kodeplan enthält Variablennamen und die Kodes für die möglichen Antwortalternativen. Sie haben die Kodes größtenteils bereits im Fragebogen aufgeführt, so dass Sie bereits den wesentlichen Teil des Kodeplans festgelegt haben. Es müssen noch die Variablennamen geklärt werden. Außerdem kann es sein, dass eine Frage des Fragebogens mehrere Variablen umfasst; auch hierbei muss exakt geklärt werden, wie die Antworten erfasst werden. Bevor die Antworten vom Fragebogen in einen Datensatz übertragen werden können, muss eindeutig geklärt werden, wie die Variablennamen lauten und wie Antworten sowie fehlende Werte kodiert werden. Zu Variablennamen siehe unten. Beispiele für Kodierungen: 1. Seit wann nehmen Sie ungefähr am Zeit-Wertpapier teil? Seit (Monat) (Jahr) (z.b. Mai 2000) ( bitte weiter mit der nächsten Frage) k.a. 99/ Ich nehme nicht am Zeit-Wertpapier teil, weil: ( Wenn Sie nicht teilnehmen, bitte weiter mit Frage XX) 0 Variablenname Kodierung v11 4 v Seit wann nehmen Sie ungefähr am Zeit-Wertpapier teil? Seit (Monat) (Jahr) (z.b. Mai 2000) ( bitte weiter mit der nächsten Frage) k.a. 99/9999 Ich nehme nicht am Zeit-Wertpapier teil, weil: ( Wenn Sie nicht teilnehmen, bitte weiter mit Frage XX) 0 Variablenname Kodierung v11 0 v Wie häufig haben Sie die folgenden Einbringungsmöglichkeiten in das Zeit-Wertpapier bisher genutzt? Bitte kreuzen Sie jeweils das zutreffende Kästchen an! Sehr häufig Häufig Weniger häufig Gar nicht Aus Überstunden/Mehrarbeit 3-0 Aus Zeitguthaben aus Arbeitszeitkonten 3-0 Aus Sonderurlaub 3-0 Aus Teilen des monatlichen Bruttolohns/ Bruttogehalts 3-0 Aus Zulagen/Prämien 3-0 Aus Bonuszahlungen 3-0 Aus Urlaubsgeld/Weihnachtsgeld 3-0 F/k.A. 8/9 Variablenname Kodierung Variablenname Kodierung Variablenname Kodierung v3.1 0 v3.4 3 v3.7 0 v3.2 1 v3.5 9 v3.3 1 v3.6 2

2 2) Identifikationsnummer: Für jeden Fragebogen wird eine Fallnummer vergeben. Diese Nummer ist die erste Variable des Datensatzes; außerdem wird sie auf dem Fragebogen notiert (man benötigt die Nummerierung der Fragebögen bei der Fehlerkontrolle (z.b. wenn man feststellt, dass ein fehlerhafter Wert im Datensatz eingegeben worden ist; dann muss man den entsprechenden Fragebogen nochmals heranziehen und die entsprechende Antwort prüfen). In der Datenmatrix in SPSS werden zwar die Datenzeilen auch automatisch nummeriert, die Reihenfolge dieser Nummern kann sich aber leicht während dem Arbeiten mit den Daten ändern, so dass Sie diese nicht zur Fallidentifikation verwenden können. 3) Rücklaufstatistik Es sollte eine Statistik erstellt werden, die Auskunft darüber gibt, wie viele Fragebögen versandt wurden und wie viele beantwortet zurück kamen (differenziert nach Teilerhebungen bei unterschiedlichen Unternehmen). Der Rücklauf ist ein Gütekriterium für Ihren Datensatz und muss bei der Interpretation der Ergebnisse reflektiert werden. 2 II. Einstieg in SPSS 1) SPSS starten: (im PC Pool) Windows NT? Start? Programme? SPSS? SPSS vom NT-Server des URT Mit dem Programmstart wird ein Datenfenster geöffnet; sie können angeben, ob sie zunächst das Lernprogramm starten, Daten eingeben oder eine bestehende Datendatei öffnen wollen. 2) Dateitypen: 1. Datendateien *.sav : Diese dienen zum Speichern und Bearbeiten von Daten, müssen im Prinzip immer geöffnet sein. Seit der Version SPSS 10.0 Unterscheidung zwischen Daten- und Variablenansicht! In der Datenansicht: Datenmatrix: pro Zeile ein Fall (z.b. eine Befragungsperson), pro Spalte eine Variable ( rechteckige Datenstruktur). In der Variablenansicht: pro Zeile eine Variable, pro Spalte die Definitionsmerkmale. 2. Ausgabedateien (Viewer) *.spo : Ausgabedateien sind zweigeteilt: links erscheint die Gliederungsansicht, rechts der eigentliche Inhalt, der aus Pivot-Tabellen, Grafiken und Textausgaben besteht und Ergebnisse statistischer Prozeduren von SPSS wiedergibt. 3. Syntaxdateien *.sps : Diese enthalten Befehle, z.b. zum Bearbeiten von Daten oder zum Errechnen statistischer Kennzahlen und sonstiger Auswertungsprozeduren. Wichtig!!! Auch wenn man bei den Windows-Versionen von SPSS alle Befehle bequem per Mausklick durchführen kann, sollten Sie sich auch mit der Syntax und mit den Voreinstellungen der einzelnen Befehle befassen, damit Sie wissen, was sie tun. Sie sollten bei den Voreinstellungen unbedingt einstellen, dass mit dem Output die Syntax angegeben wird (diese wird dann auch angezeigt, wenn Sie per Mausklick über die Menüs den Output erzeugt haben): Menü Bearbeiten Optionen Text-Viewer Befehle im Log anzeigen Außerdem sollten Sie unbedingt alle Datenänderungen (Berechnung neuer Variablen, Rekodierungen etc.) in einer Syntaxdatei speichern (wenn Ihnen die aktuelle Version Ihres Datensatzes verloren geht, können Sie dann ohne großen Aufwand durch Aufruf Ihrer Syntax-Datei alles noch-

3 mals neu erstellen lassen). Man kann im Menü aller Befehle den entsprechenden Syntaxbefehl anfordern indem man auf Einfügen klickt. Achtung: Alle Dateien müssen Sie gesondert speichern! 3) Speichern, Beenden, etc.: analog zu Word unter Datei? Speichern 3 II. Datenerfassung: In SPSS: Zunächst müssen Variablen definiert werden, d.h. die Frage wird verschlüsselt durch einen Oberbegriff und die entsprechenden Ausprägungen müssen festgelegt werden; außerdem werden Merkmale der Daten definiert und sogenannte Labels vergeben. 1) Variablen definieren Zunächst in die Variablenansicht wechseln a) Variablenname eingeben z.b. geschl (das erste Zeichen muss ein Buchstabe sein; keine Großbuchstaben; keine Leerzeichen; erste und letzte Stelle darf kein Punkt sein; die folgenden Schlüsselwörter der SPSS-Kommandosprache dürfen nicht als Variablennamen verwendet werden: ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NE, NOT, OR, TO,WITH.; maximal 8 Zeichen; unbegrenzte Zeichenzahl bei den Labels möglich); es empfiehlt sich als Variablennamen ein Kürzel zu verwenden, das entweder auf den Inhalt hindeutet (wie z.b. geschl für Geschlecht) oder die Stellung im Fragebogen (Fragenummer) zum Ausdruck bringt. b) Variablenmerkmale festlegen? Typ: Numerisch (i.d.r.)? Spaltenformat: Anzahl der Stellen, die für die Variable benötigt werden, z.b. 1? Dezimalstellen: Anzahl der Dezimalstellen, z.b. 0? Spalten: Breite der Spalte in der Datentabelle, (i.d.r. reicht 8)? Messniveau: nominal, ordinal oder metrisch (intervall- und ratioskaliert) Tipp: Die meisten von Ihnen verwendeten Variablen werden keine Dezimalstellen aufweisen; deshalb ist es sinnvoll, wenn Sie die Voreinstellung (2 Dezimalstellen) in SPSS ändern. Sie können dies im Menü Bearbeiten (Optionen, Daten, Dezimalstellen). Sie sollten dies zu Beginn tun, da diese Voreinstellung auf alle neuen Variablen angewendet wird (alle vorher definierten Variablen werden nicht geändert). c) Labels vergeben: (Labels können neben den Variablennamen ausgegeben werden, ihr Vorteil ist, dass keine Beschränkung hinsichtlich der Zeichenzahl besteht; allerdings empfiehlt es sich dennoch keine allzu lange Labels zu wählen.)? Variablen-Label eingeben, z.b. Geschlecht? Wertelabel: Wert eintragen: 1 Label: Frau Hinzufügen anklicken Nächster Wert: 2 Label: Mann Hinzufügen anklicken Nächster Wert: 9 Label: keine Angabe Hinzufügen anklicken (Hat man sich vertippt, so kann man ändern oder entfernen, sonst bei Beendigung ok drücken.)

4 Bem.: Die Labels für die Antwortkategorien sind für verschiedene Variablen identisch; diese müssen Sie nicht immer wieder erneut eingeben. Man kann diese Definitionen kopieren (klicken Sie auf das entsprechende Definitionsfeld und wählen Sie bearbeiten/kopieren im Menü oder durch die rechte Maustaste) und bei der entsprechenden Variablen einfügen (bearbeiten/einfügen). 4 d) Fehlende Werte/Missings definieren? fehlende Werte: entsprechende Optionen wählen oder Werte eintragen (Wenn sie die fehlenden Werte für Filter oder keine Angabe nicht als Missing definieren, werden diese z.b. bei der Berechnung von Mittelwerten miteinbezogen; was keinen Sinn macht.) Fehlende Werte können verschiedene Ursachen haben - Antwortverweigerung oder Filter (d.h. manche Fragen müssen nicht von allen beantwortet werden); damit sie diese bei der Auswertung unterscheiden können, sollten sie jeweils spezifische Kodes vergeben (z.b. 9 für keine Angabe und 8 für Filter). e) Variable löschen: Zeile markieren? Löschen f) Variable nachträglich einfügen: Will man z.b. zwischen die 1. und die 2. Reihe eine zusätzliche Variable einfügen, so klickt man zuerst die zweite Reihe an und dann Daten? Variable einfügen Datendatei speichern! Aufgabe: Definieren Sie die Variablen Ihres Fragebogen im Rahmen einer SPSS-Datei! Sie können arbeitsteilig vorgehen (jeweils 2 Personen übernehmen einen Teil des Fragebogens und die Dateien werden später zusammengefügt), dann müssen Sie aber auch die Definitionen nochmals im Einzelnen exakt durchsprechen. Wenn der Fragebogen nicht allzu umfangreich ist, ist es zu empfehlen, dass Sie nicht arbeitsteilig vorgehen, sondern direkt gemeinsam die Variablendefinitionen absprechen und durchführen.

5 5 2) Daten eingeben Sind alle Variablen definiert, kann nun die Dateneingabe beginnen. Die Dateneingabe erfolgt in der Datenansicht. Es müssen die Ziffernkodes eingegeben werden: Je Fall (Fragebogen) eine Zeile und dabei darauf achten, dass die Kodes für die jeweilige Ausprägung der einzelnen Variablen in der korrekten Spalte eingetragen werden. Es hat sich bewährt, wenn jeweils zwei Personen gemeinsam die Daten eingeben. Eine Person liest die Daten vor und kontrolliert die Eingabe, die andere Person gibt die Daten ein. Achten Sie darauf, dass exakt abgestimmt ist, mit welchem Wert, welche Antwort eingegeben wird und wie bei Problemfällen (z.b. eine Person sollte gefiltert werden und beantwortet dennoch die Folgefragen) umgegangen wird. Wichtig ist ein einheitliches Vorgehen, so dass nachher eindeutig aus dem Wert im Datensatz auf die Antwort geschlossen werden kann. Offene Fragen oder offene sonstige-kategorien: Im ersten Schritt der Dateneingabe, können Sie bei offenen Fragen oder offenen sonstige- Kategorien zunächst eine 1 für genannt und eine Null für nicht genannt eingeben (bzw. die entsprechende Ziffer, falls es sich um eine offene sonstige-kategorie bei einer Frage ohne Mehrfachantwortmöglichkeiten handelt). Die Antworten auf offene Fragen oder auf offene sonstige-kategorien können dann noch systematisiert werden. Sie müssen zunächst die offenen Antworten stichwortartig notieren (zusammen mit der Fragebogennummer) und dann in sinnvolle Kategorien gruppieren, denen Kodewerte zugeordnet werden können (die Kategorien müssen trennscharf und häufig genug genannt worden sein). 3) Fehlerkontrolle und Sicherung Wichtig!!!! Sind alle Daten eingegeben, sollte man a) zunächst eine Fehlerkontrolle durchführen: sind für alle Variablen, für alle Befragten Kodes eingegeben worden und sind nur gültige Kodes vergeben worden, ist die Anzahl der Personen mit Filterkodes korrekt etc.; Sie können dies prüfen, indem Sie für alle Variablen Häufigkeitsauszählungen durchführen lassen (Analysieren? deskriptive Statistiken? Häufigkeiten). Außerdem sollten Sie stichprobenweise einzelne Fragebögen auswählen und deren Kodes prüfen. b) vor der Datenanalyse UNBEDINGT eine Sicherheits-Diskette anlegen auf der sich lediglich die Daten befinden und anschließend mit einer neuen Diskette arbeiten, denn es soll schon passiert sein, dass bei der späteren Datenanalyse durch irgendwelche Aktionen alle Daten verlorengegangen sind.

6 6 Aufgabe: Geben Sie Ihre Daten ein! Vergessen Sie dabei nicht die Identifikationsnummer (auch auf den Fragebogen schreiben!). Zu empfehlen ist, dass jeweils zwei Personen einen Teil der Fragebögen eingeben (einer tippt die Zahlen ein, der/die andere diktiert und kontrolliert die Eingabe). Stimmen Sie die Kodierungen exakt zwischen allen Gruppenmitgliedern ab; bei Zweifelsfällen Rücksprache mit der Gruppe! Nachdem alle Fragebögen eingegeben sind, führen Sie eine Fehlerkontrolle - wie oben beschrieben - durch! 4) Variablentransformationen Sie können die entsprechend Ihres Fragebogens definierten Variablen auch noch transformieren. Z.B. rekodieren, wenn Sie bei der Auswertung feststellen, dass es sinnvoll erscheint die zu unterscheidenden Ausprägungen zu reduzieren: Transformieren Umkodieren in andere Variable (Sie sollten immer diese Option wählen, damit die ursprüngliche Variable erhalten bleibt): wählen Sie die Variable aus, die Sie rekodieren wollen, vergeben Sie einen neuen Variablennamen und klicken sie ändern an; dann können Sie die alten und neuen Werte eintragen (bei jedem neuen Wert jeweils hinzufügen klicken), dann weiter, dann ok. Sie konnen beispielsweise aber auch aus den Informationen zu zwei Variablen eine neue Variable bilden: Transformieren Berechnen vergeben Sie einen Namen für die neue Variable, über Typ und Label können Sie ein Label vergeben und i.d.r. den Typ numerisch festlegen; sie geben einen Wert der neuen Variable ein, dann können Sie über Falls die genauen Definitionen angeben (zunächst wird festgelegt unter welchen Bedingungen die neue Variable einen bestimmten Wert erhalten soll). Wenn Sie diesen Befehl über das Menü zu Ende führen wollen, wird das recht kompliziert. Hier liegt meines Erachtens ein Beispiel vor, bei dem das Arbeiten mit einem Syntax-Befehl einfacher ist, als das Klicken im Menü. Der Syntaxbefehl lautet z.b.: IF (v4 = 1 and v6 = 1) neu = 1. IF (v4 = 2 and v6 = 1) neu = 2. IF (v4 = 1 and v6 = 0) neu = 3. IF (v4 = 2 and v6 = 0) neu = 3. EXECUTE. In diesem Beispiel wird die neue Variable neu aus den beiden Variablen v4 und v6 gebildet. neu erhält den Wert 1, wenn v4 und v6 den Wert 1 aufweisen; neu erhält den Wert 2, wenn v4 den Wert 2 und v6 den Wert 1 aufweist. Weist v6 den Wert 0 auf, erhält neu den Wert 3 (egal ob V4 den Wert 1 oder den Wert 2 aufweist). Bem.: Sie können auch weitere Transformationen durchführen. Vermutlich benötigen Sie lediglich rekodieren und berechnen. Die genaue Vorgehensweise werden wir anhand Ihres Projektes in Einzelgruppenberatungen noch besprechen. Sie sollten hier lediglich bereits darauf hingewiesen werden, dass man die Daten vor der Auswertung noch transformieren kann.

7 Kleine Einführung in SPSS Teil II 7 Hinweise zu Variablenauflistungen und zur Beschriftung der Ausgabe: Variablenlisten: Sie können im Menü Extras Variablenlisten aufrufen, Sie erhalten damit eine Übersicht über alle Ihre Variablen, sowie die Merkmalsdefinitionen (fehlende Werte, Wertelabels etc.). Wenn Sie ein Ausdruck mit allen Variablen und den Definitionen wollen, können Sie dies über Extras Datei-Info in eine Ausgabedatei schreiben lassen. Variablenauswahl bei Analysen: Wenn Sie statistische Auswertungen vornehmen und nicht mit Syntax arbeiten, können die Analysen über das Menü Analysieren aufrufen. Dabei können Sie die Variablen durch Doppelklick auswählen. In den Einstellungen können Sie wählen, ob die Variablen anhand der Variablennamen oder der Variablenlabels aufgelistet werden (unter Bearbeiten Optionen Allgemein). Beschriftung der Ausgabe: Sie können als Beschriftung nur die Variablennamen bzw. Werte der Ausprägungen, nur die Variablenlabels bzw. Wertelabels oder beides zusammen wählen (unter Bearbeiten Optionen Beschriftung der Ausgabe). 1) Erste Auswertungsschritte / explorative Datenanalyse Um sich einen ersten Überblick über Ihre Daten zu verschaffen, können Sie Häufigkeitsverteilungen ermitteln (Tabellen und Diagramme); bei metrischem Meßniveau und einer ausreichenden Fallzahl empfiehlt es sich zur Charakterisierung der Verteilung von Variablen auch statistische Maßzahlen (Lageparameter, Streuungsmaße, Verteilungsmaße) zu berechnen sowie Histogramme und Boxplots auszugeben, da Häufigkeitstabellen hier wenig übersichtlich sind. Häufigkeitsanalyse Analysieren? deskriptive Statistiken? Häufigkeiten a) Häufigkeitstabelle In der Dialogbox gewünschte Variable und dann Pfeil anklicken oder Doppelklick auf die Variable (die ausgewählte Variable wird in die Box Variable übernommen) Häufigkeitstabelle anzeigen ankreuzen, ohne Missings Gültig Fehlend Gesamt 1 Ganz sicher 2 Wahrscheinlich 3 Eher unwahrscheinlich 4 Ganz sicher nicht Gesamt -2-1 Gesamt MP5404 Sich selbststaendig machen Häufigkeit Prozent 145 1,1 1,9 1, ,6 2,8 4, ,1 16,2 20, ,5 79,1 100, ,3 100, , , , ,0 Gültige Prozente Kumulierte Prozente Gültige % aufsummiert (von der kleinsten gültigen Ausprägung bis zur jeweiligen Ausprägung)

8 8 Im Menü Format können Sie unter Tabellenvorlagen verschiedene Formate auswählen. Wählen Sie hierzu durch Doppelklick in der Ausgabedatei die entsprechende Tabelle aus und klicken dann in das Menü Format. Wenn Sie generell ein anderes Format als das Voreingestellte möchten, können Sie dies im Menü Bearbeiten unter Optionen - Pivot-Tabellen auswählen. b) Diagramme Weiterhin können Sie in der Dialogbox Häufigkeiten noch Diagramme anfordern. Diagramme? Diagrammtyp und Häufigkeiten oder Prozent auswählen. Im Ausgabefenster werden die gewünschten Daten angezeigt. c) Statistische Maßzahlen In der Dialogbox Häufigkeiten können Sie außerdem Statistik anklicken und verschiedene Maßzahlen - wie Mittelwerte, Streuungsmaße, Schiefe - auswählen. d) Boxplots Anhand von Boxplots können Sie sich über die Lage und Verteilung der Werte von Variablen einen Überblick verschaffen. Ein Boxplot stellt die Quartile, extreme Werte und Ausreißer sowie den größten und kleinsten nicht extremen Wert dar. Man kann einen Boxplot für alle Fälle oder auch mehrere für verschiedene Untergruppen darstellen. Analysieren deskriptive Statistik explorative Analyse Diagramme entsprechende Optionen wählen (vermutlich reicht für Ihre Vorhaben ein Boxplot, d.h. Sie können die voreingestellte Markierung von Stengel-Blatt sowie von Normalverteilungsdiagramm mit Test entfernen); oder über Grafiken?Boxplots; einfach (für Untergruppen, die anhand einer Variablen gebildet werden, werden jeweils Boxplots ausgegeben) oder gruppiert (für Untergruppen, die anhand zweier Variablen gebildet werden, werden jeweils Boxplots ausgegeben) wählen e) Sets definieren Fragen mit Mehrfachantwortmöglichkeiten sind in mehreren Variablen erfasst. Wenn Sie diese auszählen wollen, erhalten Sie pro Variable eine Häufigkeitstabelle (mit den Werten für genannt, nicht genannt, Missing und Filter). Wenn man alle Variablen, die zu einer Frage mit Mehrfachantwortmöglichkeiten gehören, in einer einzigen Tabelle (die jeweils angibt, wie häufig die einzelnen Ausprägungen genannt worden sind) auswerten will, kann man Sets definieren.

9 Analysieren Mehrfachantworten fi Sets definieren Vergeben Sie einen Variablennamen und ein Label wählen Sie die Variablen aus, die im Set betrachtet werden sollen (markieren und durch Klick auf den Pfeil in das Fenster rechts oben schieben) gezählter Wert (1 falls alle Kodes 1 gezählt werden sollen) Hinzufügen Schließen ( Sie können dann bei der Auswertung Mehrfachnennungen folgendermaßen auswerten: Analysieren Mehrfachantworten Häufigkeiten) 9 Beispiel: Im folgenden Beispiel wurden ein Set anhand der Angaben zu Schwierigkeiten bei der Jobsuche aus der WISO-Absolventenbefragung 2001 definiert und eine Häufigkeitsauszählung vorgenommen. MULT RESPONSE GROUPS=$schwier 'Schwierigkeiten bei der Jobsuche' (v26.1 v26.2 v26.3 v26.4 v26.5 v26.6 v26.7 v26.8 v26.9 v26.10 (1)) /FREQUENCIES=$schwier. Mehrfachantworten Group $SCHWIER Schwierigkeiten bei der Jobsuche (Value tabulated = 1) % aller gültigen Fälle % aller Antworten absolute Häufigkeit Pct of Pct of Dichotomy label Name Count Responses Cases Berufserfahrung V ,1 72,0 wenige Stellen V ,2 44,7 Kenntnisse V ,7 37,5 Gehaltsvorstellung V ,3 9,1 Arbeitsbedingungen V ,1 4,4 Studiendauer V ,3 6,9 zu alt V ,8 10,2 zu jung V ,5 3,3 Studiennoten V ,1 6,5 Sonstiges V ,9 16, Total responses ,0 211,3 407 missing cases; 275 valid cases Aufgabe: Sofern Ihre Fragebögen noch nicht vorliegen, können Sie zu Übungszwecken Auswertungen anhand der Daten der WISO-Absolventenbefragung 2001 vornehmen. Versuchen Sie Sich zunächst an der deskriptiven Analyse. Siehe hierzu Übungsblatt Auswertung Absolventenbefragung.

10 10 2) weitere Auswertungsschritte Nachdem Sie sich einen ersten Überblick über die Daten verschafft haben, sollten Sie bei der Datenauswertung nach einem vorher festgelegten Auswertungsplan vorgehen. Was wollen Sie genau analysieren. Was wollen Sie beschreiben. Wollen Sie Hypothesen über Zusammenhänge prüfen und wenn ja welche? Welche Variablen Ihres Datensatzes können Sie hierzu verwenden? etc. 3) Zusammenhangsanalysen 3a) Bivariate Zusammenhangsanalyse Kreuztabellenanalyse Die Kreuztabellenanalyse ist ein einfaches Verfahren zur Analyse bivariater Zusammenhänge. Einfach soll heißen, dass Sie ohne größere methodische Vorkenntnisse und Annahmen durchgeführt werden kann. Dennoch kann man aus solchen Kreuztabellen oftmals viele interessante Zusammenhänge erkennen. Der Nachteil gegenüber multivariaten Verfahren ist, daß verschiedene andere potentielle Einflußfaktoren nicht kontrolliert werden. Allerdings kann man zumindest eine sogenannte Drittfaktorenkontrolle durchführen, anhand deren man für einzelne Variablen Einflusse kontrollieren. Kreuztabelle erstellen i) per Mausklick: Analysieren Deskriptive Analyse Kreuztabellen :markieren Sie die unab- Gesamtnote * Geschlecht Kreuztabelle Anzahl Gesamtnote Gesamt sehr gut gut befriedigend ausreichend Geschlecht männlich weiblich Gesamt hängige Variable und wählen Sie diese in Spalte und dann die abhängige Variable in Zeile. So ist die Kreuztabelle allerdings noch nicht interpretierbar, lassen Sie sich zusätzlich zu den Häufigkeiten noch die Spaltenprozent ( Zellen, Prozentwerte spaltenweise ) und neben den beobachteten Werten auch die erwarteten (Zellen, absolute Werte erwartete ) ausgeben.

11 11 Gesamtnote * Geschlecht Kreuztabelle Gesamtnote Gesamt sehr gut gut befriedigend ausreichend Anzahl Erwartete Anzahl % von Geschlecht Anzahl Erwartete Anzahl % von Geschlecht Anzahl Erwartete Anzahl % von Geschlecht Anzahl Erwartete Anzahl % von Geschlecht Anzahl Erwartete Anzahl % von Geschlecht Geschlecht männlich weiblich Gesamt ,8 12,3 35,0 5,9% 5,7% 5,8% ,3 134,8 385,0 62,8% 66,7% 64,2% ,4 62,7 179,0 31,0% 27,6% 29,8% 1 0 1,7,4 1,0,3%,0%,2% ,0 210,0 600,0 100,0% 100,0% 100,0% abhängige Variable (Wirkung) ii) per Syntax: unabhängige Variable (Ursache) CROSSTABS /TABLES= v29 BY v71 /FORMAT= AVALUE TABLES /CELLS= COUNT EXPECTED COLUMN. Häufigkeiten (bei Unabhängigkeit) erwartete Werte Spaltenprozent Interpretation von Kreuztabellen 1) Vergleich der beobachteten mit den - bei Unabhängigkeit - erwarteten Werten (ist zwar grundsätzlich möglich, allerdings nicht üblich und dem statistisch nicht versierten Leser auch nur schwer zugänglich) 2) Vergleich der Verteilungen pro Spalte (wie viele % aller Personen, weisen den Wert 1 der abhängigen Variablen auf, wie viele der Personengruppe a und wie viele der Personengruppe b etc.) 3) Zusammenhangsmaße und Signifikanz Korrelationskoeffizienten sind Zusammenhangsmaße; sie bringen die Stärke des (linearen) Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zum Ausdruck. Bei nominalskalierten Variablen liegt der Wertebereich zwischen 0 und 1 (je näher bei 1, desto stärker der Zusammenhang) bei ordinalen, intervall- oder ratioskalierten Variablen liegt der Wertebereich zwischen -1 und +1 (je näher der Betrag bei 1 liegt, desto stärker ist der Zusammenhang; positives (negatives) Vorzeichen: positiver (negativer) Zusammenhang, d.h. je höher der Wert der einen Variablen, desto höher (niedriger) der Wert der anderen).

12 12 Die Wahl des spezifischen Korrelationskoeffizienten erfolgt entsprechend dem Skalenniveau der Variablen (siehe Statistiklehrbücher, SPSS-Handbücher). Man kann Korrelationskoeffizienten im Kreuztabellenmenü unter dem Feld Statistik anfordern. Die Signifikanz gibt die Sicherheit eines Zusammenhangs wider, genau: die Wahrscheinlichkeit dass der in einer Stichprobe ermittelte Zusammenhang nicht für die Grundgesamtheit gilt. Die Signifikanz ist streng genommen nur bei Zufallsstichproben interpretierbar. Es geht hierbei ja um den Schluss von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit. Zu Übungszwecken können Sie mit den Signifikanzen arbeiten, machen Sie aber einen entsprechenden Vermerk im Endbericht. 3b) Drittvariablenkontrolle Bivariate Zusammenhänge lassen sich mittels Drittvariablenkontrolle für weitere (dritte) Variablen prüfen. Unter der Konstanz einer anderen Variablen, d.h. je Ausprägung einer anderen Variablen, prüft man nochmals den bivariaten Zusammenhang, der beiden ursprünglich analysierten Variablen. Aus dem Vergleich der ursprünglichen Kreuztabellen und Korrelationskoeffizienten mit den Partialtabellen und partiellen Korrelationskoeffizienten lassen sich dann Schlußfolgerungen hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen allen drei Variablen schließen. siehe Schnell/Hill/Esser Das Problem der Kontrolle von Drittvariablen 3c) Multivariate Verfahren Da es nicht sinnvoll erscheint, hier einen allgemeinen Überblick über sämtliche Analysemethoden zu geben, sollten wir nach Absprache weitere Beratungstermine vereinbaren, in denen wir auf Ihre konkreten Vorhaben eingehen können. Grundsätzlich sei nur angemerkt, dass der Vorteil multivariater Analysemethoden darin besteht, dass man den Einfluss einzelner Variablen unter Kontrolle vieler anderer Variablen prüfen kann. Man kann auch ein realistischeres Modell prüfen, insofern die Zusammenhänge in der Realität immer eher komplex sind. Allerdings erfordern viele multivariate Verfahren metrisches Messniveau (z.b. lineare Regression). Es bestehen aber auch durchaus entsprechende Verfahren für nominale Variablen (z.b. logistische Regression). 4) Anmerkung Viele Details der Datenanalyse sind hier nicht angesprochen oder näher erläutert. Eine umfassende Einführung würde mehrere Wochen erfordern. Sie sollten aber bereits die Grundlagen in Statistik und Empirik erlernt haben. Aus diesen Vorlesungen sollten Ihnen auch Literaturempfehlungen bekannt sein. Sie erhalten natürlich auch hierbei Unterstützung durch die Veranstalter. Dies soll aber im Rahmen der Diskussion der Auswertungspläne sowie im Laufe der Betreuung während der Datenauswertung anhand der konkreten Arbeiten der einzelnen Gruppen erfolgen.

13 13 Aufgabe: Sofern Ihre Fragebögen noch nicht vorliegen, können Sie zu Übungszwecken Auswertungen anhand der Daten der WISO-Absolventenbefragung 2001 vornehmen. Versuchen Sie Sich jetzt an der Zusammenhangsanalyse. Siehe hierzu Übungsblatt Auswertung Absolventenbefragung. Wenn Ihre eigenen Daten bereits vorliegen, dann üben Sie anhand einer Hypothese Ihres Forschungsprojektes. Dokumentieren Sie Ihre Auswertungen hierzu. Diese können dann in einer Gruppensitzung mit Betreuung besprochen werden. Bem.: Allgemeine Tipps zur Präsentation von Auswertungsergebnissen in einem Abschlussbericht: Zur Interpretation und Einschätzung der Ergebnisse einer Befragung ist es immer auch wichtig zu wissen, wie die verschiedenen Aspekte/Variablen überhaupt erhoben worden sind; konkret auch, ob offen oder geschlossene Fragen bzw. welche konkreten Antwortkategorien vorgegeben worden sind. Sie werden im Anhang des Abschlussberichtes den Fragebogen einfügen, so dass dies nachvollziehbar ist; zentrale Fragen (zu den zentralen Variablen ihrer Erhebung und Auswertung) können Sie aber auch im Text kurz darstellen und eventuelle Zusammenfassungen von Kategorien erläutern. Meist erscheint es sinnvoll die Darstellung der Ergebnisse nach Themenstellungen/Hypothesen zu gliedern und jeweils mit den Deskriptionen zu beginnen und dann die Zusammenhangsanalyse anzuschließen. Grundsätzliche Deskriptionen - z.b. zur Anzahl und Zusammensetzung der Befragten (wie viele Personen aus welchen Unternehmen, aus welchen Betriebsbereichen, wie viele Männer und wie viele Frauen etc. haben teilgenommen) oder zu inhaltlich zentralen Variablen (wie z.b. wie viel % der Befragten nehmen in welchem Umfang an dem betrieblichen Beteiligungssystem teil) - können diesen (unter)themenbezogenen Auswertungen vorangestellt werden. Es ist auch sinnvoll, nicht nur Datentabellen und statistische Kennziffern, sondern auch Grafiken zu präsentieren. Sie sollten für den Abschlussbericht auch nicht einfach den SPSS-Output verwenden. Tabellen (zumindest die Tabellenüberschriften) erstellen Sie besser in Word und fügen dann die SPSS-Ergebnisse ein. Es sind auch nicht unbedingt die SPSS-Grafikoptionen zu empfehlen. Sie können aber problemlos SPSS-Tabellen in ein anderes Programm, wie z.b. Excel, übertragen und in diesem Programm dann die Grafiken erstellen. Sie sollte hier aber auf adäquate Präsentationen zurückgreifen. Es ist z.b. nicht sinnvoll, wenn Sie keinen Zusammenhang zwischen zwei Variablen finden, die Präsentation so zu wählen, dass durch die Skalierung von Achsen einer Grafik der Eindruck eines Zusammenhangs entsteht (wie folgendes Beispiel zeigt). Übergangsdauer vom Studium in den Beruf Übergangsdauer vom Studium in den Beruf Frauen 3,46 Frauen 3,46 Männer 3,22 Männer 3,22 3,00 3,10 3,20 3,30 3,40 3,50 Monate nach Examensabschluss 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 Monate nach Examensabschluss

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