DATENBESCHREIBUNG KODIERPLAN

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1 MODUL 2 DATENBESCHREIBUNG KODIERPLAN Wie Daten entstehen Die Datenbeschreibung - der Kodierplan Spezialfälle der Kodierung Mehrfachnennungen Skip-Fragen Offene Fragen Missing Values - Fehlende Werte Übungsfragen und praktische Übungen Literaturhinweise 1

2 1. Wie Daten entstehen Alles messen, was meßbar ist, und versuchen meßbar zu machen, was es noch nicht ist. Galilei Daten sind gewöhnlich Informationen über die Ausprägung bestimmter Merkmale oder Eigenschaften bzw. die Häufigkeit bestimmter Verhaltensweisen bei Personen oder Personengruppen, die in empirischen Untersuchungen gewonnen wurden. Daten entstehen also z.b. dadurch, daß ein bestimmtes Merkmal von einem Untersucher ausgewählt wird (z.b. Jahre formaler Schulbildung ), und dieses Merkmal (eine Variable ) dann bei einer bestimmten Gruppe oder einer gesamten Population beobachtet oder erfragt wird. So liefert der im Abstand von 10 Jahren stattfindende Zensus (Volkszählung) Daten von jeder in Österreich ständig lebenden Person (z.b. Hauptwohnsitz, Beruf, Wohnungsgröße). Bei vielen Gelegenheiten erfragen Institutionen wie die Krankenkasse, das Finanzamt, Banken oder Versicherungen von uns bestimmte Merkmale und sammeln sie in riesigen Datenbanken (z.b. unser Einkommen, den Familienstand, das Alter) - die Möglichkeiten der modernen Datenverarbeitung erlauben es uns, solche Informationen systematisch zu speichern und in Sekundenschnelle abzurufen und zu verknüpfen. Prinzipiell derselben Methoden bedient sich auch die Wissenschaft. Ihr Ziel ist es, in empirischen Untersuchungen wichtige Informationen zu bestimmten Problemen (Fragestellungen, Hypothesen, Theorien) zu sammeln, um das Ausmaß des Problems darstellen zu können und seine Ursache zu ergründen. Auf der Basis dieser systematischen Datensammlung, ihrer statistischen Analyse und Interpretation können Entscheidungen gefällt oder Maßnahmen getroffen werden. Für die Erhebung dieser Daten werden häufig Fragebögen oder Interviews verwendet, in wissenschaftlichen Untersuchungen haben auch noch die systematische Verhaltensbeobachtung und die Inhaltsanalyse vorhandener Dokumente einen hohen Stellenwert. Alle Datenerhebungsmethoden führen zu einer meist schriftlichen Aufzeichnung der Ausprägung der Merkmale/Eigenschaften/Verhaltensweisen der untersuchten Personen. Diese Antworten im Fragebogen oder im Interview, die Stricherlliste in der Beobachtung, die Häufigkeiten in einem inhaltsanalytischen Kategoriensystem müssen für die elektronische Datenverarbeitung nach Variablen aufbereitet werden, d.h. jede Aufzeichnung, jede Antwort muß für den Computer systematisiert und übersetzt werden. Dieser Vorgang zerfällt in zwei Teile: die Datenbeschreibung (der Kodierplan) und die Dateneingabe. Hypothese èinteressierendes Merkmal è Instrument/Variable èdatenerhebung/daten ècodes EIN AUSSCHNITT AUS EINEM LEHRER-FRAGEBOGEN 1. In welchem Jahr wurden Sie geboren? Bitte kreuzen Sie Ihr Geschlecht an: weiblich männlich 3. Welche Ausbildung (Lehramtsprüfung) und akademischen Grade haben Sie abgeschlossen? Bitte alles Zutreffende ankreuzen. Lehramt Hauptschule Lehramt VS oder SoS Lehramt für AHS/BHS (Mag.) Diplomstudium (Mag.) Doktorat nichts von dem Genannten 4. Wie wichtig ist Ihrer Meinung nach das Folgende, damit Schüler gut in Mathematik sind? Bitte nur ein Feld pro Zeile ankreuzen. nicht wichtig wichtig sehr wichtig a) sich Formeln und Prozeduren gut merken können... b) logisch und folgerichtig zu denken... c) mathematische Konzepte und Prinzipien gut zu verstehen... d) kreativ zu denken... 2 Skriptum Deskriptive Statistik

3 2. Die Datenbeschreibung - der Kodierplan Grundlage einer Datenbeschreibung ist im allgemeinen ein vorliegendes Datenerhebungsinstrument (z.b. ein Fragebogen, ein Interviewleitfaden oder ein Beobachtungssystem). Jedes Datenerhebungsinstrument ist nach den interessierenden, bzw. zu erhebenden Informationen gegliedert, praktisch also nach Fragen/Antworten, Verhaltensweisen, etc. Jede vorkommende Information (z.b. jede Frage/mögliche Antwort) wird in Einheiten zerlegt - jede Informationseinheit wird im Kodierplan und im späteren Datensatz durch eine Variable repräsentiert. Für jede Variable muß ein Name gefunden werden. Es muß festgehalten werden, welche Werte die Variable bei den untersuchten Personen annehmen kann (welche Werte erlaubt sind) und welche Codes für jeden dieser Werte vergeben werden. Weiters ist es notwendig, das verwendete Skalenniveau der Variable festzuhalten und darüber zu entscheiden, welchen Wert/Code man Personen zuweist, die nicht geantwortet haben bzw. von denen man keine Informationen für diese Variable erhoben hat ( Missing oder fehlender Wert ) - Konvention für den Missingwert ist 9 für einstellige Werte, 99 für zweistellige, 999 usw. Beispiel Lehrerfragebogen Die Zerlegung der vier Fragen im Beispiel geht folgendermaßen vor sich: Frage 1 Die Informationen aus Frage 1 können in einer Variable erfaßt werden, vorgeschlagene Bezeichnung der Variable: Geburtsjahr. Die Variable kann in der untersuchten Stichprobe (Lehrer, die 1995 an allgemeinbildenden Schulen Österreichs literarisch unterrichten) prinzipiell zweistellige Werte zwischen 00 und 75 annehmen, wobei Werte zwischen 30 und 75 realistisch sind. Codes und Werte sollen identisch bleiben, d.h. Wert 56 wird durch Code 56 ausgedrückt. Sollte ein Lehrer diese Frage nicht beantwortet haben, erhält er den fehlenden Wert -Code 99. Die Variable ist intervallskaliert - durch die spätere Transformation x = (95 - Code) wird aus Geburtsjahr die Variable Alter rechnerisch erzeugt. Frage 2 Variable Geschlecht, Werte weiblich (Code 1) und männlich (Code 2), Missing 9, nominal Frage 3 Variable 3: Lehramt Hauptschule Ja (Code 1) Nein (Code 0) Missing 9 Variable 4: Lehramt VS oder SoS Ja (Code 1) Nein (Code 0) Missing 9 Variable 5: Lehramt AHS Ja (Code 1) Nein (Code 0) Missing 9 Variable 6: Diplomstudium (Mag.) Ja (Code 1) Nein (Code 0) Missing 9 Variable 7: Doktorat Ja (Code 1) Nein (Code 0) Missing 9 Variable 8: keine Ausbildung Ja (Code 1) Nein (Code 0) Missing 9 als missing ist definiert, wenn keine der Variablen angekreuzt ist - alle Variablen nominalskaliert; Frage 4 Variable 9: Formeln merken nicht wichtig (1) wichtig (2) sehr wichtig (3) Missing (9) Variable 10: logisch denken nicht wichtig (1) wichtig (2) sehr wichtig (3) Missing (9) Variable 11: Konzepte verstehen nicht wichtig (1) wichtig (2) sehr wichtig (3) Missing (9) Variable 12: kreativ denken nicht wichtig (1) wichtig (2) sehr wichtig (3) Missing (9) alle Variablen sind ordinalskaliert; Eine vollständige Liste dieser Variablenbeschreibungen (= Kodierplan) sollte daher folgende Systematik aufweisen (für die Übertragung in SPSS kommt ein maximal 8-stelliger SPSS-Variablenname hinzu): Lfd.Nr. SPSS-Name Bezeichnung Werte Codes Missing Skala 1 GEBJAHR 1/Geburtsjahr Int 2 GESCHL 2/Geschlecht weiblich 1 Nom männlich 2 3

4 Der vollständige Kodierplan für den Fragebogenausschnitt auf der vorhergehenden Seite sieht folgendermaßen aus (eine durchlaufende Numerierung der Bögen steht immer am Anfang): Lfd.Nr. SPSS-Name Bezeichnung Werte Codes Missing Skala 1 LAUFNR Nummer des Bogens Nom 2 GEBJAHR 1/Geburtsjahr Int 3 GESCHL 2/Geschlecht weiblich 1 Nom männlich 2 4 LA_HS 3/Lehramt Hauptschule Nein 0 Nom 5 LA_VS 3/Lehramt VS oder Sos Nein 0 Nom 6 LA_AHS 3/Lehramt AHS Nein 0 Nom 7 DIPLOM 3/Diplomstudium (Mag) Nein 0 Nom 8 DOKTORAT 3/Doktorat Nein 0 Nom 9 KEINE_A 3/keine Ausbildung Nein 0 Nom 10 FORMELN 4a/Formeln merken nicht wichtig 1 Ord wichtig 2 sehr wichtig 3 11 LOGISCH 4b/logisch denken nicht wichtig 1 Ord wichtig 2 sehr wichtig 3 12 KONZEPTE 4c/Konzepte verstehen nicht wichtig 1 Ord wichtig 2 sehr wichtig 3 13 KREATIV 4d/kreativ denken nicht wichtig 1 Ord wichtig 2 sehr wichtig 3 Der Kodierplan ist ein komplette Übersetzung der Datenerhebungsinstrumente in die Systematik eines Datenverarbeitungsprogrammes (hier z.b. SPSS). Durch diese Zuordnungsvorschrift wird jede mögliche Ausprägung einer Variable auf einem bestimmten numerischen Wert abgebildet. Der Kodierplan ist die notwendige Vorlage für die Definition eines SPSS-Files und für die spätere Eingabe aller erhobenen Daten. 4 Skriptum Deskriptive Statistik

5 Spezialfälle der Kodierung Mehrfachnennungen Die Frage 3 in unserem Beispiel Lehrerfragebogen wird als Frage mit Mehrfachnennung von Antworten genannt, d.h. man weiß im vorhinein nicht, welche Anzahl von zutreffenden Antworten man für eine längere, vorgegebene Antwortliste erhalten wird. Theoretisch kann eine bis fünf Antworten angekreuzt werden, mit fast jeder beliebigen Kombination der Antworten (z.b. 3 ja, 4 ja, 5 nein, 6 ja, 7 ja, 8 nein). Es gibt für solche Antworttypen stets zwei Strategien für die Vercodung: a) Mehrfache Dichotomisierung: Jede Alternative wird vercodet, d.h. für jede mögliche (aufgezählte) Antwortalternative wird vercodet, ob sie angekreuzt oder nicht angekreuzt wurde - man erhält dann so viele Einzelvariablen, wie es Antwortalternativen gibt (siehe unser Kodierplan). Dies ist meistens die beste Methode, ist leicht zu kodieren und auch sehr einfach auszuwerten - sie kann aber bei sehr langen Listen und sehr wenigen Antworten sehr ineffizient sein. b) Maximale Antwortzahl: Nur so viele Variablen werden verwendet, wie maximal Antworten erwartet werden. Dies erspart bei langen Antwortlisten das sehr zeitraubende Kodieren aller nicht gewählten/nicht angekreuzten Antworten. Man benötigt dazu allerdings ein Kategorien-/Codesystem für den Inhalt der Antworten. Beispiel aus dem Fragebogen 8. Bitte kreuzen Sie jene Sachgebiete an, die Sie in den letzten beiden Schulwochen in Mathematik behandelt haben: 1. Zahlen und Zahlenmengen Natürliche Zahlen O 1.1 Natürliche Zahlen, Anwendung, Stellenwert, Zählen, Vergleichen O 1.2 Operationen (Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division, gemischte Op.) O 1.3 Eigenschaften natürlicher Zahlen (kommutativ, distributiv, etc.) Brüche, Dezimalzahlen, Prozente O 1.4 Gewöhnliche (gemeine) Brüche O 1.5 Dezimalbrüche/-zahlen (Bedeutung, Darstellung, Berechnungen) O 1.6 Beziehung zwischen/umwandlung von Brüchen und Dezimalzahlen O 1.7 Prozente, Prozentrechnungen (Regeln, Anwendung) O 1.8 Verzinsung, Zinsrechnung, Zinseszinsrechnung O 1.9 Eigenschaften von Brüchen und Dezimalzahlen (kommutativ, distributiv,..) Ganze, Rationale und Reelle Zahlen O 1.10 Ganze Zahlen (positive und negative), Ordnung, Eigenschaften O 1.11 Ganze Zahlen und Grundrechnungsarten (Anwendung) O 1.12 Rationale Zahlen (Eigenschaften, Veranschaulichung) O 1.13 Rationale Zahlen und Grundrechnungsarten (Anwendung) O 1.14 Reelle Zahlen (Eigenschaften, Darstellung) O 1.15 Quadratwurzeln, Wurzelziehen, Rechnen mit Wurzeln O 1.16 Kubikwurzel (3. Wurzel) Andere Zahlen und Zahlenmengen O 1.17 Binäre Arithmetik, Binäres Zahlensystem O 1.18 Exponenten, Darstellung von Zahlen in Potenzschreibweise 2. Gleichungen, Ungleichungen, Formeln O 2.1 Rechnen mit Variablen (Elementare Algebra), Aufstellen von Formeln O 2.2 Umformen von Formeln/Umformungsschritte/Rechenregeln O 2.3 Verhältnisse / Proportionen (Konzepte, Regeln, Bedeutung) O 2.4 Verhältnisse / Proportionen (Anwendung, Probleme, Gleichungen lösen) O 2.5 Lineare Gleichungen mit einer Unbekannnten/Variablen O 2.6 Arbeiten/Rechnen mit Termen/Formeln/Bruchtermen O 2.7 Ungleichungen, Rechnen mit Ungleichungen O 2.8 Lineare Gleichungen mit zwei Unbekannten/zwei Variablen O 2.9 Angewandte Aufgaben mit Formeln und Gleichungen O 2.10 Andere Themen zu diesem Bereich (z.b.quadrat./logarithm./trigon. Gleichungen) O 3 keines der obengenannten Themen In diesem Fall wäre ein Vorgehen nach Kodierstrategie a) ziemlich ineffizient. Denn es sind im Maximalfall nur drei Themen angekreuzt worden, drei Variablen wären also vollkommen ausreichend, um die gesamte Information zu beschreiben. Der Kodierplan für das Beispiel würde bei Anwendung der Strategie b) folgendermaßen aussehen: Variable 1: 1. angekreuztes Gebiet zulässige Werte/Codes: 11 bis 210 und 3, Missing 9, nominal Variable 2: 2. angekreuztes Gebiet zulässige Werte/Codes: 0 kein 2. Gebiet, 11 bis 210, Missing 9, nominal Variable 3: 3. angekreuztes Gebiet zulässige Werte/Codes: 0 kein 3. Gebiet, 11 bis 210, Missing 9, nominal Missing ist vereinbarungsgemäß, wenn kein einziges Kreuz gemacht wurde. Mit dieser Strategie läßt sich der Kodieraufwand von 29 Variablen auf nur 3 reduzieren, allerdings muß der richtige Code für das Sachgebiet eingegeben werden und die spätere Auswertung gestaltet sich etwas aufwendiger. 5

6 Skip-Fragen Bei manchen Fragen/Variablen kann es vorkommen, daß sie auf eine Person nicht zutreffen bzw. daß sie für bestimmte Personengruppen irrelevant sind. In diesem Fall verwendet man sogenannte Filterfragen, um die Personen dann auf die für sie jeweils richtigen Fragen verweisen zu können. Irrelevante Fragen können dann übersprungen werden ( skip bedeutet springen, daher der Name Skip- Fragen ). Beispiel (aus einem Schülerfragebogen): 19. Besuchst Du im laufenden Schuljahr die Unverbindliche Übung Informatik? O Nein Þ wenn nein, bitte gehe zu Frage 21 O Ja 20. Wie viele Unterrichtstunden pro Woche umfaßt Deine Unverbindliche Übung Informatik? O eine Stunde O zwei Stunden O drei Stunden 21. Besitzt Du selbst einen Computer (zuhause)? O Nein Þ wenn nein, bitte gehe zu Frage 24 O Ja 22. Welche Art von Computer hast Du zuhause? O einen IBM-kompatiblen Personalcomputer (XT, AT, 386 oder 486-kompatibel) O einen Commodore 64/128 oder Amiga O einen APPLE Computer (Apple II, MacIntosh) O einen anderen Personalcomputer (Atari, etc.) 23. Wie viele Stunden wöchentlich benutzt Du Deinen Computer?... Stunden FILTER SKIP-FRAGE FILTER SKIP-FRAGE SKIP-FRAGE Die Fragen 19 und 21 sind Filterfragen, die die Personen je nach gegebener Antwort auf verschiedenen Pfaden z.b. durch den Fragebogen oder das Interview führen. Beantwortet ein Schüler Frage 19 mit Nein, so soll er Frage 20 überspringen, weil diese Frage für ihn nicht relevant ist. Die Fragen 20, 22 und 23 werden Skip-Fragen genannt, sie werden nur von einem Teil der Befragten tatsächlich beantwortet. Anmerken möchte ich hier noch, daß man in Fragebögen für jüngere Schüler Filter bzw. Skips möglichst selten verwenden soll, für die Kleineren (aber manchmal nicht nur für die) ist diese Form etwas verwirrend. Besonderheiten in der Vercodung von Skip-Fragen: Schüler, die wegen der Filterfragen über eine Skip-Frage hinwegspringen, geben natürlich keine Antworten auf diese Skip-Fragen - allerdings können diese nicht als Missings behandelt werden. Für diesen Fall muß in jede Skipfrage ein spezieller Code für den Fall des Überspringens eingebaut werden. Per Konvention ist es 8 bei einstelligen Variablen, 88 bei zweistelligen, usw. Die Bezeichnung des Codes 8 könnte z.b. Frage übersprungen oder Skip wegen Filter 19 heißen. Die vollständige Variablenbeschreibung im Kodierplan für die Frage 20 würde daher lauten: Lfd.Nr. SPSS-Name Bezeichnung Werte Codes Missing Skala 56 UU_STUND 20/Stunden UÜ eine Stunde 1 Int zwei Stunden 2 drei Stunden 3 Frage übersprungen 8 Missing 9 6 Skriptum Deskriptive Statistik

7 Offene Fragen Bei Fragen unterscheidet man prinzipiell zwischen solchen mit vorgegebenen Antworten (Multiple Choice, Ankreuzfragen,Auswahlantwort-Fragen) und solchen, in denen die Antwort frei zu formulieren ist. Letztere werden als Offene Fragen bezeichnet, da es an sich völlig offen ist, was der Befragte hier in welcher Reihenfolge angibt. Beispiele für offene Fragen: 7. Was gefällt Dir an diesem Lehrer besonders? An welchem Schultyp haben Sie ihre Matura abgelegt? Welche Fächer unterrichten Sie in diesem Jahr? Als empirisch wird eine Untersuchung bezeichnet, wenn sie Was würden Sie als größte Schwäche des Managements in diesem Betrieb bezeichnen? TESTAUFGABE: Eine Flasche enthält 120 ml Haarshampoo und kostet 24 Schilling. Durch eine Umstellung in der Abfüllung werden ab sofort neue Flaschen mit 150 ml Inhalt verwendet. Trotzdem bleibt der Preis für die Flasche gleich. Wieviel Prozent Preisvorteil gegenüber der alten Flasche ergibt sich dadurch für den Konsumenten? Bitte schreiben Sie die vollständige Berechnung und die Antwort auf. An diesen Beispielen ersieht man, daß es sehr unterschiedliche Arten von offenen Fragen/Antworten gibt: von eher vorhersehbaren, leicht kategorisierbaren Antworten (Beispiel 21,29,33) bis zu Antworten, für die nachträglich - und möglicherweise schwierig - ein Kategoriensystem zu erstellen ist (z.b. 7,37) oder deren Antwortmuster sehr komplex werden können und die spezielles Fachwissen benötigen, um eine sinnvolle Kategorisierung der Antworten herbeizuführen (z.b. 39). Besonderheiten in der Vercodung von Offenen Fragen: Für offene Fragen gibt es sehr verschiedene Vercodungsstrategien, die meisten jedoch beruhen darauf, daß entweder vor ( theoretisch ) oder nach der Datenerhebung ( empirisch ) ein Kategoriensystem für die möglichen Antworten erstellt wird - die gegebenen Antworten werden dann bestimmten Kategorien zugeordnet und jede Kategorie wird durch einen festgelegten Code repräsentiert. Beispiel - Kategoriensystem für Die Datenbeschreibung für die Variable zu Frage 21 im Kodierplan könnte demnach so aussehen: Frage 21 (Schultyp der Matura) Code Kategorie/Schultyp SCHULTYP, 21/Schultyp der Matura, Werte und Codes (wie in der nebenstehenden Tabelle), Missing 99, nominal 10 AHS - Gymnasium 11 AHS - Realgymnasium (auch ORG) 20 BHS - HTL und HGL 21 BHS - HAK 22 BHS - HLA für WB 23 BHS - HLA für Land&Forst 30 BA für Kindergartenpädagogik 31 BA für Sozialpädagogik 40 andere Schultypen Für Kategoriensysteme gilt insbesondere, daß sie * vollständig (jede Antwort soll zuordenbar/kategorisierbar sein) * und ausschließend sein müssen (eine Antwort darf nicht zwei Kategorien zuordenbar sein). Offene Restkategorien (wie 40 in unserem Beispiel) sollten keinen großen Anteil haben (möglichst nicht mehr als 5% aller Antworten). 7

8 Missing values - Fehlende Werte a) Missings verhindern Bei der Entwicklung eines Datenerhebungsinstruments (Fragebogen, Interview, Beobachtungsbogen,..) muß darauf geachtet werden, daß es Fragen gibt, deren Antwort weiß ich nicht oder trifft für mich nicht zu oder - bei persönlich heiklen Fragen - keine Antwort sein kann. Sollte dies eine inhaltlich plausible Möglichkeit sein, so sind diese Alternativen (Antwortkategorien) als Merkmalsausprägungen direkt im Fragebogen aufzuführen und im Kodierplan mit entsprechenden Codes zu versehen. Dadurch lassen sich solche Fälle bewußten Nicht-Antwortens oder Nicht-Antworten-Könnens deutlich von jenen unterscheiden, die z.b. eine Frage übersehen haben und deswegen nicht geantwortet haben. Dies ist wichtig für die Bewertung der übrigen korrekten Antworten, denn Antwortverweigerung könnte systematisch mit bestimmten Variablen korrelieren, während zufälliges Übersehen der Frage durch einzelne Personen keinen systematischen Fehler bedeuten würde. Missings lassen sich auch durch ein übersichtliches Layout der Instrumente/Fragebögen verhindern. Insbesondere bei langen Listen von Antwortalternativen können optische Hilfen (Linien, graue Bereiche) dazu beitragen, daß die Befragten nichts übersehen. Beachtet werden muß auch, daß die Zeit für die Beantwortung eines Tests oder Fragebogens ausreichend ist, auch für die langsamen Leser. Ansonsten häufen sich natürlich die Missings im letzten Teil des Bogens und dies führt möglicherweise zu einer systematischen Verzerrung der Antworten. b) Missings vercoden Kommt es in einer (Nicht-Skip-)Frage trotzdem vor, daß eine Antwort völlig fehlt (warum auch immer), dann erhält sie einen speziellen Code, den man als Missing (value) oder Fehlenden Wert bezeichnet. Für Missings haben sich die Codes 9 für einstellige, 99 für zweistellige, 999 für dreistellige Variablen usw. eingebürgert. Aus Gründen der Übersichtlichkeit und Durchschaubarkeit der SPSS-Ausdrucke sollte man für alle Variablen dasselbe Missing-Kodiersystem verwenden. Dadurch ist es leicht, die Codes für Missings in jeder Auswertung zu identifizieren. Darüber hinaus hält SPSS eine spezielle Prozedur zur Kennzeichnung und Behandlung solcher fehlender Werte bereit - denn normalerweise werden solche Werte (wegen ihrer Informationslosigkeit) nicht zur Erstellung von Tabellen oder Grafiken verwendet. Der Gesamtanteil der Missings bei einer Variable muß jedoch - insbesondere wenn er 5% überschreitet - bei Auswertungen wie Tabellen oder Grafiken erwähnt werden. Datensätze - Datenmatrix Für jeden Befragten/jede Versuchsperson sollen bei der Dateneingabe laut Datenbeschreibung Codes für jede Variable des Kodierplanes entstehen - eine solche Gruppe von Codes wird als Datensatz bezeichnet. Ein Datensatz enthält also die Daten aller im Kodierplan beschriebenen Variablen für eine Person (oder einen Fall, ein Objekt). Die Darstellung aller Datensätze und Variablen geschieht in SPSS in Form einer Datenmatrix, deren Zeilen durch die einzelnen Fälle (Personen, Objekte) gebildet werden (Datensätze) und in deren Spalten die im Kodierplan beschriebenen Variablen stehen. Jede Zelle dieser Matrix ist dadurch genau definiert, so enthält die in der Grafik markierte Zelle den Code 43 für Variable 3 der Person 4. DATENMATRIX Variablen è F ä l l e ê Lfd.Datensatz Variable 1 Variable 2 Variable 3 Variable 4 Variable , , , , Skriptum Deskriptive Statistik

9 ÜBUNGSFRAGEN UND PRAKTISCHE ÜBUNGEN zu Modul 2 Datenbeschreibung - Kodierplan 1. Schildern Sie - unter Verwendung der notwendigen Fachbegriffe - den Vorgang, in dem Daten entstehen. 2. Warum muß von allen Variablen in Erhebungsinstrumenten eine vollständige Datenbeschreibung, ein Kodierplan angefertigt werden? 3. Denken Sie über die folgende Regel nach und erläutern Sie, welche Vorteile sie hat: In jeder empirischen Untersuchung sollte ein sorgfältiger Kodierplan bereits vor dem Druck der Fragebögen bzw. vor der Datenerhebung erstellt werden. 4. Aus welchen sieben Teilen sollte ein Kodierplan mindestens bestehen? Geben Sie Beispiele für jeden Teil. 5. Lesen Sie sich den folgenden Abschnitt aus einem Fragebogen genau durch und erstellen Sie dafür einen vollständigen Kodierplan, genau nach den Vorgaben in diesem Kapitel. 6. Was ist ein Missing, wodurch entsteht es, wie kann es vielleicht verhindert werden und auf welche Weise würde man ein Missing sinnvoll vercoden? 7. Was sind Filter- und Skip-Fragen und was ist bei der Vercodung zu beachten? 8. Was ist das Besondere an Variablen/Fragen mit Mehrfachnennungen und welche beiden grundsätzlichen Vercodungsstrategien werden bei ihnen angewandt? 9. Wie vercodet man im allgemeinen die Antworten auf offene Fragen? 10.Wie ist eine Datenmatrix aufgebaut? 9