Universität Potsdam. Skalenbildung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Universität Potsdam. Skalenbildung"

Transkript

1 Universität Potsdam Department Erziehungswissenschaft Grundschulpädagogik/-didaktik Skalenbildung Arbeitsschritte der Testanalyse am Beispiel des Lesetests ELFE 1-6, Subtest Textverständnis Datengrundlage Projekt FörMig-Plus-Brandenburg, Ende 2. Klasse (n = 259) Stephan Mücke Potsdam (2010, überarbeitet)

2 Arbeitsschritte der S k a l e n b i l d u n g Erster Arbeitsschritt Berechnung der Aufgabenschwierigkeiten Kriterium für Auswahl der Items/Aufgaben: Schwierigkeitsindex eines Items zwischen p i.20 und p i.80 Zweiter Arbeitsschritt Überprüfung der Eindimensionalität der Aufgaben mit Hilfe der Faktorenanalyse Kriterium für Auswahl der Items/Aufgaben: Faktorladung eines Items r f.50 Dritter Arbeitsschritt Überprüfung der internen Konsistenz der Aufgaben mit Hilfe der Itemanalyse Kriterium für Auswahl der Items/Aufgaben: korrigierte Trennschärfe eines Items r it.30 Vierter Arbeitsschritt Berechnung der Skala Kriterium für die Berechnung einer Skala Reliabilität einer Skala r tt.90 (individuelle Diagnostik) Reliabilität einer Skala r tt.50 (Vergleich von Gruppen) Abb. 1: Ablaufschritte der Skalenbildung 2

3 Allgemeines ELFE 1-6 ist ein normierter Leseverständnistest für Erst- bis Sechstklässler/-innen, der im Wesentlichen bis zum Ende der vierten Klasse eingesetzt werden kann. Er wurde von LENHARD und SCHNEIDER (2006) entwickelt und bereits von vielen Forschungsprojekten erfolgreich eingesetzt (ebenda, S. 12). Im Rahmen der Pädagogischen Diagnostik dient der ELFE-1-6-Test der Überprüfung des Leseverständnisses auf Wort-, Satz- und Textebene, das unter Bezug auf verschiedene Normen eingeordnet werden kann: So kann das aktuelle Lernergebnis einer Schülerin bzw. eines Schülers bei einer einmaligen Messung (Querschnittsdiagnose) mit den Ergebnissen anderer Schüler/-innen derselben Klassenstufe (soziale Bezugsnorm) und bei einer wiederholten Messung (Längsschnittdiagnose) mit früheren Lernergebnissen (individuelle Bezugsnorm) verglichen werden. Im Beispieldatensatz des Forschungsprojekts FörMig-Plus-Brandenburg von A. SCHRÜNDER- LENZEN (Laufzeit , z. B. MÜCKE & SCHRÜNDER-LENZEN 2010) wurde das Leseverständnis von Schüler/-inne/n der zweiten Klasse nur auf der Textebene gemessen. Dazu sollten die Schüler/-innen am Ende der zweiten Klasse leise verschiedene kurze Geschichten lesen und Fragen zur jeweiligen Geschichte innerhalb eines Zeitfensters von sieben Minuten beantworten. Für die Beantwortung der Fragen wurde das Antwort-Auswahlformat in der Variation eine richtige Lösung aus vier Angeboten benutzt (siehe Abb. 2). Für die Schüler/-innen der zweiten Klasse wurde die Anzahl der Testaufgaben von 20 auf 16 reduziert 1 (weitere Informationen zum Test unter Paula ist mit ihren Eltern in den Ferien ans Meer gefahren. Am Strand spielt sie im Sand und sammelt schöne, farbige Muscheln. Die findet sie so schön. Paula ist mit ihren Eltern in die Berge gefahren.... schwimmt gerne im Meer.... hat Angst vor Krebsen.... mag farbige Muscheln. Abb. 2: Aufgabe aus dem Subtest Textverständnis von ELFE 1-6 mit Niveaustufe Inferenzbildung Die Skalenbildung einer Testbatterie (Items/Aufgaben) besteht aus mehreren Arbeitsschritten und bildet ein Kernstück der Testkonstruktion (siehe Seite 2, Abb. 1). Tests werden in der Regel nach den Kriterien der klassischen Testtheorie sowie mit den Methoden der Item- /Aufgabenanalyse konstruiert (vgl. BORTZ & DÖRING 1995). Ziel der statistischen Verfahren ist es, jedes Item (Aufgabe) einer Itembatterie gemäß bestimmter Kriterien auf seine Brauchbarkeit zu prüfen Die Anzahl der Aufgaben wurde unter Berücksichtigung der Normwerte (n = 293, M = 9.3 und SD = 4.3) für Zweitklässler/-innen am Ende der 2. Klasse reduziert, um sowohl das Leistungsniveau von Zweitklässler/-inne/n als auch die Testfairness in Bezug auf die Bearbeitung bzw. Nichtbearbeitung zu schwieriger Aufgaben am Ende des Tests zu berücksichtigen. Dennoch dienen die 20 Aufgaben des Tests als wichtiges Hilfsmittel im Dienste der Längsschnittdiagnose, um Veränderungen innerhalb einer Zeitspanne abzubilden. Das aber können nur wenige Verfahren in der Schulleistungsdiagnostik leisten. Die Berechnungen bzw. die vier Arbeitsschritte der Skalenbildung wurden mit dem Statistikprogramm SPSS 15.0 für Windows durchgeführt. 3

4 Erster Schritt Schwierigkeit der Testaufgaben (Schwierigkeitsindex p i ) Der Schwierigkeitsindex (Item-/Aufgabenschwierigkeit) gibt an, wie leicht oder schwer ein Item/eine Testaufgabe für die getesteten Probanden ist. Die mittlere Itemschwierigkeit eines Tests sollte p i =.50 oder 50 Prozent betragen. Damit ein Test aber auch im unteren und oberen Leistungsbereich gut differenziert, sind Items/Aufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsindices notwendig. Extreme Schwierigkeiten (zu leichte/zu schwere Items) führen aber in der Regel zu einer reduzierten Homogenität und zu geringen Trennschärfen 3. Deshalb sollten die Schwierigkeiten der Items/Aufgaben im mittleren Bereich zwischen p i =.20 und p i =.80 liegen (vgl. BORTZ & DÖRING 1995, S. 199; LIENERT & RAATZ 1998, S. 115). In der Testanalyse haben sich auch Items/Aufgaben mit Schwierigkeiten im Bereich zwischen p i =.15 und p i =.85 bewährt. Unter Berücksichtigung dieser Schwierigkeitsstreuung sollten einige Items/Aufgaben am Anfang eines Tests stehen, die von allen Probanden bewältigt werden können. Diese so genannten Eisbrecher-Aufgaben dienen der Motivation zur Teilnahme am Test. Formel nach Bortz & Döring (1995, S. 199) Schwierigkeitsberechnung bei zweistufigen Antworten (z. B. richtig/falsch im Datensatz 0 (falsch) und 1 (richtig)): p i = R i = Zahl der "Richtiglöser", N i = Zahl der Probanden, p i = Schwierigkeitsindex (nur bei zweistufigen Antworten!) Auswertung in SPSS Option: Analysieren Deskriptive Statistiken Deskriptive Statistiken... R i N i Variablen Klassennummer Schülernummer Fälle = Schüler (Ausschnitt) Testversion A/B Datenmatrix 3 siehe Seite 15. 4

5 Auswertungsfenster Die zu bearbeitenden Variablen werden im Auswertungsfenster Deskriptive Statistiken von links nach rechts transportiert. Dabei wird zuerst jede Variable im linken Feld des Auswertungsfensters mit der linken Maustaste angeklickt und markiert. Danach werden die Variablen erneut mit einem linken Mausklick auf das kleine Dreieck í auf die Seite Variable(n) kopiert. Abschließend wird OK angeklickt und die Auswertung wird ausgeführt. Nach Ausführung des Befehls OK öffnet sich automatisch das Ausgabefenster mit den gewünschten Daten für die 16 Variablen mit der Tabelle Deskriptive Statistik. Die Tabelle enthält die Angaben N (Anzahl der Schüler), Minimum (kleinster Wert), Maximum (größter Wert) sowie Mittelwert (gleich Schwierigkeit) und Standardabweichung. Die Tabelle Deskriptive Statistik zeigt, dass die ersten fünf Items/Aufgaben sehr leicht sind bzw. von den meisten Schüler/-inne/n richtig bearbeitet worden sind sowie dass die letzten drei Items/Aufgaben sehr schwer sind bzw. von den meisten Schüler/-inne/n nicht richtig oder falsch bearbeitet worden sind.* Nach BORTZ und DÖRING (1995) sollten diese Items/Aufgaben eliminiert werden. Damit würde man aber acht von 16 Items verlieren! Teststatistisch ist es jedoch sinnvoller, den Schwierigkeitsbereich zu erweitern (zwischen p i =.15 und p i =.85). So würde der Test nur um vier Items/Aufgaben gekürzt werden. Dieser Arbeitsschritt dient der stichprobenspezifischen Eichung und Überprüfung der Items/Testaufgaben. Da der Test an einer bundesweiten Stichprobe normiert ist, werden dennoch alle Items/Aufgaben im Weiteren berücksichtigt. *Dieser Test kann auch für die Längsschnittdiagnose eingesetzt werden, deshalb variiert der gewünschte Schwierigkeitsbereich über die Klassenstufen unterschiedlich. Die Autoren schreiben dazu: Um einen möglichst großen Altersbereich abdecken zu können, sind in der Endform die Aufgaben innerhalb jedes Untertests der Schwierigkeit nach gestaffelt. In Verbindung mit einem zeitlichen Abbruchkriterium für jeden Untertest werden jüngere Kinder nicht mit zu schwierigen Aufgaben konfrontiert, wohingegen ältere und leistungsstärkere Schülerinnen und Schüler bis zu den schwierigen Aufgaben am Ende jedes Untertests vordringen (LENHARD & SCHNEIDER 2006, S. 31). 5

6 Zweiter Schritt Eindimensionalität der Testaufgaben Das zentrale Ziel des zweiten Arbeitsschrittes besteht darin, die zusammenhängenden Items/Aufgaben auf höherer Abstraktionsebene zu Faktoren (übergeordneten Merkmalen) zusammenzufassen. Dieser Arbeitsschritt wird mit dem statistischen Verfahren der Faktorenanalyse durchgeführt. Sie dient im Rahmen der Testauswertung des Lesetests ELFE 1-6 als exploratives Verfahren. So wird es dem mathematischen Algorithmus überlassen, wie viele Faktoren sich aus den 16 Items/Aufgaben ergeben bzw. generieren lassen. Mit anderen Worten: Die Faktorenanalyse dient dazu, die empirischen Beobachtungen (Items/Aufgaben) auf zugrunde liegende latente Merkmale 4 ( Faktoren ) zu reduzieren. Sie gehört somit zu den datenreduzierenden statistischen Verfahren (siehe Abb. 3). Voraussetzung für die Faktorenanalyse ist also, dass Korrelationen zwischen den Items/Aufgaben bestehen. Den faktorenanalytischen Untersuchungen sollen Erhebungsdaten von etwa 100 bis 150 Individuen zugrunde gelegt werden. Darüber hinaus steht die Anzahl der Individuen in Beziehung zur Anzahl der Items/Aufgaben einer Testbatterie. Keinesfalls darf die Anzahl der Individuen kleiner als diejenige der Items sein (vgl. WEBER 1974). Der erste Analyseschritt der Faktorenanalyse besteht somit in der Berechnung der Korrelationen zwischen den Items/Aufgaben. In SPSS wird die Faktorenanalyse unter der Optionsreihenfolge Analysieren Dimensionsreduktion Faktorenanalyse... ausgeführt. sehr leichte Items leichte Items mittelschwere Items schwere Items sehr schwere Items Messvariablen latenter Faktor Textverständnis Dimension Abb. 3: Überprüfung der 16 beobachteten Variablen (Items/Aufgaben) auf Eindimensionalität (theoretische Annahme) im Lesetest ELFE 1-6 mit der Faktorenanalyse 4 Latente Merkmale oder latente Konstrukte wie z. B. das Textverständnis können nicht direkt gemessen werden. Sie werden durch direkt beobachtete Indikatoren (Items/Aufgaben), von denen postuliert wird, sie erfassen das latente Merkmal, messbar gemacht. 6

7 Auswertung in SPSS Option: Analysieren Dimensionsreduktion Faktorenanalyse... Nach Anklicken der Option Faktorenanalyse... öffnet sich automatisch das zentrale Menüfenster der explorativen Faktorenanalyse. Hier werden die weiteren Befehle für die Faktorenanalyse eingestellt. Vorher werden aber wieder die markierten 16 Variablen wie zuvor auch bei der Berechnung der deskriptiven Statistik mit einem linken Mausklick auf das kleine Dreieck í auf die Seite Variable(n) kopiert. Faktorenanalyse im Überblick (vgl. BORTZ 1999, S. 496 ff.) Merke! (1) Ziel der Faktorenanalyse ist es, die Aufgaben/Items gemäß ihrer korrelativen Beziehungen in voneinander unabhängige Gruppen (Faktoren) zu klassifizieren. (2) Wenn die Faktorenanalyse die Aufgaben/Items auf mehr als eine Dimension reduziert, sind die Faktoren oder Dimensionen wechselseitig voneinander unabhängig. Jeder Faktor erklärt die Zusammenhänge zwischen den Aufgaben/Items. (3) Die Faktorenanalyse ist ein datenreduzierendes Verfahren. (4) Die Faktorenanalyse überprüft die Dimensionalität komplexer Merkmale. 7

8 Im zentralen Menüfenster werden die notwendigen Befehle für die explorative Faktorenanalyse vorgenommen. Erst wenn alle notwendigen Optionen eingestellt sind, kann mit OK der Rechenvorgang begonnen werden. Unter Deskriptive Statistik... (1) wird die Option Koeffizienten der Korrelationsmatrix angeklickt. Dieser Befehl ist aber unabhängig von der Analyse. Im SPSS-Ausgabefenster werden dadurch in einer Tabelle die Korrelationen zwischen den 16 beobachteten Variablen angezeigt. Die Einstellung wird mit Weiter beendet! Unter Extraktion... (2) ist die gebräuchlichste Methode der Faktorenanalyse bereits voreingestellt. Die so genannte Hauptkomponentenanalyse strukturiert und vereinfacht den umfangreichen Datensatz, indem die 16 beobachteten Variablen durch eine geringere Anzahl möglichst aussagekräftiger Hauptkomponenten erklärt wird. Im Lesetest wird theoretisch davon ausgegangen, dass sich die 16 beobachteten Variablen mit einem Faktor erklären lassen. Im Fenster Extraktion kann aber unter Anzeigen der Screeplot aktiviert werden, der im SPSS- Ausgabefenster angezeigt wird. Der Screeplot ist eine grafische Darstellung des Verlaufs der Eigenwerte. Sie kann helfen, die Anzahl der zu berücksichtigenden Faktoren zu bestimmen. Die Einstellung wird wieder mit Weiter beendet! Unter Rotation... (3) wird die Methode Varimax angeklickt. Sie dient zur besseren Interpretierbarkeit der faktorenanalytischen Ergebnisse. Die Einstellung wird erneut mit Weiter beendet! Unter Werte... (4) können die explorativen Faktorwerte als Variablen z. B. mit der Methode Regression abgespeichert werden (ohne Abbildung). Diese Vorgehensweise ist vor allem sinnvoll, wenn mehrere unabhängige Faktoren gesucht werden. Besonders komfortabel ist die Option Sortiert nach Größe unter Optionen... (5). Mit der Option Sortiert nach Größe werden im Ausgabefenster die Koeffizienten der Komponenten in den Tabellen Komponentenmatrix und Rotierte Komponentenmatrix in absteigender Reihenfolge (Stärke des Zusammenhangs) sortiert angezeigt. Diese Darstellung erleichtert das Auffinden der extrahierten Faktoren

9 Ausgabefenster SPSS Nach Anklicken des Befehls OK beginnt SPSS mit der Berechnung der Faktorenanalyse unter Berücksichtigung aller getroffenen Optionen für den vorliegenden Datensatz. Der Rechenvorgang dauert kaum eine Sekunde. Sofort öffnet sich das Ausgabefenster von SPSS mit dem Ergebnisprotokoll. Auf der linken Seite des Ausgabefensters befindet sich ein Inhaltsverzeichnis. Mit dessen Hilfe kann jede gewünschte Tabelle einzeln angeklickt werden und erscheint sofort auf der rechten Seite im Ausgabefenster. Ausgabefenster SPSS Inhaltsverzeichnis Korrelationsmatrix An erster Stelle wird die Korrelationsmatrix angezeigt. Sie dokumentiert die Interkorrelationen zwischen den 16 beobachteten Items/Aufgaben. Der Korrelationskoeffizient wird mit einem r symbolisiert. Er ist ein dimensionsloses Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen und kann Werte zwischen -1.0 und +1.0 annehmen. Ist der (theoretische) Wert +1.0 (bzw. -1.0), besteht ein vollständig positiver (bzw. negativer) linearer Zusammenhang zwischen den beobachteten Variablen. Ist r = 0.0, besteht zwischen den beiden Variablen überhaupt kein Zusammenhang. Zur Interpretation der Stärke des Zusammenhangs sind folgende Abstufungen für r gebräuchlich (vgl. BÜHL & ZÖFEL 1996, S. 298): r 0.2 (sehr geringe Korrelation), r 0.5 (geringe Korrelation), r 0.7 (mittlere Korrelation), r 0.9 (hohe Korrelation) und > 0.9 (sehr hohe Korrelationen). In Tabelle A sind die Interkorrelationen für die 16 beobachteten Items/Aufgaben des Lesetests ELFE 1-6 dargestellt. Wie die Tabelle A zeigt, besteht der stärkste Zusammenhang zwischen den Items/Aufgaben 15 und 16 mit r 15_16 =.78. Bei genauerer Betrachtung der einzelnen Korrelationen zwischen den Items/Aufgaben fällt auf, dass vor allem nennenswerte Korrelationen zwischen Items/Aufgaben bestehen, die in etwa gleiche Aufgabenschwierigkeiten p i haben. So bestehen keine oder nur sehr geringe Korrelationen zwischen sehr leichten/leichten und schweren/sehr schweren Items/Aufgaben im Lesetest ELFE 1-6. Tendenziell zeigt sich auch, dass je schwieriger die Items/Aufgaben des Lesetests sind, umso stärker sind die Korrelationen zwischen den Items/Aufgaben. Dieses Korrelationsergebnis lässt vermuten, dass die explorative Faktorenanalyse mehr als einen Faktor bildet. Diese Hypothese wird im Folgenden geprüft. 9

10 Tab. A: Arbeitsschritte der Skalenbildung Ergebnis der Korrelationsberechnungen für die 16 beobachteten Items/Aufgaben 16 Items/Aufgaben mit Aufgabenschwierigkeiten 16 Items/Aufgaben mit Aufgabenschwierigkeiten p i r Auf Seite 12 ist das weitere Ergebnisprotokoll der Faktorenanalyse dargestellt. Für den Anwender gibt es zwei zentrale Tabellen. Die erste Tabelle mit dem Titel Erklärte Gesamtvarianz dokumentiert, auf wie viele Faktoren die 16 beobachteten Items/Aufgaben reduziert worden sind. Die zweite Tabelle mit dem Titel Rotierte Komponentenmatrix zeigt, welche der 16 beobachteten Variablen auf welche(n) Faktor(en) hoch laden. Laden bedeutet in diesem Zusammenhang, wie hoch sind die Korrelationen zwischen den betreffenden Variablen und dem Faktor bzw. den Faktoren. Wichtige Werte der ersten Tabelle Erklärte Gesamtvarianz: Eigenwerte und Varianz der Faktoren, S. 12. Zentrales Kriterium für den Reduzierungsvorgang der Faktorenanalyse sind die Eigenwerte, die vor dem Rotationsverfahren berechnet werden. Sie entscheiden, ob Faktoren im faktorenanalytischen Modell beibehalten oder weggelassen werden. Der Eigenwert eines Faktors gibt an, wie viel von der Gesamtvarianz aller 16 beobachteten Variablen durch diesen Faktor erfasst wird. Ist der Eigenwert eines Faktors kleiner als 1.0, wird er für unbedeutend erklärt. Die Eigenwertbestimmung der Faktoren dient also dazu, wichtige von unwichtigen Faktoren zu trennen. Beim Lesetest ELFE 1-6 gibt es vier Eigenwerte, die größer 1 sind. So werden von der Faktorenanalyse vier Faktoren extrahiert, die nach der Rotation insgesamt etwa 65 Prozent der Gesamtvarianz erklären. Wichtige Werte der zweiten Tabelle Rotierte Komponentenmatrix: Korrelationen zwischen Variablen (Items/Aufgaben) und Faktor(en) unter Berücksichtigung der Option: Anzeigeformat für Koeffizienten Unterdrücken von Absolutwerten kleiner als.30, S

11 BÜHL & ZÖFEL (1996, S. 373) kommentieren die rotierte Faktorenmatrix als spannendste(n) Teil der Faktorenanalyse. In der Tat wird an dieser Stelle von der Faktorenanalyse entschieden, welche Variablen mit welchem Faktor am stärksten korrelieren. Werden die beiden Optionen im Anzeigeformat für Koeffizienten wie unten eingestellt, wird das Ergebnis der rotierten Komponentenmatrix übersichtlicher für die spätere Interpretation der Faktoren dargestellt. 11

12 Ergebnisprotokoll Faktorenanalyse Kommunalitäten Arbeitsschritte der Skalenbildung e e e e e e e e e e e e e e e e Anfänglich Extraktion 1,000,519 1,000,588 1,000,539 1,000,456 1,000,632 1,000,658 1,000,711 1,000,553 1,000,681 1,000,747 1,000,670 1,000,656 1,000,702 1,000,592 1,000,824 1,000,797 Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Erste Tabelle Komponente Erklärte Gesamtvarianz Summen von quadrierten Rotierte Summe der quadrierten Anfängliche Eigenwerte Faktorladungen für Extraktion Ladungen % der % der % der Gesamt Varianz Kumulierte % Gesamt Varianz Kumulierte % Gesamt Varianz Kumulierte % 5,323 33,272 33,272 5,323 33,272 33,272 3,297 20,604 20,604 2,456 15,353 48,624 2,456 15,353 48,624 2,765 17,282 37,886 1,368 8,553 57,177 1,368 8,553 57,177 2,452 15,324 53,211 1,177 7,358 64,535 1,177 7,358 64,535 1,812 11,325 64,535,815 5,091 69,626,725 4,534 74,160,661 4,129 78,289,612 3,822 82,112,514 3,214 85,325,445 2,783 88,108,416 2,599 90,708,374 2,336 93,044,332 2,075 95,119,311 1,946 97,065,270 1,688 98,753,200 1, ,000 Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Screeplot Eigenwert Der so genannte Screeplot dient als Interpretationshilfe für die Anzahl der Faktoren- Lösungen. Beim Lesetest ELFE 1-6 geht der Screeplot deutlich nach drei Faktoren in eine flachere Kurve über. Dieser Kurvenverlauf bedeutet, dass auch eine Drei-Faktoren-Lösung für den Lesetest ELFE 1-6 mit den 16 beobachteten Variablen sinnvoll wäre Faktor

13 Fortsetzung des Ergebnisprotokolls Faktorenanalyse Komponentenmatrix a e e e e e e e e e e e e e e e e Komponente ,748,028 -,341,069,742 -,095 -,206,261,718 -,405,044,148,700 -,326,055,238,692 -,001 -,496,151,655,116 -,331,020,634,408 -,085 -,367,600,442 -,035 -,318,571 -,480,153,106,563 -,534,389 -,264,433,520,048 -,415,486 -,499,417 -,371,405,488,215 -,091,374,451,381,315,386,359,443,255,128,444,320,451 Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. a. 4 Komponenten extrahiert e e e e e e e e e e e e e e e e Faktoren Rotierte Komponentenmatrix a Komponente ,838,038,208 -,028,751,254,101,176,751,151,305,043,652,065,349,039,582,527 -,041,194,118,892,112 -,041,004,872,171 -,091,399,646 -,100,067,574,602 -,018,101,065,006,779,144,314,093,772,091,276,070,743,158,071,028,530,412,107,031,221,726,023 -,151,016,704,065,143,212,685 Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung. a. Die Rotation ist in 8 Iterationen konvergiert. Zweite Tabelle Die Faktorladungen sind als Korrelationskoeffizienten zwischen den Variablen und den Faktoren zu interpretieren. Beispiel: Item 10 korreliert mit.838 am höchsten mit Faktor 1 oder Item 15 mit.892 am höchsten mit Faktor 2 usw. Gleichzeitig lassen sich so genannte Doppel- Ladungen identifizieren. So korreliert z. B. Item 12 sowohl mit Faktor 1 als auch mit Faktor 2 in ähnlicher Höhe. Items, die auf mehrere Faktoren laden, sollten eliminiert werden. Im Lesetest ELFE 1-6 zeigen sich insgesamt vier Doppel- Ladungen. Interpretation der Faktoren Bereits die Interkorrelationen haben gezeigt, dass am stärksten die Items/Aufgaben mit gleichen Schwierigkeitsgrößen korrelieren. Dieses Ergebnis wird auch von der Faktorenanalyse bestätigt (vgl. auch Abb. 3, S. 14). Items/Aufgaben 13

14 sehr leichte Items leichte Items mittelschwere Items schwere Items sehr schwere Items Faktor mittelschwere Items 2. Faktor sehr schwere Items 3. Faktor leichte Items Faktor sehr leichte Items Doppelladungen Abb. 4: Empirische Lösung der Faktorenstruktur mit 16 beobachteten Items/Aufgaben im Lesetest ELFE 1-6 Die Autoren des Lesetests ELFE 1-6 haben die Aufgaben des Untertests Textverständnis so konzipiert, dass verschiedene Niveaustufen des Textverständnisses repräsentiert sind. Sie unterscheiden drei Niveaustufen: 1. das Auffinden von isolierten Informationen (Items 2, 6, 7, 13, 15), 2. das Bilden anaphorischer Bezüge (satzübergreifendes Lesen; Items 1, 3, 4, 5, 10, 14) und 3. die Inferenzbildung (Items 8, 9, 11, 12, 16). Das Ergebnis der Faktorenanalyse hat aber gezeigt, dass die Aufgaben nicht nach diesen drei Niveaustufen gruppiert wurden, sondern nach Aufgabenschwierigkeiten. Die seit GUILFORD bekannten Schwierigkeitsfaktoren 5 erschweren die Interpretation der Faktorenstruktur und damit die Entscheidung über die Homogenität der Aufgaben (vgl. LIENERT & RAATZ 1998, S. 113). Da die Autoren aber von einem eindimensionalen Test ausgehen, wird die Faktorenanalyse unter Berücksichtigung der Option Extrahieren (Anzahl der Faktoren = 1) neu berechnet (siehe S. 8, Pkt. 2) Mit anderen Worten: Das Auffinden mehrerer Faktoren in dichotomen Leistungsdaten ist ein triviales Artefakt, dass bei jedem Test zwangsläufig auftritt, bei dem die Antwort dichotom kodiert wird (W. LENHARD, persönliche vom an den Autor der Skalenbildung). Eine größere Metastudie von ROST (1985) zeigte, dass einzelne Teilfähigkeiten des Leseverständnisses empirisch kaum zu isolieren sind, so dass beim Leseverständnis von der Gültigkeit eines Einfaktorenmodells ausgegangen werden kann (ROST, 2001, S. 451). 14

15 Dritter Schritt Aufgabenanalyse Die Aufgabenanalyse (Itemanalyse, Reliabilitätsanalyse) berechnet die korrigierten Trennschärfen (r it ) der Items/Aufgaben und die Reliabilität (Zuverlässigkeit) einer Testbatterie. Der Trennschärfewert gibt an, wie gut ein einzelnes Item das Gesamtergebnis einer Itembatterie repräsentiert. Es sind in der Regel Items/Aufgaben zu eliminieren, die unter r it =.30 liegen (vgl. BORTZ & DÖRING 1995, S. 200). Der Reliabilitätswert in der Regel wird Cronbachs Alpha berechnet gibt an, wie gut die interne Konsistenz einer Testbatterie/Skala ist. Werte von r tt >.80 gelten als zufrieden stellend. Wichtigstes Ziel der Aufgabenanalyse ist die Ausschaltung ungeeigneter und die Revision verbesserungsbedürftiger Aufgaben (LIENERT & RAATZ 1998, S. 114). Option: Analysieren Skalieren Reliabilitätsanalyse... Im zentralen Menüfenster werden die notwendigen Befehle für die Reliabilitätsanalyse vorgenommen. Erst wenn alle notwendigen Optionen eingestellt sind, kann mit OK der Rechenvorgang begonnen werden. Nach Anklicken der Option Reliabilitätsanalyse... öffnet sich automatisch das zentrale Menüfenster der Reliabilitätsanalyse. Hier werden die weiteren Befehle für die Reliabilitätsanalyse eingestellt. Vorher werden aber wieder die markierten 16 Variablen wie zuvor auch bei der Berechnung der Faktorenanalyse mit einem linken Mausklick auf das kleine Dreieck í auf die Seite Variable(n) kopiert. Unter Statistik... (1) werden alle drei Optionen Item, Skala und Skala, wenn Item gelöscht sowie Mittelwert angeklickt. Dieser Befehl ist aber unabhängig von der Analyse. Im SPSS- Ausgabefenster werden dadurch in mehreren Tabellen unterschiedliche statistische Kennwerte für die 16 beobachteten Variablen angezeigt (z.b. die korrigierte Trennschärfe eines Items. Die Einstellung wird mit Weiter beendet! 1 15

16 Ergebnisprotokoll Reliabilitätsanalyse In der Tabelle Reliabilitätsstatistiken wird die wichtigste Maßzahl für die Berechnung der Reliabilität (Zuverlässigkeit) der berechneten Skala mit den 16 Items/Aufgaben angegeben. Cronbachs Alpha oder Cronbachs Alpha für standardisierte Items gibt die interne Konsistenz einer aus mehreren Items/Aufgaben zusammengesetzten Skala an. Interne Konsistenz bedeutet, dass die einzelnen Items/Aufgaben mit der Gesamtheit der übrigen Items/Aufgaben zusammenhängen (CRONBACH 1951). Die Reliabilität eines Tests sollte r tt.90 betragen, um von einem zuverlässigen Test für eine individuelle Differenzierung zu sprechen. Tests mit geringerer Reliabilität (r tt.50) können höchstens in der Forschung zum Vergleich von Gruppen genutzt werden. In der Tabelle Item-Skala-Statistiken werden die einzelnen Items/Aufgaben der berechneten Skala begutachtet. Die Spalte korrigierte Item-Skala- Korrelation zeigt die korrigierte Trennschärfe jedes/jeder einzelnen Items/Aufgabe an. So wird die korrigierte Trennschärfe eines/einer Items/Aufgabe auf der Basis der Skala berechnet, ohne das/die begutachtete Item/Aufgabe zu berücksichtigen. Beispiel: Die korrigierte Trennschärfe des/der Items/Aufgabe e01.0_4r1 beträgt r it =.125 (aber Eisbrecheritem ohne diagnostische Information!). Berechnet wurde die Korrelation zwischen diesem Item und dem berechneten Skalenwert der restlichen 15 Items (e02.1_4r2 bis e10.2_4r16). Der Wert für das/die begutachtete Item/Aufgabe bedeutet, dass das/die Item/Aufgabe für die Skala nicht akzeptabel ist. Der Wert sollte r it.30 betragen. 16

17 Vierter Schritt Skalenbildung Der vierte Arbeitsschritt dient der rechnerischen Zusammenfassung der Items/Aufgaben zu einer Item-Skala. Vor Ausführung des vierten Arbeitsschritts kann der zweite Arbeitsschritt wiederholt werden, wenn Items/Aufgaben nach der Aufgabenanalyse (dritter Arbeitsschritt) eliminiert worden sind. So kann mit den zufrieden stellenden Items/Aufgaben nochmals die gewünschte Eindimensionalität der Items/Aufgaben geprüft werden. Im vorgestellten Beispieldatensatz werden alle 16 Items/Aufgaben zu einem Skalenwert zusammengefasst, um die untersuchte Stichprobe der Zweitklässler/-innen mit den Angaben der bundesweiten Normstichprobe vergleichen zu können. Option: Transformieren Variablen berechnen... Im zentralen Menüfenster werden die notwendigen Befehle für die Berechnung der Item-Skala Textverständnis vorgenommen. Erst wenn alle notwendigen Optionen eingestellt sind, kann mit OK der Rechenvorgang begonnen werden. Nach Anklicken der Option Variablen berechnen... öffnet sich automatisch das zentrale Menüfenster für die Berechnung der Item-Skala. Als erstes wird eine Zielvariable bzw. die Item- Skala benannt. Im Beispiel lautet die Zielvariable: INDEX_ELFE_16. Die Bezeichnung kann der Anwender selbst festlegen. Sie sollte kurz und präzise das untersuchte Merkmal kennzeichnen. (Ältere SPSS-Versionen stellten nur acht Zeichen zur Verfügung.) Im Fenster kann unter Label zusätzlich die Zielvariable als Steckbrief skizziert werden (Beispiel: ELFE Testwert Ende Klasse 2... ). Ratsam ist es, die Item-Skala unter Label mit den wichtigsten Merkmalen festzuhalten: ELFE Testwert Ende 2. Klasse, 16 Items, CA=.85 ). Als zweites werden die 16 Items/Aufgaben des Tests per Addition zusammengefasst (z.b. Schüler A = 6). SPSS stellt diesbezüglich Funktionen zur Verfügung, die den Berechnungsaufwand reduzieren. Mit der Funktion SUM müssen nicht alle 16 Items/Aufgaben in das Feld Numerischer Ausdruck per Mausklick transportiert werden, sondern nur das erste und das letzte Item. Der numerische Ausdruck lautet: SUM (e01.0_4r1 to e10.2_4r16) Danach kann mit OK der Rechenvorgang begonnen werden. 17

18 In der Datenmatrix wird die neue Variable INDEX_ELFE_16 angezeigt. Arbeitsschritte der Skalenbildung Option: Analysieren Deskriptive Statistiken Häufigkeiten... Statistische Kennwerte der Item-Skala werden über das zentrale Menüfenster aufgerufen: z. B. die Häufigkeiten der Verteilung, Mittelwert und Standardabweichung etc. Wenn alle notwendigen Optionen eingestellt sind, kann mit OK der Rechenvorgang begonnen werden. 18

19 In der Tabelle B sind die zentralen Kriterien zur Beurteilung von Testkennwerten dargestellt. Tab. B: Beurteilung der Höhe von Testkennwerten (nach Weise 1975, S. 219) Kennwert Kürzel Niedrig Mittel Hoch Schwierigkeit p i > <.20 Trennschärfe (korrigiert) r it < >.50 Reliabilität r tt < >.90 Validität (unkorrigiert) r tc < >.60 Eichstichprobe N < > 300 Literatur Bortz, J. & Döring, N. (1995): Forschungsmethoden und Evaluation (2., vollständig überarbeitete und aktualisierte Auflage). Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. Bortz, J. (1999): Statistik für Sozialwissenschaftler (5., vollständig überarbeitete und aktualisierte Auflage). Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. Bühl, A. & Zöfel, P. (1996): SPSS für Windows Version 6.1 (3. Auflage). Bonn: Addison-Wesley-Longmann Verlag GmbH. Cronbach, L. J. (1951): Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, S Lenhard, W. & Schneider, W. (2006): ELFE 1-6. Ein Leseverständnistest für Erst- bis Sechstklässler. Göttingen u. a.: Hogrefe-Verlag GmbH & Co. KG. Lienert, G. A. & Raatz, U. (1998): Testaufbau und Testanalyse (6. Auflage). Weinheim: Psychologie Verlags Union. Mücke, S. & Schründer-Lenzen, A. (2010): Schulleistungen von Schülern im Anfangsunterricht welche Rolle spielt der Migrationshintergrund? In: Arnold, K.-H., Hauenschild, K., Schmidt, B. & Ziegenmeyer, B. (Hrsg.): Zwischen Fachdidaktik und Stufendidaktik: Perspektiven für die Grundschulpädagogik. Wiesbaden: Verlag für Sozialwissenschaften, S Rost, D. H. (1985). Dimensionen des Leseverständnisses. Braunschweig: Pedersen. Rost, D. H. (2001). Leseverständnis. In: D. H. Rost (Hrsg.), Handwörterbuch Pädagogische Psychologie, 2., überarbeitete und erweiterte Auflage. Weinheim: Psychologie Verlags Union, Weber, E. (1974): Einführung in die Faktorenanalyse. Stuttgart: Gustav Fischer Verlag. Weise, G. (1975): Psychologische Leistungstests. Göttingen: Hogrefe. 19

Institut für Marketing und Handel Prof. Dr. W. Toporowski. SPSS Übung 5. Heutige Themen: Faktorenanalyse. Einführung in Amos

Institut für Marketing und Handel Prof. Dr. W. Toporowski. SPSS Übung 5. Heutige Themen: Faktorenanalyse. Einführung in Amos SPSS Übung 5 Heutige Themen: Faktorenanalyse Einführung in Amos 1 Faktorenanalyse Datei Öffnen V:/Lehre/Handelswissenschaft/Daten_Übung3/Preisimage_F_und_C.sav 2 Datensatz (I) v1 Wenn Produkte zu Sonderpreisen

Mehr

Prof. Dr. Gabriele Helga Franke TESTTHEORIE UND TESTKONSTRUKTION

Prof. Dr. Gabriele Helga Franke TESTTHEORIE UND TESTKONSTRUKTION Prof. Dr. Gabriele Helga Franke TESTTHEORIE UND TESTKONSTRUKTION 2. FS Master Rehabilitationspsychologie, SoSe 2012 Faktorenanalyse/ faktorielle Validität 2 Einleitung Allgemeines zu Faktorenanalysen (FA)

Mehr

Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1

Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 LÖSUNG 13 a) Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 Die Variablen sollten hoch miteinander korrelieren. Deshalb sollten die einfachen Korrelationskoeffizienten hoch ausfallen.

Mehr

12 Teilnehmervoraussetzungen zum Umschulungsbeginn

12 Teilnehmervoraussetzungen zum Umschulungsbeginn Teilnehmervoraussetzungen zum Umschulungsbeginn 187 12 Teilnehmervoraussetzungen zum Umschulungsbeginn An dieser Stelle werden die wichtigsten Voraussetzungen beschrieben, die die Umschüler mit in die

Mehr

Faktorenanalyse. 1. Grundlegende Verfahren. Bacher, SoSe2007

Faktorenanalyse. 1. Grundlegende Verfahren. Bacher, SoSe2007 Faktorenanalyse Bacher, SoSe2007 1. Grundlegende Verfahren explorative FA (EXFA): Für eine Menge von Variablen/Items werden zugrunde liegende gemeinsame (latente) Dimensionen/Faktoren gesucht, die Faktorstruktur

Mehr

Abb. 30: Antwortprofil zum Statement Diese Kennzahl ist sinnvoll

Abb. 30: Antwortprofil zum Statement Diese Kennzahl ist sinnvoll Reklamationsquote Stornierungsquote Inkassoquote Customer-Lifetime-Value Hinsichtlich der obengenannten Kennzahlen bzw. Kontrollgrößen für die Neukundengewinnung wurden den befragten Unternehmen drei Statements

Mehr

Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS

Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS Datensatz: fiktive_daten.sav Dipl. Päd. Anne Haßelkus Dr. Dorothea Dette-Hagenmeyer 11/2011 Überblick 1 Deskriptive Statistiken; Mittelwert berechnen...

Mehr

Entwicklung der Faktorenanalyse 17.06.2009. Faktorenanalyse. Faktorenanalyse nach Spearman Variablen zur Beschreibung von Intelligenz

Entwicklung der Faktorenanalyse 17.06.2009. Faktorenanalyse. Faktorenanalyse nach Spearman Variablen zur Beschreibung von Intelligenz Faktorenanalyse Thomas Schäfer SS 009 1 Entwicklung der Faktorenanalyse Faktorenanalyse nach Spearman Variablen zur Beschreibung von Intelligenz Hauptkomponentenanalyse (Pearson, Hotelling) Thomas Schäfer

Mehr

6. Faktorenanalyse (FA) von Tests

6. Faktorenanalyse (FA) von Tests 6. Faktorenanalyse (FA) von Tests 1 6. Faktorenanalyse (FA) von Tests 1 6.1. Grundzüge der FA nach der Haupkomponentenmethode (PCA) mit anschliessender VARIMAX-Rotation:... 2 6.2. Die Matrizen der FA...

Mehr

Exploratorische Faktorenanalyse: Hauptachsenanalyse und Hauptkomponentenanalyse SPSS-Beispiel zu Kapitel 13 1

Exploratorische Faktorenanalyse: Hauptachsenanalyse und Hauptkomponentenanalyse SPSS-Beispiel zu Kapitel 13 1 Exploratorische Faktorenanalyse: Hauptachsenanalyse und Hauptkomponentenanalyse SPSS-Beispiel zu Kapitel 13 1 Karin Schermelleh-Engel, Christina S. Werner & Helfried Moosbrugger Inhaltsverzeichnis 1 Vorbemerkungen...

Mehr

Messen im psychologischen Kontext II: Reliabilitätsüberprüfung und explorative Faktorenanalyse

Messen im psychologischen Kontext II: Reliabilitätsüberprüfung und explorative Faktorenanalyse Messen im psychologischen Kontext II: Reliabilitätsüberprüfung und explorative Faktorenanalyse Dominik Ernst 26.05.2009 Bachelor Seminar Dominik Ernst Reliabilität und explorative Faktorenanalyse 1/20

Mehr

Fragebogen- und Testkonstruktion in der Online-Forschung

Fragebogen- und Testkonstruktion in der Online-Forschung Fragebogen- und Testkonstruktion in der Online-Forschung Dr. Meinald T. Thielsch 13. Juni 2008 Globalpark Innovations 2008 Diagnostisches Problem der (Online-)Forschung Es werden in vielen Arbeiten der

Mehr

Abb. 28: Antwortprofil zur Frage Zielsetzung beim Einsatz der Neukundengewinnung: Gewinnung von Interessenten

Abb. 28: Antwortprofil zur Frage Zielsetzung beim Einsatz der Neukundengewinnung: Gewinnung von Interessenten 2. Zielsetzungen beim Einsatz der Methoden der Neukundengewinnung: G ew innung von Interessenten 1 = trifft nicht zu 7 = trifft zu 1 2 3 4 5 6 7 Katalog Solo-Mailing Verbundmailing Beilagen Paketbeilage

Mehr

4.2 Grundlagen der Testtheorie

4.2 Grundlagen der Testtheorie 4.2 Grundlagen der Testtheorie Wintersemester 2009/ 2010 Hochschule Magdeburg-Stendal (FH) Studiengang Rehabilitationspsychologie B.Sc. Prof. Dr. Gabriele Helga Franke Das schönste Beispiel für einen Test

Mehr

Übung: Praktische Datenerhebung

Übung: Praktische Datenerhebung Übung: Praktische Datenerhebung WS 2011 / 2012 Modul: Methoden der empirischen Sozialforschung 1 (Übung zur Vorlesung) Judith Jahn / Aline Hämmerling 1 Ablauf Block 1 Dauer 3 h Inhalt Einführung: Ziel

Mehr

WORKSHOP METHODEN ZUR TEST- UND FRAGEBOGENKONSTRUKTION UND VERFAHREN DER DATENAUSWERTUNG. Prof. Dr. Nadine Spörer

WORKSHOP METHODEN ZUR TEST- UND FRAGEBOGENKONSTRUKTION UND VERFAHREN DER DATENAUSWERTUNG. Prof. Dr. Nadine Spörer WORKSHOP METHODEN ZUR TEST- UND FRAGEBOGENKONSTRUKTION UND VERFAHREN DER DATENAUSWERTUNG Prof. Dr. Nadine Spörer Gliederung Messmodelle: Status- und Prozessdiagnostik Schulleistungstests und Fragebögen

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort zur 3. Auflage 11. Kapitel 1 Einführung 13. Kapitel 2 Testtheoretische Grundlagen 29

Inhaltsverzeichnis. Vorwort zur 3. Auflage 11. Kapitel 1 Einführung 13. Kapitel 2 Testtheoretische Grundlagen 29 Vorwort zur 3. Auflage 11 Kapitel 1 Einführung 13 1.1 Ziel des Buches............................................... 14 1.2 Testanwendungsbereiche........................................ 18 1.3 Arten von

Mehr

Übersicht zur Veranstaltung

Übersicht zur Veranstaltung Übersicht zur Veranstaltung Psychometrie: Teil 1 Itemschwierigkeit Bedeutung der Itemschwierigkeit Bestimmung der Itemschwierigkeit Die Prüfung von Schwierigkeitsunterschieden Trennschärfe Bedeutung der

Mehr

Wydra, G. (2008). Teststatistische Aspekte des MOT 4-6. In M. Knoll, & A. Woll (Hrsg.), Sport und Gesundheit in der Lebensspanne (S. 131-135).

Wydra, G. (2008). Teststatistische Aspekte des MOT 4-6. In M. Knoll, & A. Woll (Hrsg.), Sport und Gesundheit in der Lebensspanne (S. 131-135). Wydra, G. (2008). Teststatistische Aspekte des MOT 4-6. In M. Knoll, & A. Woll (Hrsg.), Sport und Gesundheit in der Lebensspanne (S. 131-135). Hamburg Czwalina. GEORG WYDRA Teststatistische Aspekte des

Mehr

Direkter Verkauf von Produkten. 2.2.2.3.1. Antwortprofil

Direkter Verkauf von Produkten. 2.2.2.3.1. Antwortprofil 2.2.2.3. Direkter Verkauf von Produkten 2.2.2.3.1. Antwortprofil Bei der Zielsetzung direkter Verkauf von Produkten kristallisieren sich insbesondere zwei Methoden heraus, die mit dieser Zielsetzung zum

Mehr

Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05

Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05 Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05 Seite 1 Einführung SPSS Was ist eine Fragestellung? Beispiel Welche statistische Prozedur gehört zu welcher Hypothese? Statistische Berechnungen mit

Mehr

Messen im psychologischem Kontext II: Reliabilität und explorative Faktorenanalyse

Messen im psychologischem Kontext II: Reliabilität und explorative Faktorenanalyse Messen im psychologischem Kontext II: Reliabilität und explorative Faktorenanalyse Dominik Ernst 26.05.2009 Bachelor Seminar Inhaltsverzeichnis 1 Reliabilität 2 1.1 Methoden zur Reliabilitätsbestimmung.............

Mehr

VerBIS Arbeitshilfe. Erstellen von Serienbriefen und Excel-Listen 19.08.2013 Version PRV 13.02

VerBIS Arbeitshilfe. Erstellen von Serienbriefen und Excel-Listen 19.08.2013 Version PRV 13.02 VerBIS Arbeitshilfe Erstellen von Serienbriefen und Excel-Listen 19.08.2013 Version PRV 13.02 Verantwortliche Redaktion: Zentrale OS - 21 Bei Fragen und Anregungen zu dieser Arbeitshilfe wenden Sie sich

Mehr

Skript Einführung in SPSS

Skript Einführung in SPSS SPSSinteraktiv Faktorenanalyse - 1 - Skript Einführung in SPSS Faktorenanalyse Explorative Faktorenanalyse Hauptkomponentenanalyse (PCA) Hinweise zum Schreiben des statistischen Reports 1. Sämtliche Tabellen

Mehr

SPSS-Beispiel zum Kapitel 4: Deskriptivstatistische Evaluation von Items (Itemanalyse) und Testwertverteilungen

SPSS-Beispiel zum Kapitel 4: Deskriptivstatistische Evaluation von Items (Itemanalyse) und Testwertverteilungen SPSS-Beispiel zum Kapitel 4: Deskriptivstatistische Evaluation von Items (Itemanalyse) und Testwertverteilungen Augustin Kelava 22. Februar 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung zum inhaltlichen Beispiel:

Mehr

Einführung in SPSS. 1. Die Datei Seegräser

Einführung in SPSS. 1. Die Datei Seegräser Einführung in SPSS 1. Die Datei Seegräser An 25 verschiedenen Probestellen wurde jeweils die Anzahl der Seegräser pro m 2 gezählt und das Vorhandensein von Seeigeln vermerkt. 2. Programmaufbau Die wichtigsten

Mehr

Dokumentation. estat Version 2.0

Dokumentation. estat Version 2.0 Dokumentation estat Version 2.0 Installation Die Datei estat.xla in beliebiges Verzeichnis speichern. Im Menü Extras AddIns... Durchsuchen die Datei estat.xla auswählen. Danach das Auswahlhäkchen beim

Mehr

Multiple Regression. Ziel: Vorhersage der Werte einer Variable (Kriterium) bei Kenntnis der Werte von zwei oder mehr anderen Variablen (Prädiktoren)

Multiple Regression. Ziel: Vorhersage der Werte einer Variable (Kriterium) bei Kenntnis der Werte von zwei oder mehr anderen Variablen (Prädiktoren) Multiple Regression 1 Was ist multiple lineare Regression? Ziel: Vorhersage der Werte einer Variable (Kriterium) bei Kenntnis der Werte von zwei oder mehr anderen Variablen (Prädiktoren) Annahme: Der Zusammenhang

Mehr

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008. Aufgabe 1

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008. Aufgabe 1 Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008 Aufgabe 1 Ihnen liegt

Mehr

Methoden Quantitative Datenanalyse

Methoden Quantitative Datenanalyse Leitfaden Universität Zürich ISEK - Andreasstrasse 15 CH-8050 Zürich Telefon +41 44 635 22 11 Telefax +41 44 635 22 19 www.isek.uzh.ch 11. September 2014 Methoden Quantitative Datenanalyse Vorbereitung

Mehr

2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen

2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen 4. Datenanalyse und Modellbildung Deskriptive Statistik 2-1 2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen Für die Auswertung einer Messreihe, die in Form

Mehr

Standardisierung von Daten Darstellung von Daten in Texten, Tabellen und Abbildungen. Standardisierung von Daten

Standardisierung von Daten Darstellung von Daten in Texten, Tabellen und Abbildungen. Standardisierung von Daten DAS THEMA: TABELLEN UND ABBILDUNGEN Standardisierung von Daten Darstellung von Daten in Texten, Tabellen und Abbildungen Standardisierung von Daten z-standardisierung Standardnormalverteilung 1 DIE Z-STANDARDISIERUNG

Mehr

Einfache statistische Auswertungen mit dem TI-Nspire

Einfache statistische Auswertungen mit dem TI-Nspire 1. Neues Dokument und darin eine neue Seite anlegen Als Typ 6: Lists & Spreadsheet wählen. Darin die Messwerte in einer Spalte erfassen. Dies ergibt die Urliste. Wenn mehrere Messwerte vorliegen, die diejenigen,

Mehr

1 Verteilungen und ihre Darstellung

1 Verteilungen und ihre Darstellung GKC Statistische Grundlagen für die Korpuslinguistik Kapitel 2: Univariate Deskription von Daten 8.11.2004 Univariate (= eindimensionale) Daten bestehen aus Beobachtungen eines einzelnen Merkmals. 1 Verteilungen

Mehr

Kapitel 7: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Kapitel 7: Varianzanalyse mit Messwiederholung Kapitel 7: Varianzanalyse mit Messwiederholung Durchführung einer einfaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung 1 Durchführung einer zweifaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem

Mehr

Psychologische Tests

Psychologische Tests Psychologische Tests 1. Begriffsbestimmung 'Test' 2. Aufgaben von Tests 3. Anwendungsbereiche psychologischer Tests 3.1 Tests im Arbeitsbereich 4. Klassische Testtheorie 4.1 Objektivität 4.2 Reliabilität

Mehr

Master of Science in Pflege

Master of Science in Pflege Master of Science in Pflege Modul: Statistik Itemanalyse / Skalenanalyse / Faktoranalyse Oktober 2012 Prof. Dr. Jürg Schwarz Folie 2 Programm 17. Oktober 2012: Vormittag (09.15 12.30) Vorlesung - Einführung,

Mehr

Word 2003 - Grundkurs 89

Word 2003 - Grundkurs 89 Word 2003 - Grundkurs 89 Modul 8: Der letzte Schliff Kann auch nachträglich geprüft werden? Kann die Rechtschreibprüfung auch in anderen Sprachen durchgeführt werden? Kann ich die Sprachen auch innerhalb

Mehr

SPSS-Beispiel zu Kapitel 6: Methoden der Reliabilitätsbestimmung 1

SPSS-Beispiel zu Kapitel 6: Methoden der Reliabilitätsbestimmung 1 SPSS-Beispiel zu Kapitel 6: Methoden der Reliabilitätsbestimmung 1 Karin Schermelleh-Engel & Christina S. Werner Inhaltsverzeichnis 1 Empirischer Datensatz... 1 2 Interne Konsistenz... 2 3 Split-Half-Reliabilität...

Mehr

LOT S E. Statistik 00055-6-13-A7. Kurseinheit 13: Selbstkontrollaufgaben. Fakultät für Wirtschaftswissenschaft

LOT S E. Statistik 00055-6-13-A7. Kurseinheit 13: Selbstkontrollaufgaben. Fakultät für Wirtschaftswissenschaft LOT S Statistik Kurseinheit 3: Selbstkontrollaufgaben 2009 FernUniversität in Hagen Fakultät für Wirtschaftswissenschaft Alle Rechte vorbehalten 00055-6-3-A7 Modul 309: Statistische Methodenlehre Kurs

Mehr

Evaluation der Normalverteilungsannahme

Evaluation der Normalverteilungsannahme Evaluation der Normalverteilungsannahme. Überprüfung der Normalverteilungsannahme im SPSS P. Wilhelm; HS SPSS bietet verschiedene Möglichkeiten, um Verteilungsannahmen zu überprüfen. Angefordert werden

Mehr

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1)

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1) Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten () Mag. Dr. Andrea Payrhuber Zwei Schritte der Auswertung. Deskriptive Darstellung aller Daten 2. analytische Darstellung (Gruppenvergleiche) SPSS-Andrea

Mehr

Mathematische und statistische Methoden II

Mathematische und statistische Methoden II Methodenlehre e e Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, Wallstr. 3 (Raum 06-206) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung und nach der Vorlesung. Mathematische und statistische Methoden II Dr. Malte Persike

Mehr

1. Allgemeine Hinweise Alexander.Martin.Koenig@TU-Clausthal.de

1. Allgemeine Hinweise Alexander.Martin.Koenig@TU-Clausthal.de 1. Allgemeine Hinweise Alexander.Martin.Koenig@TU-Clausthal.de Man sollte eine Excel-Tabelle immer so übersichtlich wie möglich halten. Dazu empfiehlt es sich, alle benötigten Daten, Konstanten und Messwerte

Mehr

Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression

Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression O D D S, O D D S - R A T I O, L O G I T T R A N S F O R M A T I O N, I N T E R P R E T A T I O N V O N K O E F F I Z I E N T E N, L O G I S T I S C H E

Mehr

Versuchsauswertung mit Polynom-Regression in Excel

Versuchsauswertung mit Polynom-Regression in Excel Versuchsauswertung mit Polynom-Regression in Excel Aufgabenstellung: Gegeben sei die in Bild 1 gezeigte Excel-Tabelle mit Messwertepaaren y i und x i. Aufgrund bekannter physikalischer Zusammenhänge wird

Mehr

Microsoft Access 2010 Gruppierte Daten in Berichten

Microsoft Access 2010 Gruppierte Daten in Berichten Microsoft Access 2010 Gruppierte Daten in Berichten Berichte... zeigen Daten zum Lesen an. können Daten gruppieren und berechnen. beziehen die Daten aus einer Tabelle oder Abfrage / SQL- Anweisung. bereiten

Mehr

Prof. Dr. Gabriele Helga Franke TESTTHEORIE UND TESTKONSTRUKTION

Prof. Dr. Gabriele Helga Franke TESTTHEORIE UND TESTKONSTRUKTION Prof. Dr. Gabriele Helga Franke TESTTHEORIE UND TESTKONSTRUKTION 1. FS Master Rehabilitationspsychologie, SoSe 2012 Normierung 2 Begriffsbestimmung Zweck der Normierung Vorgehen bei der Normierung Exkurs:

Mehr

Datenanalyse mit Excel. Wintersemester 2013/14

Datenanalyse mit Excel. Wintersemester 2013/14 Datenanalyse mit Excel 1 KORRELATIONRECHNUNG 2 Korrelationsrechnung Ziel der Korrelationsrechnung besteht im bivariaten Fall darin, die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei interessierenden statistischen

Mehr

Planen mit mathematischen Modellen 00844: Computergestützte Optimierung. Autor: Dr. Heinz Peter Reidmacher

Planen mit mathematischen Modellen 00844: Computergestützte Optimierung. Autor: Dr. Heinz Peter Reidmacher Planen mit mathematischen Modellen 00844: Computergestützte Optimierung Leseprobe Autor: Dr. Heinz Peter Reidmacher 11 - Portefeuilleanalyse 61 11 Portefeuilleanalyse 11.1 Das Markowitz Modell Die Portefeuilleanalyse

Mehr

Vom Codieren zu kategorialen Variablen. Die neue Funktion In kategoriale Variable umwandeln von MAXQDA

Vom Codieren zu kategorialen Variablen. Die neue Funktion In kategoriale Variable umwandeln von MAXQDA Vom Codieren zu kategorialen Variablen. Die neue Funktion In kategoriale Variable umwandeln von MAXQDA Dezember 2010 Prof. Dr. Udo Kuckartz, Department of Education, Philipps-Universitaet Marburg, Wilhelm-Roepke-Str.

Mehr

1. GEGENSTAND UND GRUNDBEGRIFFE DER STATISTIK

1. GEGENSTAND UND GRUNDBEGRIFFE DER STATISTIK 1 1. GEGENSTAND UND GRUNDBEGRIFFE DER STATISTIK 1.1 Gegenstand der Statistik Die Statistik stellt ein Instrumentarium bereit, um Informationen über die Realität oder Wirklichkeit verfügbar zu machen. Definition

Mehr

METHODENLEHRE I WS 2013/14 THOMAS SCHÄFER

METHODENLEHRE I WS 2013/14 THOMAS SCHÄFER METHODENLEHRE I WS 2013/14 THOMAS SCHÄFER DAS THEMA: INFERENZSTATISTIK IV INFERENZSTATISTISCHE AUSSAGEN FÜR ZUSAMMENHÄNGE UND UNTERSCHIEDE Inferenzstatistik für Zusammenhänge Inferenzstatistik für Unterschiede

Mehr

Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung

Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Überblick Population - nauswahl Definition der Begriffe Quantitative Studien: Ziehen von n (= Sampling) Qualitative Studien: Ziehen von n (= Sampling)

Mehr

Multivariate Statistik

Multivariate Statistik Hermann Singer Multivariate Statistik 1 Auflage 15 Oktober 2012 Seite: 12 KAPITEL 1 FALLSTUDIEN Abbildung 12: Logistische Regression: Geschätzte Wahrscheinlichkeit für schlechte und gute Kredite (rot/blau)

Mehr

QuickStart. «/ Scores» Kurzanleitung

QuickStart. «/ Scores» Kurzanleitung QuickStart «/ Scores» Kurzanleitung 1. Anwendungsfelder Mit Scores bietet Ihnen onlineumfragen.com eine geniale, exklusive Funktion zur vierfältigen, multivariaten Summierung von antwortabhängigen Punktzahlen.

Mehr

Schyns & Paul: Leader-Member Exchange Skala (LMX7) 1. Leader-Member Exchange Skala (LMX7)

Schyns & Paul: Leader-Member Exchange Skala (LMX7) 1. Leader-Member Exchange Skala (LMX7) Schyns & Paul: Leader-Member Exchange Skala (LMX7) 1 1 Überblick Leader-Member Exchange Skala (LMX7) Zusammenfassung Die Leader-Member Exchange Skala beschreibt die Beziehung zwischen Führungskraft und

Mehr

Konfiguration der Messkanäle. Konfiguration der Zeitachse. Abb. 3: Konfigurationsmenü des Sensoreingangs A. Abb. 4: Messparameter Konfigurationsmenü

Konfiguration der Messkanäle. Konfiguration der Zeitachse. Abb. 3: Konfigurationsmenü des Sensoreingangs A. Abb. 4: Messparameter Konfigurationsmenü Anleitung zum Programm CASSY Lab für den Versuch E12 Starten Sie das Programm CASSY Lab durch Doppelklick auf das Icon auf dem Windows- Desktop. Es erscheint ein Fenster mit Lizensierungsinformationen,

Mehr

Psychologische Methodenlehre und Statistik II

Psychologische Methodenlehre und Statistik II Psychologische Methodenlehre und Statistik II Pantelis Christodoulides & Karin Waldherr 9. Juni 2010 Pantelis Christodoulides & Karin Waldherr Psychologische Methodenlehre und Statistik II 1/47 Allgemeines

Mehr

11./ 12. April 2006. Andrea Ossig andrea.ossig@web.de. Prof. Dr. Helmut Küchenhoff kuechenhoff@stat.uni-muenchen.de

11./ 12. April 2006. Andrea Ossig andrea.ossig@web.de. Prof. Dr. Helmut Küchenhoff kuechenhoff@stat.uni-muenchen.de Einführung in SPSS 11./ 12. April 2006 Andrea Ossig andrea.ossig@web.de Prof. Dr. Helmut Küchenhoff kuechenhoff@stat.uni-muenchen.de Monia Mahling monia.mahling@web.de 1 Vor /Nachteile von SPSS +/ intuitiv

Mehr

Datenauswertung mit Hilfe von Pivot-Tabellen in Excel

Datenauswertung mit Hilfe von Pivot-Tabellen in Excel Datenauswertung mit Hilfe von Pivot-Tabellen in Excel Begleitendes Manual zu den Workshops zur Datenerfassung und verarbeitung im Juni / Juli 2004 Datenauswertung mit Hilfe von Pivot-Tabellen in Excel...3

Mehr

5.2. Nichtparametrische Tests. 5.2.1. Zwei unabhängige Stichproben: U- Test nach MANN- WHITNEY

5.2. Nichtparametrische Tests. 5.2.1. Zwei unabhängige Stichproben: U- Test nach MANN- WHITNEY 5.2. Nichtparametrische Tests 5.2.1. Zwei unabhängige Stichproben: U- Test nach MANN- WHITNEY Voraussetzungen: - Die Verteilungen der beiden Grundgesamtheiten sollten eine ähnliche Form aufweisen. - Die

Mehr

Vorlesung Organisationspsychologie WS 06/07 Personaldiagnostik I

Vorlesung Organisationspsychologie WS 06/07 Personaldiagnostik I Vorlesung Organisationspsychologie WS 06/07 Personaldiagnostik I Dr. Uwe Peter Kanning Westfälische Wilhelms-Universität Münster Beratungsstelle für Organisationen Überblick 1. Anwendungsfelder 2. Prozess

Mehr

Antolin-Titel jetzt automatisch in WinBIAP kennzeichnen

Antolin-Titel jetzt automatisch in WinBIAP kennzeichnen & Antolin-Titel jetzt automatisch in WinBIAP kennzeichnen Immer mehr Schulen setzen das erfolgreiche Leseförderungsprojekt "Antolin" ein - und die Bibliotheken verzeichnen große Nachfrage nach den Kinderbüchern,

Mehr

Grundlagen quantitativer Sozialforschung Interferenzstatistische Datenanalyse in MS Excel

Grundlagen quantitativer Sozialforschung Interferenzstatistische Datenanalyse in MS Excel Grundlagen quantitativer Sozialforschung Interferenzstatistische Datenanalyse in MS Excel 16.11.01 MP1 - Grundlagen quantitativer Sozialforschung - (4) Datenanalyse 1 Gliederung Datenanalyse (inferenzstatistisch)

Mehr

Herzlich Willkommen zur Vorlesung Statistik

Herzlich Willkommen zur Vorlesung Statistik Herzlich Willkommen zur Vorlesung Statistik Thema dieser Vorlesung: Kovarianz und Korrelation Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen Philosophische Fakultät, Seminar für Sozialwissenschaften

Mehr

Pfadanalyse. 1. Grundlegende Verfahren. Bacher, SoSe2007

Pfadanalyse. 1. Grundlegende Verfahren. Bacher, SoSe2007 Pfadanalyse Bacher, SoSe2007 1. Grundlegende Verfahren Explorative Pfadanalyse: Kausale Beziehungen zwischen Variablen werden aufgedeckt, erforderlich ist eine kausale Anordnung der Variablen. Konfirmatorische

Mehr

- Eine typische Ausfallrate, wie sie bei vielen technischen Anwendungen zu sehen ist hat die Form einer Badewanne, deshalb nennt man diese Kurve auch

- Eine typische Ausfallrate, wie sie bei vielen technischen Anwendungen zu sehen ist hat die Form einer Badewanne, deshalb nennt man diese Kurve auch 1 2 - Eine typische Ausfallrate, wie sie bei vielen technischen Anwendungen zu sehen ist hat die Form einer Badewanne, deshalb nennt man diese Kurve auch Badewannenkurve. -mit der Badewannenkurve lässt

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung 2 28.02.2008 1 Inhalt der heutigen Übung Beschreibende Statistik Gemeinsames Lösen der Übungsaufgaben 2.1: Häufigkeitsverteilung 2.2: Tukey Boxplot 25:Korrelation

Mehr

Grundlagen von Versuchsmethodik und Datenanalyse

Grundlagen von Versuchsmethodik und Datenanalyse Grundlagen von Versuchsmethodik und Datenanalyse Der Anfang: Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge Ursache Wirkung Koffein verbessert Kurzzeitgedächtnis Gewaltfilme führen zu aggressivem Verhalten

Mehr

Handreichung zu Datenauswertungen im TILL Stand: 07.11.2014

Handreichung zu Datenauswertungen im TILL Stand: 07.11.2014 Handreichung zu Datenauswertungen im TILL Stand: 07.11.2014 1. Aufbau des TILL 2. Vom Dashboard zum Answers-Bereich 3. Überblick über den Answers-Bereich 4. Berichte verändern im Answers-Bereich 5. Berichte

Mehr

Intrinsisch motivierte Mitarbeiter als Erfolgsfaktor für das Ideenmanagement: Eine empirische Untersuchung

Intrinsisch motivierte Mitarbeiter als Erfolgsfaktor für das Ideenmanagement: Eine empirische Untersuchung Intrinsisch motivierte Mitarbeiter als Erfolgsfaktor für das Ideenmanagement: Eine empirische Untersuchung Bearbeitet von Martina Sümnig Erstauflage 2015. Taschenbuch. 176 S. Paperback ISBN 978 3 95485

Mehr

Tabelle 6a: Deskriptive Statistiken der metrischen Variablen

Tabelle 6a: Deskriptive Statistiken der metrischen Variablen Ergebnisse 77 5 Ergebnisse Das folgende Kapitel widmet sich der statistischen Auswertung der Daten zur Ü- berprüfung der Hypothesen. Die hier verwendeten Daten wurden mit den in 4.3 beschriebenen Instrumenten

Mehr

Florian Frötscher und Demet Özçetin

Florian Frötscher und Demet Özçetin Statistische Tests in der Mehrsprachigkeitsforschung Aufgaben, Anforderungen, Probleme. Florian Frötscher und Demet Özçetin florian.froetscher@uni-hamburg.de SFB 538 Mehrsprachigkeit Max-Brauer-Allee 60

Mehr

Handbuch Supervisor AMBOS Version: Januar 2010

Handbuch Supervisor AMBOS Version: Januar 2010 Handbuch Supervisor AMBOS Version: Januar 2010 erstellt von Anja Dresenkamp 1 DIENSTLEISTER SUPERVISOR 2 1.1 EINLOGGEN (ANMELDEN) 2 1.2 PATIENTEN-LISTE - ÜBERBLICK ÜBER ALLE SUPERVISIONSFÄLLE 3 1.2.1 PATIENTENAKTE

Mehr

Modul G.1 WS 07/08: Statistik 17.01.2008 1. Die Korrelation ist ein standardisiertes Maß für den linearen Zusammenhangzwischen zwei Variablen.

Modul G.1 WS 07/08: Statistik 17.01.2008 1. Die Korrelation ist ein standardisiertes Maß für den linearen Zusammenhangzwischen zwei Variablen. Modul G.1 WS 07/08: Statistik 17.01.2008 1 Wiederholung Kovarianz und Korrelation Kovarianz = Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen x und y Korrelation Die Korrelation ist ein standardisiertes

Mehr

Studierendenauswahl in der Zahnmedizin

Studierendenauswahl in der Zahnmedizin Studierendenauswahl in der Zahnmedizin Der Einfluss von manuellem Geschick und räumlichem Denken auf zahnmedizinische Fertigkeiten. oder Was man nicht im Kopf hat, hat man in den Händen. Referent: Christian

Mehr

Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA)

Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) Interdisziplinäres Seminar Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) WS 2008/09 19.11.2008 Julia Schiele und Lucie Wink Dozenten: Prof. Dr. Bühner, Prof. Dr. Küchenhoff

Mehr

Oberbergklinik Extertal-Laßbruch. Psychologische Leistungstests in der Oberbergklinik Extertal-Laßbruch

Oberbergklinik Extertal-Laßbruch. Psychologische Leistungstests in der Oberbergklinik Extertal-Laßbruch 1 Oberbergklinik Extertal-Laßbruch Psychologische Leistungstests in der Oberbergklinik Extertal-Laßbruch Freier Vortrag zur Weiterbildungsveranstaltung am 23.09.1998 Sirko Kupper 1998 1 1. Einleitung Psychologische

Mehr

DOE am Beispiel Laserpointer

DOE am Beispiel Laserpointer DOE am Beispiel Laserpointer Swen Günther Ein wesentliches Ziel im Rahmen der Neuproduktentwicklung ist die aus Kundesicht bestmögliche, d.h. nutzenmaximale Konzeption des Produktes zu bestimmen (vgl.

Mehr

Ein SAS-Modul zur Konstruktion psychologischer Tests nach dem Rasch-Modell

Ein SAS-Modul zur Konstruktion psychologischer Tests nach dem Rasch-Modell Ein SAS-Modul zur Konstruktion psychologischer Tests nach dem Rasch-Modell 1 Ein SAS-Modul zur Konstruktion psychologischer Tests nach dem Rasch-Modell Stefan Klein Humboldt-Universität zu Berlin, Institut

Mehr

Statistische Verfahren für das Data Mining in einem Industrieprojekt

Statistische Verfahren für das Data Mining in einem Industrieprojekt Statistische Verfahren für das Data Mining in einem Industrieprojekt Thorsten Dickhaus Forschungszentrum Jülich GmbH Zentralinstitut für Angewandte Mathematik Telefon: 02461/61-4193 E-Mail: th.dickhaus@fz-juelich.de

Mehr

Forschungsstatistik I

Forschungsstatistik I Prof. Dr. G. Meinhardt. Stock, Nordflügel R. 0-49 (Persike) R. 0- (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de WS 008/009 Fachbereich

Mehr

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten.

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten. Statistik für Kommunikationswissenschaftler Wintersemester 2009/200 Vorlesung Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Übung Cornelia Oberhauser, Monia Mahling, Juliane Manitz Thema 4 Homepage zur Veranstaltung: http://www.statistik.lmu.de/~helmut/kw09.html

Mehr

Handbuch zum Statistiktool Pentaho Stand: Dezember 2013

Handbuch zum Statistiktool Pentaho Stand: Dezember 2013 Handbuch zum Statistiktool Pentaho Stand: Dezember 2013 Sie erreichen das Tool über folgenden Link http://reports.onleihe.de/pentaho/login Anmeldung Startbildschirm Oben: Navigation Linke Spalte: Ordner

Mehr

Auswerten mit Excel. Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro

Auswerten mit Excel. Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro Auswerten mit Excel Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro 1. Pivot-Tabellen erstellen: In der Datenmaske in eine beliebige Zelle klicken Registerkarte Einfügen

Mehr

Histogramm und Wahrscheinlichkeitsnetz 1/16

Histogramm und Wahrscheinlichkeitsnetz 1/16 Histogramm und Wahrscheinlichkeitsnetz 1/16 Ziel: Ziel der Aufgabe Ziel ist es, die Grafiken Histogramm und Wahrscheinlichkeitsnetz und die Funktionalitäten (z.b. C-Wert-Funktion) von qs-stat ME kennen

Mehr

Lehrlings- und Fachausbildungsstelle. EDV-Prüfungsprogramm

Lehrlings- und Fachausbildungsstelle. EDV-Prüfungsprogramm Lehrlings- und Fachausbildungsstelle EDV-Prüfungsprogramm Bedienungsanleitung DI Friedrich Koczmann Seite 1 02.09.09 Inhaltsverzeichnis 1 Allgemeines...4 1.1 Voraussetzungen...4 1.2 Funktionen des Programms...4

Mehr

Die Clusteranalyse 24.06.2009. Clusteranalyse. Grundidee Mögliche Anwendungsgebiete gg Vorgehensweise Beispiele. methodenlehre ll Clusteranalyse

Die Clusteranalyse 24.06.2009. Clusteranalyse. Grundidee Mögliche Anwendungsgebiete gg Vorgehensweise Beispiele. methodenlehre ll Clusteranalyse Clusteranalyse Thomas Schäfer SS 2009 1 Die Clusteranalyse Grundidee Mögliche Anwendungsgebiete gg Vorgehensweise Beispiele Thomas Schäfer SS 2009 2 1 Die Clusteranalyse Grundidee: Eine heterogene Gesamtheit

Mehr

Business Value Launch 2006

Business Value Launch 2006 Quantitative Methoden Inferenzstatistik alea iacta est 11.04.2008 Prof. Dr. Walter Hussy und David Tobinski UDE.EDUcation College im Rahmen des dokforums Universität Duisburg-Essen Inferenzstatistik Erläuterung

Mehr

4.2 Grundlagen der Testtheorie

4.2 Grundlagen der Testtheorie 4.2 Grundlagen der Testtheorie Januar 2009 HS MD-SDL(FH) Prof. Dr. GH Franke Kapitel 5 Vertiefung: Reliabilität Kapitel 5 Vertiefung: Reliabilität 5.1 Definition Die Reliabilität eines Tests beschreibt

Mehr

Excel 2010 Zwischenergebnisse automatisch berechnen

Excel 2010 Zwischenergebnisse automatisch berechnen EX.031, Version 1.0 14.10.2013 Kurzanleitung Excel 2010 Zwischenergebnisse automatisch berechnen Wenn man in Excel mit umfangreichen Listen oder Tabellen arbeitet, interessiert vielfach nicht nur das Gesamtergebnis,

Mehr

Konsolidieren von Daten in EXCEL

Konsolidieren von Daten in EXCEL Konsolidieren von Daten in EXCEL Der Begriff der (auch Konsolidation) besitzt in den einzelnen Fachbereichen (Finanzmathematik, Geologie, Medizin usw.) unterschiedliche Bedeutung. Im Sinne dieses Beitrages

Mehr

Eine zweidimensionale Stichprobe

Eine zweidimensionale Stichprobe Eine zweidimensionale Stichprobe liegt vor, wenn zwei qualitative Merkmale gleichzeitig betrachtet werden. Eine Urliste besteht dann aus Wertepaaren (x i, y i ) R 2 und hat die Form (x 1, y 1 ), (x 2,

Mehr

Norm- vs. Kriteriumsorientiertes Testen

Norm- vs. Kriteriumsorientiertes Testen Norm- vs. Kriteriumsorientiertes Testen Aus psychologischen Test ergibt sich in der Regel ein numerisches Testergebnis, das Auskunft über die Merkmalsausprägung der Testperson geben soll. Die aus der Testauswertung

Mehr

4.2 Grundlagen der Testtheorie. Wintersemester 2008 / 2009 Hochschule Magdeburg-Stendal (FH) Frau Prof. Dr. Gabriele Helga Franke

4.2 Grundlagen der Testtheorie. Wintersemester 2008 / 2009 Hochschule Magdeburg-Stendal (FH) Frau Prof. Dr. Gabriele Helga Franke 4.2 Grundlagen der Testtheorie Wintersemester 2008 / 2009 Hochschule Magdeburg-Stendal (FH) Frau Prof. Dr. Gabriele Helga Franke GHF im WiSe 2008 / 2009 an der HS MD-SDL(FH) im Studiengang Rehabilitationspsychologie,

Mehr

Erstellen von statistischen Auswertungen mit Excel in den Sozialwissenschaften

Erstellen von statistischen Auswertungen mit Excel in den Sozialwissenschaften Erstellen von statistischen Auswertungen mit Excel in den Sozialwissenschaften Dr. Viola Vockrodt-Scholz Telefon: 030/25 29 93 26 Email: vvs@zedat.fu-berlin.de Dr.Viola.Vockrodt-Scholz@t-online.de www.userpage.fu-berlin.de/~vvs

Mehr

Von der Untersuchungsfrage zu statistischen Hypothesen, und wie war das nochmal mit dem α- und

Von der Untersuchungsfrage zu statistischen Hypothesen, und wie war das nochmal mit dem α- und Von der Untersuchungsfrage zu statistischen Hypothesen, und wie war das nochmal mit dem α- und β-fehler? Sven Garbade Fakultät für Angewandte Psychologie SRH Hochschule Heidelberg sven.garbade@hochschule-heidelberg.de

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Fragestellungen und Methoden 11. Vorwort 15. Kapitel 1 Einführung 17. Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 23

Inhaltsverzeichnis. Fragestellungen und Methoden 11. Vorwort 15. Kapitel 1 Einführung 17. Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 23 Fragestellungen und Methoden 11 Vorwort 15 Kapitel 1 Einführung 17 1.1 KonzeptiondesBuchs... 18 1.2 AufbaudesBuchs... 19 1.3 Programmversionen von PASW bzw. SPSS..... 20 1.4 WiekanndiesesBuchverwendetwerden?...

Mehr

Einführung in SPSS. Sitzung 5: Faktoranalyse und Mittelwertsvergleiche. Knut Wenzig. 22. Januar 2007

Einführung in SPSS. Sitzung 5: Faktoranalyse und Mittelwertsvergleiche. Knut Wenzig. 22. Januar 2007 Sitzung 5: Faktoranalyse und Mittelwertsvergleiche 22. Januar 2007 Verschiedene Tests Anwendungsfall und Voraussetzungen Anwendungsfall Mehrere Variablen, die Gemeinsamkeiten haben, werden gebündelt. (Datenreduktion)

Mehr