Einführung in SPSS. 1. Die Datei Seegräser

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1 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 Elemente von SPSS sind der Dateneditor und der Viewer (die Ausgabedatei). Im Dateneditor erfolgt die Verwaltung der Daten. Der Viewer enthält alle angeforderten Analyseergebnisse sowie die Aufzeichnung der Syntax (wenn eingestellt). 1

2 3. Datenimport Das Einlesen der Daten aus z.b. Excel ist ganz einfach. Es öffnet sich folgendes Dialogfeld: Über das Dialogfeld Dateityp können verschiedenste Datenformate eingelesen werden. Excel-Dateien können direkt über die Auswahl Datei Öffnen eingelesen werden. Dabei besteht die Möglichkeit, sowohl Excel-Dateien, die nur aus einem Tabellenblatt bestehen, als auch Dateien, die aus mehreren Tabellenblättern bestehen, zu öffnen. Bei Excel-Dateien mit mehreren Tabellenblättern können aber nicht alle gleichzeitig eingelesen werden. Über eine Auswahl des Tabellenblattes und des dazugehörigen Datenbereiches müssen die einzelnen Tabellenblätter schrittweise nacheinander geöffnet werden. 2

3 4. Oberflächen 4.1. Dateneditor Der Dateneditor ist ein Spreadsheet ähnliches Fenster zum Erzeugen und Editieren von SPSS Datendateien. Das Fenster des Dateneditors öffnet sich automatisch, wenn eine SPSS Sitzung beginnt. SPSS-Datendateien werden mit der Endung *.sav abgespeichert. Im Dateneditor stehen Symbole als Arbeitserleichterungen zur Verfügung. Viele Funktionen können über die Symbolleiste direkt ausgeführt werden Über die Datenansicht können die jeweiligen Werte für die einzelnen Fälle und Variablen angesehen werden. Die einzelnen Fälle (Objekte) stehen in den Zeilen. Die Spalten bilden die an den Objekten beobachteten Merkmale (Variablen). In der Variablenansicht befinden sich alle Definitionen für die einzelnen Variablen. Mit einem Doppelklick auf die einzelne Variable in der Datenansicht wechselt SPSS automatisch zur Definition der Variablen in der Variablenansicht. 3

4 4.2. Ausgabe Das Ausgabefenster öffnet sich automatisch, sobald mit der Datenanalyse begonnen wird. Ergebnisse werden in Form von Tabellen und Graphiken angezeigt. Die Ausgaben werden von SPSS in separaten Dateien mit der Dateiendung ".spo" gespeichert. Gliederung Tabellen und Diagramme Der Viewer setzt sich aus zwei Fensterbereichen zusammen. Links finden Sie die Gliederungsübersicht. Rechts die statistischen Tabellen und Diagramme sowie die Textausgabe. Die erzeugten Ausgaben können im rechten Fensterteil weiterbearbeitet werden. Durch Doppelklick des entsprechenden Ausgabeitems wird der Bearbeitungsmodus des Ausgabeitems geöffnet. Bei Grafiken öffnet sich der so genannte Grafikbearbeitungsdialog. Zwischen den einzelnen Ausgaben und der Datendatei existiert keine dynamische Verknüpfung. Änderungen in den Daten wirken sich darum nicht auf die einzelnen Ausgabe-items aus. Einzige Ausnahme sind die interaktiven Grafiken. Interaktive Grafiken können zusammen mit den dazugehörigen Daten abgespeichert werden. 4

5 4.3. Globale Einstellungen Über Bearbeiten Optionen können globale Eigenschaften, d. h. Eigenschaften, die nicht von einer bestimmten Datendatei abhängen, eingestellt werden. Einige wichtige Eigenschaften sind z. B. Sitzungsjournal (Log-Datei) zum Aufzeichnen der SPSS-Befehle Darstellungsart der Variablenlisten in den SPSS-Dialogen Schrifteigenschaften der Textausgaben Anzeige von Variablen und Variablenwerte in Objektbeschriftungen und Tabellen Stilauswahlmethoden von Diagrammen, Diagrammvorlagendateien Tabellenvorlagendateien Anzeigeformate für neue numerische Variablen 5. Daten umcodieren Generell sollten in einer SPSS-Tabelle nur numerische Werte stehen. In der Datei Seegräser gibt es die Variable Seeigel vorhanden, welche eine String-Variable ist, mit den Ausprägungen ja und nein. Viele Analysen können mit solchen Variablen nicht durchgeführt werden. In SPSS ist es sehr einfach, solche Variablen in ein numerisches Format zu überführen. Über Transformieren / Automatisch umcodieren kann dies assistiert durchgeführt werden. 5

6 Dabei wird eine weitere Variable namens seeigel erzeugt, die Ursprungsvariable verbleibt in der Datei. Bei der Voreinstellung Umcodierung beginnen bei / kleinstem Wert werden die Antworten alphabetisch sortiert und durchnummeriert. Das bedeutet hier: ja bekommt den Wert 1, Nein bekommt den Wert 2 zugewiesen. Die neue Variable mit den Ausprägungen 1 und 2 wird an den Datensatz angefügt und besitzt automatisch Wertelabel. Umcodierungen können jedoch auch manuell vorgenommen werden über den Befehl Transformieren / Umcodieren in andere Variable.!!! Niemals den Befehl Transformieren / Umcodieren in dieselben Variablen verwenden, denn dann verliert man die Originalvariablen!!!. 6. Erste Auswertungen und Plots In wie vielen untersuchten Gebieten waren Seeigel vorhanden? Dies kann mit Hilfe einer einfachen Häufigkeitsanalyse untersucht werden. Über Analysieren / Häufigkeiten kann das Vorhandensein von Seeigeln ausgewertet werden. Die folgenden Tabellen sind dann im Viewer zu sehen: Statistiken Seeigel vorhanden? N Gültig 25 Fehlend 0 Seeigel vorhanden? Häufigkeit Prozent Gültige Prozente Kumulierte Prozente ja 11 44,0 44,0 44,0 Gültig nein 14 56,0 56,0 100,0 Gesamt ,0 100,0 In 11 untersuchten Gebieten (das entspricht 44% aller untersuchten Gebiete) waren Seeigel vorhanden, in 14 (bzw. 56%) nicht. 6

7 Wie ist die Anzahl der Seegräser verteilt? Über Analysieren / Deskriptive Statistiken / Deskriptive Statistiken können verschiedenste Statistiken angefordert werden, wie zb Mittelwert, Standardabweichung, Über Analysieren / Deskriptive Statistiken / Explorative Datenanalyse wird die Verteilung der Variable sehr ausführlich beschrieben und viele verschiedene Statistiken können hier eingesehen werden, zb auch Ausreißer, Perzentile, Weiterhin bietet sich hier die Möglichkeit, sich die Variable plotten zu lassen. 7

8 Man erhält verschiedenste Darstellungen der Variable Seegrasanzahl, zb. ein Histogramm bzw einen Boxplot und erfährt auch gleich über den Test auf Normalverteilung, dass nichts dagegen spricht, dass die Anzahl der Seegräser normalverteilt ist. Tests auf Normalverteilung Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistik df Signifikanz Statistik df Signifikanz Anzahl der Seegräser pro m2,098 25,200 *,980 25,882 Wie ist die Anzahl der Seegräser verteilt in Gebieten mit und ohne Seeigel? Dies ist die erste bivariate Analyse und kann sehr einfach mit einem Boxplot in Augenschein genommen werden. 8

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