B. Heger / R. Prust: Quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung (Master Modul 1.3)

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1 B. Heger / R. Prust: Quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung (Master Modul 1.3) Übung 1 (mit SPSS-Ausgabe) 1. Erstellen Sie eine einfache Häufigkeitsauszählung der Variable V175 ( des/der Befragten) und bestimmen Sie die zulässigen Lagemaße. FREQUENCIES VARIABLES=v175. Häufigkeiten [DatenSet1] Z:\allbus_2006_neu.sav Statistiken v175 ALLGEMEINER SCHULABSCHLUSS N 3415 Fehlend 6 v175 ALLGEMEINER SCHULABSCHLUSS Kumulierte Häufigkeit Prozent e Prozente Prozente 1 OHNE ABSCHLUSS 60 1,8 1,8 1,8 2 VOLKS-,HAUPTSCHULE ,2 37,2 39,0 3 MITTLERE REIFE ,8 34,9 73,9 4 FACHHOCHSCHULREIFE 187 5,5 5,5 79,4 5 HOCHSCHULREIFE ,5 19,5 98,9 6 ANDERER ABSCHLUSS 8,2,2 99,1 7 NOCH SCHUELER 30,9,9 100,0 Gesamt ,8 100,0 Fehlend 99 KEINE ANGABE 6,2 Gesamt ,0 Zulässige Lagemaße: Modus h = 2 (Volks-, Hauptschule)

2 Die Variable V174 enthält das Geschlecht der Befragten. Unterscheiden sich Männer und Frauen in den erreichten Schulabschlüssen? (Vergleichen Sie hierfür die geeigneten Prozentwerte und die zulässigen Maßzahlen) SORT CASES BY v174. SPLIT FILE LAYERED BY v174. Häufigkeiten [DatenSet1] Z:\allbus_2006_neu.sav FREQUENCIES VARIABLES=v175. Statistiken v175 ALLGEMEINER SCHULABSCHLUSS 1 MANN N 1653 Fehlend 4 2 FRAU N 1762 Fehlend 2 v175 ALLGEMEINER SCHULABSCHLUSS v174 GESCHLECHT, BEFRAGTE<R> Häufigkeit Prozent e Prozente Kumulierte Prozente 1 MANN 1 OHNE ABSCHLUSS 29 1,8 1,8 1,8 2 VOLKS-,HAUPTSCHULE ,7 37,8 39,6 3 MITTLERE REIFE ,3 31,3 70,9 4 FACHHOCHSCHULREIFE 105 6,3 6,4 77,3 5 HOCHSCHULREIFE ,4 21,5 98,7 6 ANDERER ABSCHLUSS 4,2,2 99,0 7 NOCH SCHUELER 17 1,0 1,0 100,0 Gesamt ,8 100,0 Fehlend 99 KEINE ANGABE 4,2 Gesamt ,0 2 FRAU 1 OHNE ABSCHLUSS 31 1,8 1,8 1,8 2 VOLKS-,HAUPTSCHULE ,7 36,7 38,5 3 MITTLERE REIFE ,2 38,2 76,7 4 FACHHOCHSCHULREIFE 82 4,6 4,7 81,3 5 HOCHSCHULREIFE ,7 17,7 99,0 6 ANDERER ABSCHLUSS 4,2,2 99,3 7 NOCH SCHUELER 13,7,7 100,0 Gesamt ,9 100,0 Fehlend 99 KEINE ANGABE 2,1 Gesamt ,0 Vergleich der gültigen Prozente und der beiden Modi: h Mann = 2; h Frau = 3

3 2. In der Variablen V175a (am Ende des Datensatzes) sind die fehlenden Werde anders bestimmt als in Variable V175 welche Folgen hat das für Beantwortung der Fragen aus Aufgabe 1? FREQUENCIES VARIABLES=v175a. Häufigkeiten Statistiken v175 ALLGEMEINER SCHULABSCHLUSS 1 MANN N 1632 Fehlend 25 2 FRAU N 1745 Fehlend 19 v175a Kumulierte v174 GESCHLECHT, BEFRAGTE<R> Häufigkeit Prozent e Prozente Prozente 1 MANN Median Fehlend 29 1,8 1,8 1,8 2 Volks-/Hauptschule ,7 38,3 40, ,3 31,7 71,8 4 Fachhochschulreife 105 6,3 6,4 78,2 5 Hochschulreife ,4 21,8 100,0 Gesamt ,5 100,0 6 Anderer Abschluss 4,2 7 Noch Schüler 17 1,0 99 Keine Angabe 4,2 Gesamt 25 1,5 Gesamt ,0 2 FRAU Median u. Fehlend 31 1,8 1,8 1,8 2 Volks-/Hauptschule ,7 37,1 38, ,2 38,6 77,4 4 Fachhochschulreife 82 4,6 4,7 82,1 5 Hochschulreife ,7 17,9 100,0 Gesamt ,9 100,0 6 Anderer Abschluss 4,2 7 Noch Schüler 13,7 99 Keine Angabe 2,1 Gesamt 19 1,1 Gesamt ,0 Da man nun von einer Ordinalskala ausgehen kann, können Sie auch den Median und die Quartile bestimmen und vergleichen, wie Sie sie oben eingetragen finden. Sie können nun auch die kumulierten Prozente heranziehen.

4 3. V27a teilt die Stichprobe in zwei Altersklassen ein. Untersuchen Sie anhand der Variablen V175a, ob sich die Schulabschlüsse und mögliche Geschlechterdifferenzen in der älteren und der jüngeren Altersgruppe unterscheiden. Nutzen Sie auch hierfür wieder die geeigneten Prozentwerte und die zulässigen Maßzahlen. SPLIT FILE LAYERED BY v27a V174. FREQUENCIES VARIABLES=V175a. v175a v27a Alter in zwei Klassen v174 GESCHLECHT, BEFRAGTE<R> Häufigkeit Prozent e Prozente Kumulierte Prozente 1 18 bis 49 J. 1 MANN 14 1,6 1,6 1,6 2 Volks-/Hauptschule ,4 28,0 29,7 Median ,3 39,2 68,9 4 Fachhochschulreife 51 5,9 6,0 74,9 5 Hochschulreife ,5 25,1 100,0 Gesamt ,7 100,0 Fehlend 20 2,3 Gesamt ,0 2 FRAU u. Median 11 1,2 1,3 1,3 2 Volks-/Hauptschule ,2 19,6 20, ,4 47,5 68,3 4 Fachhochschulreife 57 6,4 6,6 74,9 5 Hochschulreife ,6 25,1 100,0 Gesamt ,9 100,0 Fehlend 19 2,1 Gesamt , und älter 1 MANN u. Median 15 1,9 1,9 1,9 2 Volks-/Hauptschule ,2 49,6 51, ,3 23,5 75,0 4 Fachhochschulreife 54 6,9 6,9 81,9 5 Hochschulreife ,0 18,1 100,0 Gesamt ,4 100,0 Fehlend 5,6 Gesamt ,0 2 FRAU u. Median 20 2,3 2,3 2,3 2 Volks-/Hauptschule ,4 54,4 56, ,8 29,8 86,5 4 Fachhochschulreife 25 2,9 2,9 89,3 5 Hochschulreife 93 10,7 10,7 100,0 Gesamt ,0 100,0 Die Tabelle wurde bearbeitet, damit sie auf 1 Seite passt. Das Wesentliche ist enthalten.

5 4. In der Variablen V253a ist der des s bzw. der in abgelegt. Untersuchen Sie auf Basis einer Kreuztabelle und eines geeigneten Zusammenhangsmaßes, ob zwischen den Variablen V175a und V253a ein Zusammenhang besteht. SPLIT FILE OFF. CROSSTABS /TABLES=v175a BY v253a /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC= D BTAU /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. Kreuztabellen Verarbeitete Fälle Fälle Fehlend Gesamt N Prozent N Prozent N Prozent v253a * v175a ,0% ,0% ,0% Warum enthält die Kreuztabelle nur noch etwa zwei Drittel der Stichprobe? Ein großer Teil der Befragten hat keinen und hat deshalb die Frage nicht beantwortet. Vielleicht suchen Sie mal im Datenhandbuch nach Variablen, anhand derer Sie diese Aussage bestätigen können. Richtungsmaße Asymptotischer Näherungsweises Näherungsweise Wert Standardfehler a T b Signifikanz Somers-d Symmetrisch,516,016 31,354,000 v253a abhängig v175a abhängig,511,016 31,354,000,522,016 31,354,000 Symmetrische Maße Asymptotischer Näherungsweise Näherungsweise Wert Standardfehler a s T b Signifikanz Kendall-Tau-b,516,016 31,354,000 Anzahl der gültigen Fälle 2018 Beide Maße zeigen mit einem Wert über 0,4 einen starken Zusammenhang zwischen den Variablen.

6 v253a * v175a Kreuztabelle v175a 2 Volks- 4 Fachhochschul- v253a /Hauptschule reife 5 Hochschulreife Gesamt Anzahl % von v175a 29,4% 2,0%,7%,8%,0% 1,6% 2 Volks-/Hauptschule Anzahl % von v175a 61,8% 72,6% 29,7% 21,7% 10,1% 43,3% Anzahl % von v175a 2,9% 19,8% 51,1% 41,7% 30,4% 33,7% 4 Fachhochschulreife Anzahl % von v175a,0% 2,5% 6,0% 20,8% 7,3% 5,6% 5 Hochschulreife Anzahl % von v175a 5,9% 3,1% 12,5% 15,0% 52,1% 15,8% Gesamt Anzahl % von v175a 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

7 5. Nutzen Sie die Variable V27a um zu überprüfen, ob sich der in Aufgabe 4 untersuchte Zusammenhang in den beiden Altersgruppen unterscheidet. SPLIT FILE LAYERED BY v27a. CROSSTABS /TABLES=v175a BY v253a /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC= D BTAU /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. v253a * v175a Kreuztabelle v175a v27a Alter in zwei Klassen v253a 2 Volks- /Hauptschule 4 Fachhochschulreife 5 Hochschul- reife Gesamt 1 18 bis 49 Jahre 2 Volks- /Hauptschule Anzahl ,3% 3,6%,5% 1,7%,0% 1,9% Anzahl ,0% 64,5% 24,8% 11,7% 8,6% 31,0% Anzahl ,6% 24,5% 56,4% 40,0% 30,3% 40,8% 4 Anzahl Fachhochschulreife,0% 2,7% 7,0% 23,3% 9,7% 7,5% 5 Hochschulreife Anzahl ,1% 4,5% 11,3% 23,3% 51,4% 18,8% Gesamt Anzahl ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

8 v175a v27a Alter in zwei Klassen v253a 2 Volks- /Hauptschule 4 Fachhochschulreife 5 Hochschul- reife Gesamt 2 50 und älter 2 Volks- /Hauptschule 4 Fachhochschulreife 5 Hochschulreife Gesamt Anzahl ,0% 1,2% 1,0%,0%,0% 1,2% Anzahl ,0% 75,7% 36,1% 31,7% 11,8% 52,9% Anzahl ,0% 18,1% 43,9% 43,3% 30,6% 28,1% Anzahl ,0% 2,4% 4,8% 18,3% 4,7% 4,2% Anzahl ,0% 2,6% 14,2% 6,7% 52,9% 13,5% Anzahl ,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Richtungsmaße Symmetrische Maße v27a Alter in zwei Klassen 1 18 bis 49 Jahre Somers-d 2 50 und älter Somers-d Wert Symmetrisch,488 v253a abhängig,492 v175a abhängig,483 Symmetrisch,506 v253a abhängig,498 v175a abhängig,514 v27a Alter in zwei Klassen Wert 1 18 bis 49 Jahre Kendall-Tau-b,488 Anzahl der gültigen Fälle und älter Kendall-Tau-b,506 Anzahl der gültigen Fälle 1132

9 Eine Alternative für den Vergleich von Zusammenhängen ist der folgende SPSS-Befehl, durch den nur die oben stehenden Maße, aber keine Tabellen ausgegeben werden: CROSSTABS /TABLES=v175a BY v253a /FORMAT=NOTABLES /STATISTIC=D BTAU /COUNT ROUND CELL. 6. Die Variablen V297a, V371a und V372a enthalten die Angaben zu den Schulabschlüssen der (in), des und der der Befragten. Analysieren Sie die bivariaten Zusammenhänge aller variablen untereinander mithilfe eines geeigneten Zusammenhangsmaßes. NONPAR CORR /VARIABLES=v175a v371a v372a v253a v297a /PRINT=KENDALL TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. Nichtparametrische Korrelationen Korrelationen v175a v253a V297a v371a v372a v175a Kendall-Tau-b 1,000,516 **,521 **,414 **,385 ** Sig. (2-seitig).,000,000,000,000 N v253a Kendall-Tau-b,516 ** 1,000.,320 **,303 ** N V297a Kendall-Tau-b,521 **. 1,000,346 **,327 ** N v371a Kendall-Tau-b,414 **,320 **,346 ** 1,000,656 ** Sig. (2-seitig),000,000,000.,000 N v372a Kendall-Tau-b,385 **,303 **,327 **,656 ** 1,000 Sig. (2-seitig),000,000,000,000. N **. Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

10 7. Unterscheiden sich die in Aufgabe 6 untersuchten Zusammenhänge in West- und Ostdeutschland? Korrelationen SPLIT FILE LAYERED BY v4. NONPAR CORR /VARIABLES=v175a v371a v372a v253a v297a /PRINT=KENDALL TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. v4 ERHEBUNGSGEBIET: WEST OST v175a v253a V297a v371a v372a 1 ALTE BUNDESLAENDER v175a Kendall-Tau-b 1,000,506 **,528 **,426 **,385 ** Sig. (2-seitig).,000,000,000,000 N v253a Kendall-Tau-b,506 ** 1,000.,326 **,302 ** N V297a Kendall-Tau-b,528 **. 1,000,336 **,314 ** N v371a Kendall-Tau-b,426 **,326 **,336 ** 1,000,623 ** Sig. (2-seitig),000,000,000.,000 N v372a Kendall-Tau-b,385 **,302 **,314 **,623 ** 1,000 Sig. (2-seitig),000,000,000,000. N

11 v4 ERHEBUNGSGEBIET: WEST OST v175a v253a V297a v371a v372a 2 Neue BUNDESLAENDER v175a Kendall-Tau-b 1,000,514 **,488 **,379 **,376 ** Sig. (2-seitig).,000,000,000,000 N v253a Kendall-Tau-b,514 ** 1,000.,290 **,273 ** N V297a Kendall-Tau-b,488 **. 1,000,349 **,330 ** N v371a Kendall-Tau-b,379 **,290 **,349 ** 1,000,711 ** Sig. (2-seitig),000,000,000.,000 N v372a Kendall-Tau-b,376 **,273 **,330 **,711 ** 1,000 Sig. (2-seitig),000,000,000,000. N **. Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

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