Grundlagen der Datenanalyse am Beispiel von SPSS

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1 Grundlagen der Datenanalyse am Beispiel von SPSS Einführung Dipl. - Psych. Fabian Hölzenbein

2 Einführung Organisatorisches Was ist Empirie? Was ist Statistik? Dateneingabe / Datenimport Deskriptive Statistik Diagramme Datenanalyse in SPSS - Einführung 2

3 Organisatorisches Voraussetzungen für ECTS-Punkte: - mind. 80% Anwesenheit - Abgabe des Forschungsberichtes 75 Stunden! Geschäftsbedingungen des ZfS: - An- / Abmeldung nur direkt über das ZfS möglich Präsentationstitel 3

4 Kursplan Heute: Termin 3 (18.11.) 11 - Einführung - Multiple Regression - Dateneingabe/ -import - Deskriptive Kennwerte - Diagramme Termin 2 (04.11.) - Inferenzstatistik - t-test - Korrelation - (Manuskriptgestaltung) t - Datenaufbereitung Termin 4 (02.12.) - Varianzanalyse Termin 5 (16.12.) - Poweranalyse - Offene Fragen Datenanalyse in SPSS - Einführung 4

5 Selbstlernphasen Erstellung eines Forschungsberichtes Eigene Daten / bereitgestellte Daten - Beschreiben der Daten - Aufstellen einer/mehrerer Hypothesen - Durchführen der entsprechenden Tests - Berichten der Ergebnisse Idealerweise: Vervollständigung nach und nach im Lauf des Kurses Abgabe: Präsentationstitel 5

6 Was ist Empirie? Theorie Deduktion Induktion Empirie Datenanalyse in SPSS - Einführung 6

7 Was ist Empirie? Prinzip: Erkenntnisgewinn durch Erfahrung systematische ti Beobachtung von Sachverhalten Moderne empirische Wissenschaften: Datenerhebung Datenauswertung Berichten der Ergebnisse Datenanalyse in SPSS - Einführung 7

8 Was ist Statistik Theorie Deduktion Statistik Induktion Empirie Datenanalyse in SPSS - Einführung 8

9 Was ist Statistik? Datenanalyse in SPSS - Einführung 9

10 Was ist Statistik? Datenerhebung führt zu quantitativen Informationen Analyse von Daten ist nötig, um Theorie und Empirie zu verbinden Zwei Arten von Statistik: Deskriptive Statistik - 25% aller Studenten zwischen 18 und 35 in D rauchen Inferenzstatistik - Rauchen in Freiburg mehr oder weniger Studenten als im deutschen Durchschnitt? Datenanalyse in SPSS - Einführung 10

11 Was ist SPSS? Umfassendes Programmpaket für (fast) jede Form von Analyse empirischer Daten Berechnet Tests, erstellt Tabellen, Grafiken Datenanalyse in SPSS - Einführung 11

12 Dateneingabe / Datenimport Datenanalyse in SPSS - Einführung 12

13 Dateneingabe SPSS ähnelt (oberflächlich) Excel: wichtige Unterscheidung: Daten- vs. Variablenansicht Datenanalyse in SPSS - Einführung 13

14 Dateneingabe In der Datenansicht werden Daten eingegeben Jede Person bekommt eine Zeile, jede Variable eine Spalte In der Variablenansicht werden die Variablen definiert: - Name - Typ (meist numerisch, manchmal String ) - Kosmetische Einstellungen (z.b. Dezimalstellen) - Messniveau (nominal, ordinal, Skala) - u.a Datenanalyse in SPSS - Einführung 14

15 Datenimport Liegen die Daten bereits digital vor (Excel,.txt,.csv,.dat etc.), können sie direkt in SPSS importiert werden Variablennamen und -eigenschaften können beim Import oder nachträglich h angepasst werden Datenanalyse in SPSS - Einführung 15

16 Deskriptive Statistik Datenanalyse in SPSS - Einführung 16

17 Deskriptive Statistik Dient der Beschreibung von bestimmten Daten ( Inferenzstatistik) Wie, nicht Warum Meist werden Häufigkeiten dargestellt: Datenanalyse in SPSS - Einführung 17

18 Skalenniveau Gibt an, welche Auswertungen sinnvoll bzw. möglich sind - Nominal: Keine Rangfolge möglich (Bsp. Geschlecht) - Ordinal: Rangfolge, aber keine definierten Abstände (Bsp. Schulabschluss) - Intervallskala: Rangfolge mit definierten Abständen (Bsp. Temperatur in C, IQ) - Verhältnisskala: wie Intervallskala, aber zusätzlich mit definiertem Nullpunkt (Bsp. Körpergröße) Datenanalyse in SPSS - Einführung 18

19 Skalenniveau Gebräuchliche Kennwerte: - Nominal: Häufigkeit, Modalwert (= häufigster vorkommender Wert) - Ordinal: Median (= Mitte der Werte, 50% liegen darüber, 50% darunter) - Intervallskala / Verhältnisskala: Mittelwert Aufgabe 2 Deskriptive Statistik Datenanalyse in SPSS - Einführung 19

20 Diagramme Datenanalyse in SPSS - Einführung 20

21 Diagramme Kennwerte stellen Daten in stark aggregierter Form da => sehr übersichtlich, aber viele Informationen gehen verloren Diagramme stellen einen Mittelweg zwischen Tabellen und Kennwerten dar Auch hier bestimmt das Skalenniveau, welche Diagramme sinnvoll und möglich sind Datenanalyse in SPSS - Einführung 21

22 Beispiele Datenanalyse in SPSS - Einführung 22

23 Beispiele Nominalskalenniveau: Kreisdiagramm Ordinalskalenniveau: Balkendiagramm Intervallskalenniveau: Streudiagramm Datenanalyse in SPSS - Einführung 23

24 Diagramme Neuere Versionen von SPSS besitzen einen interaktives Grafikbaukasten: Datenanalyse in SPSS - Einführung 24

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